No Code Is Code: Zapier CEO Wade Foster on Headless Tools, Zapier MCP & Automation Bench

Zapier CEO Wade Foster 透露：最先进的 GPT-6 在 600 项真实办公任务上只做对 40%，而用户交给 AI 的活里 80% 其实该用普通代码干。

模型公司收入暴涨，但普通人上班的方式几乎没变——Wade 说身边人最多用 ChatGPT 排个菜谱、订个旅行。这期他给出了一个反直觉的答案：不是模型不够强，而是没人知道该拿它干什么。他讲了自己每周跑一次的"AI 观察员"工作流，怎么从你的 Gmail、Slack、浏览器记录里挖出你该自动化的活。

Zapier 用 600 个真实工作任务考所有模型，结果最高分只有 40%，这个考试还远没到满分。

• Automation Bench 的题目长这样：刚签下 Meridian Core 平台合同，按路由规则通知对应团队、从账户表确认客户等级、换算货币、检查有没有未结的客服升级单——横跨市场、销售、HR、运营。
• 目前最高分是 GPT-6（代号 Astra）的 40%，比 Gemini 3.7 强，但贵得多；企业得自己权衡哪些任务值得为这点提升多付钱。
• Wade 的判断：用户交给 Agent 的活里 80% 根本不该用 AI，应该写成确定性代码——更便宜、更可靠。AI 只该用在真正需要推理的那几个环节。

Wade 说"无代码搭建"这个动作本身已经过时了，新的无代码就是代码。

• 现在用户是在自己的日常工具（Cursor、Claude Code、ChatGPT）里直接说"帮我建个流程"，通过 Zapier MCP 调用，AI 自己决定哪段写代码、哪段调模型。
• 可视化流程图没被淘汰，但角色变了：从搭建工具变成验收和文档——让人一眼看出这玩意是不是按我想的跑。
• 流程跑挂了，AI 会自己去排查、修复、重跑，等于接管了原来人做运维的活，但底下跑的仍是确定性流程。

Zapier 十几年最难的问题一直是：怎么告诉用户这东西能拿来干嘛。

• Wade 自己年初开始跑一个每周一次的工作流：扫描他的 Gmail、Slack、浏览器、Cursor 记录，然后主动建议他该建哪些工具。他说跑一两个月后能明显感觉"很多事已经在替我跑了"。
• 关键不是建议多完美，只要 50% 靠谱就能让人接话："哦我懂你意思了"——然后头脑风暴就起来了。这个功能很快会产品化。
• 他们试过让多个 Agent 独立排查同一个故障，5 个里有 4 个意见一致，基本就是真问题；人工只做点赞或打回并写原因，这些原因再喂回去改进系统。

"我们真正的竞争对手不是彼此，是大多数人到现在还不知道拿这些工具干什么。"

• 如果你在做 AI 产品，先别急着堆功能，去做一个"每周扫描用户行为、主动提自动化建议"的循环——Wade 验证过，建议只要 50% 靠谱就能启动用户的行动。
• 设计 Agent 时默认让它先判断"这活该写代码还是该调模型"，把确定性部分固化成代码，只在必须推理处用 AI，成本和可靠性都会明显好转。