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- 怎么做 AI 产品
用户为什么不直接用原生的 ChatGPT、Claude Code，而要用你的产品？从收益验证、轻量实现到长期迭代与营销，讨论如何做一个有人用的 AI 产品。
11 min - K型增长的前夜
机器能够承担的脑力工作会越来越复杂，执行速度会提高，调用成本会下降。人花了许多年掌握的技能，可能在仍然有用的时候，就已经不再稀缺。
18 min - 用 1000 倍 Token，换 10 倍有效产出
与其再造一个编码 Agent，不如构建一个管理层，让现成执行器持续协作，以更多推理计算换回经过验证的交付和人的时间。
20 min - Agent 的优势，首先来自问题所处的环境
当目标可以明确表达、尝试可以低成本重来、结果可以独立验证，持续搜索才有机会转化为可靠的进展。从代码到芯片仿真，这比职业名称更能解释自治的边界。
10 min - 多 Agent 协作，应当建立在可拒绝的交接上
Goal-Driven 决定工作围绕什么持续，Zero-Trust 决定什么产物值得接收。角色更多、讨论更长，都不能代替独立验证。
9 min - 开放工程中，人的工作是不断确定目标
判断人的介入是否必要，先区分目标尚未形成、信息尚未取得与已有约束在执行中丢失。上下文工程可以减少后两类负担，却不能替组织自动形成承诺。
13 min - 形式化数学：允许探索失败，要求结论可验证
证明搜索与证明检查之间的差异，使数学成为长期 Agent 回路值得关注的方向。但形式正确、命题正确、结果新颖与研究价值，仍是四个不同问题。
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