AI

此分类共 63 篇文章

我让我的 AI 策略 Agent 审计我们的落地页。结果是这样

我把自己的落地页喂给了 AI 策略 agent，并在 24 小时内重做上线——通过真正使用自己在卖的产品，把转化文案从“功能导向”改成了“结果导向”。

我在 75 天内做出了一个 9-agent 营销平台，它会从每次对话中持续学习——你只要把业务告诉一个 agent，9 个 agent 会一起变聪明。

我花了 24 小时排查：为什么我的 React 应用在 HTTPS 页面里仍然发 HTTP 请求——明明代码里已经在做转换。最终元凶让我震惊。

我在 4 周里构建了 3 个 AI 营销 agents 和多租户架构——这已经等于我之前那个花了 7 个月上线产品在一个月里完成的工作量。

我差点把一次关键 TTS 引擎替换直接靠“希望一切顺利”上线——直到我的 AI 助手指出风险，并帮我做出一套防事故的 feature flag 策略。

我追查了一个注册后延迟 3 分钟的问题，最后发现是“薛定谔用户”——由于写入与读取之间的数据库复制延迟，用户在同一时刻既存在又不存在。

当 AI 在我真正熟悉的领域里都能一本正经胡说八道时，我重构了整个工具流程——这是一个 4 步工作流，让你重新掌控输出质量。

我原以为 Cloud Run 迁移完美无缺，直到一个 AI 参数——temperature 设成 0.7 而不是 0——导致 30% API 调用首轮失败，每月浪费 $54 token 成本。

我从 AWS 迁移到 GCP，成本下降 92%、性能提升 10 倍——以下是我放下“最佳实践神话”，转向真正可用的务实架构后学到的事。

我做了一个 AI 播客生成器，让你在内容真正生成前就能先塑形——因为我已经受够了通勤时听 AI 给我念“维基百科”。

在测试 AI 模型约 5,000 小时后，我在 coding 场景里更偏向 Gemini 2.5 Pro，而不是 Claude 或 ChatGPT——这篇是它为何成为我默认工具的原因。

用 CrewAI 做 AI 播客约 10 天后，我最大的体会是：这个框架确实非常易上手，但高质量内容依然离不开真实的人类投入。