AI编程的核心价值：不是取代开发者，而是让试错零成本
一位资深架构师的两小时实践：从撰写产品需求文档到分解近百项任务，AI包揽了编码工作。但最令我震撼的并非"速度"，而是"随意修改的自由"。先分享一段真实经历。我本职是架构师，拥有十余年编程经验，此前从未尝试过AI编程。最近出于好奇，我体验了Trae工具，打算开发一套正式的企业级业务管理系统。功能需求相当丰富：用户认证、操作日志、系统配置，以及核心功能——批量AI处理文档、信息提取入库、自定义AI角色实现不同职能分工。按常规开发估算，这类项目从零搭建至少需要三天时间。实际结果呢？仅用两小时。我并非让AI盲目作
AI搜公司信息模糊，症结究竟在何处？
前几日遇到一个典型情况。业务员打算向合作伙伴发送企业资料，随手用AI查询："这家公司主营业务是什么？" 界面显示："一家致力于企业数字化升级的服务商。"虽然出现了公司名称，但依旧不清楚具体业务。业务员接着问"主要面向哪些客户？"，回复变得含糊："适用于有数字化诉求、希望提高效率的企业。" 继续追问"是否有相关案例？"，答复已偏离主题。当时最大的困扰，并非完全未被提及，而是信息模糊，后续仍需大量人工补充说明。业务员将截图发至工作群，运营同事的回应很实在："是不是资料不足？本周是否需要再增加一些文章？"这番话