使用AI的七层漏斗:你卡在哪一层?
AI用户可以分成七层——从拒绝到浅尝、收集葵花宝典、付费、自主探索、分享、再到打造碳基/硅基混合团队。每一层都有自己的舒适区和跳跃关键。
笨鱼 ·
AI agent已经不是实验品了。团队在用agent写代码、做测试、跑部署、处理运维。但能力只是故事的一半——另一半是管理:怎么协调多个agent?怎么监控它们在干什么?怎么在不废掉agent的前提下设定边界?
Agent管理学论坛汇集一线实践者的经验。不谈概念,谈落地。每一篇文章、每一期研讨,都来自真实项目中踩过的坑和验证过的方法。
AI用户可以分成七层——从拒绝到浅尝、收集葵花宝典、付费、自主探索、分享、再到打造碳基/硅基混合团队。每一层都有自己的舒适区和跳跃关键。
6996行PR中,AI自己写的代码没被挑出大毛病,唯二的两个问题是人类亲自指挥、亲自部署的结果。管住手。
把翻译当成工程项目来做——OCR+翻译API+Claude Code建立可复用pipeline,315页英文书成本三块钱。第一本书8小时开发,第二本书0小时。
朱瑞1945年空手建炮兵的故事,对AI Coding规模化的五个启示:敢打包票、敢要资源、双向承诺、专业团队集中使用、3个月一个cycle。
数据库选型的三要素:技术套件、标杆案例、生态系统。MySQL用LAMP+Facebook赢了2000s,PostgreSQL用Heroku/Vercel+Instagram赢得2020s。AI时代谁会赢?
你的团队怎么管理配置?Apollo、Parameter Store、LaunchDarkly——每个工具解决局部问题,但没人给出完整的方法论。行业需要配置管理的系统性框架。