实现之前，不要先否定AI的可能性
AI不只是生成文字或补code。从研究、设计、实现、测试到运营判断，都能扩大人可以处理的范围。一开始就认定它做不了重要工作，会在发现用法之前先关闭可能性。
但输出不等于价值
看似可信的说明、漂亮界面、能运行的demo只是起点，不是交付。用户能否达成目的？失败能否追踪？运营成本是否合理？回答这些问题后，AI输出才会变成服务价值。hype无法填补这段距离。
不要拆开构建、实现和交付
产品不会在idea或code完成时结束。要决定服务谁、做成可运行的形式、公开、测量反馈，再删除没有价值的部分。目标不是让人的判断与AI能力互相竞争，而是使用两者抵达现实中可用的服务。