最近重新思考了一下 AI 对独立开发者的影响。 我之前有一个很强的焦虑：现在 vibe coding 门槛越来越低，很多人都能很快做出一个网站或者 MVP 。那对独立开发者的冲击是什么？ 目前我的阶段性结论是：会写代码、会用 AI 、能快速上线，这些能力正在变成基础能力。真正更有价值的地方，可能是能不能把 AI 组织成一套稳定的商业化工作流。 购买 token 即购买智力，但我们仍然需要有目标管理、任务拆解、上下文管理和结果验收能力。 感觉很像在带人 如果目标不清楚，AI 会产出很多看似有用但无法落地的内容。 如果上下文不完整，AI 每次都只能做局部判断。 如果没有验收标准，人很容易被“看起来不错”的结果骗过去。 如果没有复盘机制，每次项目都会重新从零开始。 所以我现在想搭一套自己的独立开发工作流，我觉得这可能是未来独立开发者很重要的一种能力。 不只是会让 AI 完成任务，而是能把 AI 编排进一个持续产生产品、流量和收入的系统里。 现在很多人在讨论 AI 会不会让产品开发变得更卷，我觉得答案大概率是会的。代码产出会更便宜，MVP 会更多，很多简单工具站会越来越容易被复制。 但这也意味着，真正的竞争会往前后两端移动。 前端是需求判断和机会发现。 后端是分发、转化、运营和复盘。 中间的开发执行会被 AI 极大压缩。 所以对独立开发者来说，接下来可能最值得训练的是： 如何更快判断需求。 如何更快拿到第一批流量。 如何更快验证转化。 如何更快沉淀可复用资产。 如何让每一个项目都变成下一个项目的燃料。 这是我最近的一点思考，也欢迎大家聊聊： 你们现在用 AI 做产品时，是怎么组织成比较固定的工作流？
最近重新思考了一下 AI 对独立开发者的影响。 我之前有一个很强的焦虑：现在 vibe coding 门槛越来越低，很多人都能很快做出一个网站或者 MVP 。那对独立开发者的冲击是什么？ 目前我的阶段性结论是：会写代码、会用 AI 、能快速上线，这些能力正在变成基础能力。真正更有价值的地方，可能是能不能把 AI 组织成一套稳定的商业化工作流。 购买 token 即购买智力，但我们仍然需要有目标管理、任务拆解、上下文管理和结果验收能力。 感觉很像在带人 如果目标不清楚，AI 会产出很多看似有用但无法落地的内容。 如果上下文不完整，AI 每次都只能做局部判断。 如果没有验收标准，人很容易被“看起来不错”的结果骗过去。 如果没有复盘机制，每次项目都会重新从零开始。 所以我现在想搭一套自己的独立开发工作流，我觉得这可能是未来独立开发者很重要的一种能力。 不只是会让 AI 完成任务，而是能把 AI 编排进一个持续产生产品、流量和收入的系统里。 现在很多人在讨论 AI 会不会让产品开发变得更卷，我觉得答案大概率是会的。代码产出会更便宜，MVP 会更多，很多简单工具站会越来越容易被复制。 但这也意味着，真正的竞争会往前后两端移动。 前端是需求判断和机会发现。 后端是分发、转化、运营和复盘。 中间的开发执行会被 AI 极大压缩。 所以对独立开发者来说，接下来可能最值得训练的是： 如何更快判断需求。 如何更快拿到第一批流量。 如何更快验证转化。 如何更快沉淀可复用资产。 如何让每一个项目都变成下一个项目的燃料。 这是我最近的一点思考，也欢迎大家聊聊： 你们现在用 AI 做产品时，是怎么组织成比较固定的工作流？
要能支持 API 调用的，根据设定的角色稳定产出图片，求推荐。
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IT之家 6 月 5 日消息，据大厂青年公众号今日消息，腾讯已在内部宣布调整 AI Token 额度。核心的变化是 全员统一额度改为按工作任务动态调配 。 通知明确表示，总投入只增不减，对能用 AI 带来显著提效和价值产出的同学，保障 Token 额度， 不搞 Token 消耗量排名 ，不贩卖焦虑。 消息称一位腾讯员工跑出来的代码量是其他人的 3 倍，但管理机制升级后，他反馈自己未受任何影响，反而老板主动给他增加了配额。 据IT之家此前报道，在 6 月 5 日的腾讯云 AI 产业应用大会上，腾讯高级执行副总裁汤道生在与腾讯首席 AI 科学家姚顺雨的对话中表示， 今年腾讯大部分代码都是由 AI 生成 ，腾讯的工程师可能会花更多的时间去做架构设计等，他们把写代码的工作都交给 AI 了，定期指导、修正 AI 写的东西。
