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杀进“羊圈”的AI Coding?从大厂辞职11年后,他又把代码“捡”了回来:一个人用AI干了3个月,仅花5万元给1万只羊写了套系统

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整理 | 郑丽媛

出品 | CSDN(ID:CSDNnews)

一个大厂程序员,辞职之后没去创业公司,也没去做 AI 项目,而是跑到了宁夏,养了一万多只羊——更离谱的是,这羊养着养着,他又重新捡起了老本行:写代码。

只不过这一次,他写的不是互联网产品,也没有坐在互联网公司的工位前,而是在高铁、飞机和深夜里,用 AI 一点点“写”出一套给羊用的养殖管理系统:从养殖、饲料,到体重估算、成本核算,再到屠宰和财务管理,前后折腾了三个多月,成本只有五六万元。


张立非,前大厂程序员,2015 年辞职创业。如今,他和合伙人在宁夏经营着三个养殖场、养着一万多只羊。而他用 AI 开发的这套系统,并不是为了让羊场“看起来更智能”,只是想解决几个困扰养殖行业多年的老问题:饲草料到底应该怎么分摊?羊的体重怎么估?一只羊从入栏到出栏,究竟花了多少钱?

这些问题过去往往只能靠老师傅的经验和 Excel 慢慢算——现在,张立非开始让 AI 帮自己算。


从大厂程序员到“羊老板”,最痛苦的是不知道赚没赚

张立非当初从大厂辞职创业,最开始并不是奔着养羊去的。2015 年,他和发小一起创业,最初做的是生鲜电商。随着业务不断扩大,他们逐渐向产业链上游延伸,开始自己做种植、养殖、屠宰和加工。

于是,一个原本写代码的人,开始天天和羊打交道。

但真正进入养殖行业之后,他才发现,这个行业远比想象中复杂。他甚至有些后悔:“现在回过头看,确实是因为自己愚蠢无知,真的还不如在大厂当牛马。”——因为养羊最折磨人的地方,不一定是辛苦,而是你很可能每天都在花钱,却不知道自己究竟赚了还是亏了。

在外行看来,养羊似乎很简单:喂饲料、等它长大、然后卖掉。但真正做起来,饲料配方、羊只生长速度、人工、疾病、出栏时间、屠宰率……每个环节都会影响最终利润。而且,这个行业的利润空间本身就不算高,成本必须控制得非常细。

张立非的三个养殖场,每个都有三四千只羊。养羊的人大多是 50 岁以上的老师傅,一只羊每天还要吃五六种不同的饲草料。问题随之而来:每种饲料究竟用了多少?怎么搭配?这批羊每天长了多少?到底投入了多少钱?

过去很多时候,答案就是三个字:凭经验。

老师傅凭几十年的经验判断,老板看 Excel,财务最后再把账汇总起来。于是整个养殖过程就像一个黑盒:羊每天在长,钱每天在烧,但直到最后出栏、屠宰,把所有账目放在一起,大家才真正知道这一批羊到底赚没赚钱。

对此,张立非直言:“最痛苦的就是每天眼睛一睁,真的不知道到底是亏了还是赚了。”


三个月,五六万元,他决定自己写系统

其实,张立非早就想过用软件解决这个问题。

只是传统的软件开发模式,很快就把他劝退了:养殖本身就是一个高度非标准化的行业,直接买一套通用软件,很多功能不适合自己的业务;如果定制开发,又意味着昂贵的人力和漫长的周期。

按照他的估算,按照传统方式开发,可能需要 9 个人连续干 3 个月,甚至花上一年时间,才能逐步把系统做出来——成本很可能超过百万元,这对于一家养殖企业来说显然负担过大。

但今年年初,AI Coding 的热潮给了张立非一个新的思路:既然自己以前就是程序员,为什么不自己写?

于是,张立非开始尝试用AI来做开发。在试用了多款 AI编程工具后,他最终选择了 Qoder。

和传统开发最大的不同是,他不需要先写需求文档、找产品经理、再找开发团队沟通,然后等几个月看结果,而是可以直接把自己遇到的问题告诉 AI:先做一个最简单的功能,再一点点扩展;一个会话解决一个问题,多个会话并行推进不同项目。


根据张立非的形容,这就像自己身边多了一个“24 小时在线待命的团队”。

当然,这并不意味着他什么都不用干。相反,他更需要不断思考业务逻辑、测试功能、修改需求、验证数据,只是过去需要专门找开发团队完成的事情,现在很多可以自己直接推进。


于是,飞机上、高铁上、晚上熬夜,都成了他的“开发时间”——前后三个多月,从零开始,他搭出了一套完整的养殖管理系统总成本五六万元。


AI 最难解决的,不是写代码,而是“羊怎么养”

