LLM 押注在 Coding Agent 上是正确的

当每个人都能写代码,IT 系统的瓶颈不再是技术,而是想象力

三个月前,我用 Claude Code 花了一个下午搭了一套完整的钉钉消息监控系统:自动抓取指定群的消息、按关键词分类、生成每日摘要、定时推送到我的私聊。整套流程从数据采集到定时任务,大约 500 行 TypeScript。

同样的事情,如果走公司正规 IT 流程——提需求、排期、开发、测试、上线——保守估计三个月,还不一定能排上。

这件事让我确信一个判断:LLM 厂商把重注押在 Coding Agent 上,是目前最正确的战略选择。 不是因为 Coding Agent 能替代程序员,而是因为它把"用代码解决问题"这件事的门槛,从"需要一个工程团队"降到了"需要一个能清楚描述问题的人"。

[Read More]

AI 原生的思考方式:不能被 Token 解决的问题,才配叫问题

上周,一个做 ToB SaaS 的朋友跟我吐槽:他花了两周让 AI 帮忙写了一套完整的 CRM 后端,代码质量不错,测试覆盖率也够。但上线三天就被叫停了——因为产品方向本身就是错的,客户根本不需要这个功能。

两周的 Token 消耗,毁于一个没被认真思考过的问题。

[Read More]