大约一年前，我写过一篇关于使用 AI 进行产品开发的文章。 现在有一点似乎需要更新，所以在这里补充记录。

在那篇文章里，我写到“在引入 AI 时，首先采用人与 AI 的混合模型非常有效”。 但是从最近 AI 的进化，尤其是编码领域的进化来看，这一点似乎需要重新审视。 随着 Claude Code、Gemini CLI、ROVO DEV 等工具出现，AI 已经能够直接写代码，代码生成能力也大幅提升。 尤其有效的用法大致如下：

1. 使用 4.1 等 non-reasoning mode 进行想法碰撞。
2. 使用 o3 等推理能力强的 AI，通过 Q&A 形式确定规格。
3. 在同一个上下文中，让 AI 生成把工作拆分后的提示词。
4. 将输出的规格和提示词保存为 Spec.md 之类的文档。
5. 基于文档，把拆分后的提示词交给编码智能体实现。

这个工作流参考了 Harper Reed’s Blog 中介绍的方法。

这种方法让 AI 专注于写代码，因此可以最大限度地发挥 AI 的代码生成能力。 进一步扩展这种方法论的话，它不仅适用于编码领域，也可能适用于企划书、剧本写作等其他领域。 这样看来，人与 AI 的混合模型未必总是最优解。

像 Future of Work with AI Agents 这样的研究也在推进，AI 智能体预计会以补充人类工作的形式继续进化。 这也会改变使用 AI 进行产品开发的方法。 尤其值得参考的是下面这张图。

很多讨论容易把 AI 擅长的事和人擅长的事分开考虑。 但是如果 AI 智能体会以补充人类工作的形式继续进化，那么 AI 与人的角色分工会变得更加灵活，也更加阶段化。 在这种情况下，假设这些可能性，对各类流程整体进行分级并重新审视，似乎会更有效率。