一些关于AI的思考

虽然从去年就热情高涨地探索过一些ai相关的实践，自己业余也好，业务也罢，但始终对完全拥抱ai去做一些事情还是有些望而却步——姑且分为两块去聊聊

规模化团队的提效

现在各个企业和业务线的一线同学确实已经自发地多少将ai融入了自己的工作流，但是使用的方式千变万化——这不仅仅是向ai需求提出的方式，更是使用维度——有直接copilot/cursor，有喜欢用类似claw去多维调用的，也有直接去定义flow的——总之在这两种情境的交错下，是几乎很难找到一个使用上的范式，但这是否也反映了一个问题，就是没法有标准化的范式

近期在尝试通过ai辅助用FNA做一些玩法向的原型，也重读了一些编程与产品的书籍。在一个理想的技术开发者下，我们不难发现在大多数情况下技术不是在思考具体怎么做，因为横竖都能做出来——而是如何去制作一个符合产品架构且保证与产品现有功能耦合不出问题的解决方案

实际上可能有80%时间在对接产品、分析、拆解、整理数据、考虑边界情况、以及探求实现的合理性，在一切清晰明了后，实际落在码代码的时间可能不足20%；而那80%的内容，往往也依赖着这个行业/工种大量的过往经验、对自己团队开发节奏的理解，这些似乎也很难被ai所替代

对于产品也会有类似的问题，大量源自于经验与产品上层决策限制下的需求整理和权衡，也是很难以自然语言/context的方式去做限制的——而面相用户侧的进一步迭代就更别说了；而落到实际上ai能做的不就只是一个高级的检索与分析工具，很难直接去大量囿于产品与团队的实际业务思考，而这些依旧是产品侧所关心的核心命题

【Ai Native】

用户需求与认知的升级