Zotero 启示：慢工才能出好软件
The Slow Formation of Durable Software
在 AI 能瞬间生成代码的今天，Zotero 的诞生故事显得尤为珍贵。这款被全球两千万用户使用的研究工具，并非由 LLM 快速生成，而是由一群历史学家耗时五年打磨而成。作为 RRCHNM 的前任主任，我回顾了 Zotero 从 Web Scrapbook 和 Scribe 的探索，到最终融合浏览器与桌面应用优势的过程。这段经历证明，在充满不确定性的早期阶段，缓慢的协作与深思熟虑的愿景，远比追求即时满足更能构建出持久耐用的软件基石。
当编程越来越像是一场由魔法机器人驱动的咖啡因狂欢时，这种从容的节奏和对集体思考的重视，或许蕴藏着重要的启示。
HN 评论区
97- nickledave
对于那些还在纳闷的朋友：
这篇帖子讲的是 Zotero。
如果你不是学术圈的人，可能没听说过 Zotero。
用它简直是一种享受。每个应用都应该像这样。
我读过的所有内容都在里面，包括我正在研读的来自 https://teachyourselfcs.com/ 的书籍。
它在抓取帖子快照方面也做得非常出色。我经常用它来抓取 Hacker News 的帖子，以便做标记。
而且它能自动在所有设备上同步，让我这个患有 ADD 的囤积癖能毫不费力地在网上存储多得离谱的文件。
简而言之，这款软件就是好用，而且好用得很。
所以，当 Zotero 背后的人谈论软件开发时，我会洗耳恭听。
这是一篇有趣且带有历史感的帖子。你应该把这篇帖子保存进 Zotero，然后读一读。
- adamddev1
> 但这种缓慢的形成过程造就了持久而非昙花一现的软件，拥有坚实的基础，可供后人在此基础上构建。
人们常说代理开发（agentic development）很棒，因为你能够如此迅速地产出大量内容。但这并不意味着其中任何一样会是真正优秀且可靠的。
那些真正富有洞见且扎实的东西，最终会被呈指数级更多地使用，这使得额外开发时间的线性成本（在渐近意义上）在成本效益方程中变得微不足道。
- _fw
作为一个负责公司用户获取和增长（包括客户和收入）的人，这是一个非常切中要害的观点：
> “……我们无法加速 Zotero 的构想，因为我们并不确切知道自己想要什么，因此也无法为大型语言模型（LLM）写出连贯的提示词。”
令人惊讶的是，当今相当大比例的软件产品，甚至企业，都是“寻找问题的解决方案”。
有时候这没问题，但仅限于有时候。而作为一个“寻找问题的解决方案”，如果你想要成功，就必须把其他一切做得近乎完美。
Zotero 关注人们的需求，并满足了这些需求，且以市场为导向，这显然是其成功的一大关键因素。
做出人们想要的东西，远比让人们想要你做出来的东西要容易得多。
- sdevonoes
> 如今，借助 AI，软件可以几乎瞬间被创造出来，无论是面向庞大的用户群还是自用，无论出于任何目的，还是毫无严肃目的。
我不认为这是真的。我在拥有约 1000 名工程师的公司工作，负责中型到大型功能的开发。这些功能通常涉及 50% 的工作在你的领域内，另外 50% 在依赖领域。如果没有与这些依赖领域的事先对齐，你什么都做不了。这其中涉及讨论、权衡、设计文档、审批委员会等等。AI 可以在每一步提供帮助（也确实如此），但它不是能靠一个精心设计的提示词就解决所有问题的魔法棒。
在缺乏经验的人手中，AI 反而会拖慢进度（例如，AI 生成的机械冗长且毫无进展的 Slack 消息，或者实现了 Jira 工单内容但缺乏对齐的 PR——而缺乏对齐的 Jira 工单毫无价值，等等）。
- ORDINAND_PIZZA
好东西需要时间，因为它们像种子一样生长。随着种子的成长，它会逐渐理解其局部和全局的环境。一位充满好奇且耐心的照料者会花大量时间观察它、理解它，努力找出为这株小苗奠定稳固基础的正确方式。只要用心照料和关注，它就能长成一棵树，吸引各种昆虫、动物和各类生命。
速度扼杀质量。想要快速做出好东西，这在字面上就是不可能的事。
我们知道这一点，它同样适用于软件。虽然我们或许能更快地制造东西，但如果没有制作者倾注大量的关怀、耐心和喜悦，它们永远无法变得优秀（或伟大）。
通往质量没有捷径。做出任何好东西，始终需要耗费大量时间。