最好的作業系統，就是你的母語：從 Linuxows 到 AINOS，我眼中的 AI Agent 革命
最近，我一直在思考一個問題：AI Agent 的出現，究竟會如何改變我們使用電腦的方式？
過去幾十年，我們花費大量時間學習 Windows、Excel、Word、Photoshop，以及各式各樣的軟體。我們學習如何操作作業系統，研究軟體功能，記憶快捷鍵，甚至把精通這些軟體視為一種專業能力。
但是，人類使用電腦的目的，從來不是為了學會操作這些軟體。
我們使用電腦，是為了解決問題、完成工作、娛樂，以及進行社交活動。手機已經很大程度取代了電腦在娛樂、社交與日常資訊處理上的功能。至於仍然需要使用電腦的文書作業，我們可能還受限於微軟的 Office，但仔細想想，其中大量工作本質上不過就是把文字和資料搬來搬去。
我們真正需要的是把工作完成，而不是成為操作工具的專家。
自從親身體驗 Claude Code、Codex 等 AI Agent 的能力之後，我對電腦操作方式的看法，已經發生了根本性的改變。
現在，我甚至連 Excel 都不想打開了！！！
而這個想法，也讓我從一個名為 Linuxows 的作業系統構想，一路思考到 AINOS，以及我眼中正在發生的資訊領域古騰堡革命。
Linuxows：為什麼 Linux 不能擁有 Windows 的使用體驗？
最近，我想到一個名為 Linuxows 的作業系統概念。Linuxows，就是以 Linux 核心為基礎，卻提供 Windows 的使用體驗。
我知道，有些 Linux 擁護者非常反感把 Linux 弄成 Windows 的樣子。Linux 的發展仰賴大量開源社群貢獻者，也有許多企業參與其中。但我認為，Linux 桌面長期以來，很大程度是以滿足開發者需求為重心。即使 Ubuntu 這類發行版，試圖讓一般使用者更容易上手，我仍然認為，它與 Windows 的使用體驗存在很大差距。
但我想探討的不是 Linux 和 Windows 哪一套比較優秀。我的觀點是，我們其實都被自己長期使用的作業系統同化了。
我已經非常習慣 Windows 的檔案總管、右鍵選單、工作列、快捷鍵，以及視窗操作與互動回饋方式。我不需要重新思考每個操作該怎麼完成，因為那些動作早已變成習慣。
所以，如果 Linux 能夠完整重現這些操作方式與回饋，我其實完全不在乎底層使用的是 Windows NT 核心，還是 Linux 核心。我沒有任何理由堅持使用 Windows 這個品牌。我在乎的是自己熟悉的使用體驗。
過去，想在 Linux 上完整重建 Windows 的操作體驗，可能需要投入大量開發資源。但是，現在已經有 AI Agent。如果我不喜歡 Linux 檔案管理器的某個功能，我可以直接告訴 Codex，請它按照 Windows 的操作方式修改。如果右鍵選單不符合我的習慣，就讓 Agent 修改。如果我需要 Chrome、RDP 遠端桌面或其他日常功能，就讓 Agent 安裝、設定與整合。
既然 AI Agent 已經能夠替我開發及修改軟體，為什麼我還需要忍受別人替我決定的操作方式？
DHH 的 Omarchy：每個人都能打造自己的作業系統
DHH（David Heinemeier Hansson）打造的 Omarchy（另開新分頁），給了我很大的啟發。Omarchy 是一套以 Arch Linux 為基礎，整合 Hyprland、Quickshell 等元件的 Linux 發行版。
DHH 並沒有打算讓 Omarchy 模仿 Windows 或 macOS。相反地，他把自己偏好的鍵盤操作、平鋪式視窗、終端機及開發工具，整合成符合自己習慣的工作環境。
我對 DHH 利用 AI Agent 改造工作環境的做法，印象非常深刻。這讓我想到：我完全可以站在 DHH 的肩膀上，利用 Omarchy 作為基礎，再打造一套符合自己 Windows 操作習慣的 Linuxows。
