差不多 1 年没写了，这两年一直忙着创业，抽个空给大家聊聊，扯扯闲天。
我思来想去能写的东西其实很多，比如
- 一个前端老鸟是如何开始创业不归路的
- 搞技术的创业要注意哪些是
- 创业上班有啥不同
- 怎么融资，投资人都是什么路子
- 创业 2 年都踩过什么坑
- 如何找客户
- 如何做产品
- AI 来了改变了什么
不过我想了想，掘金毕竟是个开发者社区，还是先聊聊大家比较容易理解的技术侧的内容
首先是给个结论 传统软件开发基本要嘎了
别的公司不知道，但是我们确实做到了在没有产品，测试，UI，前端，后端传统分工的情况下，完全通过 AI Coding 开发产品，上线，拿钱，交付，增长，迭代。
就是如果你还纠结 AI 原生组织，去掉所有岗位分工角色，只用 AI Coding 到底能不能代替传统软件开发模式，能不能上生产，能不能做出真的产品，那么我直接告诉你
完全可以 前提是从 0 开始，丢掉所有的历史包袱，所以创业公司可以这么干。
下面的内容分享给那些用过，没用过，想用 AI Coding 组织或者同学们，这一篇我就只聊我的经验，后面有时间我再展开说。
AI Coding 里的上下文工程怎么做
如果你翻一些开发团队的公众号，可能会把上下文工程给你说的神乎其神，或者长篇大论，但是对我的理解，我从 AI 作为编码工具到 AI 成为我的同事这个漫长的过程中，我的体验是，上下文工程只解决一个问题。
就是解决 AI 在没有记忆的情况下如何获取最新的结果，比如你发送了个需求让 AI Coding，AI 能不能知道上一次的修改结果，能不能基于最新的代码去推理来满足你的需求。
那么要解决这个问题有几条路径
- 让 AI 读写查询搜索自己去组织上下文，目前主流 AI IDE 的做法，优点是自动化程度高，缺点是慢，费钱，而且准确性和需求的复杂度成反比，需求越复杂，性能越差
- 结合 RAG 做索引，早期 Cursor 类产品的主流做法，优点是便宜，理论上下文无限，现在用 google 的 api 成本大幅下降，缺点么就是基本没啥用，尤其是推理模型出来后，代码切片就跟盲人摸象差不多，反而增加了 AI 的推理难度，AI 还得想想你这切的支离破碎的代码到底想表达啥？因为大部分的项目都是业务项目，与其说里面是代码，不如说里面就是业务的一个 know how 的表达方式。代码的耦合性是很高的基本切开就玩完。
- 手工选择 + 自动注入，这是目前我们的做法，简单粗暴，直接将整个项目的代码序列化结构化变成一个 markdown 丢过去，然后允许工程师手工选择，优点就是准确性极佳，推理速度快，生成效果好，完全能满足生成要求，缺点么就是费钱，超级费钱，基本上密集开发周期内，单日消耗可以达到数百美金，还是在手工选择加持的情况下，完全不管的话大几千美金也打不住。
然后现在各家 AI Coding 产品其实做的上下文工程就是围绕怎么把所有想让 AI 知道的的东西变成文本丢进去，难点在于很多内容很难文本化，并且丢一次是不够的，如何增量的丢，低成本的丢，快速的丢，都是技术，这方面的工程复杂度完全是一个全新的问题和领域
要做好上下文工程，产品和技术必须合二为一，不能分工，国内很多产品体验做的不好和我们长期的分工模式有关系，现在 AI 产品的设计，角色分工反而成了最大掣肘，从就业角度看，我觉得单独的产品和工程师以后都没啥活路，最好就是变成 产品工程师 AI 干活你主导设计
AI Coding 对传统软件开发方式的影响
先给结论，影响是颠覆性的革命性的，和过去我们经历的低代码/无代码那一波不一样，低代码无代码还是传统开发中针对业务场景的解决方案，是一个子集，人还是那些人，最后又加了一批脚本工程师。
但是 AI Coding 是掀桌子了，今天如果所有的公司是 AI 原生，AI Coding 的那么除了一批架构，转型快的还有活干，90% 的岗位都不存在了，没有任何独立的分工，垂直的工作给你，你想当螺丝钉，AI 比你更适合拧螺丝。
最大的影响是分工没了，AI 的知识结构和基于算力的特点，从资本效率上完全是碾压人类的，AI 欠缺的部分还需要人去补足，但是这个补他不需要一个团队，只需要一个人就够了，这意味着分工的消失。
基于 AI 的研发团队，结构是高度扁平，实现了我们最理想的模式，就是工程师流动的自由性，不像过去你的工作是被绑死在一个项目和代码上的。但是要做到这一点，就必须放手让 AI 去写代码。
必须是 100% 让 AI 写，任何混合式写法最后的结果就是，AI 和 人的能力都发挥不出来，今天还想着给团里的人配个 AI 提升效率的，我就直接告诉你们，短期有效，长期无效，还不如保持原来的传统模式，把 AI 就当成一次性工具，和低代码无代码一样解决一些业务场景的问题，AI 只是更智能而已，但是低代码/无代码解决不了的 AI 一样解决不了，不用指望大力出奇迹，人效飞上天，如果你们老板有这种想法，让他来找我，我免费给他上课，告诉他"别做梦！"。
总结下，影响是多方面的，一个是团队的分工，要想最大化收益，就是全干掉，变成一个工程师 + AI 的模式，其次是协同方式，必须数字化，平台化，依赖 IDE 你效率跑不起来。对 AI 来说，IDE的上下文很不完整，如果要自研一套基于 AI 的效率平台，最好的办法就是从 AI 出发为 AI 打造。
先写这些，1 年没写了，水两句让免得掘金把我给忘了😄