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BAWSA 认为： 能把 AI 工作流与人类触感融合在一起的创作者，正在变得比整个团队还更有价值；他们带来了机构无法伪造的东西。
1. 这不是把工作交给 AI 去做。
2. 而是在你的想法与执行之间搭一座桥：你负责愿景、品味和方向；AI 帮你落地执行，而不需要一整个团队在你身后。
3. 你依然是大脑，AI 只是多出来的一双手。
4. 你只需要知道如何指挥和打磨：Claude 负责策略与内容，Figma 或
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从非程序员的角度，Ben Tossell 介绍了他是如何使用 AI 编程工具的：
1. 我不读代码本身，但我会非常认真地阅读智能体的输出。在这个过程中，我学到了大量关于代码如何运作、项目如何推进、哪里会失败、哪里会成功的知识。
2. 我只用 CLI。永远用终端，而不是 Web 界面；作为一个通用智能体，终端能力更强，而且我还能看到它是如何工作的。
3. 一开始我通常只是和模型聊几次，把我要做的事情的上下文喂给它；随后我会切换到
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Simon Willison 梳理了去年一年 AI 编程工具的发展：
1. 通过在多个环境中，用可自动验证的奖励来训练 LLM（例如数学/代码类谜题），模型会自发地产生在人类看来像是“推理”的策略——它们学会把问题拆解为中间计算步骤，也学会多种来回试探、逐步逼近答案的解题方法。
2. 后来发现，真正解锁推理能力的是“驱动工具”：当具备推理能力的模型可以使用工具时，它们就能规划多步骤任务、执行这些步骤，并对执行结果继续进行推理，从而动态调整计划，更好地达成目标。
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