当你的用户变成LLM：像Karpathy在旁边盯着一样做产品设计

这是一场来自 Replicate 的自我反省式演讲。Zeke Sikelianos 以 Andrej Karpathy 的一次“随手黑客松”项目为线索，讲述了一个残酷但正在发生的转变：AI 产品的第一用户，已经不再是人，而是大语言模型本身。

从一个玩具应用开始：Karpathy 的 MenuGen 故事

这场演讲并不是从宏大趋势开始的，而是从一个看似轻松的小项目切入。Zeke 先花时间介绍了 Andrej Karpathy——他在 Google、OpenAI、Tesla 工作过，写过《Software 2.0》宣言，最近又提出了“vibe coding”和“最热门的编程语言是英语”。但真正的主角，是 Karpathy 在一次黑客松中做的应用：MenuGen。

MenuGen 的想法很简单：拍一张餐厅菜单的照片，把纯文本菜单变成对应菜品的图片。对于看不懂语言、或者只是想“看图点菜”的人来说，这是个很直观的多模态应用。Karpathy 形容这个过程时说，它在本地 demo 阶段“exhilarating and fun”，但一旦变成真实上线的产品，就成了“a painful slog”。

这个转折几乎所有开发者都熟悉：本地跑得飞起，一上 Vercel、Cloudflare 或云平台，问题就接踵而至。账号、限流、文档、支付、API 变更，每一个都不是 AI 模型本身的问题，而是“把东西变成产品”的摩擦。正是这些摩擦，构成了这次演讲的真正背景。

被点名的 Replicate：一次公开但诚实的失败复盘

Karpathy 在博客中详细记录了自己使用各家服务的体验，Replicate 也被点名了。Zeke 在台上没有回避，反而直接把问题列出来：LLM 对 Replicate 的认知是过期的；文档和 API 有不一致的地方；新付费账号上手困难；还遇到了限流问题。

Zeke 说，这“有点尴尬”，但也是一次难得的机会。因为这些反馈不是来自新手，而是来自一个对 AI 工具极其熟悉、而且在用 LLM 全流程构建产品的人。这意味着问题并不在于功能，而在于“体验是否对机器友好”。

这里的一个重要细节是：Karpathy 并不是在“手写代码”时被卡住，而是在用 LLM 辅助开发时受阻。也就是说，真正被阻碍的用户，不只是人类开发者，而是他背后的模型。这为后面的核心观点埋下了伏笔。

一个反直觉的结论：你的主要用户已经是 LLM

演讲中最具冲击力的一句话来自 Karpathy 的推文引用：“LLMs don't like to click， they like to curl.” 语言模型不喜欢点网页，它们喜欢用 curl 直接抓数据。这不是玩笑，而是产品设计的现实约束。

Zeke 给出了一个近乎残酷的判断：“你的产品、服务、库的主要受众，现在是 LLM，而不是人。” 这意味着什么？意味着那些炫目的文档网站、复杂的交互式页面，对模型来说几乎是噪音。

为此，Replicate 开始拥抱 llm.text 的理念：提供纯 Markdown、信息密度极高、可直接复制的文档形式。他们在模型页面加入按钮，一键把内容复制为 Markdown，或者直接发送到 Claude、ChatGPT 中对话。这样，开发者可以让 Cursor 等编辑器“读懂”模型页面，而不是自己翻文档。

这看起来“无聊”，但正如演讲中反复强调的：Use boring technology。对 LLM 来说，最好的设计不是漂亮，而是可预测、可抓取、无歧义。

MCP、Cog 与 API 卫生：为机器准备的基础设施

在更具体的技术层面，Zeke 提到了 MCP（Model Context Protocol）。它的核心作用，是把 OpenAPI schema 封装成语言模型“知道该怎么用”的格式。Replicate 已经提供了 MCP server，而 OpenAI 也在其 agents SDK 中加入了 MCP 支持。

这意味着一个新的工作流正在成形：你不再只是给人提供 API，而是让 LLM 能够理解、发现、组合你的能力。配合 Replicate 的 Cog（一个用于把模型打包成生产级 Docker 容器的开源工具），模型部署和调用正在变成“可被机器操作”的标准件。

在演讲最后，Zeke 用一种近乎 checklist 的方式总结了经验：feed the machines（用它们能理解的形式提供内容）、practice good API hygiene（稳定、清晰、少意外）、以及持续压缩信息密度。这些并不是炫技，而是为一个“机器参与决策和开发”的世界打基础。

总结

这场演讲最有价值的地方，并不在于某个具体功能，而在于视角的彻底转变。Karpathy 的 MenuGen 只是导火索，真正的主题是：当 LLM 成为开发者的“第二大脑”，甚至开始参与选型、调用和部署时，我们是否已经为它们设计好了世界？像 Karpathy 在旁边盯着一样做设计，其实是在提醒我们：未来的好产品，首先要对机器讲清楚。

关键词： Andrej Karpathy， LLM 友好设计， Replicate， MenuGen， MCP

事实核查备注： 人物：Andrej Karpathy（Google、OpenAI、Tesla、Eureka Labs）；演讲者：Zeke Sikelianos（Replicate）。应用案例：MenuGen（文本菜单生成图片）。关键观点原话包括“LLMs don't like to click， they like to curl”“the primary audience… is now an LLM”。技术名词：llm.text、MCP、Cog、OpenAPI、Markdown。产品与公司：Replicate、OpenAI、Anthropic、Claude、ChatGPT、Cursor。