AI 项目踩坑总结：3 个实用避坑策略分享
前两天，跟朋友交流时听他提到，自己第一次尝试用 AI 开发的项目，大概率要失败。他们公司目前的做法是：产品经理借助 AI 输出需求文档、生成前端页面，开发人员拿到这些材料后，再交给 AI 去编写后续代码。结果到了即将上线的阶段，才发现 Bug 遍布各处，业务流程也根本走不通，开发人员被迫反复修改 AI 生成的代码，几乎要崩溃。听完他的讲述，我觉得这个案例非常有代表性。不少公司以为 AI 能写代码了，就可以缩减人手，直接把需求丢给 AI 处理。如果只是做一个演示页面，借助 Vibe Coding 快速验证一
AI新手实战体验
作为一名AI新手，一直好奇AI如何提升效率，便在工作间隙报名了共学营。白天忙于工作，晚上熬夜赶作业，亲手做了一个小程序雏形。之前忙自己的项目，这次正好借此机会探究小程序的构建流程。经过一周学习，我完成了一个项目。看图，利用不同AI一步步操作，作为新手竟做出了原型图，看着代码变成彩色测试页，我不敢置信。恍惚间，毕竟全凭想象瞎搞，现在回想既吓人又好笑，记录一下，虽不知未来，但那一刻的兴奋难以忘怀。 上海 , 4小时前 ,作为一名AI新手，一直好奇AI如何提升效率，便在工作间隙报名了共学营。白天忙于工作，晚上熬
AI颠覆性突破：Claude Mythos全面超越Opus 4.6，重塑全球职场格局
SWE-bench Verified（真实修 bug）Mythos以93.9%对80.8%领先Opus。这表明，过往需资深开发者耗费数日才能定位的开源项目缺陷，Mythos现已能近乎 flawless 地攻克，成功率直追人类顶尖高手。SWE-bench Pro（高难度多文件任务）77.8%比53.4%，优势扩大逾24个点。昔日AI仅能应付单文档、简易逻辑，而今Mythos已可解析庞大工程体系、实现多文档协同、应对无既定解法的棘手项目。多模态代码（看图修 bug）59.0%对27.1%。Opus基本无力应对