最近用Hermes做了一个内容生产引擎 但是总觉得他产出不够 不够主动 然后我给他定了一个OKR 在每次任务完成后读一下 生产效率直接起飞 最后我们商定的OKR是 块引用 O1：每日推进一个系列内容资产 目标：每天推进一个完整系列，不做零散文章生产。 KR 指标 KR1 每个自然日完成 1 个系列动作，月度累计 25-30 个 KR2 每个有效系列不少于 10 篇 article slots KR3 月底形成 10-12 个新增系列，8-10 个优化系列 KR4 累计产出 180-220 篇系列文章标题 / 大纲 / 草稿，其中至少 30 篇达到 review-ready KR5 每个系列必须有状态：seeded / drafted / review_ready / needs_evidence / needs_rewrite / paused / merged / killed / blocked 有效系列动作 新增系列必须包含： 系列入口文件； 不少于 10 篇 article slots； 初始 source/fuel 清单； 每篇的标题、核心论点、目标读者和适用边界。 优化系列必须对已有系列完成至少一项： 补证据； 重写或扩写； 结构升级； 状态升级； 合并、暂停或砍掉低价值系列； 质量 review 并形成下一步动作。 少于 10 篇结构的内容，不计入完成系列。 O2：建设内容燃料和检索系统 目标：让每个系列都能被来源、证据和索引支撑。 KR 指标 KR1 新增或整理 200+ 条 source notes / FuelAtom / claim candidates KR2 完成 5 个主题的 source index 或专题索引页更新 KR3 新增或修复 200+ 条内部链接 / topic 归档关系 KR4 建立 series-index.md，展示所有系列的状态、篇数、证据状态、下一步动作 KR5 整理 3 个可交给人类终审的专题包 O3：质量治理和 Agent 自我进化 目标：把 Agent 从“会生产内容”推进到“会持续改进写作能力、prompt/rubric 和内容生成工具链”。 KR 指标 KR1 Review / cleanup / rewrite 150 篇历史页面，并修复 50+ 个低价值链接、空壳页或错误状态标记 KR2 晨报、15:30 checkpoint、日报、周报成功率 >= 95%，失败必须记录 blocker、原因和下一步 KR3 至少优化 2 个写作技能 / prompt / rubric，例如科普写法、系列结构、review-ready 标准、医学安全检查 KR4 至少优化 2 个内容生成 Python 脚本或自动化工具，例如 series generator、source index builder、claim extractor、broken-link cleaner、stub triage、review-ready checker KR5 每次脚本或 prompt 改进必须有 before / after 样例或测试结果，并在月底输出 agent-evolution-report.md O3 优先级 O3 权重最高。KR3、KR4、KR5 是 O3 中最重要的部分。Agent 不能只做 cleanup 或写日报，必须每月实际提升： 写作技能； prompt / rubric； 内容生成脚本； 自动化检查工具； 可验证的 before / after 质量证据。 月底必须交付 文件 用途 ops/content-agent/monthly-report.md 月度产量、质量、风险和下月建议 ops/content-agent/series-index.md 所有系列的状态、篇数、证据状态、下一步动作 ops/content-agent/review-ready-queue.md 可进入人类 review 的内容队列 ops/content-agent/risk-and-evidence-gaps.md 风险、低置信度 claim、补证据清单 ops/content-agent/next-month-backlog.md 下月 backlog ops/content-agent/agent-evolution-report.md 写作技能、prompt/rubric、Python 脚本和自动化工具的进化证据 4 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
vc之后，代码行数肯定涨的飞快，但是项目进度明显比之前快了吗？领导对你的印象有变化吗？职级因此受益了吗？ 当然是和不会vc的同事比较才可能有优势 8 个帖子 - 4 位参与者 阅读完整话题