當然，一定有人對這種做法嗤之以鼻。但那又如何？DHH 喜歡他的操作方式，我喜歡我的操作方式。
我為什麼要去說服某個 Linux 開發者，Windows 的右鍵選單比較符合我的習慣？我又為什麼要拜託某個開源社群，替我開發一套更符合一般使用者需求、甚至被部分技術專家認為比較媚俗的作業系統？
以前，這些事情必須仰賴掌握技術的開發者。現在，我可以直接叫自己的 AI Agent 去做。甚至不需要自己從頭開發一套 Linux 發行版。只要讓 Agent 研究成熟的開源專案，依照我的需求修改、整合、測試，就有機會打造出屬於自己的工作環境。
最後，我發現根本沒必要打造 Linuxows
然而，繼續思考下去之後，我反而得出另一個結論。
我根本沒有必要花時間打造 Linuxows。
因為我已經非常習慣 Windows。目前 Windows 完全可以滿足我的需求。既然如此，我為什麼要花時間換成另外一套作業系統？如果未來 Windows 有哪個功能不符合我的需求，我直接叫 AI Agent 幫我開發工具或修改可以調整的部分，不就好了？
至於 Linux 呢？假設我未來想使用 Linux 架設伺服器，我會有動機打造自己的 Linux 發行版嗎？答案同樣是否定的。
因為我只需要在 Linux 上安裝 Claude Code，提供必要的權限與工作環境，就可以讓它幫我執行大量系統管理工作。我甚至不需要精通 Linux 的一大堆命令列指令。安裝軟體、設定服務、修改設定檔、檢查日誌、排除錯誤、部署網站，這些都可以交給 AI Agent 處理。
我只需要告訴它，我想完成什麼事情。
AI Agent 賦予我打造個人化作業系統的能力，卻也讓我失去了非得這麼做的理由。
最好的作業系統，就是你的母語
2007 年，Steve Jobs 在發表第一代 iPhone 時，曾經說過，人類天生就擁有最好的指向工具，也就是自己的手指。他不認為使用者需要額外攜帶一支觸控筆來操作手機。
這段話讓我想到，我們過去究竟為什麼要花那麼多時間，學習如何操作電腦？傳統作業系統長期以視窗、選單、圖示及滑鼠操作為核心。這些操作方式當然曾經具有重大意義，但那也是受到當時技術條件限制，所發展出來的人機互動方式。我們已經被這種操作框架限制了幾十年。
DHH 也曾談到，現在可以直接以英語描述程式設計需求，讓 AI Agent 實現。他對自然語言作為程式設計方式的熱情，讓我想到另一件事：
如果最好的程式語言是自然語言，那麼我認為，最好的作業系統，同樣就是你的母語。
對 DHH 而言，那是英語。對我而言，就是繁體中文。
為什麼我需要學習 Linux 指令，才能管理 Linux？為什麼我必須學習 Excel 的公式和功能，才能分析資料？為什麼我必須學習 Photoshop 的操作，才能完成一張圖片？
我真正想做的，只是用自己熟悉的語言告訴電腦，我希望它完成什麼事情。
如果需要執行 Linux 指令，就讓 Agent 去執行。如果需要修改程式，就讓 Agent 去修改。如果需要圖形介面，就讓 Agent 去建立。
我不需要再去適應軟體的操作方式，而是讓 AI Agent 替我創造符合自己需求的工作方式。
連 Excel 都不想打開了！
我認為 Excel 是一個非常典型的例子。過去幾十年，多少人花費大量時間學習 Excel？學習公式、樞紐分析表、巨集、快捷鍵，以及密密麻麻的儲存格操作。甚至在許多企業裡，精通 Excel 已經成為一項重要的專業能力。
但我想問的是：我們究竟是為了使用 Excel 而工作，還是為了完成工作才不得不使用 Excel？
坦白說，我現在連 Excel 都不想打開！！！
一堆密密麻麻的格子，各種函數與選單，以及三、四十年前延續至今的試算表操作邏輯。我們早就應該有更輕鬆、更有效率的工作方式。
