AI 编程狂飙背后：代码库正悄然腐烂
上周，某创业公司 CTO 在 Hacker News 发布了一则直白帖文："我们每周收 1 万美元，专门清理 AI 生成的代码。"评论区瞬间沸腾——超 600 人跟帖，既有共鸣者，也有吐槽派，更不乏被戳中痛点的开发者。一位工程师留言称，其团队三个月前全面启用 Cursor 编写代码，"当时感觉效率至少提升三倍"，但如今代码库已沦落到"无人敢动"的境地。并非代码无法运行——它们确实能跑——但整体结构宛如用胶水拼凑的乐高城堡，看似完整，稍一触碰便分崩离析。这并非
盲目跟风 Agent？90% 的 AI 产品都在做无用功
近日，一位从事 SaaS 领域的朋友向我求助，称其团队耗时一个半月开发了一款 Agent 产品，旨在让用户通过自然语言直接操控后台，例如「帮我导出上季度华南区的销售报表」或「给上周新增客户群发优惠券」。产品上线当日，他难掩兴奋之情。然而两周后，他告诉我日活用户数仅为个位数。我随即查看了他的后台数据。该 Agent 理论上支持 23 种自然语言指令，但用户实际使用的仅有两种：导出报表和查询订单状态。而这两种需求，原本只需一个下拉菜单配合搜索框即可轻松解决。但他们却选择开发了一个 Agent。这不仅多耗费了五
AI实战：用反问砍掉5步落地，避免PM被过度设计忽悠
「PM与AI协作实战」第13章：常被忽视的第三大风险——AI给出的往往是“看起来很美却多余”的过度方案。基于亲身经历，总结了5个反模式和3条防御准则，助你识别那些看似完美实则无用的AI建议。目前关于AI协作的讨论，大多集中在两方面：方向一：教你如何驾驭AI。包括提示词编写、工具选择及工作流搭建。方向二：警示AI的错误风险。诸如幻觉、记忆缺失及数据造假等问题。这两个方向都很有价值。然而，还隐藏着一个更为隐蔽的风险——AI提供的方案，极有可能是“看似合理实则多余”的过度设计。其每一步逻辑都自洽，数据来源清晰，