标签关于RSS
NO.0012026年8月13日8 分钟

产品只占工作量的少数

#产品#工程#提效

问创始人他们公司在造什么，他们会报出产品的名字。git 历史不同意。

我们这份 git 历史横跨三十个月、两个仓库、约 4,500 次提交、260 万行代码改动：从第一行代码，到千万级用户，单是 C 端收入就有八位数美元。核心能力拿到了全部代码改动的 24%。围绕它的那一圈机器拿到的是这个数的 1.5 倍——而在我们放 AI agent 进来之前的最后半年，机器一度拿走了一半以上。

24%
的代码改动属于核心能力
1.5×
机器 vs 核心
53%
机器份额峰值 · 2025 下半年
69%
单月 AI 共同署名峰值
图  · 三十个月 git 历史里的四个数字

我们不认为自己的比例有什么特殊。这是规模化产品的物理常态，因为功能是选出来的；机器是被召唤来的——每台机器都由一个具体事件召唤，在一个大致可预测的阶段出现。那就按阶段来讲：该建什么、该买什么、该拒绝什么。

六台机器，以及它们的总账单：

0%5%10%15%20%25%核心能力23.9%分发16.3%金钱8.7%杠杆7.5%身份与团队6.7%可靠性0.7%信任与安全0.2%
数据表
机器%
核心能力23.9%
分发16.3%
金钱8.7%
杠杆7.5%
身份与团队6.7%
可靠性0.7%
信任与安全0.2%
图  · 代码改动去了哪里：核心 vs 六台机器

Geoffrey Moore 把一切不构成差异化的工作称为「非核心工作」（context），其中危险的那一类是关键任务型的非核心工作——赢不来一个客户，一旦失败却能把你毁掉。上面这张图，大部分都是这一类。

从零到一：机器还不存在。保持现状。

我们的头六个月——决定这家公司还存不存在的六个月——只给了机器 14% 的代码改动，给金钱机器的是零。这是对的。Kent Beck 那条关于时期的警告，照字面读就成立：「把一个时期的方法用在另一个时期的想法上，会杀死想法。」1

这个阶段的建议是一张拒绝清单。要支付链接，不要计费系统。只做一种语言。认证买厂商的。日志打到 stdout。PMF 之前做管理后台、i18n 流水线或者 SSO，都是体面的拖延。

唯一的例外是底层管线——现在埋只要几天，以后补要几个季度：

  • 每个写操作端点都带幂等键。
  • 文案集中在一个文件里，哪怕只有一种语言。
  • 一份只追加的事件日志——谁、做了什么、对谁、什么时间。
  • 一个租户模型，哪怕现在每个「团队」都只有一个人。

这四件都是接口件，是机器将来要插进来的插座。四个里有三个，事后再补就只能糊弄自己。

第一笔收入：金钱和身份一起到来

金钱机器在第五个月进入我们的代码库——正是真实收入进账的第一个月——从此再没离开：

召唤事件——第一张客服工单里同时出现了「退款」两个字和一张银行流水截图
  • 支付与计费
    支付渠道对接、结账、计费的底层管线
    43%
  • 发票与税务
    收据和税项——审计员读的东西
    20%
  • 套餐与定价
    订阅、续费、调价
    18%
  • 积分账本
    余额、充值、只追加的唯一事实来源
    15%
  • 支付 webhook
    至少一次投递、去重、重放
    4%
  • 退款与争议
    每个边界情况都以美元计价
    0.5%
我们：占全部改动的 8.7%——超过核心能力的三分之一案例：Twilio 2013 计费死循环2
图  · 金钱机器——六个部件的构成
  • 见到第一笔拒付，就给计费定个负责人。 它现在是个产品了，有攻击者也有审计员，它的 bug 以美元计价。
  • 收到第一块真钱，就开始记只追加的账本。 复式记账，更正记为新条目，永不改写。十个客户时便宜，一万个客户时是考古。
  • 失败时关闭（fail closed）。 余额写不进去，就别扣款，也别封号。卡片里的案例正是反面：一套计费系统，对着一个写不进去的余额循环扣卡。
  • 有意识地拧动欺诈旋钮。 最优的欺诈量不是零3——零欺诈只说明你在拒掉真实客户，而且看不见。

