解題者系列：Replit 的 Michele Catasta
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Replit 的 Michele Catasta 談為何選 Claude，以及 Replit 如何讓人人都能打造軟體
- 00:00 Michele 16 歲時專注於成為優秀的開源開發者。他很高興現在做的仍是青少年時熱衷的事，並認為這會是他的人生使命。
- 01:01 2024 年初 Sonnet 3.5 推出時，Replit 做了選擇。他認為從那時起，Anthropic 就一直擁有市場上最好的 coding 模型。
- 02:01 Replit 的獨特之處：拿掉所有讓軟體工程師工作變得困難的複雜性，這道門檻已被 Replit 徹底打破。
💡 你可以怎麼用：下次冒出「要是有個小工具就好了」的念頭，可以先寫下三件事：給誰用、要做到什麼、畫面大概長怎樣。把這幾句丟給 Replit 或 Claude 這類工具做出第一版，再一邊用一邊請它修改。
看全部 16 條重點
🧑🏫 這是 Claude 官方的訪談影片，主角是 Replit 的 Michele Catasta。他說明 Replit 為什麼選 Claude 當產品背後的大腦，也分享 Replit 怎麼讓不會寫程式的人，只靠講話就做出 app。如果你好奇「用說的就能做軟體」是怎麼做到的，又為什麼有這麼多人在用，這支很值得看。
- 00:00 Michele 16 歲時專注於成為優秀的開源開發者。他很高興現在做的仍是青少年時熱衷的事，並認為這會是他的人生使命。↳ 開源（open source）是把程式碼公開，讓任何人都能看、能改、能用。Michele 16 歲就想在開源圈做出成績，現在的工作延續了同一份熱情，他把這當成一輩子要做的事。
- 00:00 在 Replit，使用者可以帶著想法來，不需要任何程式能力，用自然語言描述想做的東西，然後第一次見識到「魔法」。↳ Replit 是一個線上做軟體的平台。你不需要會寫程式，只要用自然語言（natural language，也就是平常講話的方式）說出想做什麼，它就幫你做出來，第一次用會覺得像在變魔術。
- 00:00 Replit 讓寫程式變得人人可及，使用者甚至不覺得自己在寫程式。↳ 重點不只是寫程式變簡單了，而是使用者根本感覺不到自己在寫程式。程式碼都由 AI 在背後處理，你只需要把需求說清楚。
- 00:31 使用者只是把腦中的想法變成應用程式或網站。↳ 例如你想要一個店裡排班的小工具，或是一個活動報名網站，只要把腦中想像的樣子描述出來，Replit 就會把它變成真的能用的東西。
- 00:31 被問到開發 Replit agent 時為何選用 Claude，他說：他們的 agent 需要很高的 IQ。↳ agent 是會自己規劃步驟、動手寫程式、再測試修正的 AI 助手。它要獨立完成一整件事，背後的模型就必須夠聰明，這就是他說的「需要很高的 IQ」。
- 00:31 他的比喻：模型就像汽車引擎，Replit 則自己打造引擎周圍的整台車。↳ 模型就像 AI 的大腦，負責思考；Replit 自己打造大腦以外的部分，例如介面和操作流程。就像車子，引擎決定有多少馬力，整台車決定開起來順不順。
- 00:31 要消除寫程式的入門門檻，關鍵差異在於模型本身的能力。↳ 要讓不會寫程式的人也做得出軟體，光把介面做漂亮是不夠的。真正決定成敗的，是模型能不能把你模糊的描述變成真的能跑的程式。
- 01:01 2024 年初 Sonnet 3.5 推出時，Replit 做了選擇。他認為從那時起，Anthropic 就一直擁有市場上最好的 coding 模型。↳ Sonnet 3.5 是 Anthropic（開發 Claude 的公司）推出的一款模型。它在 2024 年推出時，Replit 決定改用 Claude。他認為從那之後，Anthropic 寫程式（coding）的模型一直是市場上最強的。
- 01:01 Anthropic applied AI 團隊會和 Replit 合作測試新模型的早期 research preview。↳ research preview 是新模型正式發布前的早期試用版。Anthropic 的 applied AI 團隊（影片沒細說這個團隊的職責，只提到負責和 Replit 合作）會先拿給 Replit 測試。
