HN Strategic Radar 2026-02-12：房子在哪？——当 10x 生产力遇上 0.1x 组织效率
AI没有让房子更多，因为编码从来就不是盖房子的瓶颈。审批流程、团队协调、代码审查——这些"无聊的东西"才是。本周 HN 的集体领悟：困难的那部分，根本就不是代码。
🛠️ DevTools & Coding
1. "Where Are All the New Houses?" — 产能悖论浮出水面
"Where are all the new houses? Surely a 10x increase in the industry output would be noticeable to anyone?"
这是本周 HN 最尖锐的一击。在"Eight more months of agents"讨论帖中，有人直接质疑：如果 Agent 真的 10x 了生产力，为什么感知不到任何新产品的涌现？
大量开发者附和。有人给出了一个精确而残酷的案例：
"AI reduced this from a 5-day process to a 4.9-day process."
花 1 分钟让 LLM 写 AWS CLI 命令，花 4 天等 IT 审批 S3 权限。另一位观察到更深层的问题——Agent 彼此不同步导致的返工成本，正在吞噬编码加速带来的收益：
"All the construction crews got really fast... but those tweaks keep inducing additional design tweaks and rework on adjacent contractors."
洞察：编码不是瓶颈，组织流程才是。 真正的机会在 DevOps/审批自动化，不在 IDE 插件。
Source: Eight more months of agents
2. Agent Review Plan — Code Review 的下一个形态
"Why not have an agent create a perfect 'review plan' for human consumption?"
"Beyond agentic coding"帖中，多人达成共识：现有的 AI Code Review 工具走错了方向——它们在替代人类审查，而应该在辅助人类审查。
已有人造了原型（PR Review Navigator for Claude），反馈极正面。有人提出用 Kent Beck 的 SB Changes 概念——将结构变更（重构/整理）和行为变更（功能）自动拆分，前者快速扫描，后者重点审查。
洞察："AI 辅助 Review" >> "AI 替代 Review"。 这是一个产品空白。
Source: Beyond agentic coding
3. Mental Desync — Agent 越快，人类越晕
"No matter how fast the models get, it takes a fixed amount of time for me to catch up and understand what they've done."
一位开发者发明了 "Power Coding" 概念——像动力装甲一样，人类始终在驾驶座，AI 只是增幅器。拒绝全自动 Agent，改为小步快跑的半自动循环，因为"同步是连续发生的，没有失同步的机会"。
另一人说超过 5 个并行 Claude 会话就已经"精神分裂"了。
洞察：同步问题是刚需。 谁能解决"Agent 做了什么"的可视化/回放，谁就拿到下一张门票。
Source: Beyond agentic coding
4. $1000/天/工程师 — "Software Factory" 的经济学之争
"If you haven't spent at least $1,000 on tokens today per human engineer, your setup is wrong."
StrongDM 的"软件工厂"概念引发激烈辩论。支持者算账：$250K/年 ≈ 一个中级工程师成本，不算离谱。
但反对者的担忧更深层：
"What's to stop Anthropic from doubling the price if your entire business depends on it?"
有人精确指出：当前 AI 行业整体不盈利，价格被 VC 补贴压低。一旦市场成熟，2-4x 涨价"几乎必然"。还有人提出更根本的问题——模型供应商只有寥寥数家，竞争最终会收敛为寡头。
洞察：Token 成本是一颗定时炸弹。 依赖单一模型供应商的团队正在积累巨大的定价风险。
Source: Software factories
🎮 Gaming & Creative
5. Claude Composer — "用错误的工具做对的事"
"In the age of Suno indistinguishable-from-human-quality hits, this whole endeavor was an art piece."
有人用 Claude Code（一个编程工具）从零生成 .wav 波形来作曲。不用 Suno/Udio，而是让编码模型从数学层面构建声音。
有深厚音乐背景的用户评价："output was so unconstrained... really interesting." 但也有强烈反对："0 creativity in the process." 而最有趣的反驳是："I think you're mistaking the .wav as the final product, whereas instead it's really the .html blog post and this discussion."——作品本身就是过程。
洞察："Misuse as art" 是一个被低估的创作范式。 当生成式 AI 音乐趋于同质化，用"错误工具"反而产生差异化。
Source: Claude Composer
6. Moltbook 崩塌 — AI 社交网络的安全噩梦
"People are setting agents up, giving them access to secrets, payment details, keys to the kingdom. Prompt injections are hilariously simple."
