資料來源#
摘要#
Thariq Shihipar 對於模型能夠完成大部分產出後人類將成為什麼的說法是：「我們都正在成為運算資源分配者。」 主要工作不再是生成成果，而是決定哪些事情值得投入運算資源，並投資於確保運算資源用得其所的對齊與溝通。
這個框架最精準的統計是：Thariq 生成的 token 也許只有 1% 最終會進入 production code。 另外 99% 則投入於豐富、往往可拋棄的腳手架——HTML 計畫、自訂介面、狀態更新、設計系統。這 99% 並非浪費，而是對齊與溝通的投資，讓最終交付的 1%「恰好成為它需要的樣子」。
1%／99% 的分配#
「Thariq 提到，他生成的 token 也許只有 1% 最終會進入 production code。另外 99% 都花在這些豐富、美麗，有時又是一次性的腳手架上。」
仔細閱讀這段話，它顛覆了工程師通常的心智模型：產出不再是你要交付的成品；產出是圍繞決策的腳手架。交付的程式碼，是更大規模審議介面中一小段、高槓桿的殘留物。妥善分配運算資源，意味著選擇要資助哪些審議，以及要多麼豐富地支援它們——在這裡進行一次腦力激盪，在那裡做一個用完即丟的編輯 UI，再用一套持續演進的設計系統讓未來的工作維持品牌一致。
「分配」在實務中的意義#
- 在建造之前，先決定什麼值得建造——以 HTML 進行腦力激盪的步驟，是為了讓人類能在多個選項中做出好的選擇，而每個選項都有自己的風險評估。
- 投入可讀性，而不只是投入產出——為人類真正會使用的計畫與介面支付 token（參見HTML 是新的 Markdown）。
- 投入一次性工具——建立一個微型應用程式，讓某個決策變得更好，然後把它丟掉。
- 把其餘部分交給模型——「這裡我信任你」；降低規格細節，讓能力補足空白（提示層級的苦澀的教訓）。
豐裕心態#
這種行為只有在 Thariq 所稱的豐裕心態下才說得通：生成的成本低到足以讓你負擔得起製作一次性腳手架，藉此讓自己的流程更有效率、更愉快。稀缺思維（「不要浪費 token／不要建造你會丟掉的東西」）是錯誤的框架；真正受到約束的是人類的注意力與判斷力，而不是生成成本。這正是活字印刷式軟體民主化所描述的經濟轉變——當生產成本崩落，價值便從「如何」遷移到「什麼」與「是否」。
與 wiki 其他部分的關係#
- 「Coding is solved (for me)」（Boris Cherny）指出前提；運算資源分配者則命名了前提成真後留下的角色。Boris 透過 Claude 撰寫 100% 的程式碼，並執行數百個代理程式；人類剩餘的工作就是分配與指引。
- 產品品味是瓶頸技能（工程師與 PM 的融合、Cat Wu：「隨著程式碼變得更容易撰寫，決定要寫什麼這件事會變得更有價值」）是從組織設計角度提出的同一主張。運算資源分配，就是在個別模型呼叫層級實踐產品品味。
- 腳手架縮減，但有一個轉折——隨著面向模型的腳手架縮減（隨模型進步而縮減的腳手架），面向人類的腳手架（那 99%）反而增加，因為分配者需要越來越豐富的產物才能做出好的決定。參見HTML 是新的 Markdown中關於腳手架張力的段落。
- 不會向內遷移的部分——苦澀的教訓消解面向模型的結構；分配決策，以及支援該決策的面向人類腳手架，正是留在人類這一側的部分。
相關連結#
- 實作豐裕顛覆產品工作——策展 90 個低成本建置，是在整個功能探索層級進行分配
- 角色平均化，而非角色消除——平均化後的 IC 成為代理程式工作的分配者／操作者，而非逐字逐行的作者
- Vibe Coding 與 Agentic Engineering——「coding 就是在操控 AI」重新表述了分配者角色：衡量操控的次數，而不是程式碼行數
- Thariq Shihipar——這個框架的命名者
- Claude Code——分配者用來投入運算資源的工具；它越來越服務於「決定要建造什麼」，而非「輸入程式碼」
- HTML 是新的 Markdown——分配者投入那 99% 的媒介
- 一次性微型應用程式——由分配資源支持的豐裕心態工具
- 持續演進的設計系統——一種持久的分配：投入一次，永遠作為脈絡重複使用
- Boris Cherny——「Coding is solved (for me)」是分配者角色的前提
- 工程師與 PM 的融合——「決定要寫什麼」是瓶頸技能；分配是呼叫規模上的品味
- 活字印刷式軟體民主化——讓 99% 一次性產出變得合理的豐裕經濟學
- 隨模型進步而縮減的腳手架——面向模型的腳手架縮減，而分配者面向人類的腳手架增加
- 苦澀的教訓——分配決策不會遷移到模型中
- 外包思考，不要外包理解——Karpathy 的雙重框架：你可以外包思考（以及運算資源），但讓你能妥善分配的理解仍留在人類手中
- Software 3.0——MenuGen（「那個應用程式不該存在」）就是分配的實際運作：決定應該讓神經網路直接完成工作，而不是把運算資源花在腳手架上
- 研究品味是人類的瓶頸——將分配擴展到整個研究計畫：當 Claude 能執行實驗後，決定哪些實驗值得執行
- 遞迴自我改進——文章的第三個未來情境是人類把「大部分努力轉向監督、驗證與確認」，速度則由運算資源決定——這是文明規模的分配者角色
- AI 作為主要作者——一旦 AI 撰寫大部分程式碼，人類剩餘的工作就是分配與指引，而非創作；這正是本頁命名的角色
- 規劃／執行的分工——可量化的分配者角色：Anthropic 的 400K-session 研究發現，人類做出約 70% 的規劃決策（要做什麼），而 Claude 負責約 80% 的執行——決定什麼值得做，實證上正是人類保留的部分
- 未知數是代理式工作的瓶頸——不會進入 production 的 99% token 都花在什麼地方：Thariq Shihipar 的盲點檢查、腦力激盪、訪談與參考資料，都是在引出分配者自身的未知數
開放問題#
- 1% 是 Thariq 特有的數字，還是一種運作區間？對更大型、程式碼比重更高的專案而言，進入 production 的殘留物想必更高；是什麼決定這個比例？
