优化个人 AI 工作流：避免过度优化，拥抱实验性

brandon_galang · x · 2026-08-29

作者分享在 Vercel 内部 AI 工作流分享会上的观察：许多人陷入“重新发明轮子”的困境，难以找到真正有效的设置。作者建议，虽然容易陷入过度优化的陷阱，但这正是学习的过程。关键是要在安排中留出专门的实验时间，因为 AI 工作流是多维度的，今天的无效方案可能随着模型或工具的小幅更新明天就变得极其有效。