一个程序员用AI克隆了Adobe全套软件：「软件已死」是真的吗？

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Read in English: One Developer, Seven Clones, and a Declaration That Software Is Over

那条帖子发出去的时候，Brandon Thomas 大概没想到会引起这么大的反应。

2026年10月初的某个深夜，他在 Hacker News 上留下了一段话：”Software is over。”然后补了一句：”我一口气搞定了 Photoshop，整个。”

这话放在几年前，大概只会招来一片嘲讽。Adobe 的 Photoshop 有三十多年历史，源码几百万行，养活了无数设计师和技术团队。一个开发者说”一口气搞定了”，听起来像是喝多了之后的狂言。

但这一次，评论区没有一边倒地哄笑。因为他真的发了代码。

他拥有大约十年大规模 Rust 项目的开发经验。Rust 是一门以性能和内存安全著称的系统级编程语言，近年来被越来越多注重性能的项目选作底层语言。他的计划是用 Rust 写一套干净的 clean-room 替代品，所谓 clean-room，是指在不接触原始源码的前提下，通过观察软件的外部行为来复现其功能。这在法律上通常被视为可接受的做法，也是历史上很多开源兼容项目走过的路。早年的 Wine 项目用这个方法在 Linux 上跑 Windows 程序，游戏领域也有人靠类似方式复原了 N64 的部分游戏源码。

但 Thomas 这次加了一个新变量：AI。

他用 Anthropic 的 Claude Opus 5.5 来写这些代码。整套开发流程从今年2月份开始就完全依赖 AI 工具。在他的描述里，AI 的介入让这件原本需要数年的工程压缩到了数月甚至更短。七个应用，覆盖 Adobe 最核心的产品线：Photoshop、Illustrator、Premiere、Lightroom、After Effects、InDesign、Acrobat Pro，统一放在 Artcraft 这个品牌下，全部开源，采用 MIT 和 Apache 许可证，可以在桌面端运行，也有 WebAssembly 版本，直接在浏览器里跑，不需要安装任何东西。

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Artcraft 这个名字其实不是新的。

去年，这个品牌以另一种形象出现，做的是面向艺术家的”可控 AI”工具，主要功能是对 AI 生成的图像和视频进行精细化的后期编辑。按这个定位，它更像是一个 AI 创作辅助平台，和 Adobe 的关系是补充，不是竞争。

然后，就在上周末，网站首页的内容换了。

变成了七个应用的入口，每一个都模仿着对应的 Adobe 产品的界面和操作逻辑。其中 Filmcraft 对标 Premiere，从发布的截图来看，界面布局、工具栏位置、时间轴的样式，几乎和 Adobe 的视频编辑软件一模一样。Thomas 在 Reddit 的 r/SaaS 版块发了一篇帖子，宣布这次转型，详细说明了技术选型和开发过程。帖子标题带着一种程序员特有的直接劲儿：用 Rust 写的 100% 干净室替代品。

反应很快来了。

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Hacker News 上的评论区，从来不是一个容易获得掌声的地方。

技术细节被拿出来反复检验。有人指出某些工具当前还有很多功能缺口，实际可用性和截图展示的差距很大。有人对”一口气搞定 Photoshop”的说法提出质疑，认为这更像是生成了一个外壳，而不是复现了真正的核心能力。也有人对 clean-room 的合法性边界表示担忧。Bluesky 上的讨论更加随性，有人兴奋，有人审慎，也有人直接拿出具体缺失的功能来说事。

Thomas 最初的承诺是：一个月内达到 100% 功能对标。

这个时间线引发了最多的怀疑。Adobe 的软件是几十年积累的结果，每一个工具背后都有无数针对专业场景的细节处理。Photoshop 的图层混合逻辑，Lightroom 的色调映射算法，After Effects 的合成引擎，这些不是界面上的按钮，是背后几十万行深度优化过的代码。一个月，对于一个”super early alpha”的项目来说，是个难以置信的时间表。

几天后，Thomas 在 Hacker News 上修正了说法。他说，99% 的功能对标”需要一段时间，但我相信是按月算，而不是按年算”。

这是一个微妙的退让，但基本立场没有动摇。

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那么，这件事为什么值得认真对待，而不只是当作一个开发者的自我宣传？

有几个细节值得拿出来看。

Thomas 不是孤立的案例。Ars Technica 在报道这件事时，把他描述为”一长串用 AI 工具加速逆向工程的开发者中的最新一位”。逆向工程本身是个古老的实践，从早期的操作系统兼容项目，到游戏领域的源码复现，都有先例。AI 的介入改变的是速度和门槛。以前需要一个团队花几年时间打磨的工作，现在一个有经验的开发者配合 AI，时间轴可以大幅压缩。这不是说 AI 替代了工程师的判断力，而是 AI 承包了大量重复性的编码工作，让人可以把精力放在架构和决策上。

资金问题有一个相对清晰的答案。Thomas 说，这些免费开源应用的开发成本，会由 Artcraft 原有的视觉 AI 模型和 IDE 的 token 销售来覆盖。这个 AI 工具会作为一个内嵌选项出现在那七个应用里，和第三方模型并列提供。他的原话是：他有一个专门为电影工作者构建软件的团队，”支撑这件事是完全有资金保障的”。这不是一个”把项目扔在 GitHub 然后失联”的故事，至少从设计上看不是。

技术选型也有一定的说服力。Rust 在性能和跨平台方面的优势，WebAssembly 让代码直接跑在浏览器里的能力，这些不是随意的选择。相比很多用 Electron 套壳的替代品，这套技术栈从起点上就更轻、更快。当然，技术选型合理不等于产品成熟，但至少说明 Thomas 不是在随便拼凑界面。

