夜雨聆风大家好
我是三丫头
今日聊聊“业务自建工具”的一点经历
20分钟搓一个“资产达标计算器”
事情这样的
我们要做一个“资产达标计算器”
既要相对准确
关键还要实时
先说结论
我的“Ai管家”
20分钟就做到了以下效果
其实我在前司也
主办过“计算器”开发
那个时候
需求至少要1天
开发要至少一周
上线后业务老师对交互提出新要求
还得再改一周
3段自然语言实现从“0到1”
这次我连公式都没写出来
第一个回合的“提示词”
“请你做一个...日期默认为当前日期
我输入...即可计算出...达到10万需要....”
第二个回合的“提示词”
“请增加50万，500万档次”
第三个回合“提示词”
“请把计算过程展示在每一个达标计算结果下面”
“切片”处理的好处
让你的agent先理解大的框架
然后再慢慢做细节的处理
一来减少“过于艺术”的产出
二来减少token的消耗
科技人的天至少塌一半了
拿到Ai给的结果的时候
“惊讶”也会慢慢变成“司空见惯”
而我和伙伴思考的是
当懂业务的人
掌握了技术
那些只掌握技术的人
怎么办?
上上篇文章分享过
思考会被稀释
但这个大前提是
在大体制内
业务和技术是分工合作的
但这次不一样了
业务可以不借科技人员的手
就能实现自己的想法
当思考和做
都是同一个人的事情的时候
底层逻辑就不一样了
越清楚自己要什么的业务人员
不再需要花时间去
让另一个脑子🧠
明白自己想要什么
她只需要学会
和agent交互的那套“语言”
就可以“雌雄双体”了
以前科技还能通过做项目
去“窥见业务逻辑”
现在这条路
被逐步渐焊死
我能想得到的
唯一的出路就是
去跟人打交道
锻炼自己理解和表达
去理解那些Ai还无法理解的
现实世界的非理性
但又真实的逻辑
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这套与人打交道的书
值得一翻再翻
感谢您抽出
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阅读本文，我们下期再聊