- 01:01 拿到新模型搶先版，他形容像在聖誕節收到閃亮的新玩具；探索模型能做什麼的那段時間最令人興奮。↳ 提前拿到新模型，他形容就像拆聖誕禮物。最讓他興奮的是摸索的那段時間：看看新模型比上一版多會了什麼，能讓產品做到哪些以前做不到的事。
- 01:31 2025 年初，Replit 取得 Sonnet 3.7 的使用權限，隨即趕工打造 Replit Agent V2。↳ Sonnet 3.7 是接在 3.5 之後的新版模型。2025 年初 Replit 拿到使用權限後，馬上用它趕工做出第二代 agent，也就是 Replit Agent V2。
- 01:31 Anthropic 發布新模型的同一天，Replit 也推出新的 agent，帶來非常驚人的行銷聲量。↳ 因為事先就試用過，Replit 能在 Anthropic 發布新模型的同一天推出新的 agent。兩邊的消息同時出現、互相帶動，宣傳效果非常大。
- 01:31 Replit 受到大量關注，是因為使用者在產品裡體驗到從未見過的東西。↳ 會爆紅的原因很單純：很多人第一次親眼看到，自己講幾句話就能生出一個能用的 app，這種體驗以前從來沒有過。
- 02:01 Replit 的獨特之處：拿掉所有讓軟體工程師工作變得困難的複雜性，這道門檻已被 Replit 徹底打破。↳ 軟體工程師工作中那些麻煩又瑣碎的技術細節，Replit 都幫你處理掉了。一般人不再被這些門檻擋在外面，能直接把想法做出來。
- 02:01 常有人來找他：這些人一生都不覺得自己「被允許」寫軟體，但一直有很棒的商業點子，現在能在 Replit 完成整個「從零到一」。↳ zero to one（從零到一）指的是從只有一個點子，到做出第一個真的能用的產品。很多人有好的生意點子，卻一直覺得寫程式輪不到自己，現在能靠自己完成這一步。
- 02:01 他認為這正在改變人們的生活。↳ 以前想做軟體，得先學程式或花錢請人。現在有點子的人自己就能動手做，他認為這真的正在改變很多人的生活。
📘 術語
open source developer（開源開發者）：字幕沒有解釋，只提到他 16 歲時專注於成為優秀的開源開發者。
natural language（自然語言）：使用者用自然語言描述想做的東西，不需要會寫程式。
agent（代理（agent））：指 Replit 打造的 agent，需要很高的 IQ，模型的能力是關鍵。
Replit Agent V2（Replit Agent 第二版）：Replit 拿到 Sonnet 3.7 後趕工打造，和新模型同一天推出。
research preview（研究預覽版）：Anthropic 新模型的早期版本，由 applied AI 團隊和 Replit 一起測試。
applied AI（應用 AI）：字幕沒有解釋，只提到訪談者在 applied AI 工作，會和 Replit 合作測試新模型。
zero to one（從零到一）：指有商業點子的人在 Replit 上完成整個從零到一的過程。
natural language（自然語言）：使用者用自然語言描述想做的東西，不需要會寫程式。
agent（代理（agent））：指 Replit 打造的 agent，需要很高的 IQ，模型的能力是關鍵。
Replit Agent V2（Replit Agent 第二版）：Replit 拿到 Sonnet 3.7 後趕工打造，和新模型同一天推出。
research preview（研究預覽版）：Anthropic 新模型的早期版本，由 applied AI 團隊和 Replit 一起測試。
applied AI（應用 AI）：字幕沒有解釋，只提到訪談者在 applied AI 工作，會和 Replit 合作測試新模型。
zero to one（從零到一）：指有商業點子的人在 Replit 上完成整個從零到一的過程。
✏️ 小考一題
Michele Catasta 用哪個比喻來說明模型和 Replit 產品之間的關係？
A. 模型像電腦的 CPU，Replit 負責組裝其他零件B. 模型像汽車引擎，Replit 自己打造引擎周圍的整台車C. 模型像飛機駕駛，Replit 提供機身D. 模型像房子的地基，Replit 在上面蓋房子看答案
答案：B。[00:31] "models are like the car engine and we're building the entire car around it ourselves."
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