他造了一个车轮，碾过了 20 年的自己。

👦🏻 播客采访：Koji

🥷 整理编辑：十字路口

🧑‍🎨 排版: NCon

🚥  2026 年，伴随着 Claude Opus 4.5 的进步，解锁出 OpenClaw 全球刷屏，Vibe Coding 赛道也进入下半场，分裂成两个阵营：一边是继续以代码和 IDE 为中心，押注程序员的极致提效；另一边则开始以“意图”为中心，试图让软件变成表达的自然结果。

本周「十字路口」的嘉宾是朱广翔，百度秒哒产品总经理。他是清华强化学习博士，写了 20 年代码，却在百度做出了一个「不让任何人写代码」的产品。用他同事的话说：他造了一个车轮，碾过了自己的过去 20 年。

2024 年下半年，当所有人都在卷 IDE、追 Cursor 的时候，秒哒选择了一条略显"异端"路线——No Code。广翔说，当时"基本上没人信"。

在这期节目中，我们聊了：

➤ 路线之争：为什么 IDE 像"两人三足"，No Code 像"人机接力赛"？为什么广翔认为 Cursor 们可能最终被大模型吃掉？

➤ 实战案例：50 岁医生用秒哒做医院官网、超级个体用秒哒年入十几万、12 人小公司一个月交付两个项目赚 70 万——他们不是程序员，但比程序员更懂业务

➤ 反常识的商业模式：秒哒不看自己的 ARR，只看用户的 ARR。"倒金字塔"理论——只要用户能赚到钱，平台早晚能赚到钱

➤ Claude Skill："Claude Skill 就是把我们去年的 trick 公开出来了"——上下文管理的本质是什么？

➤ 15 度夹角理论：AI 产品如何在"被模型吃掉"和"享受模型红利"之间找到生存空间？

➤ 作为百度 93 年的骨干少将，广翔如何评价自己在百度做产品的真实体验？——摩擦力和助力分别在哪？「起大早赶晚集」会延续吗？

贯穿全程的一个观点是：历史从来都是用车轮碾自己的。汇编碾过了机器语言，高级语言碾过了汇编，而自然语言正在碾过高级语言。如果广翔重新读一遍大学，他说自己可能不会再学计算机——"幼儿园学秒哒就够了，大学应该去学一个真正懂业务的垂直专业。"

🎬 我们的视频播客已同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、小红书^[1]、哔哩哔哩^[2]、Youtube^[3] 等平台。

由于访谈全文较长（13,838字），可先参考目录：

🟢 快问快答：年龄、毕业院校、MBTI和星座、一句话介绍秒哒、收入和利润、创业前经历

🟢 从"没人信"到"眼睛放光"

2024 年下半年，没有 DeepSeek，没有 CoT，Coding 模型各家都不行——在这样的时间点押注 No Code，基本上没人信。

🟢 "倒金字塔"