开源本身是一种杠杆。MIT 和 Apache 许可证意味着任何人都可以参与、可以改。如果代码质量过关，社区的贡献填补功能缺口的速度，往往超过一个闭源团队的预期。这种模式在历史上有过不少成功的例子，虽然失败的例子同样多。关键的差别通常在于：有没有一个真正在意这件事、愿意持续投入的核心团队。Thomas 说他们有，时间会给出答案。

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当然，怀疑的理由同样存在，而且有一条相当硬。

最直接的是法律风险。Thomas 强调了 clean-room 的开发方式，Ars Technica 的报道里特别提到了一个概念：trade dress，指的是产品的整体视觉外观和用户体验设计，在某些情况下受到法律保护。Filmcraft 的截图和 Adobe Premiere 几乎一样，这种相似程度可能会给 Adobe 提供诉讼的角度，即便源码本身是干净的。

历史上有过先例。2012年关于 Tetris 克隆的法律判决确立了一个原则：游戏机制可以复制，但如果连”外表”都太像，可能被认定为侵犯商业外观。Adobe 的图标、界面布局、工具栏设计，积累了多年的视觉识别度，是否构成受保护的 trade dress，这个问题的答案不会很简单。Adobe 是一家拥有成熟法务体系的公司，不会对这种程度的模仿无动于衷。更何况 Adobe 过去几年在并购和反垄断审查上积累的压力，让它在品牌保护方面的神经更加敏感。

另一个现实问题是，从 alpha 到可以支撑专业工作流，中间要填的坑有多深。Photoshop 的图层混合模式有几十种，每一种的数学实现细节都不同，颜色管理涉及到色彩空间转换的精度，这些是设计师赖以谋生的核心工具。Premiere 的时间轴稳定性、字幕处理、音频同步，经过了无数商业项目的检验才到今天的状态。这些不是功能清单上的勾选，是在大量边缘情况下磨出来的可靠性。

Thomas 自己也承认现在是”super early alpha”。他没有掩盖这一点。问题是，从 early alpha 到专业可用，通常是最难的那段路，也是最消耗时间和精力的地方。很多开源项目倒在这里，不是因为方向错了，而是因为最后那 20% 的细节需要付出前面 80% 好几倍的代价。

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不过，有一个更有意思的问题埋在这件事的下面。

如果用 AI 写代码真的可以把复现一套成熟软件的时间从”数年”压缩到”数月”，那么软件行业的竞争格局会发生什么？

Adobe 作为一家公司，最核心的护城河从来不只是代码本身。它是几十年来建立的文件格式标准、工作流习惯、插件生态、培训体系、与硬件厂商的集成，还有那种设计师圈子里”用 PS 处理”已经成为一个动词的文化惯性。这些东西不是一套功能对标的开源应用可以快速复制的。

但代码护城河的消失，会让另一些问题暴露出来。Adobe 的订阅定价和各种暗模式之所以能长期维持，部分原因在于迁移成本足够高。学一套新工具、转换工作流、说服团队，这些摩擦让很多用户即便不满也选择留下来。

如果开源替代品的功能真的越来越接近，迁移摩擦降下来，用户会走吗？这个问题的答案因人而异。专业电影制作公司不会因为有个免费替代品就贸然换掉整个工作流，风险太高。但独立创作者、学生、预算有限的小团队，可能会更愿意尝试。这些人未必是 Adobe 今天最大的营收来源，但他们是明天的用户习惯养成者。

Thomas 说，”我们会把整个技术世界去商业黑洞化”，这话当然有点过了。但他触碰到的那个真实的不满情绪是真实存在的：被反复坑的取消手续费、越来越贵的订阅、越来越多的功能被锁在更高价位的套餐里。

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从更长的时间线来看，这件事的意义也许不在于 Artcraft 本身能走多远。

它更像是一个关于 AI 辅助开发能力边界的真实压力测试。Thomas 用 Claude Opus 5.5 生成了大量的 Rust 代码，覆盖了七个复杂应用的核心功能。不管最终的产品质量如何，这个过程本身就是一个数据点，说明 AI 代码生成在 2026 年已经到了什么位置。

从”帮你写一个排序函数”到”帮你复现一套专业软件”，这中间的跨度比很多人想象的要小。不是因为 AI 已经无所不能，而是因为复现一个已知功能集的工作，本质上是一种有清晰参照系的工程任务。你知道目标是什么，你知道用户交互应该是什么样，你只需要把实现写出来。这恰好是当前 AI 代码生成比较擅长的场景，有明确的输入输出定义，有可以对照的参考。

这不意味着”软件真的死了”。Thomas 那句话是一种夸张，他自己几天后也做了修正。但它指向一个正在发生的变化：写软件的门槛在降低，复现软件的速度在提升，而那些依靠高迁移成本维持用户黏性的商业模式，正在面临来自一个新方向的压力。这个压力以前也有，但速度不够快，规模不够大，不足以动摇什么。现在，速度在变。一个人用几个月时间挑战一家公司三十年的积累，放在2020年这是科幻，放在今天这是一条 Reddit 帖子。

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Brandon Thomas 在 Hacker News 上的那句”Software is over”，现在看来更像是一个问号，而不是一个句号。

软件没有死。但它正在变得越来越便宜，越来越容易被复现，越来越难以用”学一套工具需要多少年”来把用户锁住。会写代码的人越来越多，能用 AI 生成代码的人更多。

用户被迫留下来的理由，正在一条一条地减少。

这对 Adobe 来说，也许比任何一个单独的竞争对手都更值得认真对待。

（来源：Ars Technica）