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我把一個複雜的印度外包專案，整個交給 Claude 維護，結果超出我的預期
本來每月花 200 美元外包給印度工程師的複雜專案，我把它整個交給 Claude 維護。沒想到短短幾小時，它就開始逐一修掉那些得在瀏覽器來回測試的 Bug，成本還降到只剩 100 美元的訂閱方案。
我去當評審，發現大家都搞錯對手了
AI 把迭代的成本降到趨近於零，於是瓶頸從「能不能做」位移到「知不知道下一步要修什麼」。護城河不是迭代次數，是有方向的迭代——而方向，只有泡在現場的人才有。
用工程師的方法做 AI 影片:為什麼新手都死在最後一步,而真正的風險在第一步
多數人做 AI 影片失敗,不是因為模型不夠強,而是因為「人在錯的環節介入」。他們把 80% 的力氣花在最後一步,卻沒人在第一步把故事寫好。這篇分享我用工程師的方法,把 AI 影片產線拆成風險、從最高風險的地方開始一個一個卡死的整個邏輯。
你以為你會用 AI,其實你還在「單線程」
Boris 一個 loop 跑十幾個 Agent,我才發現自己還在「一次叫一個」。差距不是技術,是架構;不是 Prompt 能力,是組織思維。下一個值錢的能力,不是寫更好的 prompt,是設計更好的組織。