Andrej Karpathy最新观点，觉得很有意思，分享给大家
Karpathy 认为在人机协作日益紧密的时代，那些拥有复杂用户界面（UI）、充斥着大量滑块、开关、菜单，却缺乏脚本支持，并且建立在不透明、自定义二进制格式之上的软件产品，其前景堪忧。
Karpathy 的核心观点是，如果大型语言模型（LLM）无法读取软件的底层数据表示，也无法通过脚本来操作相关的设置和功能，那么这款产品就很难实现与专业人士的智能协同（AI Co-pilot），更无法赋能给数量庞大十倍、富有创造力的“产消者”（prosumers），让他们通过更接近自然语言的“氛围编程”（vibe coding）方式来驾驭产品。
他列举了不同风险等级的软件产品：
高风险区：几乎所有的 Adobe 产品、数字音频工作站（DAWs）、CAD/3D建模软件。这些产品严重依赖不透明的二进制对象或自定义文件格式，缺乏文本化的领域特定语言（DSL）支持。AI难以理解其内部结构，更不用说进行编程控制。
中高风险区：Blender、Unity。这些工具已经部分支持文本脚本化，为AI的介入提供了一定的可能性，但仍有大量核心功能依赖图形界面和内部二进制结构。
中低风险区：Excel。虽然也有图形界面，但其核心数据大多已是文本化的，并且拥有一定的自动化（如VBA）和插件生态系统，为AI集成提供了较好基础。
低风险区：集成开发环境（IDEs）如 VS Code、设计工具 Figma、数据科学平台 Jupyter、笔记软件 Obsidian 等。Karpathy 认为它们是“幸运的”，因为它们本质上就是基于文本的，AI可以轻松理解和操作。
Karpathy 进一步强调，尽管人工智能在理解和操作人类用户界面/用户体验（UI/UX）方面会越来越好（例如像 Operator 这样的项目正在为此努力），但他怀疑那些仅仅寄希望于等待AI技术成熟来适应现有产品，而不主动向当前技术水平“双向奔赴”、进行自我改造的产品，将会面临非常艰难的处境。
