标题的说明 标题有一点夸大, 其实应该是 2.9 亿 ARR, 四舍五入其实差不多, 当然了其实是两家公司的两家产品加起来的 ARR 😭 在前司主要负责公司的 AI/Agent 建设, 同时也比较深入的参与了业务的开发, 一些开发上的尤其是 人&人, 人&AI 的协作的痛点感知还是非常清晰的. 我相信我列出的问题肯定不止一个人遇到过: AI 写的代码没有沿用默认的技术框架/方案 需要在 Coding 前不断地输入/纠正 已经有的解决方案/函数/包库没有直接用, 又造了一堆轮子 明明纠正过很多次, 同样的错误在下一次又犯病 使用的 memory 没有版本化管理, 代码回滚/合并了, memory 没有更新 给了目标之后, 用了巨多时间巨多 context, 读取了 N 多文件, 问了 N 个问题, 然后在过了甜点 context 阈值的情况下开始工作, 写的乱七八糟 context floor 我曾经给很多人表达过一个观点: Agent 完成工作的好坏, 取决于 context 的丰富程度 这里有几个需要说明的地方:...