身份机器来得更早，第二个月就到了——账号、团队和 API 密钥不到位，一个产品根本用不起来：

召唤事件——第一天就有 C 端账号——然后被一纸签约转成企业形态
这台机器有多少是厂商能替你写的
70% 必须自建——团队与工作区、角色30% 可以买——认证、API 密钥
我们：6.7%——发生在任何企业合同之前案例：Stack Overflow SSO：三个工程师干三个月4
图  · 身份机器——有多少是厂商能替你写的

这个阶段由一个不对称决定：租户模型买不到；其余几乎都买得到。 C 端认证是大路货。企业 SSO 和 SCIM 也是大路货——卡片里那个案例，三个工程师干了三个月，就是自己造厂商现货的价钱。日后再把团队硬接到单用户表结构上，要动到每一张表；所以这个接口件要在第零天就埋进去。

铺开：分发和信任

分发在第一年小到四舍五入就没了。到 2025 年下半年，它拿走了全部代码改动的 37%——是核心份额的两倍还多。没有人决定过要全球化；是用户决定的，来自我们从没投过广告的国家。

召唤事件——有人来注册了——来自一个你从没投过广告的国家
SEO 机械 48%语言与翻译 33%落地页与投放 14%分享与推荐 4%
我们：占全部改动的 16.3%——最大的一台机器案例：Slack：补翻两万条文案5
图  · 分发机器——部件堆叠比例
  • SEO 是工程，不是市场部的活儿。 它是我们历史上最大的单个机器部件：sitemap、canonical 链接、结构化数据、程序化页面——全是代码。
  • 永远不要用翻译完整度卡发版。 把语言分成阻塞和不阻塞两档，配上 SLA；否则工程师会直接硬编码英文，绕开 i18n。
  • 一路自动化，直到没人再碰翻译。 我们的翻译流水线如今终点是一个有自己 git 身份的 bot——常规文案不再经过任何人手。Mercari 的 LLM 流水线把翻译成本降到了原来的 1/1006，走的是同一条路。

一露头，就有人来薅：

召唤事件——云账单飙升，而用户量纹丝不动
画在同一比例尺上
金钱 · 8.7%
信任 · 0.2%
安全加固 57%真人验证 27%滥用与内容审核 11%限流与配额 5%
我们：0.2%——代码量最小，后果最重案例：CI 挖矿：平台烧掉 $103k，攻击者赚 $1377
图  · 信任机器——与金钱机器同比例尺

我们最小的一台机器——而它有好几个部件，是先被人攻击了才补上的。这是反的；顺序应该是：

  • 在滥用之前先装表。 分层限流器8，先只观测不拦截（dark launch），失败时放行（fail open）。等账单爆了才去造的版本，一个周末就糊出来了。
  • 一开始被薅，就抬高身份的价格。 1 美元的银行卡预授权之所以成为行业标准，是因为 CI 服务商算清了这笔账：攻击者每赚到 137 美元，平台这边就被烧掉约 103,000 美元的算力。

团队成为瓶颈：可靠性和杠杆

增长到某个时点，约束就不再是能造出什么，而是能运维住什么：

召唤事件——第一次能算出价钱的宕机
我们的 Web 交付面产出了什么
修复
功能
每个功能配 1.7 个修复
告警与事故 34%埋点事件 31%监控与链路追踪 26%日志 9%
我们：占全部改动的 0.7%案例：GitLab 2017：三层备份全部失效9
图  · 可靠性机器——Web 交付面的产出构成
  • 分交付面看修复/功能比。 我们的 Web 交付面每出一个功能，就有将近两个修复——这个交付面已经是基础设施了。就按基础设施给它配人，别去劝它多出功能。
  • 用数字吵架，否则就输。 SLO 和错误预算存在的意义，就是让告警和 roadmap 不再各凭感觉打架。
  • 配置要像代码一样灰度。 Cloudflare 2019 年那次宕机10是一条正则，几秒之内全球生效，走的是一条跳过 staging 的路。
  • 演练恢复，别只做备份。 卡片里的案例：三层备份，在同一时刻被发现全部失效。
召唤事件——你最好的工程师周五下午在替客服团队跑 SQL
63%
是管理后台与内部工具——第二个产品，用户永远看不见
管理后台与内部工具 63%CI 与部署 18%测试基础设施 11%开发工具与 lint 7%
我们：占全部改动的 7.5%案例：Retool 调研：三分之一的工程时间11
图  · 杠杆机器——用户永远看不见的那个产品