🟢 AI Coding 的四大天王与跨界入侵者

🟢 秒哒的护城河

🟢 秒哒Bench：为什么评估比训练更重要

🟢 Claude Skills

🟢 车轮碾过自己的20年

初中开始写代码，写了20年，博士毕业后不干程序员做产品经理，然后做了一个让所有人都不用写代码的产品。同事开玩笑说：你造了一个车轮，碾过了自己的过去20年。

🟢 为什么No Code一定会赢

2024年下半年所有人都在卷IDE追Cursor，秒哒选择No Code被认为是"非主流"。一年后，大家都往No Code挤了。

🟢 做对了什么，做错了什么

🟢 如何不被模型吃掉？

如果秒哒失败了，最大的风险是什么？——误判了模型的延长线，以为做的事不在延长线上，结果被模型内化了。

🟢 百度年轻少将的内部视角

同事说"我们团队没一个正常人"。

🟢 如果给你300万美金做投资

快问快答

👦🏻 Koji

本周十字路口的嘉宾是朱广翔，是百度秒哒的产品总经理。我们从快问快答开始，帮助大家快速了解广翔。你的年龄是？

🧑🏻‍💻 广翔

93 年的，现在22，不对。32 岁，马上要 33 了。记忆可能还停留在 22 岁。

👦🏻 Koji

跟我一样，梦想自己 22。毕业院校是？

🧑🏻‍💻 广翔

清华大学。

👦🏻 Koji

MBTI 和星座？

🧑🏻‍💻 广翔

MBTI 是 ENFP，快乐小狗；星座是双鱼座。

👦🏻 Koji

ENFP 是最让人羡慕的 MBTI。

🧑🏻‍💻 广翔

一个不适合做技术的 MBTI，但适合做产品，比较感性。

👦🏻 Koji

很适合做产品。请用一句话介绍一下秒哒。

🧑🏻‍💻 广翔

一句话做应用。这个应用不是 AI 玩具，而是真正可以商业落地的，所以秒哒是中国商业应用最多的平台。

👦🏻 Koji

方便透露目前公司的收入和利润情况吗？

🧑🏻‍💻 广翔

我们不看自己的 ARR，只看用户的 ARR。

👦🏻 Koji

这个我们待会展开聊。在做秒哒之前，你在做什么？

🧑🏻‍💻 广翔

在各处打杂，做了很多产品。在百度，秒哒其实是我带的第八个团队。

车轮碾过自己的 20 年

👦🏻 Koji

我了解到，你从初中开始写代码，写了 20 年，一直到博士毕业。结果参加工作没几年就不写了，开始做产品经理，还做了一个让别人也别写代码的产品——秒哒。

有同事开玩笑说，你像是造了一个车轮，碾过了自己的过去。听到这话你是什么感受？

🧑🏻‍💻 广翔

被车轮碾过了自己。我确实是个比较叛逆的人，我是我们学院（清华大学交叉信息研究院）创院十年来第一个换导师的人。

👦🏻 Koji

第一个？

🧑🏻‍💻 广翔

对，当时换导师就是因为看到 AlphaGo 赢了李世石，决定转去做强化学习。

👦🏻 Koji

在叉院换方向有多难？

🧑🏻‍💻 广翔

在我之前，建院以来没人换过，连流程都没有。

👦🏻 Koji

为什么这么难？

🧑🏻‍💻 广翔

可能大家都是好学生、老实孩子，不太做这种在常人看来离经叛道的事。

👦🏻 Koji

是不是因为换导师像一种「背叛」？

🧑🏻‍💻 广翔

它带有很多不确定性。一个研究方向做了很久，换了就要从 0 开始，毕业可能就要延期。

👦🏻 Koji

但你不担心毕不了业吗？

🧑🏻‍💻 广翔

走弯路的话，在旧的方向上待得越久，弯路就走得越长。如果把人生拉长看，早一年晚一年毕业其实无所谓。

👦🏻 Koji

你一开始走的是什么「弯路」？

🧑🏻‍💻 广翔

我一开始做机器学习，这本身不是弯路。但在找应用方向时，我选了计算生物学。

其实转方向之前，我的论文影响因子已经到了 20（毕业要求是 5），已经够毕业了。

我当时主要研究蛋白质三维建模，还拿过中国的年度十大进展。

👦🏻 Koji

算是 AlphaFold 的前身？

🧑🏻‍💻 广翔

可以这么说。AlphaFold 是后来用更大的模型做的。

👦🏻 Koji

这么有潜力的方向，为什么要换？

🧑🏻‍💻 广翔

因为生命科学离工业界和产业界还是有点远，偏研究，可能 50 到 100 年才能看到显著成果。

比如我能看清某个蛋白质结构，但离把它变成能治病的药还很远。

而强化学习不同，我看到机器人已经能在智能上超越人类，可以做决策了。所以当时就转了，成了清华最早一批做强化学习的人。

👦🏻 Koji

在人生的十字路口，你总是果断做出选择，哪怕要付出代价？

🧑🏻‍💻 广翔

是的。我毕业后也是我们这一届唯一一个没干程序员，直接做产品经理的，写了 20 年代码等于白写。

我在百度 4 年换了 8 个团队，本质上是因为我一直在看行业大盘的趋势。虽然现在我被自己造的车轮碾过，放弃了 20 年的功底，但我觉得还是放弃晚了，感觉那 20 年是弯路。

其实历史一直都是在用车轮碾自己。

你知道 C 语言的第一个编译器是用什么写的吗？

👦🏻 Koji

汇编语言。

🧑🏻‍💻 广翔

对，是用汇编语言写的。所以说，是汇编语言造了一个轮子把自己碾死了。

有了 C 语言的编译器，谁还用汇编呢？

👦🏻 Koji

学汇编简直是噩梦。

🧑🏻‍💻 广翔

是的。历史就是这样迭代的。整个计算机发展史，就是一部语言不断自我碾压的历史。

从只有机器能看懂的 01 机器语言，到用接近人的语言告诉机器怎么做的汇编语言，再到用更接近人类自然语言来描述「我想做什么」的高级语言（如 C、Java、Python）。

那么，这条曲线的极限是什么？就是不再用「类人」的语言，而是直接用「人类」语言说我要干嘛。这就是现在的 Vibe Coding，就是秒哒。

👦🏻 Koji

你刚才说觉得自己放弃写代码这件事「放弃晚了」。但有趣的是，今天秒哒团队里仍然有程序员，你看到他们时是什么心情？

🧑🏻‍💻 广翔

他们也在自我碾压。

现在秒哒有一半的需求是用秒哒自己生成的，80% 的代码是 AI 写的。他们也在用新的工具进行自我革命。

从「没人信」到「眼睛放光」

👦🏻 Koji

一开始做秒哒的时候，你是怎么理解这件事的？从一开始就充满信念，觉得无代码应用构建平台是一定会发生的未来吗？

🧑🏻‍💻 广翔

最开始我是不信的。把时间倒回 2024 年下半年，当时没有 DeepSeek，大家也不知道什么是 CoT、什么是 thinking、什么是工具调用——当然，工具调用有一些浅度的实现，比如通过 function call。

那个时候，各家的 coding 模型都不行。

产品侧，当时 Manus 还没有发布，大家对 AI 的理解还停留在 chatbot。在那个节点，我们要做一个 No-Code 产品去创建应用、小程序和网页，基本上没人信。

👦🏻 Koji

现在回忆起来，2024 年下半年已经感觉很遥远，像史前时代。

你刚才说的时候，我突然想到我们当时录过一期播客，有个嘉宾说 ChatGPT 有一个重大发布一定要重视，就是 function call。

我印象非常深，他当时热情洋溢地讲，我还在想，真的有那么重要吗？

🧑🏻‍💻 广翔

现在看非常重要。时间过得太快了，2025 年感觉发生了非常多的事情。

👦🏻 Koji

所以一开始不信，后来是什么原因让你慢慢相信了？

🧑🏻‍💻 广翔

当时确实不信。我们内部做的 demo 还有点定制化，只面向少数几个场景，大模型的能力真的不行。「智能不够，人工来凑」嘛，人工智能。所以当时我们用了很多半工程化、半模型的方式把东西攒了出来。

后来做着做着，我自己就从不信变成信了。

第一个转折点是，我去对外讲这个产品的时候，发现我的用户比我先信了。

开场我说「一句话做应用」，底下人都不知道我要干嘛，以为是传销，不明所以。等我一边讲一边演示，很多人看完之后，我真的看到了他们的 Aha moment。本来在底下玩手机的，马上瞪起眼睛来看，眼睛明显放光了。

很多人说，看了我的演示，他们也想到了很多自己的场景，确实可以用这种方式更方便地做出来。我也突然回忆起来，我自己以前确实有过很多场景，可以通过秒哒来满足。比如我读博时，导师要求我们每个人做一个学术主页，这就算一个个人级的场景。

