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用嘴做AI产品，今天又是口干舌燥的一天。

发布日期：2026-03-31 05:37:43 浏览次数： 1561

作者：彭俊旗的AI工具箱

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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。