在 Twitter 上流傳著一個迷因，聲稱「程式設計已經被解決了」。我不確定這個說法在多大程度上屬實，但有一件事相當清楚：熟悉一種語言的過程本身已不再重要，而過去對人類而言是種阻礙的某些摩擦力，對代理（agents）來說也不再是問題。

結果就是，LLM 讓語言選擇的影響力遠不如以往。如果你不喜歡目前的語言選擇，似乎可以將其重寫成另一種語言，並讓它選擇一種你身為程式設計師完全不熟悉的語言。

這反過來意味著，人們可以，而且確實正在更多地基於語言的行銷宣傳來做選擇。身為一個長期的 Rust 程式設計師，我發現看到現在有人發布 Rust 程式碼，而他們以前可能不會選擇它，這相當令人著迷。我認為至少有一部分原因歸功於最近的兩種氛圍轉變：關於想要快速軟體的討論越來越多，以及 LLM 在優化程式碼且不影響行為方面表現出色。

像 Mitchell Hashimoto、Charlie Marsh、Jarred Sumner、Daniel Lemire 等人，以及其他許多人，一直以來都對快速且高效能的軟體抱持著某種程度的執著，而且他們碰巧都對代理編寫程式碼持開放態度。也許是因此，或者無關聯地，其他人現在也加入了。這是因為有了像 autoresearch 這樣的工具，你甚至不必知道所有技巧：你只需要讓代理去處理它——儘管知識的掌握會大有幫助！

環顧四周，有許多專案都希望做到快速且小型，它們越來越傾向於選擇「艱深的語言」。而且不僅僅是 Rust 受益。即使是 Zig——儘管其創始人和核心社群的一部分人對整個 AI 議題持相當負面的態度——也是如此。例如，Cloudflare 的新 Artifacts 服務使用純 Zig 的 Git-protocol 引擎，編譯成大約 100 KB 的 WebAssembly 模組，而 Vercel 發布了 fx，一個聲稱小型且快速的 Zig 編碼代理。從我所見，所有這些專案在很大程度上都得到了 LLM 的協助。

但這不僅僅是人們選擇較不常見的語言，而是他們也越來越多地與「更艱深」的技術合作。突然之間，我看到人們使用 DWARF 檔案、eBPF、客製化網路驅動程式、客製化加密技術和非常舊的計算硬體，做了一些真正令人印象深刻的事情。其中許多事情以前對許多開發者來說是遙不可及的。在某些情況下（例如加密），你甚至會被勸退，因為這些事情被內部人士故意設下了門檻。

所以，也許這個世界會變得更隨便一些，但它也可能會有更多開發者加入，他們希望事物能做到快速且小型。