一句话总结

Refactoring English 的读者来自哪里？

亮点

• 结果发现，Refactoring English 的大多数读者来自美国以外。
• 我过度使用了 AI 辅助编程。

目标完成度

每个月初我都会定下希望完成的目标。以下是本月的完成情况：

发布 Refactoring English 的两个章节

• 结果：发布了 《为什么要提升写作？》和《循序渐进地改善语法》
• 评分：A

为 Refactoring English 读者安排一场线上活动

• 结果：安排了一场关于设计评审的讨论
• 评分：A

Refactoring English 数据

访问量和订单量都有所下滑，但主要是因为 1 月份 数据异常偏高，当时《2025 年 Hacker News 最受欢迎的 5 篇博客》带来了流量高峰。后来 Hacker News 的版主又把《我作为独立创业者的第八年》推上了首页，也幸运地带来了一波增长。

Refactoring English 的读者来自哪里？

我 在 1 月份提到，我为这本书增加了区域定价。当时没有认真统计数据，只是凭订单通知的印象，感觉大多数订单都来自美国以外的国家，于是我仔细查了一下数据。

第一个问题是：现在大多数订单真的都在使用区域定价吗？

确实如此。现在 Refactoring English 的大多数客户都来自美国以外。按订单量算，美国仅占 28%；按收入算，美国占 40%。

我还惊讶地发现，有不少客户来自印度、巴西等英语并非主要语言的国家，于是我对比了英语国家和非英语国家的情况：

出人意料的是，Refactoring English 的大多数订单来自英语并非主要语言的国家，不过按收入算，英语国家仍占微弱多数。

下一个问题是：相对于网站总访客，某些国家的读者购买转化率是否更高？

哇！哈萨克斯坦每六个读者中就有一个人买了书！我得去哈萨克斯坦打广告了。

当然，哈萨克斯坦这个极端数据只基于一位客户，很可能只是个例。而且我的网站统计很可能低估了来自哈萨克斯坦的访客数量。

如果只看访客数最多的国家，情况又如何呢？

美国是访客数最多的国家，但购买转化率相对较低（0.5%）。

印度读者的购买转化率最高，有 2.5% 的网站访客购买了这本书。按收入贡献算，加拿大读者最高，平均每位加拿大访客会带来约 0.47 美元的图书销售收入。

显然，我得在书里多讨好一下印度和加拿大的读者了。比如把所有的 Docker 例子都换成板球的例子，再多找机会夸夸 Shopify。

修复区域折扣

仅次于美国，网站访客第二多的国家是中国（占总量的 5.9%），但我在中国一单都没卖出去。起初我以为是在中国购买电子书不太流行，但我去查了一下给中国的区域折扣，才惊讶地发现我给中国的折扣竟然是零，根本没有提供区域优惠。

我在生成价格的脚本里犯了两个错误：

• 我只包含了 Stripe 支持当地货币的国家。
• 即使在这个筛选条件下，我还是意外漏掉了很多 Stripe 已支持当地货币的国家。

回过头看，只考虑当地货币这事很蠢，因为我完全可以提供折扣、然后照样以美元收款。至于为什么会漏掉那么多 Stripe 已支持的国家，我也不太清楚。我甚至漏掉了哈萨克斯坦——我最新最喜欢的国家！

之前我只在大约 39 个国家提供区域折扣，修复后，这个数字增加到了 156 个。而在修复后的 12 小时内，我就收到了一个来自哈萨克斯坦的新订单。

是否应该更关注非母语读者？

既然大多数 Refactoring English 的读者都来自英语为第二语言的国家，我是否应该调整这本书，让它更好地服务非母语读者？

有几位读者问过针对非母语者的英语写作技巧。我很想写这个话题，但我自己没有作为非母语者写作的经历。我希望书里的每一点技巧都是我自己亲身实践过的，而不是道听途说得来的东西。

我目前最好的想法是，找一些非母语的写作润色客户，观察他们写作中的共性问题，再把这些内容写进书里。不过眼下，我还是想先把第一版完成。电子书的好处就在于，即便正式发布之后，也可以持续迭代、不断改进。

AI 辅助编程正给我带来困扰

过去一年半里我一直在用 AI 做软件开发，其中有两个关键的转折点：

• 2025 年 2 月，我开始在代码编辑器中使用集成的 AI 代理
• 2025 年 12 月，我开始在隔离环境中让 AI 代理以完整权限运行

自去年 12 月以来，我花在 AI 辅助编程上的时间越来越多，它在我的工作日乃至业余时间中所占的比重也在不断上升。

我以前有个坏习惯，会过度频繁地查看邮件和社交媒体。过去一个月里，我好几次发现已经下午四点了，却还没看过邮件和社交媒体——但原因是我掉进了 AI 的漩涡，把其他事全忘了。

