使用 AI 進行產品運送並不像大家所說的那麼簡單 我們的工程團隊每天都在使用 cursor、claude code 和 codex 發佈產品。在將 AI 整合到每個工作流程中幾個月後，這裡是誠實的分析： AI 真正擅長的部分： - 骨架 + 標準程式碼 - 重構 - 測試 - 文檔 AI 仍然無法觸及的部分： - 性能瓶頸的根本原因 - 複雜的共識行為 - 長尾狀態的增長與緩解 - 驗證者協調 - 生產事故的調試 沒有人談論的艱難部分：工作流程每週都在演變。工具分散。每個模型都有不同的優勢。今天有效的東西在兩週內就會過時。 我們目前的行動計劃：保持團隊精簡，給工程師更多的範疇，提高每個人的產出。claude .md 文件變得至關重要。代碼審查從 cursor 開始，然後升級到人類。 想聽聽其他創始人的經驗。