第二个让我转变思维的瞬间是：有一天我在网上用百度搜索，搜到一个网站，回头我同学和我说，这个网站就是用你们秒哒生成的。

我一下子愣住了，感觉突然有种《楚门的世界》的感觉，我一直在认真浏览的内容，突然有人告诉我这都是 AI 做的。

👦🏻 Koji

你当时完全没意识到那是秒哒做的？

🧑🏻‍💻 广翔

对，我都不知道是 AI 做的，更不用说是秒哒做的。我回头仔细琢磨了一下，还是没看出来。后来我找这个网站的作者聊了聊，才发现他是一位 50 多岁的医生。

👦🏻 Koji

哇，他做了一个什么网站？

🧑🏻‍💻 广翔

他们整个医院的官网。而且这个官网已经真实上线，医院一直在用，在百度搜索结果里排第一，还打了官方 logo。

这是我亲眼看到的第一个，真正应用在业务场景，并实实在在解决问题的案例。

👦🏻 Koji

这还不是你们刻意收集的用户案例，是你自己偶然发现的？

🧑🏻‍💻 广翔

是的，偶然发现的。

👦🏻 Koji

所以这个冲击力很强。

🧑🏻‍💻 广翔

对，这些转折点让我看到，我们做的应用能满足更大的场景，一些严肃级、企业级的场景。

「倒金字塔」

👦🏻 Koji

你前面提到不看自己的 ARR，看用户的 ARR，可以展开讲讲吗？

🧑🏻‍💻 广翔

我们之所以可以不看自己的 ARR，是因为我们向用户和管理者许诺了一个我认为更符合第一性原理的指标：秒哒用户的 ARR。

这是什么意思呢？Robin（李彦宏）在今年的百度世界大会上说过一个道理，我们的产业结构正在从正金字塔向倒金字塔转变。

以前的正金字塔是三层：顶层是应用，中间是模型和平台，底层是算力硬件。

回忆过去，整个 AI 圈最赚钱的是谁？是老黄的显卡，底层最厚。往上是模型，赚其次的钱。再往上，应用基本都赔钱。

但一个健康的结构应该是倒金字塔：应用层赚最多的钱，获得价值后，将一部分收入回馈给中间的工具和模型层；工具和模型层因为使用了硬件，再把一部分收入给到底层硬件。

这才是持续、健康的产业模式。

秒哒考虑的就是一个倒金字塔的产业结构。我们希望扶持更多人，把自己的应用做出行业价值，赚到钱。

最近很火的一个词叫 OPC（One Person Company），一个人公司。现在已经有很多「一个人公司」通过秒哒，自己赚了十几万。

👦🏻 Koji

通过秒哒赚到最多钱的用户是谁？

🧑🏻‍💻 广翔

我们没有具体统计过，但我偶然了解到的，有个人赚了十几万，还有一个小公司赚了 70 万。再往上我就没再统计了。

👦🏻 Koji

但你们要怎么统计用户的 ARR 呢？

🧑🏻‍💻 广翔

我们做了一个「筑梦计划」，扶持那些有商业梦想的用户，他们会主动联系我们。但这只是冰山一角，水下肯定有更多我们没统计到的。

👦🏻 Koji

像你提到的赚了十几万的个人和 70 万的小公司，他们分别在做什么？

🧑🏻‍💻 广翔

那个赚十几万的超级个体，网名叫「黄啊码」，他做了三个项目。第一个是漫剧平台，赚了 12 万。第二个是一个门窗店的官网，卖了 3 万。

你可能会问，为什么一个官网能卖 3 万？一般 3000 块就差不多了。因为他发现了一个核心痛点：用户想知道门窗装到自己家里是什么样子。

所以他的官网多了一个功能，用户上传自己家里的照片，再选择一款门窗，就能在线上看到安装后的效果。这提升了用户的购买意愿，门窗店老板特别满意，就付了 3 万。

第三个项目是个汽车喷漆工具，能在喷漆前预览效果，也是个 AI 工具。

秒哒现在也不支持用户写代码。他全是用秒哒生成的，做了很多应用发到秒哒广场，第一单就是用户在网上给他留言联系上的。

👦🏻 Koji

那家赚了 70 万的小公司呢？他们以前是什么背景？

🧑🏻‍💻 广翔

他们以前是一个传统的项目交付公司，一个 12 人的研发团队，注册了 17 家公司，专门接政府和行业的项目。

用了秒哒之后，他们换掉了四个项目经理。以前的项目周期是半年到一年，有了秒哒后，基本上一周就能交付一个项目。他们才用了一个多月，就已经交付了两个项目，分别赚了 40 万和 30 万。一个是给养老院做的管理系统，另一个是给企业做的内部办公平台。

所以说回来，无论是超级个体还是一人公司，我们明年的目标就是孵化一万个这样的超级个体。假如一个人赚十几万，一万个就是十几亿。应用层有了十几亿的产值，他们分 10% 给我们，我觉得不过分吧？那我们就能赚 1 亿。我们再拿出一千万给到底层的硬件和 IaaS 服务，这就形成了一个非常健康的倒金字塔结构。

我们相信，只要用户能赚到钱，我们早晚也能赚到钱，整个行业才能持续发展。所以，我们的目标就是用户的 ARR。

如何不被模型吃掉？

👦🏻 Koji

如果秒哒有一天失败了，你觉得最大的原因会是什么？

🧑🏻‍💻 广翔

可能是我们误判了模型的延长线。我们以为自己做的事情不在模型的延长线上，结果不小心做到了，最后被模型内化了。这可能是最大的风险。

我认为所有 AI 产品的最佳姿态，就是和模型保持一个 15 度的夹角。产品的方向一定不能和模型正交，这样的话就没法吃到模型的红利。

👦🏻 Koji

你们的 15 度夹角是什么？

🧑🏻‍💻 广翔

我们通过多模型路由架构，用上了世界上最好的模型能力。

但同时，我们有很大一部分工作是模型短时间内无法内化的，比如我们前面提到的云的能力、后端能力，以及从产品设计到部署分发的端到端流程。这些就是我们的夹角所在。

👦🏻 Koji

但放到中长期看，你觉得无论是秒哒，还是 Cursor、Bolt.new，最终会被大模型吃掉吗？

🧑🏻‍💻 广翔

如果把时间线拉到无限长，会的。我之前看过季逸超的访谈，他用「缸中之脑」来比喻，认为环境是永远无法被内化的。

这一点我有点不同看法，我认为从终局来看，环境也可以被内化。

我以前做强化学习，现在大模型玩的这套理论，比如 Agent、Multi-agent、工具调用、COT，强化学习领域早就玩过了。强化学习分为 model-free 和 model-based 两个方向。

