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商业虎嗅·小头MUJI©··AI 生成
AI创业一年复盘：第一次Build的成就感，是创业最大的幻觉
作者以AI设计产品Seede的联合创始人身份，回顾一年创业经历，提出核心观点：AI把构建（Building）的速度拉得极快，但构建之后的所有问题——维护、治理、协作、数据、稳定性——非但没有消失，反而以债务形式更快地追上来。文章从Agent Engineering的实践、产品“活人感”、系统与SOP的区别、数据埋点与分销的坑等具体维度展开，论证“demo不等于产品”“SaaS不会消亡，但值得被AI重做一遍”等判断。适合正在或准备用AI工具创业的开发者、产品经理与团队管理者阅读，尤其能警醒被“快速Demo”与“工作效率幻觉”冲昏头脑的人。原文 ↗
核心观点
- ▍AI把“做出来”变快了，但它也把更多问题提前暴露出来：维护、review、权限、数据、文档、支付、稳定性、协作边界、用户验收。所有债都会更快地追上来，最初的Build成就感是创业最大的幻觉。
- ▍SaaS不会消亡，但都值得用AI native的方式重做一遍。未来最有价值的软件不一定是帮你生成更多东西的软件，而是帮你把生成出来的东西安全、稳定、长期地变成业务资产的软件。
- 01在Agent Engineering实践中，作者将执行拆分为四个模式：fast-exec（确定任务直接用tool call）、agent-loop（单任务循环）、coordinator（多指令并行）、ask-user（不确定步骤先对齐），核心是“把确定性的部分工程化，把不确定性的部分交给agent”。
- 02在SEO系统的搭建中，作者探索了三种方案并最终选型CMS（Sanity）而非vibe coding直接写网页或自研Markdown方案，因为只有CMS能让非技术同学持续维护内容并保持页面结构稳定。
- 03作者亲身经历：自研数据埋点Dashboard因自己某次查询把数据库搞崩；30多个微信群客服回复到头头皮发麻；分销系统在支付、税务、订阅兼容上反复踩坑。
- 04AI native组织面临四类新问题：非研发同学抱怨权限不够；AI代码可维护性低、难以成为组织资产；研发不喜欢review屎山代码；业务同学容易Vibe Coding后“拆东墙补西墙”导致团队陷入修bug循环。
- 05作者提出“程序员不会失业，但角色会从‘记者’（亲手写代码）变成‘编辑’（审阅、筛选、修改AI代码，对最终系统质量负责）”。
反方 / 局限
- — 作者承认自己对AI coding的潜力和agent loop的能力一开始想简单了，尤其是在无限画布产品中，agent的用户意图识别、上下文污染、工具链路走错等问题依然棘手。
- — 文章隐含的张力：作者一方面强调“人人都是builder”的协作模式，另一方面又指出当生产者变多、产出变快时，组织协作会迅速混乱，而单靠传统QA或FDE很难兜住所有问题，目前尚无完美解决方案。
- — 作者对“短期FDE、长期infra”的判断本身带有赌注性质——他强调自己很多判断可能半年后就会被推翻。
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