产出增多但使用未增如今应用程序创建数量增加采用率却下降。要在市场成功除软件开发还需营销、编写文档等大量工作。现在任何人都能开发应用但用户对新应用并不买账。根据美国国家经济研究局National Bureau of Economic Research的新工作论文《编写代码与交付代码》Writing Code vs. Shipping CodeJen Zhu Scott分享的图表显示自自主人工智能出现iOS应用程序发布数量爆炸式增长。然而应用评价下滑大量用户使用的应用数量稳定意味着应用增多但新用户少。对于在开源环境成长的人这是熟悉问题。代码增多需通过营销、销售等让潜在客户了解。人工智能制造太多“噪音”真正工作转向品味塑造。开发者生产力不应只体现在快速编写更多代码而应编写架构良好、安全可维护的代码解决实际问题目前人工智能无法解决。Charity Majors表示编写代码是软件工程最简单部分更难的是确定构建内容、集成到系统、验证有效性、长期维护及让用户信任使用。Mert Demirer、Leon Musolff和Liyuan Yang跟踪超10万名GitHub开发者及其人工智能使用遥测数据自动补全、交互式代理和自主代理提升了原始编码活动提交量分别累计增加40%、140%和180%。但成果接近实际用户时衰减如提交量180%的增长仅带来约50%的更多项目和30%的实际发布量。报告作者称此为“薄弱环节问题”人工智能和人类劳动相互补充但不能相互替代。查看四大应用市场发现新应用数量增加总使用量未增长即人工智能让我们更擅长创造事物但不擅长转化为用户兴趣。学会重视营销在软件世界稀缺的是注意力、信任和切换理由。软件领域持久优势体现在开发者常低估的业务环节如知名品牌或用户已用渠道也体现在开发者重视但不愿付费的方面如优质文档或友好社区。企业内部人工智能采用不均衡原因是围绕它的组织架构未建立。现在更重要的速度是赢得信任、融入工作流程、回应质疑并获得采用的速度。多年前RethinkDB失败并非因MongoDB其技术指标更好但选错市场对产品“好”定义有误。技术正确与获得采用关联不大。人工智能让制造小型“RethinkDB”更快但无法取胜。关键是让技术融入用户或企业世界使其易于采用而人工智能让这更难。开发者不喜欢传统营销但技术教程、前沿部署工程师与企业工程师合作等也算营销。多年前《呆伯特》漫画体现开发者对营销的不屑但并非事实。开源项目Envoy的创建者Matt Klein曾讲述让开源项目蓬勃发展需非开发工作如领导力、公共关系、营销、文档等工作量大且与代码无关关键是帮助用户认识代码价值。总之市场推广工作是人工智能领域胜负的关键。枯燥工作铸就成功开发者应使用人工智能编码工具但人工智能无法弥补产品在市场成功所需的艰苦工作。在人工智能生成内容千篇一律的世界品味是竞争优势“品味”意味着知道不构建、不发布什么也意味着知道如何营销产品包括技术培训。不存在“建好了他们就会来”的美事只有大量艰苦人力工作才能让真正用户找到并使用代码。