北京
没人告诉我，当AI把写代码速度提升5倍，瓶颈会跑到别处。代码确实落地更快了，但现在产品经理成了循环里最慢的一环。QA测试成了最慢的一环。以前花一天确认的"这到底是不是我们想要的"，现在要花四天——因为你能迭代三次的时间，只够确认其中一次该做成什么样。
我在东京经营一家小型开发工作室，为几家公司做外包。每一家都想要超出人手配置的交付速度。大约十八个月前，我开始认真把AI编程当作扩展产能的方式。Claude API加上一个像样的agent运行器，理论上能让我们快很多。于是我在真实项目里用起来，几周后，体验呈现出一种我没想到的形态：agent本身很棒，但agent前后的链条成了问题。
我们最终围绕agent搭建了自己的开发框架。它带来的不是更快的代码，而是更紧的循环。结局是"一个产品、一个PM、一个工程师、端到端"，但沿途的意外才是真正的收获。
第一个月认真用Claude Code做客户项目时，我们在实现环节的流速提升了约3倍。这是真实的，跟前一季度类似工单对比过，而且持续稳定。同时上升的，还有交付错误内容的比例。不是"崩溃"那种错——agent写的代码能跑，看起来也干净，但实现的东西跟客户写工单时想的微妙地不同。有时我们合并、部署，下次同步才发现；有时客户立刻发现，返工对话吃掉两天，正好抵消刚省下的四天。
模式总是重复：一段式工单"用户应能在30秒内撤销删除"，交给agent，agent写出一个完全合理的实现，而这个完全合理的实现不是客户脑中的样子。人类也有这问题，但人类花一天写错，我们有一天去问"等等，从哪撤销？回收站还是原地？刷新页面后还在吗？级联删除怎么办？"在实现前抓住模糊点。agent只要二十分钟。澄清对话现在必须在实现后、对着具体产物进行，感觉高效，直到你意识到每个模糊工单都要扔掉一小时agent产出。
所以我做的第一个东西根本没碰agent。它是一个把粗糙的一段式请求……
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