最近，有一个词，开始频繁出现在AI行业里。

逆向一切。

这个词的热度，已经到了实在没有办法忽视的程度了。

这个故事我觉得的起点，要从最近火遍全网、大快人心的一个开源项目说起。

事情的主角呢，叫Brandon Thomas，是ArtCraft项目背后的开发者。

这个人有多年的工程开发经验，长期使用Rust，也在做面向影视创作者的AI产品。

然后呢，他最近做了一件很搞的事，直接用Claude Opus 5.5给Adobe逆向了，用Rust重写了Adobe的软件，然后，免费开源。。。

而这件事的起因，也非常朴素，他被Adobe的取消订阅费用恶心到了，如果在公司干设计的朋友，买过Adobe正版的就知道，他们有多恶心。

Adobe说是按月付款，但是，你实际上是要承诺订阅一整年的套餐，也就是说，如果你要提前退订的话，就需要给Adobe交违约金。。。

然后Thomas也被这事恶心了，给他逼急了，你恶心我是吧，行，那我也恶心你。

然后，他就用Claude，直接给Adobe逆向重写了，而且，是一口气做了7个，全部开源。

PhotoCraft、VectorCraft、FilmCraft、LightCraft、EffectCraft、DesignCraft、PrintCraft。

对应的是谁，如果大家用过Adobe家产品的话，看名字估计都猜得出来。

Photoshop、Illustrator、Premiere Pro、Lightroom、After Effects、InDesign、Acrobat。

都是一些贯穿了我这么多年设计生涯的名字。。。

Adobe全家桶，被人一锅端了，不知道为啥，当时我看到的时候，有一种大快人心的爽感。

当然，这些软件讲道理跟完全体的Adobe还有一些差距，不过我只能说，AI还是太神速了，几乎现在每天还在光速迭代中。

就看看这个Issues和PR的数量，大家估计也能感受到社区的热情了。

不到10天，单PS的这个项目，现在已经有4万6的Star了。

而对于自己搞出来的这个东西，作者在Hacker News上是这么说的。

Software is over. But for real. I just one-shotted Photoshop. The whole thing.

其实讲道理，软件时代结束了，类似的话，我这半年真的已经不知道听过多少遍了。

今年3月份的时候，我还专门写过一篇，聊过AI正在怎样改变整个软件行业。

当时我就说过，软件正在从资产变成耗材，而现在，我们就身处这场新旧交替的洪流之中。

只不过，那时候我们说的还是，人人都可以构建自己的软件，那时候，Fable 5甚至都还没有上线，人类用AI创造软件，还没有像如今这么迅速。

但今天，被推倒的，确是曾经的一堵墙。

这堵墙背后，当然有像Adobe这样口碑不是很好的公司，也有很多在过去认真做产品的公司，在做客户端、做软件的公司。发现，一夜之间，自己的护城河突然消失不见。

因为逆向工程，因为AI让逆向工程高效到了一个极其夸张的地步。

所有的软件、硬件、游戏等等，只要AI可以读到你的代码，你的产品，就已经在事实层面上是开源的了。

为了帮助大家理解，我觉得我还是想花一点点篇幅，讲一讲啥是逆向。

逆向工程，Reverse Engineering。

字面意思，很好理解。

大家肯定都知道，一个正常的软件开发过程，就是程序员编写源代码，再通过编译等步骤，最终变成电脑能够执行的程序。

如果你只有一个已经安装好的应用，没有它的源代码，想知道它内部究竟怎么工作，就需要进行逆向工程。

这件事情过去一直非常困难。

因为编译以后的程序，已经失去了大量原本方便人类阅读的信息。

举个例子。

程序员写代码的时候，可能会把一个函数命名成“计算用户余额”，然后另一个函数叫“验证支付密码”。

这两个名字，人一看就懂是干啥的对吧，但编译了之后，可能这些就都消了，因为电脑根本不需要理解这个函数叫啥，只需要知道，哦执行到这里，哦去这个内存地址，哦进行这个运算。