Model-free 不内化环境，通过与外部环境交互来学习。

Model-based 则是在内部建立一个环境的模型，在「缸中之脑」里进行推演。

举个例子，从百度去清华，一路问人走过去，这是 model-free。但如果我先看地图，规划好路线再走，地图就是对真实环境的建模，就是把环境内化了。环境本质上是一个 MDP（马尔科夫决策过程），这个过程本身可以被模型学习，一旦学进去了，环境就被内化了。

具体到 AI Coding 产品，它们的环境是什么？像 Cursor 这类产品的环境是 IDE，而 IDE 的内核是编译器。编译器本身就是一段代码，负责词法、语法分析和代码转换。如果大模型把编译器的代码学进去了，它就可以自己 run 代码，不再需要外部的编译器，那 Cursor 这类产品可能就消失了。

再往后，像 Manus 和我们使用的虚拟机，其本质是操作系统。操作系统也是代码，如果也被模型学进去了，那我们也会被内化。

👦🏻 Koji

这是一个很极端的思想实验？

🧑🏻‍💻 广翔

是的，一个极端的假设。

👦🏻 Koji

在这个极端假设下，你觉得秒哒最终会变成什么？

🧑🏻‍💻 广翔

那时候就是模型即产品。但这个周期会非常长，内化一个编译器可能需要三五年，内化一个操作系统可能需要五到十年。

👦🏻 Koji

你觉得这一定会发生吗？

🧑🏻‍💻 广翔

或许不会，这是一个概率问题。因为当代码生成变得非常重量级时，幻觉和不确定性会更高，这可能成为阻碍。所以在它没有发生，或短时间内不会发生的时候，产品和模型保持 15 度夹角，就是一个既能快速迭代，又能享受红利的最佳状态。

👦🏻 Koji

有没有哪个产品是你认为完美利用了这个 15 度夹角的？

🧑🏻‍💻 广翔

Manus。它这个夹角的位置处得很好。我们非常欣赏 Manus 的 PM，内部开玩笑说，招 PM 就招 Manus 这样的，招研发就招姚顺雨那样的。

AI Coding 的四大天王与跨界入侵者

👦🏻 Koji

AI Coding 现在是兵家必争之地，也是一个被验证有巨大商业价值的场景。放眼全球，这个领域的玩家大概可以分成哪些派别？

🧑🏻‍💻 广翔

国外我们内部称为「四大天王」：Lovable、Replit、Bolt.new、V0。这四家各有特色。

Lovable 的开发和部署过程都比较轻量，模板和教程也多，对外传播做得很好。他们有个宗旨是「人人都是 CMO」，每个人都要会做好产品、讲好产品。

👦🏻 Koji

听起来像刘德华。

🧑🏻‍💻 广翔

是的。Replit 更专业一些，它的部署功能更灵活、全面，在企业场景下更方便，支持各种数据库配置，把后端部署这块做得很重。

第三家 Bolt.new 是一家云 IDE 公司起家的，IDE 能力做得比较好，更适合专业开发者，在开发环境中提供了更强大的能力，比如支持多种语言，把开发过程做得很重。

第四家 V0，它把前端交互设计做到了极致。它有很多高仿真、高还原的能力，能让设计师的原图在应用里完美体现，是一个以前端为重心的产品。

总的来说，Lovable 比较均衡，另外三家各有长板。

👦🏻 Koji

国内除了秒哒，你们还关注哪些对手？

🧑🏻‍💻 广翔

国内专注于无代码应用生成、和我们直接对标的产品比较少，比如美团的 「NoCode」 、「码上飞」，还有「响指」。

但我们发现一个现象，从去年下半年开始，很多原来不做无代码的玩家都涌了进来，甚至是跨界的，比如做 chatbot、做陪聊的，也开始向我们这个领域渗透。

可以分几类。第一类是从 IDE 渗透过来的，比如 Trae，它以前是个 IDE，后来出了一个叫 solo 的模式，能一句话做应用。腾讯的 CodeBuddy、阿里的 Qoder 也是类似的。

第二类是做通用智能体的。他们以前的任务也是无代码的，比如做 PPT、做 deep research、做定时任务，现在也开始能无代码做应用了。典型的就是 Manus 1.5，增加了 Vibe Coding 能力，能做网页。国内也有很多对标 Manus 的产品，比如 Coze 空间。

第三类是做低代码平台的，比如做拖拽、做工作流的，也在向 Vibe Coding 迁移。今年，Coze（扣子）就宣布改名为「扣子编程」。

所以，我们在国内虽然直接竞品少，但间接竞品非常多，因为大家都意识到了这可能是未来。

秒哒的护城河

👦🏻 Koji

在这样激烈的竞争中，你们的差异化和竞争优势是什么？

🧑🏻‍💻 广翔

第一，秒哒是个活的，它会自我迭代。

这体现在两方面：

一方面，我们基于数据飞轮，实现了一套模型和智能体的自成长、自我演进架构。用户在秒哒的每一次使用，点踩、点赞，应用是否上线，或者是否在某个地方反复修改，这些信号都会反馈给模型，让它下一次生成得更好。

