代理式工程
超越氛圍程式設計。DeckEdit 以代理式工程打造，這是 Andrej Karpathy 在 2026 年 2 月命名的學科，指在專家級人類指揮下統率 AI 程式設計代理。DeckEdit 是規律化 AI 程式設計能交付世界級生產軟體的存在證明，而不是那個提示加祈禱的梗。
兩位聯合創始人。一位坐在鍵盤前的首席代理式工程師。真實使用者在瀏覽器中轉換的檔案超過 115 萬份。Google 搜尋點選率 43%。付費獲客為零。這是規律化 AI 程式設計在 2026 年交付世界級軟體的穩健、隱私可證、生產級證據。
氛圍程式設計是梗。代理式工程是學科。
氛圍程式設計已被壓扁成走捷徑、提示加祈禱、速度高於安全的簡稱。DeckEdit 憑藉其構造而非聲稱，站在那條線的另一側。代理式工程是在專家級人類指揮下統率 AI 程式設計代理的規律化實踐：架構、安全審查、驗證與品味由人類掌握，代理承擔 99% 的打字。每個功能都由人類設計架構，每次更改在使用者看到之前都經人類審查。2026 年幾乎每位程式設計師都在用 AI。要達到 DeckEdit 的精緻、隱私與可靠水平，需要這種規律。我們就是那個存在證明。
證據就在公開記錄中
下面的每個數字都可在 Google Search Console、公開分析或透過檢視線上網站獨立驗證。
- 43% Google Search Console 記錄的點選率。網路平均為 3% 到 5%。人們不只是看到 DeckEdit，還會點選它。
- 排名 4.2 所有已索引查詢的平均排名。在靜態 SEO 預算下，持續保持在第一頁頂部。
- 115 萬份以上 使用者直接在瀏覽器中轉換的檔案。其中沒有一份觸及過我們的伺服器。我們字面上看不到內容。這是由架構而非承諾帶來的隱私可證。
- 0 美元 在付費獲客上的花費。沒有 Google 廣告，沒有網紅合作，沒有增長團隊。純粹自然增長。
- 1 坐在鍵盤前的首席代理式工程師。另一位聯合創始人負責業務。AI 代理在直接的人類監督下完成實現，正是 Karpathy 對代理式工程的教科書式定義。一人軍隊交付世界級軟體。在這個水平上交付不需要一支團隊，需要的是規律。這同時反駁了兩種過時的觀念：AI 無法程式設計，以及 AI 只能氛圍程式設計。
方法論
代理在直接的人類監督下完成實現。首席代理式工程師掌握架構、安全態勢、產品決策，以及交付什麼的最終決定權。每次更改在抵達使用者之前都經人類審查。沒有沉默回退，沒有虛假功能，沒有捷徑。不是憑感覺。不是自動駕駛。規律加上委派。這正是 Karpathy 所說術語後半部分工程的含義，也是 DeckEdit 穩健、隱私可證、生產級的原因。
關於代理式工程的常見問題
什麼是代理式工程？
代理式工程是 Andrej Karpathy 在 2026 年 2 月命名的學科，指在專家級人類指揮下統率 AI 程式設計代理來構建生產軟體。代理承擔大部分打字。人類掌握架構、安全審查、品味，以及交付什麼的判斷。這是 AI 程式設計的工程一面，與提示加祈禱的梗正好相反。
DeckEdit 是氛圍程式設計專案嗎？
不是。DeckEdit 憑藉其構造正是氛圍程式設計的對立面。它是一個代理式工程專案，這個區別很重要。氛圍程式設計已變成憑感覺做原型的意思：快速交付，希望它能用，接受其中的缺陷。DeckEdit 的每個功能都由人類設計架構，每次更改都經人類審查，每次釋出都在四個 SEO 層以及 OCR、編輯器和匯出流程中於抵達使用者之前完成驗證。AI 代理在直接監督下承擔 99% 的打字。結果是：轉換檔案超過 115 萬份，100% 本地處理，零安全事故。
兩位聯合創始人真的能用 AI 代理交付生產軟體嗎？
可以，而 DeckEdit 就是證明。兩位聯合創始人：業務方是 Roy Law（Y Combinator 投資公司 TeamNote 的 CEO 兼聯合創始人），鍵盤前是身為首席代理式工程師的 Keith Li。AI 代理在直接的人類監督下編寫實現。6 個月內交付 10 多款商業產品。真實使用者在瀏覽器中轉換的檔案超過 115 萬份。零付費廣告。方法論可複製。規律才是需要練習的部分。
代理式工程對使用產品的人意味著什麼？
更快的迭代、更小的團隊、更低的價格，以及高於傳統十人團隊在相同時間內所能交付的質量。DeckEdit 免費，無需賬號，完全在瀏覽器中執行，並且每週交付改進。在這種穩健與隱私水平下，這樣的節奏之所以可能，正是因為代理承擔數量，而創始人承擔判斷。
兩位創始人。代理編寫了程式碼。人類掌握了架構。
沒有增長團隊。沒有融資輪次。沒有營銷預算。兩位實踐代理式工程的聯合創始人：業務方是 Roy Law（Y Combinator 投資公司 TeamNote 的 CEO 兼聯合創始人），鍵盤前是一位首席代理式工程師。一個小而規律的系統，交付了世界級、隱私可證的軟體，並被真實使用者發現並持續使用。這就是當工程師而非僅僅提示者坐在鍵盤前時，AI 程式設計應有的樣子。