但随着更多高级模型推出及用户使用次数提升，我们对 AI 工具(比如 Open AI,Kimi,Claude)的使用愈发上手，知道如何调整提问让它给出更精确的答案----我们只需要耐心把细节告诉 AI ，剩下的只需要等待、审视、根据上一轮答复微调提问。此刻我们不再是一个 Task Runner,而转变成了 Project Owner 。在 AI 降世之前，开发者们可能会因为写出一个复杂、抽象函数代码而沾沾自喜、自我陶醉在技术实现的世界里。而实现只是服务于功能运行，把关注点转移到架构设计、功能实用性，远比实现本身有更大的价值体现。受益的不仅是团队，更是产品及用户。
AI 成为了我们的左膀右臂，意味着不必再为了数个类似业务重复劳作。既然如此，跳出劳动者这个定位，尝试从责任人的角度看待事物，那能做的事情就不只是实现层面。而是关乎整个项目起草，mvp 版本，需求迭代。这个过程则是产品间（或者独立开发）与自身、用户（甲方）商讨，及内部讨论大胆描述天马行空的想法，脑海里不断模拟、创造出期望的画面、思索细节，直到敲定了某一条分支，然后召集职能人员对齐理解，并着手开发。过程中的讨论、描述都是创造、设计的艺术体现，这使得我们对项目的理解层次得到升华。
最后，AI 工具的面向群体愈发广泛，多数行业在熟练运用后都可以减少开发时的成本。请尝试着成为 AI 工具的 leader ，具体实现交给他们就行，然后全身心投入在需求分析、方案评审、可行性评估上，思路正确远比着手干来得重要且有意思。Project Owner 何尝不是产品经理，既然是产品, 则关乎设计，而设计便是艺术。
但随着更多高级模型推出及用户使用次数提升，我们对 AI 工具(比如 Open AI,Kimi,Claude)的使用愈发上手，知道如何调整提问让它给出更精确的答案----我们只需要耐心把细节告诉 AI ，剩下的只需要等待、审视、根据上一轮答复微调提问。此刻我们不再是一个 Task Runner,而转变成了 Project Owner 。在 AI 降世之前，开发者们可能会因为写出一个复杂、抽象函数代码而沾沾自喜、自我陶醉在技术实现的世界里。而实现只是服务于功能运行，把关注点转移到架构设计、功能实用性，远比实现本身有更大的价值体现。受益的不仅是团队，更是产品及用户。
AI 成为了我们的左膀右臂，意味着不必再为了数个类似业务重复劳作。既然如此，跳出劳动者这个定位，尝试从责任人的角度看待事物，那能做的事情就不只是实现层面。而是关乎整个项目起草，mvp 版本，需求迭代。这个过程则是产品间（或者独立开发）与自身、用户（甲方）商讨，及内部讨论大胆描述天马行空的想法，脑海里不断模拟、创造出期望的画面、思索细节，直到敲定了某一条分支，然后召集职能人员对齐理解，并着手开发。过程中的讨论、描述都是创造、设计的艺术体现，这使得我们对项目的理解层次得到升华。
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