AI 洞察
一个 AI 从业者的一线观察：技术在变，我们该怎么应对 · 共 16 篇
看我如何用多 Agent 协同工作
单一助理用熟了之后，做 App 这类多角色、多节点的活，我更常换成项目经理、开发、测试、验收组成的多 Agent 小队。上下文隔离，专项专攻，构建更稳。
你的手艺正在被写成 Skill 时，人还该把力气花在哪
别人的 Agent Skill 把业务手艺打包走，模型迭代又把通用能力内化。看清繁衍与疫苗式类比的差异，焦虑来了立刻做能力拆分。
用三个问题判断，你的产品算不算 AI Native
接了大模型不等于 AI Native。真正的分界线是 AI 有没有进入产品主流程：能否感知任务现场、对真实业务对象行动、结果能否被验证和撤回。
人机双写：我把人从工序里抽出来，放到门控上
AI 越来越能干，职场人却不该把网站、方案、材料整段甩给它。人机双写把人从工序里抽出来，放到门控上：执行可以交给模型，署名和责任还在人身上。
为什么世界反了？美国赌闭源，中国赌开源
美国头部厂商押注闭源、靠溢价变现，中国却把最强的模型免费开源。这不是慷慨或阳谋，而是两方各自把竞争锚在自己最难被模仿的优势上：一个赌软件生态，一个赌电力、制造与成本规模。
AI 能轻松解需求，却将迭代的坑留给了人
当 AI 开始直接承接需求、写代码并完成集成，交付变快了，技术债也可能同步加速。真正可持续的 AI 研发，需要把产品约束、架构反馈和人工责任放进同一套流程。
Markdown 已死？先别慌，自媒体又在夸大了
Anthropic 工程师力推 HTML 输出，但「Markdown 已死」是夸大其词。HTML 是给人看的，Markdown 是和 AI 说话的，两者根本不是一回事。
榨干 AI 效率，优雅的 AI 并行开发技巧
用 Git Worktree 实现 AI 并行开发：多个 AI 会话同时改代码不冲突，团队多分支开发自由切换
AI 干完了普通人能干的活，我们是时候去发展成少数派了
当 AI 模型强到连安全专家的活都接了，普通人凭什么不被替？从模型训练目标出发，理解你的独特性为何不可被拟合。
AI 加持我的办公后，活没变少，只是换了一种忙法：普通打工人的真实处境
AI 代劳后产物需审查对齐，老板预期加码与外行误读并存；借凯恩斯、杰文斯与产业集聚视角理解「忙碌换形态」。
对 Agent 操作 GUI 说不：从 CLI-Anything 看软件交互的下一步
CLI-Anything 爆火背后的思考：GUI 是给人设计的慢接口，Agent 需要的是直接触达操作层的快通道
给产品装了个 AI 入口，砍掉了一半待开发需求
AI 对话入口与传统产品界面的双入口模式：高频做界面，长尾交给 AI