TL;DR：
本评测深入解析了当前热门的十余款AI工具，包括_n8n_、Lindy.ai、Claude Code、Devin、_Code Rabbit_等，基于资深开发者_Ras Mic_的实测体验，客观评估了它们在自动化、代码生成、项目管理及商业变现中的实际价值。评测指出，部分工具如_Claude Code_和_Devin_对专业用户效能巨大但有门槛，而另一些工具如_MCP_则极大赋能了非技术背景用户，助力其实现商业创意。
n8n：自动化流程的“双刃剑”
_n8n_是一款强大的工作流自动化工具，能够连接数百个不同的应用程序，实现数据流转和任务自动化。
功能简介：核心功能与定位 n8n_的核心是可视化工作流构建，用户可以通过拖拽节点连接各种服务，例如_Google Drive、_Slack_等，以自动化重复性任务。它定位于帮助用户建立复杂的自动化流程，提升跨应用协作效率。
实测体验：功能验证与性能表现 根据_Ras Mic_的实测反馈，_n8n_在连接现代应用和执行自动化方面表现稳定。对于熟悉Zapier或有一定自动化概念的用户来说，其功能完整性较高。然而，对于不熟悉现代工具或自动化原理的“小白”用户，尽管其宣传门槛低，但实际操作中遇到问题时，缺乏技术背景将难以排查和解决。这意味着其易用性存在两极分化。性能上，作为集成平台，其效率取决于所连接服务的响应速度，但在处理复杂工作流时，其并发处理能力良好。
优势与局限：客观分析利弊
- 优势：
- 高度可定制： 提供丰富的集成节点，允许用户根据具体需求构建复杂、个性化的自动化流程。
- 效率提升： 能够显著减少重复性人工操作，提高工作效率。
- 对技术用户友好： 对于半技术或技术背景的用户，可通过其强大的功能实现深度定制和优化。
- 局限：
- 学习曲线： 对完全非技术背景的用户而言，理解其逻辑和排查问题存在较高门槛。
- 被高估的“无门槛”： 市场上可能存在对其“小白上手”能力的过度宣传，导致用户期望与实际体验不符。
- 开发者可替代性： 对资深开发者而言，其提供的自动化功能可通过直接编写代码或使用_ChatGPT_生成JSON配置替代，因此价值有限。
适用建议：目标用户与使用场景 _n8n_更适用于有一定技术理解力或自动化经验的产品经理、运营人员，以及需要集成和优化内部工作流的技术型组织。它不适合那些期望“零基础、一键跑通商业化”的纯小白用户。
| 评测维度 | 评分 | 说明 |
|---|---|---|
| 功能完整性 | 8.5 | 作为自动化平台，核心功能完整，集成范围广。 |
| 易用性 | 7.0 | 对技术用户友好，但对非技术用户学习成本高，问题排查困难。 |
| 准确性与可靠性 | 8.8 | 工作流执行准确，但依赖外部服务稳定性。 |
| 性能表现 | 8.5 | 响应速度快，处理效率高，支持复杂工作流。 |
| 适用场景 | 7.5 | 适合半技术或技术用户进行深度自动化，不适合完全非技术用户作为“电商创业”工具。 |
| 成本效益 | 8.0 | 能够节省大量重复劳动成本，但未提及具体定价模式，因此暂时持中立偏高评价。 |
Lindy.ai：营销自动化的灵感触发器
_Lindy.ai_是一款以营销为导向的AI工具，专注于自动化邮件外联等营销活动。
功能简介：核心功能与定位 Lindy.ai_的核心定位是作为营销_agent，通过提供大量可复用的模板，帮助用户快速启动和执行自动化营销活动，如自动邮件外联。
实测体验：功能验证与性能表现 实测显示，_Lindy.ai_的优势在于其模板库。这些模板不仅可以直接使用，更能激发用户在不同场景下的应用灵感。这大大降低了营销自动化的门槛，用户可以一键复制粘贴，快速部署。
优势与局限：客观分析利弊
- 优势：
- 模板丰富： 上百个模板覆盖多种营销用例，降低用户从零开始的难度。
- 灵感启发： 模板不仅是工具，更是创意的起点，帮助用户发现潜在的应用场景。
- 快速部署： “一键复制粘贴”的操作体验，提升了营销活动的部署速度。
- 局限：
- 营销属性过重： 可能存在一定程度的过度营销，需要用户甄别其真实效能。
- 通用性限制： 尽管模板丰富，但对于高度定制化的营销需求，可能仍需人工干预或结合其他工具。
