·AI
Agency 真正需要 AI 提供的，不是更多内容
我一直看到 AI 工具在向 agency 推销“内容产量”。但如果你真的管理过客户 关系，你就知道更难的问题其实是信任：隔离、权限、context，以及绝不能把一个 客户的思路泄露到另一个客户那里去。
#STRAŦUM
此标签共 8 篇文章
·AI
没有记忆的 AI，只是昂贵的聊天机器人
我做了 9 个 AI agents，但它们每次会话后都“失忆”，用户每周要浪费 20-45 分钟重复解释业务。这篇讲我如何让它们共享记忆。
·AI
营销团队本来就协作。现在 STRATUM 也做到了。
我在 alpha 阶段、用户不到 50 人时就上线了团队协作功能，因为我的客户早就在团队里协作了——只是用截图和复制粘贴这些低效替代方案，每年要多花 80+ 小时。
·AI
我的数据库“逻辑正确”，但也慢了 296 倍。
我发现我的 Postgres 数据库里有 89 个外键，但它们一个索引都没有——本该毫秒级的查询被拖到 843ms，差点毁掉我的 alpha 发布。
·AI
空白屏会摧毁信任。我有 31 个。
我在自己的 SaaS 里发现了 31 个空白屏问题——根因是我忘了多租户不只是数据访问，还包括 URL 上下文。下面是我如何在 Claude Code 帮助下一晚修完。
·AI
我在第 2 天做了多租户。第 67 天，我把它重做了
我曾以为给每张表加上 org_id 就是防弹级多租户。直到一次安全审计发现，代理公司在向 SME 表写数据——不是漏洞造成的，而是架构设计本身导致的。
·AI
我知道代理公司真正需要什么，所以我在第 2 天就做了多租户
在代理公司行业 20 年后，我知道多租户架构不能等，所以在只有一个可用 AI agent 的第 2 天，我把开发复杂度提升了 3 倍，以避免未来重写。
·AI
STRAŦUM：我用 75 天做出的 9-Agent 营销应用（单人开发，还病了 10 天）
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。