最近用字节的trae写了一个简单的外卖系统，包括前后端程序。前端是微信小程序，后端使用JAVA+MYSQL+SPRINGBOOT。中间我没有做任何编码工作，直接就是 运行->报错就把日志扔给trae->trae自己改代码->再运行……的循环，后端程序改了3次，前端改了5次，然后程序可以正常运行了。这个结果比10个月前要好多了。当时输入一个简单的项目需求描述，结果trae写的代码让人觉得智障。现在输入更为复杂的外卖系统的需求描述，竟然可以给我一套可运行的程序。
用trae写试验代码，之所以选择外卖系统，是因为网上了解到美团对饭店的抽成较高，2025年京东淘宝补贴之前有段时间应该有的地方能达到10%~18%的样子，然后我们有一次在西安，特意在一家饭馆吃饭时问了下老板，他们家抽成大约在12%~16%左右。当时觉得美团太黑了。
类似的让人觉得黑心的平台还有滴滴。之前在网上看到有县城的网约车和出租车自己建微信群，在群里分享客户信息各自抢单。我自己遇到的是在有的地方是使用地方性的APP叫车，反正不用滴滴。
这个实验挺激动人心的。因为AI提供了一个IT技术平权的机会，让服务型平台更专注于自己的重点——我认为是服务提供/服务评价的标准化透明化。
以美团滴滴为例，骑手和网约车司机中，其实有很多年龄大的IT技术人员，他们有丰富的技术经验，对业务需求如何描述也很了解，完全可以通过AI搭建服务于本地的外卖和网约车调度系统。一个每天交易量在10万笔以下的系统技术要求并不高，硬件费用按照阿里云的价格估计在40万每年以下。我还没有尝试在需求描述中添加对性能负荷的描述，但是我认为就性能需求和功能需求而言，对AI来讲都是类似的编码请求，都有代码库可以检索分析，所以编码本身已经不是问题。唯一构成问题的是一个每天10万笔交易的系统和一个每天100万笔交易的系统在硬件带宽以及系统安全服务等云端服务方面的租用价格会相差比较大，但无论如何，这个成本肯定比美团滴滴的系统收费要低很多。
我理解以后完全可以有开源项目做近乎免费的外卖和网约车调度系统。以网约车为例，我的设想是：每个地区一个这样的系统，对一个网约车司机而言，最多在自家所在地区和附近相邻地区注册下账号即可。每笔交易收费低于1%封顶1元，用于支付硬件费用和开发人员维护费用。开发人员维护费用按照2人每人每年5万元合计10万元每年即可。一般情况下，有两个司机兼职做维护就可以了。多余的收费用于运营奖励和风险补贴。运营方面需要兼职的开发人员或者志愿者维护一个本地司机群，用AI每天在群里发些交通新闻天气预报股票理财防诈等新闻和短文，每逢过年过节给大家发红包抽奖。风险补贴是给重疾或者出事故的司机捐款用的。主打一个费用透明非盈利。代码开源，这样的话可以有机会从一个地区开始，后续在各路IT志愿者的努力下，继续改进功能将地区范围扩大以及运营范围扩大。
外卖和网约车相对而言是比较简单的服务。外卖和网约车的主要区别是网约车只涉及司机和乘客两方，外卖是商家、骑手和客户三方。 相同点是服务都比较简单，网约车只有运输服务，外卖除了运输还有提供食品。这种简单服务，如果有黑心平台的话，完全可以有而且很大概率会有IT侠士揭竿而起，用AI打造类似的一个本地服务平台，大家直接用就可以了。
但是对于相对比较复杂的服务，事情没有这么简单。