過去我們不得不接受這些操作，是因為當時的技術與開發成本限制。但是，現在 AI Agent 已經出現了。
如果我要整理資料，為什麼還需要親自打開 Excel？如果我要統計數據，為什麼還需要設定公式、選擇儲存格、建立樞紐分析表？如果我要製作報告，為什麼還需要在不同軟體之間反覆複製貼上？
我可以直接告訴 Agent：「幫我整理這批資料，找出重要變化，產生統計報告。」它可以自己選擇適當的工具，完成資料整理、分析及輸出。至於最後要交付 Excel、PDF 或網頁報告，那不過就是輸出格式的選擇。
當然，有些企業仍然依賴 Excel 特有的 VBA、外掛、財務模型與工作流程。但這是特定功能的相容性需求，不代表我們所有資料處理工作都必須繼續以 Excel 為中心。
我不想要一個更聰明的 Excel。我想要的是根本不必操作 Excel。
SQLite、SQL 與即時生成的 UI
仔細想想，Excel 承擔了資料儲存、計算、整理與視覺化等工作。其中大量結構化資料處理，完全可以交給資料庫，例如 SQLite。
現代 Excel 的 .xlsx 格式使用 ZIP 封裝，內含 XML 等資料；舊版 .xls 則是二進位格式。Excel 的儲存格模型與 SQLite 的關聯式資料結構，也不是完全一對一的替代關係。
但是，對於大量商業資料整理、查詢、統計與分析工作，我認為 SQLite 加上 SQL，已經足以滿足需求。而 AI Agent 又非常擅長產生 SQL、Python 及各種資料處理程式。
我根本不需要把資料放進一堆儲存格，再用滑鼠點來點去。直接讓 Agent 透過 SQL 處理資料就好了。
至於圖形化介面呢？更簡單。Agent 可以使用 HTML、CSS、JavaScript，直接在瀏覽器產生我需要的表格、圖表與控制介面。如果今天需要一套銷售分析 Dashboard，就讓 Agent 建立。如果明天需要不同的互動方式，就叫 Agent 修改。如果需要 3D 視覺化，可以使用 Three.js。如果需要更複雜的互動介面，甚至可以使用 Godot。
為什麼我們必須被軟體廠商預先設計好的操作介面限制？
更重要的是，很多時候我根本不需要介面。如果只是要求 Agent 完成資料整理工作，完成後把結果交給我就好了。
AINOS：AI in OS、AI and OS
繼續思考這些問題之後，我想到另一個概念，稱為 AINOS。
AINOS 可以代表 AI in OS，也可以是 AI and OS。
但它不是另外一套 Windows，也不是一個新的 Linux 發行版。
我認為，AINOS 應該是一種橫跨不同作業系統的 AI Agent 整合方案。它可以運作在 Windows、Linux、macOS，甚至跨越不同電腦與伺服器。
作業系統仍然負責硬體、檔案、程序、網路、權限及其他底層功能。但使用者不再需要親自操作那些繁雜的軟體介面。真正與使用者互動的，是自己的 AI Agent。
我可以用自然語言告訴 Agent，我想完成什麼任務。Agent 再透過 CLI、API、SQL、MCP，或其他適當的工具完成工作。如果需要 UI，就即時建立。如果需要複雜的互動介面，可以用瀏覽器，甚至使用 Godot 打造一個像是「作業系統裡的作業系統」的工作環境。
而且，這個 UI 不是由作業系統廠商替我決定。它可以完全按照我的需求與習慣打造。
今天想查看網站運作情況，就產生網站管理介面。明天想分析資料，就建立資料分析介面。後天想開發遊戲，就切換成適合遊戲製作的工作環境。
AINOS 的核心不是讓 AI Agent 學會操作傳統軟體，而是讓 AI Agent 直接成為使用者的工作環境。
每個人都有自己的工作內容、習慣與偏好。每個人都可以讓自己的 Agent 打造最符合需求的版本。
微軟的 Copilot，以及我對它的強烈質疑
