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关于 AI 产品、测试与真实使用的长期记录。
这里不追求日更。我会记下一个产品判断如何形成、被什么证据改变，以及下一次可以复用的方法。
PAGE 10 / 本页首篇2026 年 9 月 12 日
外贸公司落地 AI，第一步可能是修网络而不是做 Agent
小型外贸企业的 AI 落地难点常常不在模型，而在网络、文件资产、权限和数据边界；真正的交付是让企业逐渐具备自己解决问题的能力。
阅读全文ALL NOTES / 全部文章06 NOTES
实时语音 Agent 的难点，不是会说话，而是知道什么时候别插嘴
GPT‑Live‑1 把全双工语音、后台推理和工具调用拆成可组合的产品能力；真正的交付重点，是把打断、延迟、上下文和升级人工一起写进运行契约。
AI Coding 培训的终点，不是会用工具而是形成团队方法
基金公司研发团队已经各自使用 AI Coding，真正的落地难题却是认知、工具、文档与角色没有形成共同方法。
工业 ERP 的 AI 价值，从“搜不到”追到“少买错”
工业物料语义检索的价值不在于让搜索更像电商，而在于减少重复录入、错误采购和库存浪费。
法律 AI 不该从聊天窗口开始，而要从案件工作台开始
诉讼案件不是一次问答，而是一个持续变化的项目；AI 要真正帮助律师，必须承载案件上下文、证据关系和可交付的专业结果。
本地生活 AI 文案不是模板生成，而是把经验拆成字段和流程
本地生活内容的难点不是让模型写得更快，而是让不同商户、门店和客群的业务经验进入可迭代的人机协作流程。