每个月我都会问自己：“这算是个问题吗？”而在过去几周里，我不得不承认，是的，这确实是个问题。

我通常每天早上会在桌上的便签本上写下当天的日程，把一天分成 30 分钟一段，规划好每段时间做什么。以前只要我足够自律，基本都能按计划执行；意志力稍弱时，也只是会让喜欢的任务多占一两段时间。但有了 AI 辅助编程后，我已经到了列好计划、然后完全无视它、整天玩 AI 的地步。

我不会说自己对 AI “上瘾”到了像对药物或酒精上瘾的程度，但我确实在让 AI 辅助编程分散自己的注意力，去挤占那些我明知更重要的工作，比如完成这本书。

有几个因素让 AI 对我尤其有吸引力、很容易让我陷进去：

AI 编程令人兴奋

我感觉自己可以集成任何技术、用任何编程语言、安装任何工具。以前使用任何新软件都有一层烦人的阻力，但现在我基本可以直接丢给 AI，让它去搞定安装或调试，而且它真的能搞定。

上世纪 90 年代，比尔·盖茨出版过一本书叫Business @ the Speed of Thought。我没读过这本书，但在用 AI 时，我总会想起这个书名。虽然还不是真正意义上的“以思考的速度”实现，但已经比我想象的任何情况都要接近了。我脑中有一个功能的想法，简单跟 AI 代理描述一下，几分钟内就能看到功能成形。

AI 编程没有天然的边界

即使在有 AI 之前，我也常常计划写一小时代码、结果写了三个小时。但那时有天然的限制。连续几个小时高强度的开发会让大脑精疲力竭，工作会变得让人不适、效率低下，或两者兼有。

有了 AI，你可以连续构建数小时而无需进行任何深度思考。即便有些地方确实需要思考，AI 也让背负技术债变得前所未有的容易。自己写代码时，我不想用丑陋的方式实现，因为到头来维护那堆烂摊子的还是我自己。但如果全都让 AI 来做，我就感受不到那些取巧、丑陋代码带来的痛苦。

AI 编程提供可变奖励

让人对赌博上瘾的因素之一就是可变奖励。我们的大脑对随机间隔给 10 美元的系统，比对固定、可预测地给钱的系统更着迷。

不管是不是有意为之，我使用 AI 代理的体验波动极大。有时我丢给它一个 2000 行的日志文件，还没等我提问，它就已经诊断出了问题；有时我给它一个简单的任务，它却在接下来 20 分钟里漫无目的地在我的代码库里瞎逛。

因为我不知道等待时间会是 5 秒还是 20 分钟，我会先盯着代理看一分钟，然后每隔几分钟就忍不住去查看一下，接着在等待时又开了另一个 AI 任务。于是我在多个代理之间来回切换，甚至都忘了它们各自在做什么。

用 AI 时最让人抓狂的经历之一是，我让 AI 代理去执行一个耗时很长的任务，几小时后回来，却发现它在我离开几分钟后就暂停了工作，问道：“下一步是尝试完整构建，但这需要 30 到 60 分钟。您要我继续吗？”要啊！我把它交给你的原因就是这个！

趁好时机多做一点

很难准确预测 AI 会对软件行业产生什么影响，但我确信它会彻底颠覆整个生态。我们正处于一场大洗牌的早期。

视事态发展，我作为软件开发者或许仍有出路，但我也认为，至少有 20% 的可能，我们正处于“软件开发者”这个需要专门知识或技能的职业的最后一两年。就像电梯操作员的遭遇一样。

眼下，有几个因素让 AI 辅助开发对我这样处境的开发者尤其有吸引力：

• AI 对初级工程师有帮助，但最会用它的还是资深工程师
• 有多家 AI 公司在价格上激烈竞争，并用风投资金补贴成本。
  • 我用的是包月套餐，但我每月消耗的 API 成本折算下来大约有 4000 美元，而且即便这个价格很可能也是经过风投补贴的。

如何让 AI 的使用重回可控

我找到了一些让 AI 使用重回可控的方法：

• 不要以 AI 项目开启一天
  • 如果我先做 AI，再去写书，就相当于从一个令人兴奋、轻松的任务切换到一个艰难、枯燥的任务。
  • 如果我改成先写作一小时，我就已经完成了当天最艰难的任务，接下来就不用再往上爬坡了。
  • 这很有挑战性，因为我经常在夜间设置好长时间运行的 AI 任务，早上总是忍不住想看看结果如何。
• 减少并行的 AI 驱动项目。
  • 并行工作感觉很诱人，因为我可以在多个代理之间来回切换。
  • 实际上，我发现这会让我陷得更深，因为总有一种转盘子的心态——总有某个代理需要关注。

总结

完成了什么？

• 发布了两个新的书稿章节
• 发布了《Eversource 电动车补贴项目泄露马萨诸塞州客户数据》一文，并向马萨诸塞州公共事业部投诉

经验教训

• 不要以 AI 编程项目开启一天。
  • 它太容易让人分心，也太难再切换到更艰难但更重要的事情上。

下月目标

• 完成 Refactoring English
  • 不会是完全润色和编辑好的版本，但我想完成所有章节。