本帖使用社区开源推广，符合推广要求。我申明并遵循社区要求的以下内容： 我的帖子已经打上 开源推广 标签： 是 我的开源项目完整开源，无未开源部分： 是 我的开源项目已链接认可 LINUX DO 社区： 是 我帖子内的项目介绍，AI生成、润色内容部分已截图发出： 是 以上选择我承诺是永久有效的，接受社区和佬友监督： 是 以下为项目介绍正文内容，AI生成、润色内容已使用截图方式发出 亲爱的佬友们，上次蒸馏了倪海厦的中医课以后，很多佬友希望我开源蒸馏课程得方法，我整理出来啦，欢迎star，试用并提出宝贵得意见 以下为github链接 github.com GitHub - JuneYaooo/lineage-skill 通过在 GitHub 上创建帐户来为 JuneYaooo/lineage-skill 开发做出贡献。 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
有没有这种体验各种AI工具下载一大堆，但实际没什么产出，也没有搞到钱还搭进去不少 7 个帖子 - 7 位参与者 阅读完整话题
最近新出的 ai 算力概念币，显卡可以挖，实测 5090 每小时产出一个币，市场价一个币 1.3 刀，并且如果本地跑 gemma32b 的时候，既可以用 ai 也可以同时产出币 有无大佬讨论下这个币的前景，目前 5090 白天上班的时候挖了两天挖了 12 个币了
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最近新出的 ai 算力概念币，显卡可以挖，实测 5090 每小时产出一个币，市场价一个币 1.3 刀，并且如果本地跑 gemma32b 的时候，既可以用 ai 也可以同时产出币 有无大佬讨论下这个币的前景，目前 5090 白天上班的时候挖了两天挖了 12 个币了
阶段分：用户需求-研发需求-详细设计-编码-测试 在用户需求侧：有评审、细化需求 skill，产出 需求分析、场景分析等，由PM 负责。 在研发需求侧：有评审、细化分析skill ，由 SE 负责 在详细设计侧：根据 SE 产出来的 OR、DR 由具体研发产出 DS ，分的特别细，然后使用AI去开发。 整体是 spec + skill 双驱动，每个需求都是很多个文档关联起来的，需求的关联关系通过开始的输入到后面的逐项产出都能关联起来。 现在试用的组，好像反馈还不错。 真的感叹，领导真牛的。 同时还搞了 mcp 监控每个员工的对话产出，还有开发面板，拉取禅道任务、提交代码、统计AI代码辅助率之类的。 但我个人感觉越来越迷茫了。 19 个帖子 - 10 位参与者 阅读完整话题
以前代码行数,字数这些指标,虽然有争议,但也有一定道理,大概还是能反映产出的 即使是写垃圾代码垃圾报告,堆字数也要真埋头苦干的 但是现在生成更多产出没代价了,输出指标太容易 Hack 了,随随便便生成几十张 PPT 一堆图,但信息量为 0.真在一线的大家都在用 AI,是怎么做出来的,投入多少精力,传递多少信息一眼就能看出来. 我不想看你的产出,更多的输出不代表有生产力.一张图能讲明白的事情不要放两张图,才是提高生产力 https://blog.yqiao.me/2026/05/show-me-less-output.html
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我在使用claudecode的时候配置的是自己电脑里面cpa，里面是我自己的codex号池能用的号有十几个号，模型是gpt5.5，日本节点测速延迟90ms，但是让他产出一些程序的时候会思考很久，基本上我让他处理一个模块都会需要三分钟才能开始产出代码，想问问大佬们这种情况需要换什么，是不是网络下行速度越快，对应思考时间也会减少，想问问大佬们怎么解决 6 个帖子 - 4 位参与者 阅读完整话题
以前代码行数,字数这些指标,虽然有争议,但也有一定道理,大概还是能反映产出的 即使是写垃圾代码垃圾报告,堆字数也要真埋头苦干的 但是现在生成更多产出没代价了,输出指标太容易 Hack 了,随随便便生成几十张 PPT 一堆图,但信息量为 0.真在一线的大家都在用 AI,是怎么做出来的,投入多少精力,传递多少信息一眼就能看出来. 我不想看你的产出,更多的输出不代表有生产力.一张图能讲明白的事情不要放两张图,才是提高生产力 https://blog.yqiao.me/2026/05/show-me-less-output.html
以前代码行数,字数这些指标,虽然有争议,但也有一定道理,大概还是能反映产出的 即使是写垃圾代码垃圾报告,堆字数也要真埋头苦干的 但是现在生成更多产出没代价了,输出指标太容易 Hack 了,随随便便生成几十张 PPT 一堆图,但信息量为 0.真在一线的大家都在用 AI,是怎么做出来的,投入多少精力,传递多少信息一眼就能看出来. 我不想看你的产出,更多的输出不代表有生产力.一张图能讲明白的事情不要放两张图,才是提高生产力 https://blog.yqiao.me/2026/05/show-me-less-output.html