适用建议：目标用户与使用场景 _Lindy.ai_非常适合营销人员、销售团队、内容创作者以及中小型企业，特别是那些希望通过自动化手段提升外联效率，但又缺乏复杂技术背景的用户。
| 评测维度 | 评分 | 说明 |
|---|---|---|
| 功能完整性 | 8.0 | 核心的营销自动化功能完善，模板丰富，但在深度定制方面可能有所欠缺。 |
| 易用性 | 9.0 | 界面直观，大量可复用模板极大降低学习成本和操作难度，适合非技术用户快速上手。 |
| 准确性与可靠性 | 8.2 | 模板生成的营销内容准确度较高，但实际营销效果仍受内容质量、目标受众等多种因素影响。 |
| 性能表现 | 8.0 | 响应速度快，部署效率高，能够支持大量自动化任务的并发执行。 |
| 适用场景 | 8.5 | 完美匹配营销、销售等需要快速外联和内容生成的场景，能够有效提升工作效率。 |
| 成本效益 | 8.0 | 未提及具体费用，但其提供的效率提升和模板价值，预计能带来良好投资回报。 |
Claude Code：代码代理的未来与高门槛
Claude Code_被誉为AI编码领域中最纯粹、最接近“Agentic Coding”理念的工具，其强大能力甚至让Anthropic团队自信地建议其他开发者直接集成其_Agent1。
功能简介：核心功能与定位 _Claude Code_的核心是构建“任务代理”，能够自主追踪任务、规划流程、执行操作、甚至自动编写测试代码。它超越了简单的代码生成，实现了更深层次的自动化和问题解决。近期发布的SDK进一步增强了其集成能力1。
实测体验：功能验证与性能表现 实测显示，Claude Code_在自动化编码流程、生成高质量代码和编写测试方面表现卓越。Ras Mic_甚至表示，如果只能选择一个AI工具且AI不再进步，他会选择_Claude Code。它能帮助开发者摆脱繁琐的测试编写工作，大幅提升开发效率。在性能方面，作为高级编码_Agent，其处理复杂任务的效率和准确性远超一般AI助手。然而，其启动和使用需要用户在_Cursor_或_Windsurf_等开发环境中操作终端，这对非技术用户构成了显著的门槛。尽管有强大功能，但也有报告指出其在特定复杂语言支持方面可能出现彻底失败的情况2。
优势与局限：客观分析利弊
- 优势：
- “Agentic Coding”典范： 具备自主规划、执行和测试能力，是目前最接近智能编码代理的工具。
- 提升开发效率： 尤其在自动化测试编写上，能显著减轻开发者负担。
- SDK生态： 提供SDK，允许其他AI平台直接集成其_Agent_，预示着更广泛的应用前景。
- 行业领导地位： 在AI编码领域已站稳脚跟，被寄予厚望。
- 局限：
- 高技术门槛： 依赖命令行和特定开发环境，对非技术用户极不友好，学习曲线陡峭。
- 仍有局限： 尽管强大，但在某些复杂或特定语言支持上，仍可能出现无法解决或彻底失败的情况，并非万能。
适用建议：目标用户与使用场景 _Claude Code_强烈推荐给专业开发者、独立开发者以及希望深入探索AI辅助编程潜力的技术爱好者。即使是非技术用户，如果能克服初始的技术门槛，学习如何使用此类工具，也将获得截然不同的编码体验。
| 评测维度 | 评分 | 说明 |
|---|---|---|
| 功能完整性 | 9.5 | 核心功能非常强大，具备自主规划和执行能力，SDK的推出进一步完善了生态。 |
| 易用性 | 6.5 | 对开发者来说是强大的工具，但对非技术用户而言，命令行操作和开发环境配置是高门槛。 |
| 准确性与可靠性 | 9.0 | 代码生成和测试编写的准确度高，但在极端复杂场景下仍有失败案例。 |
| 性能表现 | 9.2 | 处理复杂编码任务效率高，响应速度快，是目前AI编码领域性能的佼佼者。 |
| 适用场景 | 9.5 | 对于需要大规模代码生成、自动化测试、复杂问题解决的开发者，是不可或缺的生产力工具。 |
| 成本效益 | 8.5 | 虽然未明确费用，但其提供的效率提升和自动化能力，对于开发者而言具有极高的价值，能显著节省时间和人力成本。 |
