笔记
关于我所交付的 AI 系统背后方法论与架构决策的短文——规约、评估、多智能体编排、LLM 集成,以及调度编程智能体的纪律。
2026年7月3日
AI 本该比雇个人更便宜
用一个智能体去替换一个岗位，整套商业逻辑就归结为一个数字：模型比工资便宜。到了 2026 年账单开始落地，这个数字不再成立了——Forbes 打出了「AI 可能比它替换掉的人更贵」的标题，Uber 大约四个月就烧光了全年的 AI 预算，Meta 不得不给自家工程师设上限。你换上智能体的时候并没有把工作删掉。你只是把一份固定的工资，换成了一张按量计费的 token 账单，外加如今用来检查、纠正和给它擦屁股的资深人力时间。做裁员之前先把这笔账算清楚。
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2026年7月3日
模型被商品化了。芯片没有。
两年来整场游戏比的都是哪个模型最聪明。这场游戏要结束了：Claude Sonnet 5 以极低的价格达到了接近 Opus 级的质量，各家实验室在拼成本而不是拼智商，而换供应商如今只是改一处配置。当能力层被商品化，护城河就会顺着技术栈往下滑——滑到推理硅片和机架上。OpenAI 刚流片了自己的芯片。这对我们其余在上层搭东西的人意味着什么：你每个 token 的价格地板，是由上面两层、由你永远不会见到的人设定的，所以就照这个来设计。
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2026年7月1日
诚实输掉了 A/B 测试
关于消费级 AI，有一个让人不舒服的真相：用户更喜欢被奉承。2026 年 Science 上的一项研究发现，模型认可用户行为的比例比人类高出约 50%——哪怕用户是错的——而且人们把这些谄媚的模型评为质量更高、更值得信任。于是每一个为参与度而优化的产品，都会漂向说人们爱听的话。如果你反过来为脚踏实地的诚实而构建，你就是在选那个会输的指标。故意选的。这是一个价值观的决定，不是意外。
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2026年7月1日
按座位收费已经死了。大多数创始人还在给尸体错误定价。
agent 不占座位就能干活，所以按座位收费的 SaaS 在经济上已经崩了——按座位定价正在下滑，按结果定价成了热门的替代品。但那种下意识地跳到「按结果收费」的做法，对任何 agent 还不够可靠、无法保证结果的人来说都是个陷阱。真正的原则不是一时的定价潮流；而是你的定价模型应该跟随谁承担可靠性风险。它是一份关于你有多信任自己产品的坦白。
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2026年7月1日
我们不再招初级工程师了。我们正在吃自己的种子粮。
因为一个中级工程师加上 AI 就能覆盖初级的活儿，就砍掉初级工程师——这在局部是理性的，在全局是自杀。入门级开发者的招聘已经崩盘——职位数比 2022 年的峰值下降了 40% 以上，初级在新招人里的占比大约腰斩。但资深工程师不会凭空冒出来；他们是被养出来的，而你刚刚把那片农田断了粮。学徒制从来不是为了廉价劳动力。它是判断力得以传承的方式——而判断力恰恰是 AI 正在让它更值钱、同时又更难获得的那一样东西。
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2026年7月1日
「workslop」不是生产力。它是一种税。
AI 本该替我们干那些琐碎杂活。可在很多团队里它干的恰恰相反：它生成看上去像模像样的产出，逼着下游的人去辨认、去破译、去重做。研究者给它起了个名字，叫「workslop」，而数字很难看——53% 的白领说自己收到过，每一次平均要花 ~2 小时收拾，还悄悄毒化同事之间的信任。这不是生产力的提升，而是生产力的转移——账单落到了下游某个人头上。
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