喂养我们的看不见的手
Source: Dev.to
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Tailwind的裁员与新现实
几天前，我得知 Tailwind 裁员了 75 % 的员工。他们的框架现在无处不在——每个前端项目、每个原型、每个 AI 生成的着陆页。比以往任何时候都更受欢迎。可是……
我思考了很久。
过去有一段旅程。你会从同事那里听说一个库，或在某个讨论串中看到它的提及。你会访问文档站点，收藏它，在学习的过程中反复打开数十次。
创作者的声音会渗透进你的理解——他们的设计哲学、细致的示例、在 FAQ 中对你可能提问的预判。等到你熟悉后，可能会升级到付费层、支持计划或托管服务，因为那时你已经认识了这些人。
你信任他们的品味。你已经在他们的世界里花了数小时。
这就是契约：做出有用的东西，优美地记录它，帮助你的人会支撑你。
打破一切的提示
让我说清楚： 我并不反对 AI。我自己也在使用它——用于编写项目文档、生成那些重复的 CRUD 接口、搭建样板代码——AI 为我节省了数小时。当需要深度思考、需要理解架构或解决真正新颖的问题时，我仍然会回归第一性原理。但对于机械性的工作？我当然会使用 AI。
现在我打开 Claude 或 ChatGPT，输入：
give me a Tailwind navbar with dropdown and mobile responsive二十秒后，我就得到了可运行的代码。我从未访问过 tailwindcss.com。我不知道他们提供了哪些高级功能。我甚至没有去想过构建我正在使用的这个东西的人类。
AI 是在他们的文档——那些精心编写的示例、深思熟虑的 API——上进行训练的，而现在它比他们自己的网站更快地把这些内容返回给我。我得到了价值，他们却一无所获：没有访问，没有将我转化的机会，甚至没有我的注意力这份尊严。
这就是现代编程时代的“胜利”模样：全面采用，彻底无关紧要。
我们正在失去的
我记得曾经，作为一个创建工具的开发者是有特定意义的。你会发现低效之处，捕捉到不断重复的模式。你会有条不紊地编写库，进行测试，仔细撰写文档。如果你做对了——如果你真的理解了问题——人们就会来找你。
他们会阅读你的文档，给你的仓库加星，加入你的社区。有些人会回馈贡献，少数人会成为你的客户。
其中存在一种关系。也许是间接的，但却是真实的。
最优秀的库作者不仅是好程序员；他们还是好老师。他们明白文档是一种教学，示例是对一种思考方式的论证。阅读 Stripe 的 API 文档或 React 的哲学页面时，你学到的并不仅仅是语法——而是品味，学会了经验丰富的开发者是如何思考问题的。
这正是正在消失的东西。不是代码（代码比以往任何时候都更易获取），而是 上下文——哲学、以及创作者与使用者之间的人际关系。
残酷的数学
让人痛心的原因是： Tailwind 的成功是真实的。数百万开发者每天都在使用它。它塑造了我们编写 CSS 的方式。它也塑造了 我 编写 CSS 的方式。这个框架运行得非常出色，而推荐它的 AI 是基于花费多年精心编写的文档进行训练的。
但编写这些文档的人无法用采用率来支付房贷。他们也不能靠 GitHub 星标来养家糊口。新的经济模式残酷而简单：如果用户从未访问你的网站，你就没有业务——只有一个被广泛使用的你的劳动成果。
我想知道还有多少其他工具处于这种境地。有多少维护者看到下载量飙升，却收入停滞不前？有多少文档站点已经变成了复杂的训练数据，惠及所有人，唯独创作者自己没有受益？
接下来会构建什么？
这时我的思绪会变得一片空白。如果 Tailwind 的教训是：完美的文档和广泛的采纳并不重要——经济价值流向掌控开发者提问界面的那一方，那么接下来会建造什么？
- 为什么要编写全面的文档，如果它们最终只会被 AI 抓取并提供？
- 为什么要创建免费工具，如果你根本看不到用户，也无法将其转化？
- 为什么要公开分享你的最佳想法，如果它们会立刻被商品化？
也许我们会看到更多封闭的生态系统、更多付费墙内容、更多只有登录后才能使用的工具，追踪每一次交互。也许下一代开发者工具会刻意对 AI 训练不友好——加密、混淆、故意难以学习。
或者——更糟的是——我们只会看到更少的工具。最优秀的开发者可能会把创新留在公司内部，至少能得到报酬。我们可能会把开放、文档精美的库的时代视为一个短暂的历史瞬间——一种曾经有效、后来失效的现象。
我的个人旅程
三四年前，在我之前的公司，我们正从 AWS Serverless 迁移。我们的数据存放在 DynamoDB 中，随着我们转向 NestJS，所有数据都必须迁移到 Postgres。
这个过程既手动又缓慢，令人痛苦。于是我写了一个小内部工具——能够转换和映射 DynamoDB 记录，推断关系，并将数据重塑为 PostgreSQL 能真正理解的形式。它并不优雅，但为我们节省了无数工时。
这段经历一直萦绕在我心头。某天晚上下班后，我回到家，开始构建 Piper——一个旨在连接非关系型和关系型世界的数据迁移工具。想法简单却雄心勃勃：清晰的接口、实时数据编辑，以及在迁移任何记录之前可视化映射关系的能力。
随着时间推移，我开始看到 AI 的崛起以及 …（继续你的故事）。
我回顾自己的小项目，想要拥抱它，心里想：
“我的这个工具是满怀热情打造的。已经有很多类似的工具，但我不在乎。我唯一在乎的是，如果我发布它，它只会成为另一段 AI 抓取的垃圾。它或许能解决一两个问题，但再说了，没人会在乎我的思考方式、我投入的美感与热情。”
小小的希望
我没有解决方案，甚至不确定是否真的有解决方案。但我认为我们至少应该注意正在发生的事情，承认我们正在失去的东西，并对此有所感受。
当你使用 AI 生成 Tailwind 代码时，你得到的不仅仅是实用工具。你正在参与一个系统，这个系统正逐渐让像 Adam Wathan 这样的开发者难以维持最初让你的提示得以实现的工作。这不是你的错——经济结构是根本性的，而非个人原因。这值得我们深思。
也许这种意识会引向某个方向。也许我们中的一些人仍会去查看文档，购买我们并非真正需要的高级套餐，以支持那些支持我们的工具。也许公司会在这种现实中找到新的模型。
又或者，这只是实时目睹一个职业转型的感受：看到旧的合同解体，旧的关系破裂，而一种新的——更高效却更冷漠、缺乏色彩的方式取而代之。
我怀念那段旅程。我怀念了解我所使用工具背后人物的时光。我怀念那种只要构建出有用的东西就足够的世界。
但我仍在这里，向 AI 输入提示，瞬间得到我永远也不会去阅读的文档答案。我们所有人都是如此。
这就是那份忧郁。