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。
存款60美元、欠债1.5万美元，82岁的Luis正在积极学习提示词策略，创办科技公司，他想用AI为自己的人生来一场漂亮的收官；年近80的Scalettar，教会了96岁丈夫使用AI编辑。AI为许多美国老年人打开了一个新世界，他们比许多年轻人更接受，也更会用AI。
在 AI 大模型席卷编程世界之前，很多开发者做 Side Project 靠的就是“死磕”：查文档、踩坑、调试，一个小游戏能折腾三个月。而如今，大模型不仅能写样例代码，还能帮你快速迁移业务逻辑、实现复杂规则。本文作者就用亲身经历对比了“没用大模型时花 3 个月 vs 用大模型只花 3 天”的真实差距。
别再迷信提示词魔法了，AI更像是需要“入职”的新同事。给足上下文，它就是你的专属思考伙伴。如果你正在寻求大家都在谈论的、AI许诺可带来的生产力提升，那就看看这篇指南吧。
我们决定用一位普通人的真实经历开启这个新公号——未来人类实验室。不是为了再讲一次“AI多么神奇”，而是把神话拆开，给你看好奇—上手—走弯路—复盘的全过程：它哪里真有用，哪里会让人抓狂，为什么“零代码”“一键生成”的口号常常把人带进沟里。
Vibe Coding（Claude code、Cursor、Lovable） 把原本8周的开发周期压缩成2天 现在，同样20倍的加速在营销圈上演—— Vibe Marketing： 一个人➕n 个AI Agent和自动化工作流，几小时就能把营销想法落地了，杠杆效应大到离谱。
现过去几个月，我把 Claude Code 当“外包程序员”用，爽是爽，但也踩了三大坑：容易跑偏、交付不稳定、成本不可控。直到我换了思路——别把它当单体 AI，而是按角色拆分、按流程固化、按能力外接、按体验提效。
还记得上周我刚给同事安利Bolt.new的时候，我们还在感叹：这玩意儿真的能干掉一大半前端。而现在，我得改口了： MiniMax Agent直接把整个“全栈开发”都干掉了。