除了模型，我们的智能体策略也是动态的，它如何调用工具、生成代码、调度任务，都会根据用户的使用情况进行调整。

另一方面，我们提供了一个非常全面的插件系统来扩展秒哒的能力。比如需要地图服务，可以调用百度地图；需要联网搜索，可以调用百度搜索。

总而言之，秒哒面向的是需要端到端服务的小白用户，从生成、部署到运维，我们需要帮他们把一切都提前准备好。

第二点，现在很多模型都在卷前端，做得很好看。但如果数据想要长期存储和使用，还是需要一个强大的后端。

👦🏻 Koji

这个后端包括数据库、认证系统、支付系统等等？

🧑🏻‍💻 广翔

对，包括数据库、支付、鉴权和后端逻辑。

你可以把前端比作脸，要好看；后端比作大脑，要能执行复杂逻辑、存储数据。在后端能力上，秒哒是独一档的。

后端本身也是一个小赛道，全球领先的玩家叫 Supabase。

去年下半年，Supabase 在博客里提到三家 leading 的 AI builder 合作伙伴：欧洲的 Lovable，美国的 Bolt.new，和亚洲的 MeDo（秒哒的海外版）。这是官方对我们进展的认可。

为什么后端这么重要？面向 AI 的后端和传统后端完全不同。

首先，尺寸和灵活度不一样。传统数据库非常大、非常重，主要任务是存储。而这个时代的数据库非常小、非常灵活，数量庞大，因为每个应用都可能自带一个数据库，需要极致的弹性来应对扩缩容。可以说，秒哒一周创建的数据库，比一个传统 ToB 数据库团队 7 年累计的总量还多。这需要我们具备很强的、自研的云能力。

其次，上一代数据库是给研发看的，通过 SQL 和代码管理。而这一代数据库是给 AI 看的，需要对各种逻辑进行改造，做各种面向 Agent 的优化。

第三，去年年中，我们就实现了一个 query 生成兼具前端交互和后端存储的应用。而当时 Lovable 需要 n 个 query 才能完成。它需要先生成应用，然后 AI 询问是否挂载数据库，用户确认后还要跳转到 Supabase 进行一系列配置，再把 token 填回来，流程很繁琐。

因为我们把前后端原生整合在一起，所以对小白用户体验更好。后来 Lovable 也推出了 Lovable Cloud，把 Supabase 嵌了进去，减少了跳转，但体验依然是割裂的，还需要在里面进行额外配置。

👦🏻 Koji

我理解这可能也是一种产品选择。秒哒有一个很偏执的选择是不让用户看代码、改代码，也不让他们直接修改数据库表结构。而 Lovable 会把这些都开放出来。这似乎是产品哲学上的不同？

🧑🏻‍💻 广翔

关于代码，我们是不让他直接改，但可以看。我们提供了另一种修改方式：用户可以截图某段代码，然后告诉秒哒要怎么改，秒哒能分析并执行。

我们只是禁止了那种可能造成破坏的直接输入行为。

至于数据库，秒哒是支持用户查看表结构、管理数据、上传下载的。

👦🏻 Koji

他可以修改数据库表结构吗？

🧑🏻‍💻 广翔

可以，就像用 Excel 一样对行列进行编辑。

我们的原则是，像白领使用办公软件那样的能力，我们开放给用户；但需要专门培训才能懂的代码能力，我们不开放。

所以，写代码不行，但数据库的编辑管理是可以的，只是我们做得更原生，很多逻辑都封装在 Agent 里了。

👦🏻 Koji

除了这些，还有其他的差异化吗？比如我注意到秒哒可以做小程序，这显然是国外竞品做不了的。

🧑🏻‍💻 广翔

对。我们针对小程序这种特殊的语言、依赖包和环境，都做了专门的训练和 Agent 逻辑，这是私域场景。

在公域场景，用户需要流量，而百度本身就是做网站分发的，所以我们打通了百度搜索、必应、谷歌等各种搜索引擎。

秒哒 Bench：为什么评估比训练更重要

👦🏻 Koji

还有其他亮点吗？

🧑🏻‍💻 广翔

我们还有一个独一无二的「产品经理智能体」流程。

大部分 Vibe Coding 产品是 query 进去直接出代码，而我们是 query 进去，先生成一份需求文档让用户确认、修改，对齐之后再写代码执行。

「一句话做应用」里的一句话是创意，是 idea，离能让研发智能体听懂的产品需求还有十万八千里。所以我们中间加了一个非常专业的产品经理智能体。

另外，我们还建了一套内部的 Benchmark，叫「秒哒 Bench」，很快会把相关论文发出来。

👦🏻 Koji

这个 Benchmark 是评估什么的？

🧑🏻‍💻 广翔

评估应用生成。以前有评估代码生成的，比如大家熟知的 SWE-bench，它主要基于修复软件 Issue 来评估。

刷这些榜的 Code 模型，替换的是一个程序员；而秒哒替换的是一个产研团队，需要跑通所有环节，端到端地交付应用。

在这种面向小白的场景下，每个环节都需要自己的 Benchmark 来衡量。

再引用姚顺雨一句话，「AI 下半场，评估比训练更重要」。一个产品的 Benchmark 决定了它的 taste，我们在每个环节都有一套 Benchmark，这构成了秒哒的壁垒和 taste。