- 分配品質很難衡量——什麼樣的回饋迴路能告訴分配者自己把運算資源花得不好（而不只是花了很多）？
- 把人類視為「運算資源分配者」，是否有可能導向 HBR 研究指出的監督疲勞／問責制失效模式？在那種模式中，人類名義上做決定，實際上卻只是蓋章？
推導#
- 面向人類的腳手架（HTML 產物）會撞上自身的膨脹上限嗎？——有限的人類注意力是分配者投入的守恆資源；蓋章式批准就是面向人類的腳手架突破自身膨脹上限的方式
- 人在迴路中的界線——定義何時人類負責分配、理解並承擔風險，對比何時人類成為手動吞吐量瓶頸的操作界線
資料來源#
Cited by 29
- Human-in-the-Loop Boundaries×5
Problem selection · Deciding what is worth building or investigating. This is the Compute Allocator…
- HTML as the New Markdown×3
The Bitter Lesson dissolves model-facing structure; it does not dissolve the human-facing structure…
- Does the Human-Facing Harness (HTML Artifacts) Hit Its Own Bloat Ceiling?×3
The binding constraint is "human attention and judgement, not generation cost" (Compute Allocator).…
- Thariq Shihipar×3
Engineer on the Claude Code team at Anthropic. Source of the "HTML is the new markdown" thesis (see…
- Disposable Micro-Apps×2
Spinning up a single-use application to make one editing decision would be absurd under scarcity…
- Is Human Review of AI-Authored Code Still a Real Control, or Already Rubber-Stamping?×2
Compute Allocator — does the allocator framing risk the oversight-fatigue / rubber-stamping failure…
- Living Design System×2
A conventional style guide drifts: the doc says one thing, the code does another. A…
- Outsource Your Thinking, Not Your Understanding×2
The human is "becoming a bottleneck of even knowing what we're trying to build, why is it worth…
- Planning / Execution Division of Labor×2
Anthropic's 400K-session study supplies the empirical shape of human–agent collaboration in agentic…
- Research Taste as the Human Bottleneck×2
Compute Allocator — taste exercised as allocation: deciding which experiments are worth the compute
- Vibe Coding vs. Agentic Engineering×2
Compute Allocator — "coding is steering the AI" is the allocator role: measure the steers, not the…
- AI as Primary Author
Compute Allocator — if the human is no longer the author, their residual role is deciding what the…
- AI Brain Fry
Oversight-quality risk: Compute Allocator — the "compute allocator" role assumes the human decides…
- Boris Cherny
Compute Allocator — "coding is solved (for me)" is the precondition; Thariq Shihipar's allocator…
- Claire Vo
Host of the "How I AI" interview series, published on ChatPRD (chatprd.ai), in which practitioners…
- Claude Code
Compute Allocator — the user role Claude Code increasingly serves: deciding what's worth compute,…
- Engineer PM Convergence
Compute Allocator — "deciding what to write" as the bottleneck skill, restated at the level of…
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