anthropic: 使用slack，认为slack不能跟上自己的需求，但是自己公司不一定能做好。
claude design: 只是内部很小的一个team去做，觉得做的不错，就发布了。
长期战略就是模型
当模型水平相对饱和后，市场可能就会拼产品形态
数据飞轮： 不一定是好事。长期来说，数据飞轮可能会固定产品形态，而智能水平提升后，产品形态会改变。如果过度依赖当前产品形态下的数据，反而会限制方向。
如果模型够强，模型公司可能会更倾向于自己发布产品，不一定会提供api，让别人构建应用。如果产品足够强，有可能会改变企业流程。如果一个ai员工比传统员工强10倍，那么企业的组织方式可能就变了。
agent可靠性：靠更强的模型来提升
！anthropic内部通过slack和agent聊天来进行工作，从slack指挥模型工作
p.s. 我觉得这个非常有意思，这里不仅仅是把agent接入想飞书一样的im工具，从而实现在移动端办公。更重要的是，如果团队在一个群里，用一个agent进行开发，同时这个agent的session管理非常好，那么团队之间的沟通成本会非常低，所有信息都可以之间通过群里的agent获得，不管是这个人做了什么，当前开发进度是什么，遇到了什么阻塞，信息之间传递的成本大大降低。有需求直接在slack上拉一个thread，不开会不对齐，直接在thread里面去讨论，整个thread就是一个完整的context。
我当时听到这种工作方式真的是非常兴奋，因为我一直在思考团队的context，公司的context要怎么管理。之前有很多类似知识图谱，wiki等架构我认为不会成为最优解。但是没有想过一个团队直接在飞书上用一个thread，虽然这可能和公司的context管理有差距，但就任务开发来说，是一个非常好用的策略。不需要文档，不需要prd，context就在thread里面。并且可以有一个大agent去吸收这些conetxt。
codex是chatgpt当前的p0
人类工程师写代码只写了几十年，所以代码的上限可能不是很高，做一做就到了八九成，再往后做的增益就很少了，那可能后面就没有明显的差异点
ai friendly 越来越重要
现在整体的移动端都像是一个遥控器，去遥控自己的电脑，可能不是一个最优的方式，不是终局的体验
内部使用lina进行项目管理（调研）
设计是一个可以被穷举的行业，它不是艺术，不是纯粹为了不一样而不一样。设计是为了让不了解我们产品的用户，不那么专业的用户，也能轻易上手使用。设计其实是有规则可循的，但产业有规则可循的时候，当ai足够强的时候，一定是可以被替代的。是可以通过排列组合做出我们认为非常惊艳的设计页面或者设计产品。
ai能极高提升下限，但是很难提升上限。
p.s. 按照我的理解，提高下限可能指的是很多简单的，重复性的，有规则的任务很好被ai完成。但是前沿的知识，如果ai都搞明白，那就不叫前沿了，当然不排除ai可能会自己尝试生成知识并训练自己，但我认为很难。现在infra相关的知识由于公开的非常少，导致ai很难去提高这个任务的上限，并且不能很好地自己解决问题，还是需要人去思考，去debug，去改进。
taste不仅仅是美观，审美，更多的是选择，判断。
短期内，transformer是唯一具备成熟可扩展性的架构
有一个人做了很多决策，让agent基于当时的上下文来做决策，发现整体而言，agent的决策和自己的决策一致性很高，这个比较interesting
agent未来的几个主要基建方向：agent infra / agent cli
agent infra可以理解为agent framework，sandbox等基础设施