AI 产品的定价模式，变得比以往的产品更复杂了，按量计费、按人头计费、按照结果付费，选择哪种付费策略，甚至已经影响到了产品的增长效果。 还有不同国家的税务、注册主体等出海公司的企业必须面临的问题。 专
Hi，早上好。 我是洛小山，和你聊聊 AI 应用的降本增效。
观猹社区里聚集着一群富有创意、动手能力又特别强的创造者。他们来自不同的行业和背景，却在这里形成了某种微妙的共识：认真做产品、诚实写评价、乐于分享想法。
“我曾经花了5个月，做了一款没人用的大模型。”去年4月，刘天强期待拿下美国一家快时尚零售公司的大单，为对方开发一款用AI生成产品上身图的B端产品。带着团队干了整整5个月，产品迭代的重要关头，刘天强没等来最后的签单通知，却等来了客户公司被并购、项目中止的消息。
我最近在小红书上持续分享 AI 设计相关内容，看着点赞、收藏、评论数不断上涨，感觉内容还是有价值的。但，回复评论，却成了我的负担。
“我明明有这么多想法，为什么就是动不起来？”直到那晚，我听到技术博主余一聊起 “AIasMe” 这个概念，那天我像往常样刷播客，听到了一期访谈节目，她在节目里聊到一个想法：“如果我能创造一个虚拟的自己，一个用AI驱动的自我分身，它能不能陪我一起整理内心的混乱、沉淀思绪？”。。那一瞬间，我几乎是立刻按下了暂停键。
构建有价值的AI Agent需审慎选择场景，避免滥用。应用前需评估任务复杂性、价值是否匹配成本、模型核心能力有无硬伤及出错风险容忍度。开发时坚持极简原则，聚焦环境、工具集、系统提示三大核心要素。优化调试的关键在于理解Agent有限上下文视角，模拟其受限决策状态。
作为一名有着8年全栈开发经验的技术人员，我最近接手了一个具有挑战性的项目：为某中型服装电商平台开发一套智能商品推荐系统。该系统需要在2个月内完成，包含以下核心功能：
自从 Claude code 上线 sub-agents 后，我一直对其抱很大的期待，每次做 case 都会搭建一支“AI coding 梦之队”。想象中，它们会在主 agent的协调下火力全开， 完成我超级复杂的需求。
在我前两天写过一篇AI自习室爆掉之后，很多粉丝在聊，有哪些好用的AI学习方法。