所以，当你尝试把一个已经编译好的软件重新拆开时，看到的往往是一大坨的非常难以理解的程序逻辑。

于是这些玩意到底对应了什么功能，那就只能靠逆向工程师自己去推断了，那整个过程其实极其的痛苦。

那过去呢，逆向大概会有两个路线。

第一条就是上面Thomas逆向Adobe的路子，一般称为净室设计。

净室设计最经典的商业案例之一，就是1982年的康柏。

1982年的时候，那时候IBM推出个人电脑没多久，IBM这台机器有个特点，就是大部分零件都是市场上现成买得到的，唯独有一块芯片里的程序，叫BIOS，是IBM自己写的，受版权保护。谁想造一台和IBM兼容的电脑，你就卡在这块BIOS上。

于是，一家刚成立的小公司，叫康柏，为了避免版权问题，就想了个办法，它把工程师分成两拨，一拨人去研究IBM的BIOS，只许把它的行为写成说明书，不许抄一行代码。然后另一拨人从来没见过IBM的代码，只看说明书，从零写一个新的BIOS。两拨人严格隔离，最后，干了几个月，直接造出了跟IBM几乎百分百兼容的电脑，给IBM干懵了。

我其实之前重构我的AIHOT的时候，也是这个思路，自己对自己进行净室设计。

这套方法跟AI现在最擅长的工作，契合度实在太高了。

因为对于使用者来说，根本不care你当年用了什么代码什么架构，我只想要你的功能仅此而已，甚至你原来的那些架构是一坨屎，我重写以后，性能会更强，这也是我上面重构的思路。

一个Agent直接暴力负责研究产品的功能，另一个Agent直接暴力把功能实现出来，你完全最后可以根据端到端的测试Agent不断比较结果，发现问题，修改代码。

GPT-6 Astra在操作UI的能力上极强，做端到端测试极度的细心，在我过去的经验里面，它的过度防护虽然很多时候被诟病，但在做端到端测试的时候，相信我真的是无敌的强，而且是可以做超长时间的自动化的。

第二条就是反编译重建，暴力拆解软件内部代码，尽可能原封不动的还原。

比如你拿到一个游戏的安装包，或者游戏卡带里的ROM文件。

通过反汇编、反编译之类的技术，把里面的机器码重新转换成人类相对能够阅读的代码，再根据代码一步一步理解，这个游戏究竟是怎么运行的。

这个路线基本上就讲究从内部破解，原版还原，但是真的非常痛苦。

2019年，一群玩家把《超级马里奥64》完整地反编译了出来，就是把这张二十多年前的卡带，一点一点还原成C语言代码，而且重新编译以后，能得到和原版一模一样的游戏，这事他们干了两年。

2021年，另一群玩家用同样的办法，搞定了《塞尔达传说：时之笛》，几十个人，同样也是干了将近两年。

这就是过去逆向工程的价格。

所以你要知道，原来很多商业软件的保护，来自于别人看不懂，也懒得花那个时间研究。

或者用另一句话来说，就是别人重新实现你的软件所需要付出的成本。

因为过去逆向成本太高了，我逆向你花费的成本，甚至高于我购买你的成本，于是我没有必要逆向。

但是，AI来了，而且是GPT-6 Astra和Claude Opus 5.5这两种组合起来约等于天顶星科技的AI。

于是，逆向起飞了。

GitHub上这两天还有一个非常值得关注的项目，热度在最近也是疯狂上涨。

REA，全称Reverse Engineer Anything，逆向一切。

最近的热度是这样的，一根穿云箭，已经马上10万Star了。

它的核心思路，就是把Ghidra、Hopper等专业逆向工具，通过MCP和命令行接口接给AI Agent。

Agent可以研究二进制文件，寻找相关函数，追踪调用关系，分析反编译结果。

最后尝试把理解到的逻辑，用到自己的项目里。

我也拿它，简单试了一下，让他去解析一下Mac上很有名的清理软件CleanMyMac。

垃圾清理、完整卸载、重复文件检测，恶意软件防护都给分析了一遍。

然后，我又让它按照这些思路，直接开发一个原生Mac应用。

没过多久，就给我搓出来了一个雏形。

开源世界的老OG Eric S. Raymond也说，软件保密时代即将结束，几乎所有软件，都将失去保密这道护城河。

注意，这里我绝不是鼓励大家去逆向所有的产品。要知道，逆向工程本身就有复杂的法律边界，如果你未经授权，直接复制别人的受版权保护的代码，甚至把这些内容公开传播，就可能涉及侵权。

