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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 08 / 本页首篇2026 年 9 月 16 日
Agent 接入 CRM 之后，真正的产品是可审批的写回
Anthropic 将 Salesforce 的账户、商机和管道带进 Claude，但关键不在多一个聊天入口，而在权限继承、动作预览和审批后写回形成了一个可控的 CRM Agent 闭环。
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Agent 加速写代码之后，CI 成了新的产品瓶颈
Anthropic 的 CI 复盘显示，代码生成加速后，测试选择服务才是新的交付约束；产品团队要把测试影响分析做成可观测、无状态、能横向扩展的基础设施。
AI 产品扩张到十亿用户，平台先要限制自由度
OpenAI 的 Habitat 把在线存储从 Python 客户端库演进成受约束的平台服务，说明 AI 产品到了大规模阶段，稳定性来自可预测的边界，而不只是继续堆机器。
建筑消防施工图 AI，不是替设计师画完而是让规则先跑一遍
消防施工图生成的价值在于让 AI 处理图纸理解、规则匹配和重复布置，设计人员保留最终审核、参数调整和专业责任。
汽车供应链 ERP 有数据还看不清，AI 做的是数据关系处理
经营透明不是再建一套 ERP，而是把订单、生产、采购、库存、发货和回款串成老板能理解的业务视角，并让异常主动出现。
生物科技公司的 AI 转型，第一步是补 CRM 而不是直接上大模型
销售 AI 的前置工作是统一客户、订单和绩效数据，再让 BI 和 AI 进入经营分析、培训和招聘，而不是把散乱数据直接交给模型。