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LLM 押注在 Coding Agent 上是正确的

Sat, 04 Apr 2026 00:00:00 +0000

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"。

Tue, 31 Mar 2026 12:00:00 +0800

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。

Wed, 25 Feb 2026 00:00:00 +0000

最近我一直在思考一个问题：在 AI 时代，个人生产力的本质到底是什么？经过大半年高强度使用各类 AI 工具的实践，我得出了一个公式：

个人生产力 = 思考深度 × 资源调度广度

这不是一个数学公式，而是一个思维框架。它帮我重新理解了"人应该做什么"和"AI 应该做什么"这个根本问题。