自己逆向进行学习，或者给自己为了省点钱，或者做一些更加定制化的产品，我支持，毕竟过去的软件真的很贵，但一定要注意边界。

当然，Adobe这种另说，虽然我知道他不道德，但我依然有一种大快人心的感觉。

于是，在Thomas开源Adobe、以及REA爆火之后，X上就掀起了一股逆向热潮。

甚至已经不是逆向软件了，直接逆向硬件的协议。

比如有人把苹果的AirDrop给搬到了Linux上，直接用普通笔记本和iPhone隔空互传文件。

有人把家里的空调给逆向了，做了个Mac状态栏应用，以后连遥控器都不用找了。

过去，厂商可以通过不公开通信协议，限制第三方软件的接入。你想使用某个功能，往往只能通过官方提供的方式。但现在，开发者可以借助AI研究这些协议，自己开发兼容工具，甚至实现厂商原本没有提供的功能。

甚至，直接重写硬件底层。

当所有的软件的本质都将成为开源模型，越来越容易被研究、模仿和重新实现，那建立在它上面的整套商业逻辑，也将必然有所影响。

以后，凡是能装进你电脑里的东西，都约等于开源。

而不想被开源的东西，就再也不会装进你的电脑里了。

你会看到越来越多的软件，客户端越来越薄，薄到只剩一层皮，真正干活的逻辑、模型、数据，全部锁在服务器上，必须联网，必须登录，必须订阅。

一个所有软件都被“开源”了的时代，我们离“拥有一个软件”这件事，反而可能越来越远了。

这也带来了我最近一直在思考的问题。

就是，当所有人都能低成本复制软件以后，谁还愿意花钱做原创呢？

所有人都觉得，AI让软件越来越容易被复制，是一件大好事。

对于普通消费者来说，确实如此。

以前需要花几千元购买的软件，以后可能有免费的替代品。

大量知识和技术，开始向普通人开放，这当然是一件特别有意义的事情。

但问题来了。

当复制一个好产品越来越便宜，创造第一个好产品的成本，应该由谁来承担？

因为作为一个用户体验设计师，作为一个产品经理，作为一个内容创作者，我过去所有的经历都在告诉我，原创真的很难。

你需要判断用户究竟需要什么，需要探索正确的产品形态，需要经历大量失败，还要承担市场不接受你的风险。

我们终于创造了一个市场买账的产品，可对不起，这是AI时代了。

创造这些成果的人，能够独享收益的时间，却可能越来越短。

可能只需要3天，你的开源版本，就已经满天飞了。

那怎么办呢？我不知道。

3年前，那时候我做了很多年的产品，至今我最喜欢的事、我的梦想还是做产品，但是那时候，我对AI时代的产品未来感受到了深深的绝望，所以我选择做IP，把自己打造成一个无法被复制的产品。

3年后的今天，我感受到的，却是更深的绝望。

我几乎开源了我的一切，因为我真的不觉得产品、方法论等等，在这个时代，还有任何的护城河可言，那不如早一点开源出去吧，还能对世界做做贡献，还有人可能还会记得我。

所以，如果你现在问我，你觉得这个时代，还有什么东西能构成护城河呢。

我可能，只能说出那个唯一的答案：

注意力。

你能获得多少这个世界长期、正向、有价值的注意力，你就是能垒起多高的护城河。

《Attention Is All You Need》

答案。

其实已经藏在9年前的这个标题里了。

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>/ 作者：卡兹克、可达

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