Devin与Code Rabbit：实用的项目构建与代码审查助手
_Devin_和_Code Rabbit_被视为当前最接近“真正助理”的AI工具，专注于从零构建项目和代码审查。
功能简介：核心功能与定位
- Devin： 定位为从零构建项目的AI助理，特色功能包括_DeepWiki_（自动生成代码库文档）、可并行运行的任务_Session_，并与_Slack_、_Linear_等深度集成，能够读取产品需求文档并自动开发、提交PR。
- Code Rabbit： 专注于PR（Pull Request）审查，能在开发者提交代码时自动进行审查，指出问题并提供改进建议，甚至能生成可供其他AI Agent_使用的_prompt。
实测体验：功能验证与性能表现
- Devin：
- _DeepWiki_功能： 通过连接GitHub仓库，能自动生成详细、易懂的项目文档，包括架构原理、API调用流程和数据流图，对小型严肃项目团队价值巨大。
- 任务执行： 用户可开启_Session_，让_Devin_修复_bug_或添加新功能，其自动生成PR并详细说明修改的体验，极大提升了问题解决效率。
- 集成能力： 与_Linear_的深度集成允许产品经理直接通过文档驱动开发，实现了从需求到代码的无缝衔接。
- Code Rabbit：
- 在_PR_审查方面表现出色，能自动发现_bug_、提供改进建议。开发者_Code with Antonio_的真实案例表明，Code Rabbit_在90天内审查了77个_PR，发现66个问题，极大提升了代码质量和开发效率。
- 辅助修复： 能针对发现的问题生成包含上下文和代码片段的_prompt_，即使非技术用户也能理解，并用于驱动其他AI _Agent_解决问题。
优势与局限：客观分析利弊
- 优势：
- 高实用性： 在项目文档、Bug修复、新功能开发和代码质量保障方面提供了实际可用的解决方案。
- 协同高效： _Devin_与项目管理工具的集成，以及_Code Rabbit_的智能审查，显著提升团队协作效率。
- 赋能非技术人员： _Devin_让不写代码的产品经理也能通过清晰的需求文档实现功能；_Code Rabbit_生成的_prompt_也方便非技术用户理解代码问题。
- 定价友好： _Devin_的计费模式（一次性解锁+按用量计费）相对灵活和友好。
- 局限：
- 仍需人工审查： 尽管AI能生成PR，但最终合并前仍需人工审查，以确保逻辑合理性和安全性。
- 并非完全“零门槛”： 对非技术用户来说，尽管有降低门槛，但理解项目文档、审查AI生成内容仍需要一定学习和判断力。
适用建议：目标用户与使用场景 _Devin_和_Code Rabbit_是三四人小型开发团队、独立开发者、以及能够撰写清晰需求文档的产品经理的理想选择。它们能够大幅提升从概念到代码的转化效率，并保障代码质量，是当下最被低估的AI工具之一。
| 评测维度 | 评分 | 说明 |
|---|---|---|
| 功能完整性 | 9.2 | _Devin_在项目构建、文档生成和集成方面功能强大；_Code Rabbit_在PR审查方面表现卓越，功能完整。 |
| 易用性 | 8.0 | 对技术用户非常友好，对产品经理等非技术用户也有显著赋能，但仍需适应其工作流。 |
| 准确性与可靠性 | 9.0 | 生成的代码、文档和审查建议准确度高，能有效发现并解决问题，但仍需人工复核。 |
| 性能表现 | 9.0 | 处理代码库、生成PR、执行审查的效率高，显著加快开发流程。 |
| 适用场景 | 9.0 | 完美匹配小团队和独立开发者的需求，能够将产品创意快速转化为实际功能，并提升代码质量。 |
| 成本效益 | 9.0 | _Devin_的计费模式灵活，结合其带来的效率提升，性价比极高。_Code Rabbit_在提升代码质量方面的价值也很突出。 |
Bolt、Lovable、Tempo：Vibe Coding的启示与挑战
Bolt、_Lovable_和_Tempo_等工具代表了“Vibe Coding”的新趋势，旨在通过AI快速生成和迭代软件原型。
