近期，公司成立了 AI Native 团队，由产品、运营、设计组成，试图完成从 Idea 到 Demo 的闭环，并要求全员拥抱 AI，尝试Vibecoding，如由产品经理直接出demo。这是一个非常具有前瞻性的探索，旨在打破传统的岗位壁垒。
但在亲身经历了一段时间的"全员 AI"后，作为产品经理，我发现当我们从"兴奋期"进入"深水区"时，一些深层次的问题开始浮现。这促使我开始思考：在现有的协作模式下，AI带来的究竟是全局的效率提升，还是局部的繁荣？AI的边界在哪里？
一、 "可交互"不等于"可交付"
设计同学需要完成一个AI界面设计工作，她半天画出设计稿，进入AI Demo部分。她先基于设计稿vibecoding出界面，再找到符合要求的动画组件库（多用开源的库）、在dify用自己的token搭一个对话工作流……如果是第一次搭建，边干边学，整体完成预计需要2天。演示效果很好，我都觉得可以直接上线了！然而……
在推行 AI 提效的过程中，我们容易陷入一个美好的期望：只要 PM 或设计师用 AI 生成了一个可交互的网页，就等于完成了开发的一半。
但在实际流转中，Demo与Product之间存在着巨大的工程鸿沟。 产品经理/设计师利用 AI 生成的代码，往往是基于"视觉逻辑"而非"工程逻辑"的（这个问题在会写代码的产品经理身上可能不会出现，但我还没成长完整😂），它可能没有适配公司的组件规范，缺乏必要的鉴权机制，甚至与现有的技术架构冲突。这就导致了一个尴尬的现象：研发同学拿到 Demo 后，可能不能直接复用，要再自己重写一遍。那这个demo好像在产研交付的链条上没有什么提效的作用？
当然这个demo也是有别的作用的，它可以很形象的展示一个产品交互和逻辑，让方案评估、设计评审、需求评审更为准确，少了一些脑补。就是在这个过程中，还需要注警惕"高保真陷阱"带来的预期错位。在非技术管理者（老板/业务方）眼中，如果你给出了一个交互流畅、UI 精美的 AI Demo，他们潜意识会觉得"这项目已经完成 80% 了"，但其实这后面还藏着复杂的工程需要处理，距离实际完成其实还剩"80%"。
更可怕的是，这种氛围催生了一种"表演型 AI"。 为了证明自己没有被时代抛弃，原本几句话能说清的需求，总想着用 AI 生成一个粗糙的网页；原本画个线框图就能沟通的逻辑，非要生成一个页面。在这我要反思一下，人的精力是有限的，作为产品经理，我也不能沉迷于"能跑通代码"的快感，从而忽略了本职——对市场敏锐的判断和对用户价值的定义。
核心问题，在产研的世界中，AI到底到底怎么有效提效？
二、 AI 的能力边界
为了回答"什么是有效的 AI 提效"，我觉得核心还是 AI 的能力边界。在实践中，AI 的表现呈现出极端的两面性，其核心变量在于"上下文"。
1. 高效区：独立的、解耦的任务 AI 非常擅长解决"孤岛式"的问题，比如研发的某一种效果是怎么实现，产品的某一个场景怎么考虑更全面，或者构建一个从 0 到 1 的全新页面。在这些场景下，因为不涉及复杂的历史包袱，AI 的准确率和效率极高。
2. 低效区：高度耦合的业务逻辑 一旦进入核心业务的迭代，如果背景很复杂，且你不能说清楚，就不要期望AI知道还能超前解答。但一个成熟的商业软件，其代码里往往由于历史原因，交织着复杂的业务逻辑、特殊的兼容处理。
- 为什么改这一行代码？可能关联着三年前的一个风控规则。
- 为什么产品文档很难用 AI 写？因为 90% 的需求是在"打补丁"，而不是画新图，0-1在真实工作中其实很少。所以，用AI写需求文档需要写出的背景知识可能比直接写需要的字数更多。
如果没有将海量的历史文档、代码库作为上下文投喂给 AI（且 AI 能精准理解），那么指望 AI 处理这种高度耦合的复杂需求，往往会得到一个看似合理但实际上行不通的方案。
三、先修路，再通车
这并不意味着我们要否定全员 AI 的方向，而是要调整发力的顺序。与其要求非技术人员去挑战复杂的编码工作，不如思考基础设施如何为 AI 做准备。
- 基建标准化-为AI搭建舞台： 降低上下文复杂度和提供确定性约束，把代码库改造成一个"AI 友好型环境"：通过原子化组件（让 AI 容易拼装）、标准化接口（让 AI 容易调用）、以及强制性 Lint/测试（给 AI 兜底）。
- 能力场景化-为人铺平道路： 全AI化的生产不可能一蹴而就，其中肯定会有一个「人在中间衔接」的阶段，那么就这个阶段而言，需要做的就是做能力的「AI改革」。
- 页面发布：相信每个公司都会有一些搭建页面的基建，服务于运营、设计等非研发同学完成页面的发布。以前是用里面的组件拼搭出页面，要什么-开发什么-用什么。有了vibecoding后，「能命令AI写出什么页面，就能直接发布什么页面」，这是基础升级。用了一段时间会发现，这样写的页面无法打通基础组件和数据，比如最基础的登录功能、埋点功能。高阶升级就变成了通用组件的抽象和嵌入，给出固定写法，使用的同学只需要在AI写的代码中加入需要的代码，能力也串联上了。
- 数据收集：如果要做舆论监控，以前的思路是提需给研发，做系统、做平台。现在，只需要写清楚需要监控的平台、关键词、频率，AI做执行。额外需要升级的就是外部数据与内部人员的通信，做个bot定时发送总结、特殊内容直接提醒。目前让我最惊艳的案例就是一个商业化产品经理直接写了个监控，可以看出有多少人在淘宝等平台通过非正规手段购买了公司商品，平台分布、销量、类别等清清楚楚，如果要开始进行「薅羊毛」，那可谓是有理有据了。
- 更多场景收集中～
AI 时代的提效，不应该仅仅是让每个人都变成"低配版程序员"，而应该是一场对协作流和基建的重构。