Karpathy：高度個人化軟體時代的來臨——用 AI 做自己的心率訓練 app
2026 年 2 月某個早晨，Andrej Karpathy 發現自己最近有氧訓練有點鬆散（用他的原話是「loosy goosy」）。他決定認真一點——做一個有紀律的實驗，目標是把靜息心率（Resting Heart Rate）從 50 bpm 降到 45 bpm。
他沒有打開 App Store，也沒有去訂閱某個健身追蹤 SaaS。他用 AI 做了一個剛好符合自己需求的 app，然後發了一則推文，順帶提出了一個更大的命題：
「Very interested in what the coming era of highly bespoke software might look like.」
這句話比心率訓練本身更值得認真對待。
什麼是 bespoke software
Bespoke 這個詞來自英式英語的裁縫行業，意思是「為特定人量身訂製」。Bespoke suit 是一套從你的身型、布料偏好、穿著場合全部從零開始設計的西裝——不是從架上選一件合身的，是為你一個人做的。
Bespoke software 就是這個邏輯的軟體版本：不是用 Strava、Garmin Connect 或任何一個通用健身 app，而是一個只服務你、只追蹤你在意的指標、只展示你想看的介面的工具。
問題在於，在 AI 之前，這條路的成本太高了。
傳統上，軟體世界給你兩個選項：買一個通用工具，接受它的設計假設；或者自己寫，投入時間和精力。AI 提供了第三條路：幾分鐘內做出一個剛好符合你需求的工具，不妥協、不浪費。
為什麼 Karpathy 選心率 app 作為例子
這個選題不是隨機的。心率追蹤有幾個特質，讓它成為 bespoke software 的完美示範場景。
目標具體且可量化。 50 bpm 到 45 bpm，這是一個清晰的數字目標，不是「更健康」這種模糊說法。你知道起點，知道終點，知道怎麼衡量進度。
現有工具功能過多。 Strava、Garmin Connect、Apple Health——每個 app 都是為幾百萬用戶設計的，有社交功能、路線分析、功率計算、挑戰排行榜。如果你只想安靜地追蹤一個指標、看一條趨勢線，這些 app 是過度設計的。
個人化需求非常強。 你的訓練計畫、你的基準值、你偏好的可視化方式、你想要的提醒機制——每個人都不一樣。一個「完美的心率追蹤 app」對每個人來說長得都不一樣。
Karpathy 需要的 app 很可能包含：一個簡單的每日靜息心率輸入界面、一條顯示趨勢的折線圖、也許還有一個訓練日誌，把有氧訓練記錄和心率數據對應起來。就這樣。不需要社交功能，不需要付費訂閱，不需要十個沒用到的 tab。
對開發者的啟示：你現在可以為自己做工具
這是 bespoke software 時代真正改變的事情——不只是消費者能訂製 app，開發者自己也能更快為自己的工作流做工具。
以前，我們花時間幫別人解決問題，然後用別人做的工具解決自己的問題。一個後端工程師可能每天用別人寫的 CI dashboard、別人設計的 issue tracker、別人定義的 code review flow。這些工具大多數都是「夠用但不精準」。
AI 讓另一種可能變得觸手可及：
- 你的 standup 流程很特別？做一個剛好符合你 team 節奏的小工具
- 你的部落格寫作流程有個痛點？做一個 CLI 幫你自動化那一步
- 你在追蹤某個健康目標？做一個只追蹤那個指標的 app
這不是說你應該停止用成熟的工具，而是說「因為開發成本太高所以將就著用」這個理由，在很多場景已經不成立了。
這個循環以前可能要花幾天，現在可以在一個下午完成。這個差距改變的不只是速度，而是哪些問題值得解決的判斷標準。
Bespoke software 時代才剛開始
Karpathy 的推文很短，但它指向的方向很長。
個人電腦（Personal Computer）讓計算從機構下放到個人。網際網路讓資訊從少數媒體下放到每個人。AI 現在做的事情，可能是讓軟體製造的能力從專業工程師下放到每個有需求的人。
這不表示工程師會消失——軟體的複雜度只會增加，不會減少。但「只有工程師才能做軟體」這個假設正在鬆動。Karpathy 用一個早晨的心率 app 示範的，是軟體的入門門檻在下降，而同時，真正被服務好的需求上限在提升。
一個 50 到 45 bpm 的實驗，背後是一個更大的問題：當任何人都能在幾分鐘內做出剛好符合自己需求的工具，世界上的軟體會長什麼樣子？
我們可能還需要幾年才能看清答案，但這個方向，Karpathy 說他「很感興趣」。我也是。