👦🏻 Koji

我理解 Benchmark 比较容易评估对错，但像审美这种主观的东西，怎么评估呢？

🧑🏻‍💻 广翔

我给顺雨那句话再补一句：实验室里的评估不是真评估，用户场景里的评估才是。

大家常看各种模型刷榜，但很多人都知道，那个榜看看就好，实际使用场景里的排名完全是另一回事。

好不好看、可不可用，最终要看用户的「用脚投票」。我们可以通过用户的后验行为来分析，比如用户觉得好看，他会立刻上线、转发给朋友。

别人使用时留下的交互、点击、停留等痕迹，都是证明它好看的信号。

👦🏻 Koji

但如果只靠早期用户的评估，会不会受限于他们的审美水平？

🧑🏻‍💻 广翔

对可用性的认知，大家是比较一致的。但审美确实因人而异。为了降低这种 biases，我们会综合多个渠道的评估：

一部分来自用户，一部分来自我们内部由设计师组成的专家团队。

还有一部分来自我们的产品和运营。

👦🏻 Koji

除了以上几点，在差异化上还有补充吗？

🧑🏻‍💻 广翔

最后一点，我们有一套多智能体、多模型的路由架构。

生成应用这个场景，看似小，实则非常庞大，涉及 100 多个任务。这套架构会基于我们的 Benchmark 自动评估，在每个任务节点下，选择最好的模型和最好的 Agent 逻辑来执行。

如果说 Benchmark 是菜谱，模型是食材，那这套路由架构就是我们的炊具，能把食材炒成用户最想吃的那盘菜。这套架构也是我们的核心竞争力之一。

👦🏻 Koji

这个比喻很有意思，之前 OiiOii 的创始人也说自己像开餐馆的。

🧑🏻‍💻 广翔

是的，人心餐馆。

👦🏻 Koji

在我们录播客最开始提到，一开始你其实不信这个事情，这好像是公司的一个安排。可以讲一讲当时公司这个战略它是怎么形成的吗？

🧑🏻‍💻 广翔

我觉得百度一直是用两年后的技术来指导当前的产品发展。当时虽然技术不行，但他们觉得两年后一定行。

还有就是全球就 3000 万程序员，但全球有 80 亿人。那 80 亿人每个人都有想法，都有自己的业务场景，都有自己的需求。那他们要是能变成创造者，这个创造产能是远大于 3000 万程序员的。

而且对他们来说是从 0 到 1，是从不行变成行，所以市场空间会更大。赌一个未来吧。

百度年轻少将的内部视角

👦🏻 Koji

在百度做秒哒，你感受到的最大助力和阻力分别是什么？

🧑🏻‍💻 广翔

最大的助力是，没有百度就没有秒哒。

最早决定做 No-Code 应用生成，这很符合百度的技术基因——用两年后的技术来指导当前的产品。百度比较理想主义，不那么看重一城一池的得失。我们帮老板亏了很多钱，但还能活下来，就是因为公司对技术有信念。

阻力则和所有大厂一样：人多，想法就多，需要花大量时间在「对齐」上。

👦🏻 Koji

我在 B 站看到有评论说，「如果不是百度做的我就会用一下了」。看到这种评论，你是什么心情？

🧑🏻‍💻 广翔

可能是因为我们产品的调性，和我们这个团队的风格，跟一些传统产品不太一样。很多人都说，我们团队没一个正常人。

👦🏻 Koji

没一个正常人？

🧑🏻‍💻 广翔

对。先说我自己，前阵子聚餐，一个我带了半年的轮岗校招生要走了，他告诉我，他觉得我最大的优点是不听老板的话。

我又想了想我们团队的技术工程师，他们也不听我的话，都会直接骂我。我们很多研发确实比较凶，喜欢挑战。但本质上是因为，在我们团队，唯一的上帝指标就是用户。当我们吵得不可开交时，就去看微信群，看社区，让用户来决定。

我们团队还有很多「不正常」的地方。比如我们的运营，有之前四处游荡的数字游民，后来在秒哒落地归根；还有的深扎在用户群里，我都分不清他是百度员工还是用户。

他会跟我们分享，海南的用户给他寄了刻着「秒哒」的椰子，某个老师把全班同学做的应用合集寄给他，一个用秒哒赚了 40 多万的大哥请他去家里吃年夜饭。

我们的产品团队也都是一帮想法天马行空的小孩，我们经常互怼。

👦🏻 Koji

网上有个说法叫「百度起大早，赶晚集」。你担心秒哒也会如此吗？

🧑🏻‍💻 广翔

目前来看，我们肯定是赶的「大集」，不是「晚集」。我非常自信，这绝对还是一个「早集」。

Claude Skills

👦🏻 Koji

录制播客的这一周，Clawdbot 在海内外大刷屏，你看到它时有什么感受？

🧑🏻‍💻 广翔

我想到了季逸超，他之前讲过一个理念，认为云上有独特优势。Clawdbot 是本地化的，和 IDE 应该在同一赛道。

秒哒选择了在云上，因为我们服务的是小白用户，如果让他们在本地直接操作电脑，拥有无限的文件和 Bash 权限，可能会把电脑搞崩。

👦🏻 Koji

所以很多人要买一台新的 Mac mini，不敢在自己的主力机上搞？

🧑🏻‍💻 广翔

对。我们和 Manus 类似，在云上有一套虚拟机，里面想装什么就装什么。

而且这个虚拟机是面向应用的，你开发一个应用，就新开一个虚拟机。就算这个虚拟机被搞坏了，换个应用重新来过就行，不用担心安全问题。

效率也很高，我可以同时开 1000 个 Agent，在 1000 个虚拟机里干 1000 份工作。

👦🏻 Koji

最近大家都在讨论 Claude Skill，你怎么看？

🧑🏻‍💻 广翔

我先说个暴论：Claude Skill 就是把我们去年的一些 trick 公开出来了。当然，不止我们，很多同行可能都做了类似的工作。

Skill 的本质是动态加载能力，核心是上下文管理。如果把所有上下文一股脑扔给模型，要么超出窗口限制，要么模型注意力分散。而这种动态加载、渐进式披露的方式，可以「需要哪里点哪里」，非常灵活。

去年年底，秒哒就做了一次大迭代来解决这个问题。早期的用户应该有惨痛记忆，应用修改到 50 轮就改不动了，秒哒会说「不好意思，我改不了了」。就是因为上下文管理出了问题。

