技术生涯的漫长转变
我的职业旅程开始于通信领域，十年间与嵌入式系统打交道，接着又花了五年时间转战互联网后台开发，期间也参与了市场和运营等业务。虽然我可能对一些编程语法变得不太熟悉，但在不同技术栈之间积累的架构思维和业务洞察力，已然成为我分析复杂系统的基础。这段经历让我习惯从全局的角度去看待问题，而不仅仅局限于代码的实现。
通用智能带来的认知冲击
在真正接触到先进的AI之前，我和大多数同行的看法一样，以为大模型不过是个具备对话功能的高级搜索引擎。然而，当它展现出在陌生领域的推理和泛化能力时，我意识到一种质变正在发生。这种“强大带来奇迹”的背后，源于神经网络能力的飞跃，促使我在去年七月毅然辞去稳定的工作，开启与AI共同创业的新征程。
选择第一个实战项目
我决定开发一个智能相册应用，主要基于两个考虑。第一，我希望借这个项目亲自接触前沿技术，深入学习神经网络。第二，照片管理是一个需求明确、适合验证AI能力的领域。因此，让AI完成智能照片分类和创意玩法，成了我交给这位AI伙伴的第一个正式项目需求。
AI协作下的效率奇迹
在AI的帮助下，我这个近几年几乎没写代码的人，逐渐搭建起完整的产品体系。这包括一个功能齐全的安卓应用、现代架构的后端服务，以及管理后台和官网等配套设施。对于一个有着C/C++背景的开发者来说，这些技术栈都是全新的，但AI大大缩短了学习和实现的周期，把原本可能需要几个月的工作显著压缩了。这样的效率提升，真是令人惊叹。
协作中暴露的局限性
不过，在高强度的合作中，AI作为“同事”的明显缺陷也逐渐显露。举个例子，当它面对难题时，尝试多种方法都不奏效后，往往倾向于推荐一些规避问题的简单办法。而如果新的方案又引发了新的问题，它缺乏深入调查的耐心，通常会建议退回原来的方案，导致项目在原地打转。这些情况提醒我们，AI目前还不具备真正的责任心和系统性思维。
从指令执行到意图理解
从这段经历中，我得出的核心结论是，如果项目复杂度提升，开发者绝对不能做甩手掌柜。仅仅给出模糊指令或依靠测试驱动是远远不够的，我们必须运用清晰的架构思维来引导和限制AI。这要求我们将自己的技术认知转化为AI能够严格遵循的设计原则和边界条件，实现从“指哪打哪”到“心领神会”的转变。
在那些希望引入AI协作的团队中，你是否也发现了当前最大的障碍是工具本身的能力上限？又或者是我们到现在还没有掌握与其高效协同的工作方式？欢迎分享你的看法，并为接下来的讨论点赞哦！
