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刚才又和行业专家聊了一下。
我又发现一个问题：
很多人不想做简单工具，一上来就是宏大的目标，张口闭口都像要拯救世界。
明明身边就有一两个实实在在的痛点，却总觉得这些问题太小，不值得做。
非得搞出一整套体系，恨不得一个 AI Agent 就能解决整个行业的问题。
我就挺纳闷的。
连自己眼前的问题都解决不了，怎么就想着去拯救世界了？
最近跟几个行业专家聊 AI Agent，发现一个挺难受的问题。
很多行业专家已经开始用 AI 梳理自己的业务，甚至整理出了一套所谓的 Skills。
但当他把这些东西交给程序员的时候，程序员反而不知道怎么开发，也不知道该从哪下手。
这几天跟不同的人聊下来，我慢慢发现一个问题：
行业专家的经验都在脑子里，但这些经验并没有真正变成程序可以理解和执行的业务逻辑。
比如，一个专家说，他能通过 AI 判断一家店铺经营得好不好。
但问题来了：
判断一家店经营得好不好，到底需要哪些数据？
营业额、客流量、客单价、复购率、成本，这些数据之间是什么关系？什么情况下算好，什么情况下算差？
这些东西如果没有梳理清楚，光靠一个 Skill 或者几句提示词，AI 确实能给你一份看起来挺专业的分析，但这个分析到底靠不靠谱？
所以我现在越来越觉得，我们可能走进了一个误区。
不是把行业经验写成 Skill，就等于把行业能力交给了 AI。
真正要做行业 Agent，底下还是得有业务系统、数据结构、计算规则和可调用的工具。
AI 可以负责理解问题、调用工具、综合判断、生成方案，甚至推动整个流程执行。
但它不能凭空替代这些基础建设。
这也让我想到千问办公和客如云的合作思路。
客如云本身就有成熟的门店经营系统和业务数据，AI 在这些基础能力上做赋能，才更容易真正落地。
我不知道你们有没有遇到过类似的问题。
尤其是那些懂技术，又想跟行业专家一起用 AI 改造传统业务的人。
你们是怎么把专家脑子里的经验，真正变成可以开发、可以执行的东西的？
恭喜韭二老师 2 万粉！🎉
其实一直想找个机会，好好感谢一下韭二。
从最早的 Codex 换肤，到后来的 jev-chat，他都是手把手教我。
jev-chat 火了之后，我又开始折腾 X。怎么做内容、怎么玩 X，甚至怎么去认识和链接更多厉害的人，他都在帮我。
说实话，这些事他完全可以不管，但每次我有问题找他，他都愿意耐心地教我。
我在 X 上认识了不少朋友，但如果真要说谁是我做自媒体的老师，韭二绝对算一个。
师父都两万粉了，我这个当徒弟的多少有点给师父丢脸了 😂 😂
普通人在AI时代如何生存以及寻找自己的意义？
非技术背景、无大厂工作经历、祖传三代文科生
16个月前，我是中年僧人一身僧袍
16个月后的今天，推特2万粉丝，开源项目900star
千问眼镜黑客松获奖者
阶跃星辰手机内测用户
Spacex bot ambassador
组织过三场100人以上的大型活动
这一路走过，太辛苦，感谢太多人
感谢我的编程老师@yihui_indie @iamzhihui
再感谢@servasyy_ai 网络情缘一线牵
我对agent harness的理解完全来自黄佬
感谢@ElliotChen和@dinah_zhang 接纳我到开源社区，得以认识到非常多的开发者，让我快速成长
感谢@tualatrix 图大在杭州良渚星期四的轻松氛围
最后还要感谢很多很多在线下见面不断鼓励支持我的朋友
@canghe @gkxspace @bbkirstry @TATALAB_AI
我的偶像@Jason_Young1231 @Saccc_c
每次我困顿时，两位偶像的人生路都让我再坚持一口气