功能简介：核心功能与定位 这类工具的核心定位是让用户通过自然语言描述，快速生成和修改软件产品。它们模糊了设计、编码和产品构建的界限，强调“所见即所得”的快速迭代体验。
实测体验：功能验证与性能表现 初次使用时，这类工具能带来“新世界开启”般的兴奋感，用户可以快速将想法转化为初步的产品原型。其响应速度和迭代效率较高。然而，随着项目深入和需求复杂化，用户会逐渐意识到软件开发的固有难度——AI工具并非万能，优秀的_prompt_和上下文理解能力成为关键。在确保安全性、支付合规性、用户数据保护等方面，这类工具仍需要专业的工程支撑。
优势与局限：客观分析利弊
- 优势：
- 解锁能力与启发性： 极大降低了产品原型构建的门槛，让非技术用户也能将创意快速变为产品，带来了巨大的“解锁能力”。
- 快速迭代： 缩短产品开发周期，加速产品市场匹配（PMF）的验证过程。
- 用户体验： 初步体验震撼，能有效吸引对AI生成感兴趣的用户。
- 局限：
- 无法取代工程师： 对于生产级别的应用，安全性、可扩展性、维护性等复杂问题仍需专业工程师解决。
- 依赖_Prompt_质量： 最终产出质量高度依赖用户提供_prompt_的清晰度和准确性，复杂需求下仍需深入理解。
- 潜在风险： 快速生成的应用可能存在安全漏洞或数据隐私问题，未经专业审查难以商用。
适用建议：目标用户与使用场景 这类工具适合产品经理、初创团队、独立开发者以及希望快速验证产品概念的用户。它们是MVP（最小可行产品）构建和早期产品迭代的利器。对于计划进行大规模商业化且对安全性、稳定性有高要求的项目，仍需结合传统开发方式或后端服务（如_Supabase_、Convex）。
| 评测维度 | 评分 | 说明 |
|---|---|---|
| 功能完整性 | 8.5 | 在快速原型构建和迭代方面功能完善，但在支撑生产级应用的深度功能上存在不足。 |
| 易用性 | 8.8 | 初步上手体验佳，但深入使用要求用户具备更好的_prompt_工程能力。 |
| 准确性与可靠性 | 7.8 | 能快速生成原型，但复杂逻辑和安全性的准确性仍需人工校验，可靠性有待生产环境验证。 |
| 性能表现 | 8.0 | 响应速度快，能实现快速迭代和原型构建。 |
| 适用场景 | 8.5 | 适合产品概念验证、MVP开发和快速试错，不适合直接用于需要高安全性、高稳定性的商业级应用。 |
| 成本效益 | 8.5 | 对于快速验证产品创意和缩短上市时间，能够带来显著的成本效益。 |
Manus AI：先行者的困境与机遇
_Manus AI_是早期AI _Agent_的代表，以其自主浏览网页和执行任务的能力而闻名。
功能简介：核心功能与定位 Manus AI_的核心功能是作为一款自主_Agent，能够实时浏览网页，并根据用户指令执行研究或其他任务。它曾在AI Agent_领域带来类似“电影_Jarvis”的震撼体验。
实测体验：功能验证与性能表现 根据_Ras Mic_的经验，_Manus AI_在执行研究任务时表现不错，能够提供实时网页浏览能力。然而，随着AI巨头如_OpenAI_推出更强大的_Operator_和_Deep Research_模块，_Manus_面临巨大的竞争压力。其能否在激烈的市场竞争中保持“专精”并保住一席之地，成为一个疑问。
优势与局限：客观分析利弊
- 优势：
- 自主执行： 早期便实现了AI _Agent_的自主网页浏览和任务执行能力，概念先进。
- 研究辅助： 在信息收集和研究任务方面表现良好。
- 局限：
- 市场竞争： 面临来自_OpenAI_等财力雄厚、技术领先的巨头企业的“碾压式”竞争。
- 专精性挑战： 其功能是否足够独特和深入，以抵御通用大模型的冲击，仍是未知数。
- 更新速度： 相较于头部公司，其更新和迭代速度可能存在劣势。
适用建议：目标用户与使用场景 _Manus AI_适合对早期AI _Agent_技术感兴趣、需要进行实时网页研究和信息收集的用户。然而，考虑到市场格局的快速变化，用户可能需要权衡其长期价值和潜在的被替代风险。
| 评测维度 | 评分 | 说明 |
|---|---|---|
| 功能完整性 | 8.0 | 作为早期AI Agent，核心功能完整，能实现自主浏览和任务执行。 |