2026 年 10 月 7 日，微軟發表了新一代 Windows AI 策略（另開新分頁），稱為 Hybrid Intelligence，也就是混合式智慧，強調讓 AI Agent 配合需求，在本地模型與雲端模型之間協作。
微軟也宣布 Windows Copilot 將強化 Local Context、Local Actions、Local Models 等能力，讓 Copilot 能夠理解電腦環境、操作檔案、執行工作，以及利用本地模型完成部分任務。這些 Copilot 功能屬於逐步推出的路線，不能把宣布當成已經全面上線。
我看完這些宣傳之後，第一個想法是：微軟是不是還在努力說服使用者，Windows 與 Copilot 必須繼續成為整個工作環境的中心？
對於已經大量使用 Claude Code、Codex 的我而言，許多被拿出來大肆宣傳的能力，根本不是什麼讓人驚嘆的新世界。我早就在讓 Agent 管理網站、修改程式、操作資料庫、建立功能。我不需要等微軟替 Windows 加入某個新功能，才開始這樣工作。
當然，微軟也不是完全忽略第三方 Agent。它明確宣布 Microsoft Execution Containers（MXC）支援 Codex 等 Agent，並規劃擴大合作生態。但這反而讓我的質疑更加強烈。
微軟的方向，仍然是努力把 AI Agent 整合進 Windows 與既有產品生態系。而我的方向，恰好相反。
我想讓作業系統退居底層，讓自己的 AI Agent 決定需要使用哪些工具、如何處理資料，以及如何產生操作介面。
微軟當然可以替 Windows 提供完整的 MCP，讓 Agent 能操作更多系統功能，也可以讓 Office 全面支援 MCP。但我認為，這樣的做法仍然太厚重了。它不夠客製化，對於使用者自己的 AI Agent 而言，也未必是最原生、最有效率的整合方式。
假設我要整理一批資料，Agent 可以直接使用 SQLite、SQL、Python 完成工作。那我為什麼還需要啟動 Excel，再透過 MCP 操作那套龐大的試算表系統？如果 Agent 已經可以直接替我產生網頁 UI，我又為什麼必須繼續使用 Office 預設的操作介面？
MCP 當然可以是有用的工具，但不代表每項工作都必須透過某個傳統軟體，再加上一層 MCP 來完成。
當 AI Agent 可以直接完成工作時，我們為什麼還需要那麼多傳統軟體？
至於微軟強調的本地模型與雲端模型協作，我同樣抱持很大的質疑。我不反對本地模型在成本、隱私與部分工作上的優勢。但是，對我而言，最重要的永遠是模型能力與最終工作成果。
只要最強大的雲端模型能提供更好的 Agent 能力，我就會積極使用。我不會為了堅持本地運算，而放棄更高的生產力。
在我看來，把本地模型與雲端模型包裝在同一套漂亮的行銷概念裡，卻淡化它們在複雜任務上的能力差距，就是一種鴕鳥心態，也是我非常反感的行銷洗腦話術。
我更懷疑，當越來越多使用者開始採用真正以自己 Agent 為中心的工作模式時，微軟是否願意坦然面對這種可能削弱既有軟體商業價值的方向。我甚至認為，大型科技公司很可能動用資源，透過市場宣傳、標準制定，甚至基金會與生態系整合，試圖把這場革命繼續納入自己的商業體系。
但不論微軟最後採取什麼策略，我並不認為它會因此倒下。微軟有龐大的企業客戶、軟體生態系與技術資源。而且，這場革命根本不需要以微軟倒下作為成功的條件。
真正重要的是，使用者已經開始取得重新決定自己工作方式的能力。
電腦技術專家的時代，已經結束了
我必須說，我認為電腦技術專家的時代，已經結束了。
這裡我想說的，是過去那個一般使用者必須仰賴技術專家，才能實現自己軟體需求的時代。
以前，如果我們不滿意某套 Linux 發行版，只能到社群反映需求，拜託開發者修改。如果不滿意某個軟體功能，只能等待廠商更新。如果想要一套完全符合自己工作方式的工具，可能必須支付昂貴的客製化開發費用。