我一直认为服务的标准化是一个很重要的问题。举个实际的例子，我自己没有用过月嫂，但我妹妹因为婆婆身体不好没法帮忙带小孩，所以生老大的时候请了个金牌月嫂，花了8000元，2010年的南昌，这个价格很高了。月嫂在的时候确实比较舒心，但是月嫂走了几天后，就发现孩子屁股上有个不大不小的疖，长了好些天了。月嫂不说，我妹妹她们也没经验，对小孩看顾得没那么仔细，导致月嫂在的时候没发现，结果月嫂一走才几天不到一周就发现了，结果动刀切开疖子，疼得小孩哇哇直哭。找家政反映也没用，人员离场投诉无效。然后我妹生第二个小孩的时候就没有请月嫂。
反正我当时的想法就是这个机构太过分了，这个月嫂的钱也太好挣了。按理在软件公司如果有人离开项目后发现该同事给项目挖了坑导致生产故障，那这就是生产事故，要追责的。软件公司追责一般对具体开发人员惩罚力度小，对其项目负责人惩罚力度大。在家政行业，像这个月嫂的例子，就应该对月嫂追责，因为这种单子属于个人完成一个项目的单子，接单人既是一线基层员工也是现场项目负责人。如果月嫂恶意做了比如虐待婴幼儿的事情，更应该进入行业黑名单禁止从业比如3年。
我的理解是服务应该是标准化的方式提供，并有标准化的考核评价方式以及惩戒方式，服务提供方的信息需要透明化。以上面的月嫂行业为例，应该是有平台
1. 为月嫂建立个人从业档案，这个平台最好是公共的跨机构的，并非独属于某一个家政公司。
2. 家政公司或者专业的培训机构需要为月嫂提供培训，平台上有培训记录以及培训评估等级。
3. 顾客可以看到月嫂的基本简历信息、培训记录、培训评估等级和从业经历简介，以及每一单的评分信息和评价信息（如果客户有评价的话），并展示回购率和推荐率（类似拼多多的回头客数量指标）。
4. 对于客户投诉，应该有全程跟踪机制，不能人员离场投诉无效。以月嫂为例，一般一个月后除非医院证明确实在坐月子期间出的问题，家政公司或者平台可以明确不认可投诉意见，否则应该是要参与评估问题产生原因的，否则家政公司也太不专业了，最后就变成了互相扯皮。普通人谁有耐心和商家扯皮。
5. 对于严重违反行业规范的，需要进入行业黑名单。黑名单有有效期，允许终身有效的黑名单。比如之前网上有报道说有的保姆看护某个老人觉得太烦，就坐在老人身上，每天坐一段时间，恶化老人健康状况，最后老人去世她就可以另外找一家客户。这种事情要不是看长时间的监控也很难发现。做出这种事情的保姆及其亲属，直接就应该终身禁入养老看护行业。
技术是为业务服务的。服务行业的重点在于服务业务本身的运营，而标准化透明化的管理是服务业的重点。如果客户使用某个服务的体验是碰运气，那么这个地方这个领域的服务就做得不好。在AI编程实用化之前，服务行业的企业要搭建IT系统以实现标准化透明化的运营管理，光IT系统的建设就是一个很大的开支，这也直接导致服务管理水平难以提升。现在AI编程实用化之后，完全可以做到IT技术平权，大家都可以有低成本的IT系统来管理自己的服务，企业可以把重点放在提高服务标准化透明化水平上，组建真正能推动行业进步的行业协会，推进服务的标准化透明化，提高客户的满意程度，这种满意程度最直观的表现就是复购率和推荐率。
复杂的服务是AI无法替代的，至少10年内我觉得无法替代。机器人+AI可以替代流水线上的人员，因为流水线本来就不把人当人，很多工厂就是把人当机器用，连工人的操作动作都有咨询公司来设计以达到最高的工作效率。但是服务业，尤其是比较复杂的像月嫂养老看护自闭症儿童康复陪伴等需要面对的是人的各种言行和对外界的反映，只能人来提供服务。像麦当劳的售货员和餐厅的服务员这种简单的服务从业者，我感觉10年后很有可能还是会被机器人替代的。