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@zola_xynb 还是偷偷买SaaS服得了。

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我在 OA 流程正式发起离职申请。
离职不用像核武器制作一样继续保密了。
部门负责人晋升了，也拉了一些高职级的人加入，新的管理层级正在建立。
从 0 到 1 的拓荒期结束了。
我也算急流勇退。
交接很简单：Code first。
哪里不懂，就问 Cursor / Claude Code。

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@ixiaowenz 跟着Claude长了很多见识。比如他会明确告诉我，你这些花哨的提示词没用。

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@PMAndDog 一个立项流程两个月

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@lijigang skillGraph

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@YanyuRensheng 我在传统行业感觉改变老登们至少得3到5年。

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@zola_xynb 业务方产品多，量变引起质变

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跟业务侧一个产品经理对接需求。
对方用 Coze 生成网页原型，用AI 结合 Mermaid 画流程图。
没有任何"我不懂技术"的矫情。
AI部门的所谓AI 产品经理，
被业务 PM 卷死只是时间问题。

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@wangray 如何避免沦为驻场外包？

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AI应用侧确实可以靠规则、大模型泛化，兜一部分脏数据。
但治本还得靠主数据。
最离谱的是，一个“性别”字段都能有好几种写法：男、男性、M、male ……
AI可以补洞，但补不完企业几十年欠下的数据债。
听说主数据团队已经治理了高达个位数的字段。
再一看，主数据负责人状态：已离职。

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@shao__meng 薪资接不住

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@PMAndDog @RunningWin38268 可能是白嫖方案的。

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@jingwangtalk 同样的毛病再来一遍。

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现在AI圈都在聊FDE是企业落地的解药。
我司更早对接某大模型厂商，对方已派驻场团队支持。
结果核心人员离职率很高。
厂商希望快速出结果，而传统企业内部协作和准备工作严重滞后。
再强的工程师，也很难在这种节奏里长期坚持。
AI落地的种种问题不是换个高大上的FDE概念就能解决的。

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@kundocs 把人耗没了

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@9hills 采用连接器的概念，用连接器运行时解决鉴权

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@PMAndDog 我在制造业，一个数字员工项目预算100万还是各方博弈才勉强立项

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让供应商调整大模型额度像挤牙膏，但大模型版本迭代却越来越快。
落地AI助理时候把不同场景、不同用户等级绑定到大模型不同版本号：
普通业务场景下，大多数人根本分辨不出Claude 4.6到4.8的区别。
整体有效额度直接提升约三倍，用户感知几乎不变

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@PMAndDog 还没有FDE概念的时候我司对接过某大模型厂商，对方的驻场人员离职率很高

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@nobodychann 相比快速交付，那点质量也无关紧要。