夜雨聆风深夜23点多，窗外很静，我还在死磕AI漫剧的制作流程。
敲下这些文字的时候，其实心里挺感慨的。作为一个在技术圈摸爬滚打多年的“中登”，看着这几年行业的起起伏伏，总有种恍如隔世的感觉。
回想2019年，经济开始下行，紧接着就是三年的疫情，加上贸易战的雪上加霜，资本迅速收缩。那时候，影视行业几乎归零，一片惨淡。人们被迫居家办公，吃饭全靠外卖，直到直播站上风口，消费习惯彻底向线上迁移。线下商场倒闭，店铺关门，恍惚间，似乎只有楼下的面馆还能长久地开下去。
如今7年过去，经济形态在潜移默化中完成了一次被迫的演化。连我们的娱乐方式，也从电影院的大银幕，迁移到了床上刷漫剧的小屏幕。
时代抛来一张车票，我们只能紧握方向盘
写这篇推文，其实就是想记录一下当下的状态。在当前的经济环境和AI浪潮下，作为技术出身的项目管理者，我们别无选择，只能跟上时代的步伐一往无前。
这其实也是多数人的无奈吧——时代抛来一张车票，上车容易，下车难。既然上了车，就只能紧紧攥着，保持积极的心态，继续熬，继续拼。加油吧各位。
之前我花了不少精力调研企业级AI落地（比如Agent、知识库），前段时间又在死磕AI编程。而今天，我的身份切换成了“AI漫剧学徒”。
关于AI编程：摸清脾气，建立体系
正好前段时间项目架构碰到了性能瓶颈，加上之前累积的优化点，现有架构改动成本太大。我干脆把目光投向了开源社区，找了个开源框架，用体验不错的免费工具Trae，从原始需求开始，让它帮我重做了一个软件系统（目标是支撑1万+用户，加入人性化体验和AI辅助能力）。
目前MVP完成了60%，最大的感受是：做中型项目，千万别迷信“AI自主编程”。
你必须摸清AI的能力边界和“脾气”，建立一套属于自己的AI开发体系。这就像以前的技术开发框架，里面涉及文档、代码、Skill、MCP、外部Agent以及多Agent的协调。
总体来看，目前人和AI的时间花费大概在4:6。人更多是在做测试验证、检查AI的作业，以及总结结果。最头疼的是AI的“假动作”——它信誓旦旦地说完成了或者修复了Bug，其实根本没好，非得经过多轮对话才能彻底解决。
关于企业级落地：没有最好，只有最合适
上篇文章聊过，知识库方案我们做了开源+自研的POC验证。但技术永远只有最佳实践，没有绝对完美的方案，永远在迭代优化的路上。
现在AI发展这么快，结合客户的显性需求和潜在痛点，我们在做落地方案时，尽量保持平常心和进取心。真正兼顾客户的ROI，和客户并肩前行，实现共赢，这才是搭上AI这趟“和谐号”的正确姿势。
关于AI漫剧：能力边界的拓展
最后聊聊今晚正在学的漫剧。
拿到直播老师的提示词模板后，我发现AI生小说、剧本、视觉元素、分镜的门槛真的很低，做一个固定题材已经不在话下。当然，要做出真正能看的漫剧，后续还有很多步骤和细节要学。
希望后续能完整做出一部自己的作品，要是能赚点小钱，补贴一下家用，那就更完美了。
AI让不懂编程的人能做小应用，让不懂拍摄的人能了解制作流程并产出精美短剧。它实实在在地拓展了每个人的能力边界，改变了我们的工作与生活形态。
大胆畅想：2030年的AI大场景
我总觉得，目前的AI应用形态还处于“幼儿阶段”。不出3年，一定会发生革命级别的变化。
让我们大胆假设一下：未来的AI操作系统会是什么样？完全无人驾驶甚至AI原生汽车会普及吗？AI农民、AI员工、AI保姆会不会成为常态？
如果很荣幸你读到了这里，不如在评论区和我一起畅想下：2030年的AI大场景，会是个啥样？
咱们评论区见~