一般使用者即使有很好的想法，也往往因為沒有程式開發能力，而無法實現。但是，AI Agent 正在改變這種關係。
現在，使用者可以直接告訴 Agent 自己想要什麼，讓它研究程式碼、尋找開源專案、開發功能、執行測試，再根據回饋不斷修改。
我不需要取得某位 Linux 專家的認同，才能實現自己喜歡的右鍵選單。我不需要等待軟體公司批准我的功能需求，才能得到適合自己的工具。
這不表示複雜的工程問題不再存在，而是一般使用者不再需要先取得專家的協助，才有機會開始實現自己的想法。
如果我不需要整套 Photoshop，只需要其中幾個功能，為什麼不能讓 Agent 替我建立一套簡單的工具？如果我不需要整套 Office，只需要完成資料整理與報告，為什麼不能直接讓 Agent 幫我做？
我不需要一套擁有一千種功能的軟體。我只需要能夠解決眼前問題的工具。
一場資訊領域的古騰堡革命
我認為，這是一場資訊領域的古騰堡革命。
當然，把 AI 的發展比喻成古騰堡革命，並不是我的獨創。DHH、Shopify 執行長 Tobi Lütke 等技術領袖，早就在分享 AI Agent 如何改變軟體開發與工作方式。我只是用自己的想法，以及親身使用 AI Agent 的經驗，來詮釋我對未來工作方式的看法。
古騰堡印刷術的重要意義，不只是讓書籍印得更快，而是大幅改變了知識的複製與傳播成本。現在，AI Agent 正在軟體領域創造類似的變化。
過去，軟體的開發與修改能力，集中在掌握技術的開發者手中。開源運動讓人們可以自由取得與修改程式碼，但對於不懂程式設計的一般使用者而言，光是取得原始碼，並不代表真的有能力修改它。
而 AI Agent 正在突破這個限制。
假設有人利用 Agent 打造了一套非常有效率的工作流程，並且把完整的程式碼、設定、文件、測試及 Agent Skill 分享出來。其他人所需要做的，可能只是告訴自己的 Agent：「去了解一下這個專案，看看它怎麼運作，再幫我建立一套適合自己的版本。」
如果不喜歡原作者設計的 UI，就修改。如果功能不符合自己的需求，就增加。如果有更適合的工具，就替換。
這種分享模式，可能讓軟體的開發與客製化能力，以過去難以想像的方式擴散。而且，每個人不需要使用完全相同的軟體。每個人都有自己的偏好、習慣與需求。
我對未來非常興奮。因為這不是我在新聞報導裡看到的某種遙遠預言。
我已經親身參與其中，而且已經感受到它的強大威力。
目前，我已經開始讓 Codex 管理自己的 WordPress 網站，處理文章發布、資料庫、網站功能與各種維護工作。我不再需要凡事打開 WordPress 後台，研究每個功能在哪裡。我可以直接提出需求，讓 Agent 完成。如果現有功能不夠，就讓它開發。如果工作流程不符合我的習慣，就讓它修改。
我不需要真的打造 Linuxows，才能證明自己的想法。我也不需要立刻把 AINOS 開發成一個公開發布的產品。對我來說，這場革命已經在日常工作中發生了。
微軟當然不可能因此倒下，傳統軟體也不會一夕之間消失。但我認為，這些都不是重點。
真正重要的是，我們每個人都已經被賦予打造最適合自己工作任務的環境的能力。
我們不需要再為了完成工作，花費大量時間研究如何操作一套軟體。我們也不需要為了自己的使用習慣，向技術專家許願、請願，拜託他們替我們開發功能。
我們可以直接用自己的母語，告訴 AI Agent 自己究竟想完成什麼。需要資料庫，就使用資料庫；需要程式，就讓它寫程式；需要圖形介面，就讓它建立介面；需要修改作業系統，就讓它研究並修改。如果現有工具已經足夠好用，就繼續使用，根本不需要重新開發。
這才是我認為人類應該擁有的工作方式。
我們使用電腦，是為了解決問題，而不是為了學會操作電腦。
過去幾十年，我們被迫接受這種妥協。現在，終於到了可以解放的時候。
星星之火，已經開始燎原。