所以我们做了改造，引入了类似 Skill 的说明书机制。每次 AI 执行任务前，会先读说明书，了解该加载哪些工具、代码和上下文，然后再去执行。

👦🏻 Koji

这个过程对用户是不可见的？

🧑🏻‍💻 广翔

对。用户直接的感受是，上线这个功能后，应用可以无限轮修改了，而且每一轮的成功率都更高，感觉模型更专注了。

这和 Claude Skill 的原理本质上是一样的。所以我们内部开玩笑说，Skill 把我们的秘诀公开了，大家都会了。

当然，Skill 很牛的一点是，它把这套原理和逻辑标准化，做成了一个通用的行业方案，造福了所有人。大家又站在了同一起跑线上。

👦🏻 Koji

现在网上有很多 Skill 的集合站。秒哒未来会考虑让用户导入 Skill，或者开放一个 Skill 广场吗？

🧑🏻‍💻 广翔

我们原来的规划里就有这一步。Skill 有两个层面：

第一步是我们后台隐式地用它来管理上下文；第二步就是把这个能力开放给用户，让他们扩展更多能力。

这一步我们已经在做了，在秒哒里叫「插件」。在所有 Vibe Coding 工具里，只有秒哒把插件系统作为一级目录。

我们的规划里有三种插件：

第一种是 API 插件，通过 API 服务接入应用；

第二种是 prompt 类插件，通过写一段超长的 prompt 来描述复杂流程，这和市面上流传的 Claude Skill 很像；

第三种是 code 类插件，让传统的编译器去执行一段代码，比如写一个格式转换的 Python 函数，然后把它定义成一个 Skill 插件。

为什么 No-Code 一定会赢

👦🏻 Koji

在今天，有没有什么你坚信，但大家还没意识到或不认可的「反共识」？

🧑🏻‍💻 广翔

我觉得我正在干的这件事就是反共识。No-Code 是异教徒，秒哒也是。从 day one 开始，我们就一直被认为是异类。当时所有人都在卷 IDE，因为 Cursor 验证了程序员的 PMF，没人觉得小白有一天能自己做应用。但我们坚持了下来。

今天再看，我们似乎选对了。你看 2025 年的国外市场，据我们统计，在 Product Hunt 上出现了 200 多款 AI Coding 产品。上半年的主流是 IDE，但从下半年开始，No-Code 产品的比例远超 IDE。

从受众数量上看，我们的选择是正确的。虽然一开始是异教徒，但现在，连 Manus、Coze 这些原来不相干赛道的玩家都开始涌入 No-Code，这正在慢慢变成共识。

👦🏻 Koji

对今天还在学计算机的，或者刚入行的工程师，你有什么建议？

🧑🏻‍💻 广翔

如果让我重新读一次大学，我可能不会选计算机专业了。我会在幼儿园时就学计算机、学 Vibe Coding、学秒哒，然后在大学时去学一个更垂直的专业，比如法律、金融。

我现在很羡慕那些真正懂业务、懂场景的人，他们的上限比纯粹写代码的人高。

我们有个用户是中石化的工程师，他不会写代码，但用秒哒做了一款矿井设计软件。这款软件已经在大庆、青海、长庆油田真实应用，他甚至还去石油大学授课，学生们都用他的软件做毕业设计。

在他做之前，他们公司花 140 万采购了一款由程序员开发的软件，但因为程序员不懂业务，不懂矿井设计的物理逻辑和交互方式，那个软件根本没人用。

所以，要做好软件，垂直知识是关键。如果我早就把计算机作为通识课学了，大学再去深耕一个垂直行业，可能会更有壁垒。

👦🏻 Koji

如果你有小孩，你会让他从小就学 Vibe Coding，还是先学基础的编程知识？

🧑🏻‍💻 广翔

我会让他学 Coding 作为培养思维的教具，学 Vibe Coding 作为实现想法的工具。

就像我初中学 Pascal 一样，那个语言当时已经半淘汰了，但它和 C 很像，学它只是为了学习编程思维，真正实用还是要用 C。

未来，C 语言可能也会变成博物馆里的东西，只用来教学。真正要实用，可能就是 Vibe Coding，用 AI 来提升效率。

做对了什么，做错了什么

👦🏻 Koji

回顾 2025 年，你和秒哒团队做对了什么，又做错了什么？

🧑🏻‍💻 广翔

做得最对的一件事，就是在低代码和无代码之间，我们选择了无代码。也就是说，我们赌 Vibe Coding 一定会取代 workflow。

我虽然叛逆，但也一直顺应行业趋势。我会先思考大盘，看终局是什么。基于当时的技术能力，做 workflow 显然是落地最快、最容易赚到 ARR 的选择。

但我是强化学习出身，加上 ENFP 的性格可能比较理想主义，我就去思考更本质的问题。我想到了强化学习之父 Sutton，他 2019 年写过一篇很著名的博客，叫《The Bitter Lesson》（苦涩的教训）。

他总结说，几十年 AI 发展的经验是，能最大化利用算力的方法总是最终胜出，而过多依赖人类先验知识的方法会变得复杂、失去泛化能力。如何用好算力？他提出了两个路径：learning（学习）和 search（搜索）。这恰好对应了今天的 Model 和 Agent。

这套理论指导了我们，为什么要坚定地选 No-Code？因为 No-Code 是一个更好发挥算力、更少依赖人类经验的方式。

Workflow 是一个很不本质的东西，它像是用人类经验固化出来一些节点，强制地给它结构化了，这样就不够灵活。

所以我们看到了，今年 Coze 改名成了「扣子编程」，当然我觉得它可能已经有点晚了。

👦🏻 Koji

在当时做这个选择并不容易，纠结过吗？

🧑🏻‍💻 广翔

当时的技术还不成熟，所有看到的现象和用户需求其实都不支持我们做这个判断。但我们还是回归第一性原理。

首先看市场空间，全球只有 3000 万程序员，但有 80 亿人。这 80 亿人里，很多非程序员反而更接近真实的用户场景。他们更懂需求，他们来做应用，天花板可能比程序员更高。

