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从AI玩具收藏家到价值创造者,看开发者如何用AI重构工作方式。 核心内容: 1. AI应用思维从"性能比拼"转向"价值创造"的转变 2. 定义问题比解决问题更重要:Why和What成为关键 3. 数字员工崛起带来的行业变革与岗位重构
今天我用嘴说了多少话?
一场会议,各种需求对齐,还有...
最多的,是用嘴和 AI Agent 沟通交流。
输出大量的命令,要求它做这个、做那个。
口干舌燥。
但更重要的是,我发现了一个有趣的现象:
我每天都在用嘴去说,去输出大量的命令,然后要求 AI 去执行。
这让我开始思考:作为一个 AI 产品开发者,与 AI 产生大量的语音交互,到底意味着什么?
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感悟一:从玩具到工具
2023 年、2024 年,我们在关注什么?
"这个模型参数有多大?"
"这个 benchmark 排第几?"
"是不是 SOTA?"
那时候,我们像是在收集玩具。每个新模型发布,都要去试试,看看有多厉害。
但试完之后呢?放在那里,吃灰。
今年,我发现风向变了。
包括我在内,很多人开始问:
"这个模型能给我带来什么价值?"
不是"有多强",而是"有什么用"。
过去一个月,我在做内容工厂自动化。尤其是在openclaw + Harness Engineering 后,效率提升 4 倍。
这就是价值。
不是模型有多强,而是如何约束和引导 AI 产生业务价值。
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感悟二:从 How 到 Why & What
现在开发一些小型应用,用 AI 去开发基本上是没什么大问题了。
但在这个过程中,我会出现各种各样的问题:因为定义不清晰导致的重复工作,推倒重来,返工。
本质上,这个是属于我自己没有给它定义清晰。
在接下来 AI 场景当中,基本上是不会存在一个 How 的问题,更多的是 Why 和 What 这两个问题的思考。
Why: 为什么做?解决什么问题?
What: 做成什么样?成功标准是什么?
而 How(怎么做),AI 可以帮你。
定义清晰的能力,比编码能力更重要了。
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感悟三:断层时代
AI 让编程的门槛降低了很多,但同时也让很多行业的门槛变得非常高。
在过去,招一个实习生,给他一定的时间,让他慢慢掌握工作。有过渡期。
现在,初级工作 AI 可以做了,或者只需要很少的人。过渡期被压缩到几天,甚至没有。
必须得会。
我现在正在开发数字员工。在这个过程中,我有一个很深的感受:
当我把这个数字员工落地之后,基本上对于这个数据的需求没有这样的一个人存在了。
不需要了。
挺感慨的。
初级岗位正在消失。不是全部,但大部分重复性、标准化的工作,AI 可以做得更快、更好、更便宜。
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今天,虽然口干舌燥。
但心里有光。
因为我知道:
我在做有价值的事。
不是追逐 SOTA,不是收集玩具。
而是让 AI 真正产生业务价值。
让一人公司也能产出企业级内容。
让重复工作自动化,让人做创造性的事。
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