| 易用性 | 7.5 | 相比命令行工具更易用，但操作仍需学习。 |
| 准确性与可靠性 | 7.8 | 在研究任务上表现尚可，但复杂任务的准确性有待观察。稳定性也需考虑其持续更新能力。 |
| 性能表现 | 7.5 | 处理速度适中，但与头部竞争者相比，效率和并发能力可能存在差距。 |
| 适用场景 | 7.0 | 适用于特定研究和信息收集任务，但在更广泛的商业应用中，其竞争力面临挑战。 |
| 成本效益 | 7.0 | 未提及具体费用，但考虑到竞争格局，用户需评估其长期价值。 |
VAPI：语音代理的强大潜力
_VAPI_是一款创建语音代理的工具，其强大功能鲜为人知，但潜力巨大。
功能简介：核心功能与定位 _VAPI_的核心是允许用户创建智能语音代理，并将其集成到自动化工作流中，例如与_Twilio_等电话服务结合，实现自动化电话拨打和智能语音交互。
实测体验：功能验证与性能表现 _Ras Mic_的实测表明，_VAPI_能够与外部电话服务无缝衔接，实现上传号码列表后由AI语音代理自动拨打电话并进行对话。这种功能对于需要大规模语音交互的场景来说，极其强大且高效。其性能体现在能够处理高并发的电话呼叫和实时语音交互。
优势与局限：客观分析利弊
- 优势：
- 功能强大： 实现语音代理与电话系统的深度集成，开辟了自动化客服、市场调研等新可能。
- 应用广泛： 在客户服务、市场营销、信息通知等领域具有巨大潜力。
- 高效率： 自动化大规模语音交互，显著节省人力成本和时间。
- 局限：
- 相对小众： 目前用户群体相对较窄，很多潜在用户可能尚未接触或了解其功能。
- 场景限制： 主要应用于语音交互，不适用于非语音场景。
- 技术集成： 虽然功能强大，但可能需要与其他通信服务（如_Twilio_）进行集成，增加了部署的复杂性。
适用建议：目标用户与使用场景 _VAPI_特别适合需要大规模自动化语音交互的企业，如呼叫中心、市场营销部门、客户服务团队。对于希望通过AI提升电话外联效率和用户体验的开发者和业务人员来说，这是一款值得深入探索的工具。
| 评测维度 | 评分 | 说明 |
|---|---|---|
| 功能完整性 | 9.0 | 创建和部署语音代理的核心功能强大，支持与外部通信服务集成，功能完整。 |
| 易用性 | 7.0 | 相较于通用AI工具，其应用场景更专业化，上手需要对语音通信和自动化工作流有一定理解。 |
| 准确性与可靠性 | 8.8 | 语音代理的对话能力和任务执行准确性高，系统稳定性良好，能处理大量并发呼叫。 |
| 性能表现 | 8.8 | 响应速度快，处理效率高，尤其在自动化大规模电话外呼方面表现出色。 |
| 适用场景 | 8.0 | 非常适合客户服务、市场外呼、自动化通知等需要语音交互的商业场景，但非语音场景不适用。 |
| 成本效益 | 8.5 | 通过自动化语音交互，能显著降低人工成本，提升效率，投资回报率高。 |
MCP：非技术人群的赋能利器
MCP（_Claw Desktop_应用）是一个典型的例子，展示了AI工具如何弥合技术鸿沟，赋能非技术用户。
功能简介：核心功能与定位 _MCP_被定位为一个桌面应用程序，能够以极低的配置门槛访问外部数据和第三方服务。其核心价值在于，将复杂的API调用和数据集成过程封装起来，以用户友好的方式提供给非技术背景的用户。
实测体验：功能验证与性能表现 对于非技术用户而言，_MCP_的体验是“解锁”性的。他们无需编写代码，只需极少的配置，就能将各种第三方服务接入客户端，从而实现数据互通和功能拓展，甚至直接带来“变现的可能”。开发者可能将其视为简单的API封装，但对于渴望将创意变现却苦于技术壁垒的非技术创业者，这无疑是巨大的能力提升。性能上，由于其封装了底层复杂性，用户感知到的操作流程非常流畅。_OpenAI_也开始在模型中加入类似_MCP_的能力，印证了这一方向的重要性。
优势与局限：客观分析利弊
- 优势：
- 极低门槛： 对非技术用户非常友好，无需编码，极少配置即可使用。
- 巨大赋能： 让非技术背景的用户也能轻松接入第三方服务，实现商业化创意。