这套系统最复杂的部分,是养殖管理。基于此,张立非重点解决了三个问题:饲草料怎么分摊、羊的体重怎么估算、每只羊从入栏到出栏到底花了多少钱。

乍一看,这些似乎都是数据处理问题但真正做起来,难点根本不在写代码

比如,AI可以帮你生成一个计算公式,却不会天然知道养殖场里的数据从哪里来;可以帮你写一个页面,却不知道现场的单据究竟怎么流转;可以帮你搭一个数据库,却不知道什么时候的体重变化意味着饲料配方可能出了问题。

这些东西,都必须由张立非自己定义。一位网友对此的评价很直接:“AI 确实能生成代码,但它不懂羊怎么喂,不懂羊场单据怎么流转,也不懂什么时候该出栏。没有这个大厂出身的人把关,AI 写出来的东西根本用不了。


也正因为如此,这并不是一个“程序员被 AI 替代”的故事,而是一个懂行业的人第一次有能力把自己的行业知识直接变成软件:AI 负责写,张立非负责判断它到底写得对不对。

据悉,这套系统上线之后,其羊场的殖成本核算效率提升了约 50 ,羊只体重估算误差也控制在了 10% 以内。


一款饲料差点把羊喂“肥”了,AI 提前发现了问题

据张立非介绍,这套上线之后,很快就遇到了真正的业务场景。

当时,一家饲料厂家向他们推荐了一款滩羊专用饲料。从营养指标来看,这款饲料并没有明显问题,能量、蛋白质等指标都比较均衡。如果按照以前的方式,可能就是先喂起来,再观察羊的生长情况。

但这一次,系统很快发现了异常:投喂大约一周后,羊群的增长数据出现了不太合理的变化。

系统进一步分析后发现,这款新饲料和原本基础配方中的玉米存在较高重叠,导致整体营养结构发生偏移——简单来说,就是能量多了,蛋白质反而不够。这会导致羊的脂肪增长超过预期,而瘦肉增长不足。

如果没有这套系统,这个问题很可能不会这么早被发现,而是要等到这批羊出栏、送进屠宰环节后,质控人员发现“这批羊太肥了”,大家才会回头寻找原因。到那时,损失可能已经达到几十万元甚至上百万元。

现在则不同,系统通过数据变化,在不到一周的时间里就发现了异常。这也是 AI 对张立非最实际的价值:不是替他做决定,而是让他更早发现那些靠肉眼和经验很难发现的问题。


不是“AI 养羊”,而是一个人终于有了自己的开发团队

张立非的这个经历传开之后,网友的讨论也很有意思。

有人第一反应就是质疑:“一套原本可能要花上百万元开发的系统,怎么五六万元就搞定了?是不是在吹?”

这个质疑并非没有道理,但五六万元并不等于“AI 只花了五六万元就凭空造出了百万级软件”:张立非自己也投入了三个多月时间,而且这些时间并不是坐在办公室里悠闲地和 AI 聊天,而是白天经营企业,晚上继续开发,甚至在高铁、飞机上抽时间写代码。

换句话说,传统软件开发里最贵的人力成本,虽有一部分被AI压缩了,但并没有凭空消失。正如一位网友所说:“AI 不是神仙,它只是给肯下苦的人省了点冤枉钱。

AI 没有替他吃苦,也没有替他承担业务风险。它只是把“开发软件”这件事,从一个必须依赖专业团队才能完成的事情,变成了一个懂业务的人也能够亲自尝试的工具。

至于有人担心程序员会不会因此失业?至少在张立非看来,答案似乎恰恰相反——如果没有程序员时代留下来的技术能力,他可能根本不知道该怎么用 AI 解决养羊的问题。

还有网友提到了一个细节:很多老板迷上 AI,是让员工学、让团队用,自己却不下场;张立非却反过来了,直接半夜在羊场边用 AI 写代码。“工具再好,也得有人真正‘躬身入局’,把业务里的非标准问题一个个拆开,再‘喂’给 AI,否则 AI 最后还是停留在 PPT 里。”

回过头看,这件事最值得关注的,可能不是成本的五六万元,也不是一万多只羊,更不是 AI 到底写了多少代码。而是一个离开大厂多年、原本已经不再写代码的人,在AI出现之后,又重新拥有了独立开发软件的能力:

● 过去,一个养殖老板遇到数字化需求,第一反应可能是找软件公司

● 现在,一个懂业务的人可能会想:“这个问题,我能不能自己先让 AI 做出来?”

那么,你对于这件事又是什么看法呢?欢迎在评论区留言~

参考链接:https://video.weibo.com/show?fid=1034:5333182879563850

最后,说一件事

2026 奇点智能技术大会与C++及系统软件技术大会 终于要和大家见面了。

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为什么要放在一起?因为我们越来越相信——上层 AI 应用的爆发,离不开底层系统软件的支撑;而底层技术的演进方向,也正在被 AI 重新定义。

这次大会汇聚 70+ 位技术专家、18 个主题、1000+ 同行到场。

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