成熟期：机器吃掉 roadmap——除非你把它们委托出去

到 2025 年下半年，机器拿走了全部代码改动的 53%，核心跌到 15%。没有人选择过这个结果——是用户、收入和攻击者，一张工单一张工单投出来的：

0%10%20%30%分发15.2%金钱9.3%杠杆8.7%身份与团队8.1%核心能力26.6%
数据表
领域20242026
分发4%15.2%
金钱2.6%9.3%
杠杆2.9%8.7%
身份与团队2.4%8.1%
核心能力17.9%26.6%
图  · 机器份额：2024 vs 2026 · 占当年改动的 % · 空心 = 2024，实心 = 2026

标准反应是发一封「重新聚焦产品」的全员信。这恰恰是错的：机器是承重墙，被「重新聚焦」掉的计费会把账本写乱。唯一有效的反应是把机器变便宜。2026 年，我们找到了方法：

0%10%20%30%40%agent 到来 →24Q124Q224Q324Q425Q125Q225Q325Q426Q126Q226Q3
数据表
季度%
2024Q10.3%
2024Q21.1%
2024Q32.1%
2024Q42.3%
2025Q14.3%
2025Q22.4%
2025Q34.5%
2025Q43.4%
2026Q126.9%
2026Q216.6%
2026Q336.1%
图  · 每季度代码改动 · 占三十个月总量的份额 · 2026 Q3 才过了六周

2026 年 3 月起，我们放 AI 编码 agent 进了代码库——每个 agent 提交都签一条 co-author 署名，于是历史自己记着分：

0%25%50%75%100%25-0625-0825-1025-1226-0226-0426-0626-0847.1%峰值 69.3%
数据表
月份%
25-060%
25-070%
25-080%
25-091.5%
25-101.6%
25-110%
25-120%
26-010%
26-021.8%
26-0312.1%
26-0447.7%
26-0531%
26-0640.7%
26-0769.3%
26-0847.1%
图  · 每月提交中 AI 共同署名的占比 · 带有 agent Co-Authored-By 署名的提交

五个月，从零到 69%，而且是整块的工作单元——agent 提交的中位数比纯人工提交更大。agent 究竟在哪里干活，这才是重点：

0%25%50%75%100%金钱75.8%核心能力46.5%增长与 SEO42%可靠性40%i18n10.8%
数据表
领域%
金钱75.8%
核心能力46.5%
增长与 SEO42%
可靠性40%
i18n10.8%
图  · 2026 年各领域 AI 共同署名占比 · 虚线 = 整体 38.9%

我们委托得最彻底的代码，是金钱机器：agent 共同署名 76%，而整体平均只有 39%。 机器工作是有套路的、能写清规格的、不太吃判断力的——恰好是最先该委托出去的那类。i18n 只有 11%，原因只是那部分工作彻底离开了交互式会话，变成了一个 bot：同一个本能，走到了尽头。Moore 给非核心工作开的老方子是「外包出去」。2026 年的修订版是标准化、埋点、再委托——留在自己手里，全程可审计，而这一点在动钱的代码里最要紧。

结果就是上面那张按季度的产出图：2026 年的每一个季度，改动量都超过整个 2024 年，而且就在这个过程里，核心的份额反而上升了——被机器吃掉的那半年是 15%，现在是 26%。不是靠拒绝机器工作；是靠把它变便宜。

买什么，建什么

一条规则就能分拣所有部件：厂商卖的是每家公司都一样的东西；编码了你自家业务的那些部件，没人卖。

表  · 六台机器的买/建对照
金钱
买Stripe Billing13 · Paddle14 / Lemon Squeezy15 (MoR) · Stripe Tax16 / Anrok17 · Stripe Radar18
建积分账本 · 权益校验 · webhook 对账 · 欺诈旋钮
身份
买Clerk19 / Auth020 · Supabase Auth21 · WorkOS22 (SSO + SCIM) · Unkey23 (API keys)
建租户模型 · 角色与权限 · 套餐门控 · 审计日志
分发
买Crowdin24 / Lokalise25 (TMS) · DeepL26 / LLM APIs (MT) · Ahrefs27 / Search Console28
建sitemap 与结构化数据 · 程序化页面 · 翻译 bot · 推荐闭环
信任
买Turnstile29 / hCaptcha30 · Cloudflare WAF & edge limits31 · Stripe Radar18
建应用层限流 · 用量计量 · 滥用启发式
可靠性
买Sentry32 · Datadog33 / Grafana34 · PagerDuty35 / incident.io36 · PostHog37 / Amplitude38
建SLO 与错误预算 · runbook · 配置灰度 · 恢复演练
杠杆
买GitHub Actions39 · Retool40 · Vercel41 / Cloudflare42
建内部平台 · 管理操作 · 客服自助化

