[第一帖] 1.6 万字 AI 实战复盘：关于 Context Engineering 和产物交付的推演

大家好，这是我在 V2EX 发的第一篇帖子。

潜水好久了，账号还丢了一回。

我是一名在一线工作的 AI 产品经理。过去一年，为了验证落地的可能性，我和团队做过不少 POC ，也走过不少弯路。

平时只看不发言，终于鼓起勇气发一篇。

这篇长文是我对过去一年工作的梳理，是基于业务一线的观察和复盘，不计划卖课或者推广。

希望能和大家一起讨论，甚至批评。

1. 用「版本控制」的思维做 AI 交付

现在的 AI 产品大多关注生成的惊艳程度，却忽视了修改成本。

如果 AI 生成的代码或文档不能像 Git 一样支持 diff 和 merge ，那它很难进入严肃的生产流。

我目前的推演是：2026 年，能让用户低成本改作业的产品，价值将远高于单纯写作业的产品。

DeepSeek 和 Manus 的路径差异值得深思。

当通用 Agent 在生产环境的成功率难以突破 90% 时，它的信誉成本极为昂贵。

未来的机会可能属于垂直领域的路由模式，而并不是全能的大模型。

云端模型受限于隐私和成本，很难真正懂用户。最近 DeepSeek 新论文对高质量小尺寸模型也非常友好。

我想，随着 3B-8B 小模型的成熟，下一阶段的核心竞争力在于端侧：如何在不上传数据的前提下，利用本地向量库构建用户的辅助记忆。

这解决的不仅是隐私问题，更是数据飞轮归属权的问题。

除了以上三点，文章里还有关于上下文工程和超级个体工具进化的详细推演。

这些观点不一定对，但都来自真实的业务推演。

如果有时间，欢迎大家阅读全文，期待在评论区和大家一起讨论。