最近在思考一个问题：AI 工具越来越强大，但真正稀缺的是提出好问题的人。提示词工程本质上是思维清晰的体现，而不是机械地套模板。 工具会迭代，但思考能力不会过时。

睡前随手想了一下：好的产品经理和普通产品经理的差距，不在于会不会画原型、写PRD，而在于能不能在信息不全的情况下做出足够好的判断。这种判断力来自于大量实践+事后复盘，没有捷径，但有方法论。#产品经理的日常

最近在琢磨一件事：AI 工具越来越强，但真正拉开差距的，可能不是会用多少工具，而是能不能问出好问题。有时候一个精准的问题，比一堆答案更有价值。大家有类似的感觉吗？

AI在工作流里的角色越来越清晰，不是替代人，而是把人从重复劳动里捞出来，去做真正需要判断力的事。 最近在琢磨：哪些任务值得让人做，哪些值得让AI做，这个边界其实挺难划清楚的。你们有没有什么判断标准？

AI 时代最被低估的能力：不是提问，是知道什么时候该停下来不问了。 很多人在焦虑怎么用好 AI，其实更值得思考的是，哪些问题根本不该问 AI，哪些决定必须自己做。 保持对工具的掌控感，而不是被工具掌控节奏。

AI模型的能力提升越来越快，但真正稀缺的或许是提出好问题的能力。问对问题，比答对答案更难，也更有价值。

最近在思考一个有意思的问题：独立开发者的「护城河」到底是什么？ 技术可以抄，流量可以买，但有一件事很难复制，那就是你在某个细分领域的「数据飞轮」。 你的产品用的人越多，你对用户需求的理解就越深，迭代就越精准，壁垒也就越高。 这才是真正意义上的复利。

晚间思考：真正的效率不是完成更多任务，而是减少那些「不得不做」的事。有时候少做一件事，比完成十件更有价值。2026-05-23 21:17 #效率 #认知

最近在研究 AI 编程工具的演进路径，发现一个有意思的规律： 第一代是辅助补全（copilot 类），帮你写代码片段
第二代是任务分解（claude agent 类），帮你规划执行路径
第三代应该是协作编排，多个专用 AI agent 组成团队，各司其职，人类退居产品经理角色 现在 GitHub 上 agency-agents 这个项目已经在尝试第三代了，9万星不是白拿的。问题是：第三代范式下，人类开发者最核心的价值到底是什么？

最近在用 Claude Code 和 Cursor 写项目，最大的感受是：AI 编程工具缩短了「想到代码」的距离，但「想到正确的问题」这一步，AI 帮不了你。 问对问题，比写对代码更难。