在AI普及之前,价值链的每个环节都很重要。但"执行"是关键瓶颈,它需要大量专业技能和资源,是决定一个想法能否实现的核心。因此,价值集中体现在这个宽厚的"高地"上。
与 AI 协同,重塑创造力
自 Claude 3.5 发布以来,大模型已能稳定输出高质量、可执行的代码。这带火了 Vibe Coding 的概念:我们只需聚焦"意图",将繁琐的"实现"过程交给 AI。
浏览器即所得,提供最快的可视化反馈。
代码一次生成,通行桌面、移动端和平板。
单文件即可通过 CDN 或 Gemini Canvas 等平台分享。
通过 CDN 可直接引入海量开源库,快速实现复杂功能。
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实际演示
清晰地定义“为什么做”(Why)和“做什么”(What),给予 AI 在“如何实现”(How)上的自由。
BAD - 只说做什么,没说为什么
GOOD - 提供目标,AI 会据此优化
无需额外解释,上下文完整,让 AI 的理解成为必然。
BAD - 上下文不完整
GOOD - 提供完整上下文和数据结构
与其让 AI 凭空生成,不如给它一个"参照系",在对比中进行创造。这本质上是用你的品味去校准 AI 的审美。
BAD - 凭空生成
GOOD - 提供参照系
AI 的初版是“毛坯房”,你的反馈和评价则是“精装修”的过程。这体现了你对用户体验、业务流程和最终价值的理解。
BAD - 仅修正
GOOD - 注入品味与洞察
对话次数越多,模型出错的概率越大,越容易遗忘之前的细节。连续出错时需要及时止损。
BAD - 无限续接对话
GOOD - 及时重置上下文
先获取领域知识,再进行具体实现。让AI成为你的知识顾问。
BAD - 直接要求实现
GOOD - 先获取知识再实现
前AI时代:价值的"高地"
在AI普及之前,价值链的每个环节都很重要。但"执行"是关键瓶颈,它需要大量专业技能和资源,是决定一个想法能否实现的核心。因此,价值集中体现在这个宽厚的"高地"上。
编写具体代码的“实现”过程,其价值被 AI 大幅压缩。
定义“为什么做”和“做什么”的能力,决定了 AI 输出的起点。
你的审美、业务理解和对质量的判断力,成为最稀缺的资产。
意图架构师
品质鉴定官