我们还有一个观察，在百度每年的 Hackathon 上，我做了好几年评委，发现一个趋势，最早的队伍标配是「产品+设计+研发」；有了大模型后，第一年可能还有程序员；到去年，很多队伍完全没有程序员了，就是产品和运营直接上场，最后一样能得奖。而且，决定胜负的不是谁代码写得好，而是谁的创意好。

👦🏻 Koji

这很有趣。以前说「Talk is cheap, show me the code」，现在是「Code is cheap, show me the idea」。

🧑🏻‍💻 广翔

你甚至可以直接「Show me the App」，别讲 PPT 了，用 Vibe Coding 直接把应用拿出来。

👦🏻 Koji

是的，今天没人有理由只拿着一个 idea 来 pitch 了。

🧑🏻‍💻 广翔

对。而且，用 No-Code 的人一定不会用 IDE，但用 IDE 的人可能会用 No-Code。就像我一个典型程序员，有更懒的工具，为什么不用呢？

我把用 IDE 比作参加「两人三足」比赛，我和 AI 绑在一起跑，需要互相理解、互相配合，很累。而秒哒这种 No-Code 产品，更像是跑接力赛，AI 跑 99 步，人只需要跑最后 1 步。

而且人不需要知道那 99 步是怎么跑的，只要接过棒就行。

👦🏻 Koji

一个 99+1 步的接力赛，人只负责冲刺。

🧑🏻‍💻 广翔

或者人跑第一棒，告诉它「我要做个啥」，然后就等它跑到终点。

所以它的体验肯定更好。

👦🏻 Koji

计算机的发展史就是这样，从复杂的 Photoshop 到一键滤镜的美图秀秀，不断简化。

🧑🏻‍💻 广翔

低门槛的吸引力是远超出人想象力的，人本质上都是追求懒惰的。所以说后来高级语言完全碾压了汇编语言。

我相信，用自然语言的工具，最终也会碾压用高级语言的。

👦🏻 Koji

那做错了什么呢？

🧑🏻‍💻 广翔

我觉得我们给了模型太多的自由。我们的机制是为了发挥模型的潜力，但模型就像一个自负的年轻人，认不清自己的边界。

它经常会硬着头皮去干自己不懂、不会的事情，结果干错了、产生幻觉了，它自己还不知道。

👦🏻 Koji

像张信哲的歌词，「怎么忍心怪你犯了错，是我给你自由过了火」。

🧑🏻‍💻 广翔

是的。但它也是个年轻人，有成长性，它的边界每个月都在突破。所以我们设计一个自由的架构，也是在期待它未来自己打破边界。

换句话说，这可能不一定是做错了，只是过于超前。

👦🏻 Koji

有没有什么是真的做错了的？

🧑🏻‍💻 广翔

有，我们的运营做得太晚了。用户经常问我，你们产品挺好用的，为什么不宣传呢？

我们团队成立半年都没有运营，第一个运营是半年后才加入的，至今我们都没有独立的运营预算，都是蹭内部流量。这一点，我们应该做得更激进一些。

👦🏻 Koji

如何看待现在非常多 ToC 的 AI 的应用都在出海？

🧑🏻‍💻 广翔

我们也出海了，我觉得很多人都说国内没有PMF，但其实我不认同这一点。

我觉得中国在应用开发这个市场上还是在世界独一档的。中国的应用市场是世界上最繁荣的，最领先的移动支付、最领先的社交，包括我们的信息流产品跑得比国外快，而且中国人又多，场景就多，需求就多，有巨大产值的市场。

那我唯一要做的事情是什么呢？我们培育用户一起成长，把这个蛋糕做大，就像倒三角，用户能赚到钱了，那他给我们分钱，用户有 ARR了，那我们早晚会有ARR。

而中国有这么大的这个市场，肯定是有很大 ARR 的潜能。

明年和我们的用户一起成长，我们做出1万个超级个体，这1万个超级个体需要什么，我们产品就长成什么样。

👦🏻 Koji

听说你们团队内部也有一个「十字路口」？

🧑🏻‍💻 广翔

是的，很巧。团队刚建立时，我们就想营造一个创业氛围。我们的产、研、运闭环，所有角色都在一起办公，这在大厂里很难得。

排工位时，为了沟通更高效，我画了一个十字路口，四个角分别是产品、运营、工程和策略。团队所有大大小小的决策，都是在这个十字路口产生的。

👦🏻 Koji

你的工位在十字路口中间吗？

🧑🏻‍💻 广翔

我的工位要避开十字路口，因为太吵了。但我会经常走到十字路口去和大家交流。

👦🏻 Koji

真是一种缘分。

如果给你 300 万美金做投资

👦🏻 Koji

最后一个经典问题，如果今天给你 300 万美金，必须作为天使投资投给三个人，你会投给谁？

🧑🏻‍💻 广翔

我当然会投给秒哒的用户，因为他们能把它变成 3 个亿。而且我们真的在投，我们的「筑梦计划」就会给有创业想法和苗头的用户提供支持。

👦🏻 Koji

这个回答太官方了。如果不能投秒哒用户，比如从你身边的朋友里选，你觉得谁创业最可能成功？

🧑🏻‍💻 广翔

这个还真得想想……我觉得能成功的，也不会让我投。

👦🏻 Koji

不管他让不让你投。

🧑🏻‍💻 广翔

都可以的话，那我肯定投 Gemini。

👦🏻 Koji

那你可以直接买股票。

🧑🏻‍💻 广翔

我不炒股，如果炒的话肯定会买。

👦🏻 Koji

为什么这么看好它？

🧑🏻‍💻 广翔

首先，谷歌有技术基因；其次，它有最大量的数据，这一点是 OpenAI 和 Claude 都比不了的；最后，它掌握了全球最大的分发渠道。

所以，它从身位、能力到积淀，都是顶尖的。

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参考资料