这张表上真正需要判断力的，只有三道题：

  • 名义卖家（MoR）用大约 5% 的费率，换走全球销售税这个问题。 在你有财务团队之前，这笔交易都划算。
  • 厂商看得见流量；只有你看得见用量。 买下边缘，自己装表。
  • 每一块监控面板都买得到。 凌晨三点该为什么事把人叫醒——这个判断买不到。

阶段表

表  · 五个阶段的识别信号，与各自的买/建/拒清单
阶段你会因为什么知道买建拒绝
从零到一还没有 PMF支付链接、托管认证核心 + 四个接口件计费系统、i18n 流水线、SSO、管理后台
第一笔收入一张附银行流水截图的退款工单计费引擎或 MoR、税务自动化账本、webhook 去重、欺诈旋钮定价还没验证就搭订阅那一整套
铺开没投过广告就来的注册；账单突然飙升TMS（翻译管理系统）+ 机器翻译、验证码、边缘 WAFSEO 交付面、翻译 bot、应用层限流人肉翻译；用语言完整度卡发版
团队瓶颈一次能算出价钱的宕机；周五下午的 SQL错误监控、指标、告警、内部工具搭建平台SLO、恢复演练、内部平台没有负责人的仪表盘；个人英雄式值班
成熟期机器的交付量超过核心编码 agentagent 能执行的规格、每台机器一个负责人那封「重新聚焦产品」的全员信

产品是用户看见的部分。git 历史才是一家公司实际的样子：一个核心能力，被一圈机器围住，而机器循着一张你控制不了的时刻表到来。但这张时刻表是可以提前知道的。提前把那四个接口件埋好，在触发点上迎接每一台机器，大路货买现成的，动到钱和租户的那部分自己造——再把这一切压到足够便宜，让你的判断力留在真正构成差异化的地方。

参考文献

  1. [1]「把一个时期的方法用在另一个时期的想法上，会杀死想法。」medium.com
  2. [2]Twilio 2013 计费死循环twilio.com
  3. [3]最优的欺诈量不是零bitsaboutmoney.com
  4. [4]Stack Overflow SSO：三个工程师干三个月stackoverflow.blog
  5. [5]Slack：补翻两万条文案slack.engineering
  6. [6]Mercari 的 LLM 流水线把翻译成本降到了原来的 1/100engineering.mercari.com
  7. [7]CI 挖矿：平台烧掉 $103k，攻击者赚 $137sysdig.com
  8. [8]分层限流器stripe.com
  9. [9]GitLab 2017：三层备份全部失效about.gitlab.com
  10. [10]Cloudflare 2019 年那次宕机blog.cloudflare.com
  11. [11]Retool 调研：三分之一的工程时间retool.com
  12. [12]Shopify 用一台每月 200 美元的虚拟机跑了 50,000 个内部站点shopify.engineering
  13. [13]Stripe Billingstripe.com
  14. [14]Paddlepaddle.com
  15. [15]Lemon Squeezylemonsqueezy.com
  16. [16]Stripe Taxstripe.com
  17. [17]Anrokanrok.com
  18. [18]Stripe Radarstripe.com
  19. [19]Clerkclerk.com
  20. [20]Auth0auth0.com
  21. [21]Supabase Authsupabase.com
  22. [22]WorkOSworkos.com
  23. [23]Unkeyunkey.com
  24. [24]Crowdincrowdin.com
  25. [25]Lokaliselokalise.com
  26. [26]DeepLdeepl.com
  27. [27]Ahrefsahrefs.com
  28. [28]Search Consolesearch.google.com
  29. [29]Turnstilecloudflare.com
  30. [30]hCaptchahcaptcha.com
  31. [31]Cloudflare WAF & edge limitscloudflare.com
  32. [32]Sentrysentry.io
  33. [33]Datadogdatadoghq.com
  34. [34]Grafanagrafana.com
  35. [35]PagerDutypagerduty.com
  36. [36]incident.ioincident.io
  37. [37]PostHogposthog.com
  38. [38]Amplitudeamplitude.com
  39. [39]GitHub Actionsgithub.com
  40. [40]Retoolretool.com
  41. [41]Vercelvercel.com
  42. [42]Cloudflarecloudflare.com
© 2026c@put.devRSS