- 直观体验： 简化了复杂的技术操作，提供了更直观的用户体验。
- 市场趋势： 连_OpenAI_也开始整合类似能力，显示其在未来的重要性。
- 局限：
- 开发者掌控感： 对于习惯自行编写和维护代码的开发者来说，可能缺乏完全的掌控感。
- 功能深度限制： 虽然易用，但在某些高度定制化或极端复杂的功能需求上，可能仍不如直接编程灵活。
- 安全与合规： 用户在接入外部服务时，仍需注意数据安全和合规性问题，不能完全依赖工具。
适用建议：目标用户与使用场景 _MCP_是非技术创业者、内容创作者、小企业主以及任何希望快速利用第三方服务实现商业变现，但缺乏编程能力的用户的理想工具。它帮助他们将精力集中在商业模式和产品创意上，而非技术实现。
| 评测维度 | 评分 | 说明 |
|---|---|---|
| 功能完整性 | 8.5 | 核心功能（外部数据接入、第三方服务集成）完整且有效，对非技术用户而言是强大的能力解锁。 |
| 易用性 | 9.0 | 界面友好，操作简便，学习成本极低，非技术用户能快速上手。 |
| 准确性与可靠性 | 8.0 | 在数据接入和功能实现上准确可靠，但具体功能效果仍依赖于所接入的第三方服务。 |
| 性能表现 | 8.0 | 用户感知到的响应速度和处理效率较高，实现了复杂操作的简化。 |
| 适用场景 | 9.0 | 极其适合非技术用户将商业创意快速落地，实现变现，有效弥补技术鸿沟。 |
| 成本效益 | 9.0 | 降低了技术开发成本和时间成本，为非技术用户带来了前所未有的商业机会，性价比极高。 |
评测总结
本次评测涵盖了当前AI工具生态中的多个典型代表，从自动化、代码生成、项目管理到商业化赋能，展示了AI工具如何改变我们工作和创业的方式。
综合评分：8.4/10.0
推荐指数：⭐⭐⭐⭐
通过对_n8n_、Lindy.ai、Claude Code、Devin、Code Rabbit、Bolt/Lovable/Tempo、Manus AI、_VAPI_和_MCP_等工具的深入分析，我们可以看到AI工具正加速产品开发周期，降低技术门槛，使得更多非技术背景的人也能参与到“创造”中来。
具体使用建议：
- 明确自身技术背景： 对于技术背景较强的开发者，Claude Code、_Devin_和_Code Rabbit_等工具能极大提升效率；而对于非技术背景用户，Lindy.ai、Bolt/_Lovable_和_MCP_等工具则提供了更低的门槛和更直观的实现路径。
- 合理设定预期： AI工具能加速开发和变现，但“月入5万美元”并非一蹴而就，需要持续的产品打磨和市场验证。工具只是辅助，核心仍是产品思路和执行力。
- 关注实际价值： 评估工具时，应重点关注其在特定场景下能否真正解决问题、提升效率或创造价值，而非仅仅追逐概念或营销热度。
- 注意潜在风险： 尤其在使用“Vibe Coding”工具快速构建产品时，务必关注安全性、数据隐私保护和合规性问题，确保商业化产品的稳健运营。
- 保持开放心态： AI工具更新迭代迅速，保持尝试新工具和学习新范式的心态，能够帮助用户抓住时代机遇。正如_Ras Mic_所言，悲观者总是对的，但乐观者才赚钱。
注意事项：
- 切勿盲目追求“一键变现”，工具只是手段，商业成功需要多方面因素的共同作用。
- 对于任何声称“零门槛”的工具，非技术用户仍需投入一定时间学习和理解其工作原理，才能发挥最大效能。
- 在选择AI _Agent_时，应关注其背后的模型能力和持续迭代的速度，尤其是在大型科技公司纷纷入局的背景下。
AI工具正在带来一场全新的创新方式和思考方法，无论你是开发者还是产品人，现在都是将创意变为现实的最佳时机。
参考资料
-
月入5万美元的AI副业靠这几个工具就能跑起来？我把这十类热门工具都试了一遍 · 36氪 · Ras Mic (编译：Tina) · 2024年7月15日 · 2024年7月15日 ↩︎ ↩︎
-
Claude Code saved us 97% of the work — then failed utterly · Thoughtworks Medium · Thoughtworks · 未知 · 2024年7月15日 ↩︎