回到最初的那个问题：AI 的到来，程序员和产品经理的饭碗还好吗？答案是，对于那些愿意学习、拥抱变化的人来说，饭碗不仅还在，而且会变成一个盛着山珍海味的"金饭碗"；而对于那些固步自封、拒绝进化的人来说，他们的饭碗可能会被时代毫不留情地收走。AI 编程不是终结者，而是一个催化剂。它正在催化软件开发行业发生一场深刻的进化，将人类从重复性的智力劳动中解放出来，去从事更具创造性、战略性和人文关怀的工作。

在上下文工程层面，Skills 实现了上下文的分层加载，把文件系统变成了 AI 的"工作记忆"，提供了动态的上下文预算管理机制，天然支持 Prompt Caching 优化。在知识管理层面，Skills 标准化了 AI 能力的封装格式，统一了"知识"和"工具"的访问方式，让专业知识可以打包、共享、复用，降低了团队协作的沟通成本。

这两天刷到 DeepSeek 又发新模型的消息，我第一反应是：又是什么 V4、V5 的版本升级吧。点进去一看，发现完全不是那么回事——这次他们搞出来的东西叫 DeepSeek-OCR，听起来像是个文字识别工具，但看完论文之后我才意识到，这玩意儿解决的问题比我想的要根本得多。

昨天晚上我打开电脑，想查一下去巴黎旅行的攻略。按照惯例，我打开 Chrome，开了大概二十多个标签页——酒店比价网站、美食博主推荐、地铁路线图、天气预报……然后就开始在这些标签页之间来回切换，复制粘贴信息到记事本里。看的我有点懵，这些信息散落在各处，我得自己把它们拼起来。如果浏览器能直接帮我整理这些信息，甚至主动告诉我"你昨天看的那家酒店附近有个不错的咖啡馆"，会是什么样？2025 年 10 月

我最近一直在琢磨一个问题。我用的 AI 助手,Claude 也好、ChatGPT 也罢,写代码、总结文章、头脑风暴,都做得挺好。但每当我想让它真正融入我的工作流,那种无力感就来了。比如说,我想让它帮我整理 Google Calendar 里的会议,根据散落在 Notion 各处的会议纪要,生成一份周报初稿。如果周报里提到了某个项目,再自动去 GitHub 上拉取最新的进展。办不到。它知道世界上几乎

月之暗面把它叫做"Thinking Agent"，核心理念是"模型即 Agent"。简单说，这个模型不只是回答问题，它会主动思考、调用工具、再思考、再调用工具，像人解决复杂问题一样一步步推进。最夸张的是，它能在一个任务里连续执行 200 到 300 步工具调用，中间不需要人插手。比如你让它规划一次伦敦看 Coldplay 演唱会的行程，它会自己搜索演出信息、查日历、订机票、找 Airbnb、预订餐

自从我的卡盒小程序功能稳定后，我就开始把整体的 UI 和交互继续打磨。之前因为时间原因想要先上线给大家看看反馈，所以有的地方妥协用了一些原生的 API，自己感觉还是差点意思，这几天下班后就开始继续优化，但是改造 UI ，重复和琐碎的事情太多了，于是我就想到这种事情交给 AI 做应该很不错，所以也开始用上了 cursor，不得不感叹 cursor 真强啊。实话说，就在这两三天，我干了之前自己做一周左

如果你读到这里，可能会有点纠结说：“我是不是要一下子把全店的图都重做一遍？” 说实话我并不建议这么干。那样的代价太大，而且很难客观评估到底是哪一步带来的收益。更好的办法是，从一两款你最熟悉、数据也最容易观察的产品开始，做一个小而清晰的实验。挑出一款目前转化率一般但流量还不错的商品，为它重新准备一套更用心的产品图：从首图开始，重新思考「买家第一眼需要被什么打动」；在详情图里，把多角度、细节和场景补齐

自从我的卡盒小程序功能稳定后，我就开始把整体的 UI 和交互继续打磨。之前因为时间原因想要先上线给大家看看反馈，所以有的地方妥协用了一些原生的 API，自己感觉还是差点意思，这几天下班后就开始继续优化，但是改造 UI ，重复和琐碎的事情太多了，于是我就想到这种事情交给 AI 做应该很不错，所以也开始用上了 cursor，不得不感叹 cursor 真强啊。实话说，就在这两三天，我干了之前自己做一周左

我最近一直在琢磨一个问题。我用的 AI 助手,Claude 也好、ChatGPT 也罢,写代码、总结文章、头脑风暴,都做得挺好。但每当我想让它真正融入我的工作流,那种无力感就来了。比如说,我想让它帮我整理 Google Calendar 里的会议,根据散落在 Notion 各处的会议纪要,生成一份周报初稿。如果周报里提到了某个项目,再自动去 GitHub 上拉取最新的进展。办不到。它知道世界上几乎