StrongDM AI开发了一个"软件工厂"模式，通过规范说明和场景驱动AI代理自动编写代码、运行测试并完成部署，无需人工编码和代码审查。其核心理念是让AI完全替代人工开发，并提出衡量标准：每位工程师每日AI开销应超过1000美元。

StrongDM软件工厂：AI驱动的非交互式开发新时代

核心内容概述：

1. 核心理念

• 提出"软件工厂"概念：通过规范+场景驱动AI代理自动编写代码、运行测试，无需人工干预
• 三大基本原则：
  • 人类不应编写代码
  • 人类不应审查代码
  • 每日每个工程师至少应在AI代币上花费1000美元

2. 发展历程

• 2025年7月由Justin McCarthy等三位创始人组建StrongDM AI团队
• 关键转折点：2024年底Claude 3.5版本实现长期编码工作流的正确性累积（而非错误累积）
• 突破性进展：通过Cursor的YOLO模式验证了AI的长期编码能力

3. 技术创新

• 从测试到场景验证：
  • 用"场景"替代传统测试，模拟端到端用户故事
  • 引入"满意度"量化标准，评估用户体验
• 数字孪生宇宙(DTU)：
  • 构建Okta、Jira、Slack等主流服务的仿真系统
  • 实现高频次、零风险的极限测试环境

4. 经济变革

• 突破传统软件经济限制：过去不可行的方案（如完整SaaS克隆）现在成为可能
• 倡导"刻意天真"的工作方式，摒弃Software 1.0时代的思维定式

5. 未来展望

• 提供原则、技术和产品三个维度的后续阅读指引
• 鼓励开发者构建自己的软件工厂

（注：已剔除原文中的图片描述、重复性链接和次要参考文献等内容，保留核心技术理念和关键发展节点）

以下是评论内容的总结：

主要观点和论据

1. 对AI驱动软件开发的质疑

   • 认为AI生成的代码未经人工审查存在风险，尤其是对安全关键产品（如StrongDM）。
     "as a previous strongDM customer, i will never recommend their offering again. for a core security product, this is not the flex they think it is" (rileymichael)
     "I feel like I’m taking crazy pills. I would avoid this company like the plague." (AlexeyBrin)

2. 高昂的token成本问题

   • 批评每天为每位工程师花费1000美元购买token的做法不切实际，且性价比低。
     "At that point, outside of FAANG and their salaries, you are spending more on AI than you are on your humans." (codingdave)
     "if you’re burning a thousand dollars a day per engineer, you’re getting very little bang for your tokens." (amarant)

3. 对AI替代传统开发的担忧

   • 认为AI无法完全替代人类工程师的创造力和判断力，尤其在复杂任务中。
     "AI will always depend on humans to produce relevant results for humans." (srcreigh)
     "Until we solve the validation problem, none of this stuff is going to be more than flexes." (CuriouslyC)

4. 对StrongDM实际成果的质疑

   • 质疑该公司是否真正交付了有价值的产品，还是仅停留在概念宣传。
     "What has strongdm actually built? Are their users finding value from their supposed productivity gains?" (galoisscobi)
     "this entire space is a nightmare to navigate because of this. Who cares without proper science, seriously?" (mccoyb)

5. 对AI潜力的乐观态度

   • 部分评论者认为AI驱动的软件开发具有革命性潜力，尤其是在自动化重复任务方面。
     "This is what’s going to gut-punch most SaaS companies repeatedly over the next decade." (stego-tech)
     "It’s eye-opening." (simonw)

不同观点的平衡性

• 支持AI的观点：强调AI在提高效率和自动化方面的潜力，尤其是在企业集成和原型开发中。
• 反对AI的观点：质疑其可靠性、成本和实际应用效果，尤其是对安全关键系统的影响。
• 中立观点：认为AI需要与人类协作，不能完全替代人工审查和设计。

关键引用

1. 对AI可靠性的质疑
   "QAing things is an effective way to ensure that they work after they’ve been reviewed by an engineer." (d0liver)

2. 对成本的批评
   "It’s also depressing to think about what this means for open source. I sure can’t afford to spend $1,000 supporting teams of agents." (japhyr)

3. 对AI潜力的认可
   "They’re the most ambitious team I’ve see exploring the limits of what you can do with this stuff." (simonw)

总结：评论中既有对AI驱动开发的热情支持，也有对其成本、可靠性和实际价值的深刻质疑，反映了技术社区对这一新兴领域的复杂态度。