MIT Technology Review 确认 Moltbook（AI Agent 社交平台）上的帖子大量造假。数据残酷：只有 3.5% 的账号（约 180 个）有真实多日活跃，72% 的账号只出现过一次，1 月 31 日单日出现并消失了 1,730 个账号。
更严重的是安全层面：用户把带有密钥和支付信息的 Agent 暴露在开放平台上，成了 Prompt Injection 的靶场。
洞察：AI-to-AI 社交是伪需求，但 Agent 安全是真刚需。 Prompt Injection 防护市场即将爆发。
Source: Moltbook confirmed fake
💰 SaaS & Business
7. "The Open Secret" — AI 编码的皇帝新衣
"It almost feels like this is some 'open secret' which we're all pretending isn't the case."
一位被老板要求评估 Claude Code / Codex 的工程师，在真实 C# + TypeScript monorepo 环境下测试后发现：模型在非 trivial 任务上"基本失败或走捷径"。
最致命的观察来自另一方阵营："LLMs are the first technology where everyone literally has a different experience."——这解释了为什么争论永远无法平息。乐观者和悲观者都是对的，因为他们面对的是完全不同的使用场景。
洞察：企业级 Agent 的真实落地率远低于社交媒体印象。 Monorepo / 大型代码库场景仍是 Agent 的"死亡区"。
Source: Stop generating, start thinking
8. Whisper — Agent 长期记忆的商业化尝试
"I kept running into the same problem building AI agents: they forget users, search the wrong docs, hallucinate, and get very expensive as context grows."
独立开发者推出 Whisper——一个给 Agent 加长期记忆 + 混合搜索 + 增量压缩的 API。本质上是在卖"Agent 记忆即服务"。
洞察："Memory-as-a-Service" 赛道正在形成。 如果 Agent 是新员工，记忆层就是新员工的培训手册。
Source: Show HN: Whisper
9. Token 焦虑蔓延 — Cursor Ultra 也不够用
"Who can actually afford to let these agents run on tasks all day long?"
底层焦虑暴露：个人开发者根本负担不起 Agent 持续运行的 token 成本。"Thank god the open source/local LLM world isn't far behind" —— 本地模型被视为逃生舱。
洞察："Token 通胀"正在制造新的数字鸿沟。 能烧 $1000/天的团队和用 Cursor Ultra 心疼的独立开发者，正在分化成两个世界。
Source: Orchestrate teams of Claude Code sessions
🌶️ Drama & Debate
10. OCaml PR 惨案 — Vibe Coding 进入开源主线的翻车现场
"Here's my question: why did the files that you submitted name Mark Shinwell as the author?" — "Beats me. AI decided to do so and I didn't question it."
有人用 LLM 给 OCaml 编译器提交 DWARF 支持的 PR。被 maintainer 发现：AI 自动"署名"了一个毫不知情的真人开发者。代码疑似从 OxCaml 项目复制，attribution 混乱。
Maintainer gasche 用极大耐心写了详尽回复，解释为什么 vibe-coded PR 不适用于关键基础设施。被赞为"圣人级别的代码审查"。
洞察：AI 生成代码的法律归属和署名问题，正在从理论走向现实冲突。 开源社区的抗体正在形成。
Source: OCaml PR discussion
🔗 连接这些点
本周的 HN 画出了一条清晰的弧线：
- Phase 1 (已过)： "AI 能写代码吗？" → 能。
- Phase 2 (当前)： "写了代码之后呢？" → 没人知道。
"房子在哪？"这个问题的杀伤力在于它无法被反驳。如果 10x 生产力是真的，产出应该可见。但它不可见——因为编码从来就不是瓶颈。
这意味着下一波真正的商机不在"让 AI 写更多代码"，而在让人类更快地理解、审查和部署 AI 写的代码。Review Navigator、Mental Sync 工具、Memory-as-a-Service——这些才是价值洼地。
而 Token 经济学正在撕裂市场：$1000/天的"工厂"模式和 Cursor Ultra 都不够用的个人开发者，正在形成两个完全不同的世界。当 VC 补贴退潮，这个裂缝会变成鸿沟。
AI 让简单的更简单，困难的更困难。本周 HN 的集体领悟是：困难的那部分，根本就不是代码。