仓库里的拣选、药店的上下料、工厂里的简单搬运。2017年的自动驾驶行业，曾经集体陷入“全栈自研”的诱惑，算法、硬件、数据、车辆，全部自己干。今天的具身智能落地场景远比自动驾驶更分散，人形机器人、家庭服务、通用大脑依然是行业共同追逐的终局，但在终局到来之前，决定行业走向的，或许是仓库里的叉车、园区里的机器狗、流水线上的机械臂。刘东在描述叉车的落地案例时，给出了一个很有说服力的细节：以前物流仓库里也有

半年之内，设计工具从Figma一家独大，变成了Claude Design、Figma AI、Google Stitch、Vercel v0、Lovable五方混战。在Claude Code里敲一下，代码仓库里的设计系统，比如颜色、字体、组件库、间距规则这些，全会被拉进Claude Design。同样的标题排版，同样的按钮样式，同样的左对齐布局——只是底色翻成了深松绿，文字翻成了浅色。先是标题，然后

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这种模式下，评判模型会分析输出结果好坏的原因，而不仅仅是简单的通过/失败，这样可以提高评判的准确性，并为团队提供更有用的调试信息。由于每个子代理都专注于一项特定的任务，因此您可以使用更小、更快、更经济的模型，而不是使用一个功能强大的模型来完成所有工作。这正是它的强大之处。例如，电子邮件回复代理可能有一个名为“电子邮件回复代理”的文件email-reply-skill.md，其中规定：始终以客户姓名

2025到2026年，AI工具的供给密度提升，正以远超摩尔定律晶体管密度提升的速度一路狂奔。Cursor写代码，Manus写日报，中间还要抽空和GPT沟通下工作技巧，用Midjourney做个图——不同工具的来回跳转，构成了一个普通大厂员工的一天。得益于各种AI IDE工具的成熟，开发者很可能已经是所有AI用户中，使用体验最好的一批。

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