这条帖子的最后一句我特别认同:
“工具本身不难,难的是把客户的模糊需求翻译成 Agent 能执行的具体流程。”
以前我做 SAP 顾问时,给中石油销售处做运维服务
遇到机关单位提交开发需求,我其实不负责写代码,但我最花时间的工作是:
把客户的业务想法,翻译成程序员能看懂的开发文档,业务流程图。
客户一开始通常只会说一句:
我想实现这样一个功能。
但如果不继续追问:
这个场景是为了解决什么问题?
最终想达成什么结果?
成功的标准是什么?
具体流程是什么?
程序员根本没法开发。
所以很多技术项目真正难的,从来不是技术本身,而是:
把模糊需求翻译成可执行流程。
这也是为什么在很多团队里:
懂业务的人,往往比只懂工具的人更值钱。
而在 AI / Agent 时代,这个能力只会变得更重要。
这篇文章我看了两遍。
作者从第一单 3000 块的健身教练内容助理,到十几万的跨境电商 7 个 Agent 自动化系统,整个路径写得很清楚,踩过的坑都没藏着。
有几个细节我觉得很值得跟大家稍微说一下:
第一,筛客户比找客户重要。他说一周私信几十条,最后只留了 5 个。「需求明确、预算合理、能说清楚要解决什么问题」,这三条标准比任何话术都管用。
第二,Agent 串行改并行,处理时间从 30 分钟压到 10 分钟。这个优化思路不复杂,但大部分人第一版都会做成串行,因为串行好理解。
第三,他说签合同的时候信心满满说「一周搞定」,结果干了两周,感觉报低了。这个细节太真实了,定制化开发的复杂度永远比你预估的高。
我自己也在用 OpenClaw,最大的感受是:
工具本身不难,难的是把客户的模糊需求翻译成 Agent 能执行的具体流程。
这个翻译能力,才是真正值钱的地方。