我们总是希望一次性给AI写出完美指令，但这样做真的对吗？经过大量实践，我发现了一个有趣的现象：那些试图用复杂指令一步到位的人，往往错过了AI最有价值的创造性输出。相反，从宽泛主题开始，让AI自由发挥后再逐步聚焦的方法，反而能产出更令人惊喜的结果。这套方法论我称之为”橘子树模型”——从播种到结果，从发散到收敛的完整流程。 你有没有发现，很多人在使用AI时都有一个共同的困惑：明明给了很详细的指令，为什么AI的回答总是差强人意？或者反过来，有时候随便问一句，AI却能给出让人眼前一亮的答案？ 这背后其实隐藏着一个关键问题：我们究竟应该如何与AI沟通？ 大多数人初接触AI时，总想着要给出”…
原文：Building Production-Ready Agentic Systems: Lessons from Shopify Sidekick 作者：Andrew McNamara 本文改编自 Andrew McNamara、Ben Lafferty 和 Michael Garner 在 ICML 2025 上的演讲：构建生产就绪的智能体系统：…
与 AI 结对编程，就像是拥有了一位虽然才华横溢、但偶尔会“走神”的实习生。它能在一小时内帮你完成过去需要一周才能搞定的工作，但有时也会在你项目的核心代码里悄悄埋下一个“惊喜”。 那么，如何才能驾驭好这位强大的编程伙伴呢？我们采访了多位利用 AI 编码的创始人，总结出了这套实用的“AI 协作编程指南”。 规划流程 好的开始是成功的一半。别指望“凭感觉编程” (Vibe Coding) 能带你走向成功。…
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