nanobot 作者@xubinrencs
Evomap founder 张昊阳老师 CTO 范志东老师
@Ninggao88 高宁老师 @anorth_chen 北哥
以及@MaiYangAI 文哥和@Caiya_5
@jev_chat @cgnot996
感恩的人太多不胜枚举，如有疏漏，还请见谅
凡是过往，皆为序章
如果你好奇一个普通人如何在AI时代学习和成长
请关注我♥️ 谢谢
AI并不能凭空把直觉翻译成代码，它只能处理已经结构化的逻辑。
没有底层的业务系统和数据字典，再牛的 Agent 也只是个会聊天的算命先生。
最近跟几个行业专家聊 AI Agent，发现一个挺难受的问题。
很多行业专家已经开始用 AI 梳理自己的业务，甚至整理出了一套所谓的 Skills。
但当他把这些东西交给程序员的时候，程序员反而不知道怎么开发，也不知道该从哪下手。
这几天跟不同的人聊下来，我慢慢发现一个问题：
行业专家的经验都在脑子里，但这些经验并没有真正变成程序可以理解和执行的业务逻辑。
比如，一个专家说，他能通过 AI 判断一家店铺经营得好不好。
但问题来了：
判断一家店经营得好不好，到底需要哪些数据？
营业额、客流量、客单价、复购率、成本，这些数据之间是什么关系？什么情况下算好，什么情况下算差？
这些东西如果没有梳理清楚，光靠一个 Skill 或者几句提示词，AI 确实能给你一份看起来挺专业的分析，但这个分析到底靠不靠谱？
所以我现在越来越觉得，我们可能走进了一个误区。
不是把行业经验写成 Skill，就等于把行业能力交给了 AI。
真正要做行业 Agent，底下还是得有业务系统、数据结构、计算规则和可调用的工具。
AI 可以负责理解问题、调用工具、综合判断、生成方案，甚至推动整个流程执行。
但它不能凭空替代这些基础建设。
这也让我想到千问办公和客如云的合作思路。
客如云本身就有成熟的门店经营系统和业务数据，AI 在这些基础能力上做赋能，才更容易真正落地。
我不知道你们有没有遇到过类似的问题。
尤其是那些懂技术，又想跟行业专家一起用 AI 改造传统业务的人。
你们是怎么把专家脑子里的经验，真正变成可以开发、可以执行的东西的？
最近跟几个行业专家聊 AI Agent，发现一个挺难受的问题。
很多行业专家已经开始用 AI 梳理自己的业务，甚至整理出了一套所谓的 Skills。
但当他把这些东西交给程序员的时候，程序员反而不知道怎么开发，也不知道该从哪下手。
这几天跟不同的人聊下来，我慢慢发现一个问题：
行业专家的经验都在脑子里，但这些经验并没有真正变成程序可以理解和执行的业务逻辑。
比如，一个专家说，他能通过 AI 判断一家店铺经营得好不好。
但问题来了：
判断一家店经营得好不好，到底需要哪些数据？
营业额、客流量、客单价、复购率、成本，这些数据之间是什么关系？什么情况下算好，什么情况下算差？
这些东西如果没有梳理清楚，光靠一个 Skill 或者几句提示词，AI 确实能给你一份看起来挺专业的分析，但这个分析到底靠不靠谱？
所以我现在越来越觉得，我们可能走进了一个误区。
不是把行业经验写成 Skill，就等于把行业能力交给了 AI。
真正要做行业 Agent，底下还是得有业务系统、数据结构、计算规则和可调用的工具。
AI 可以负责理解问题、调用工具、综合判断、生成方案，甚至推动整个流程执行。
但它不能凭空替代这些基础建设。
这也让我想到千问办公和客如云的合作思路。
客如云本身就有成熟的门店经营系统和业务数据，AI 在这些基础能力上做赋能，才更容易真正落地。
我不知道你们有没有遇到过类似的问题。
尤其是那些懂技术，又想跟行业专家一起用 AI 改造传统业务的人。
你们是怎么把专家脑子里的经验，真正变成可以开发、可以执行的东西的？
