周末，会强制自己从原来的节奏里跳出来。想什么一直比做什么更重要，如今，更为突出。因为有了AI，做什么越来越不会是个问题。但是很多问题，不是扎在一条路里线性外推，就会有答案的。
昨天，更新了一下fabric项目，https://github.com/dmquant/fabric ， 主要是对Cloudflare Worker的endpoints进行了一下拓展。有些Gemini Build里的项目需要持久化的存储，而且是跟session无关的，所以加入了app级别的post和get及对应的assets管理，同时，抽象化掉app自己的数据结构，反正无非就是markdown，json，html（js，ts，css），wav（mp3），jpeg（png），mp4，csv这类，worker负责存取，app负责解析，不需要大而全的软件系统，简单统一的后台即可。
为什么办公自动化搞了几十年，最终最方便的还是office，因为只要标准化输入输出，剩下的就该由人自己发挥主观能动性。
这也是我理解的AI-Natvie的第一个本质：让模型提供最大的灵活性，剩下的管好读写就可以了。
同时，我现在其实已经不太使用Claude Code也基本不使用Claude模型编码了，如果需要的话，会用Codex解决，但是我的产出更高了，大量的工作全部转移到了Gemini AI Studio的Build（Build这个名字很符合我的习惯，但是为了想读者交代清楚，前缀又太长了）里，尤其是当打通Cloudflare后台后，几乎无所不能。
Build对我最大的教育就是：不要想着大而全，all-in-one，每一个从实际场景里出发的需求都可以被简化成一个小工具，然后再找机会组合。
这成为我理解的AI-Native的第二个本质：为实际场景需求重新造轮子，简单的轮子，无论这个轮子被叫做APP，还是Agent。
是的，因为有了上面两条个人理解（不一定对且全面，但是“对和全面”留给知识付费赛道的老师们吧），我也走上了新的“歧途”：任何想法我都会落实到Build里。
AI Coding就是最大的生产力工具，它几乎彻底改变了我，也正在改变越来越多的人。
但是在进入我要举的一些新的例子之前，还是可以tldr一下：
AI Coding适合任何人，它是一门前所未有的“编程语言”；
但是不是所有模型都适合所有人，为什么Claude模型是大家认为最好的编程模型？因为它最“傻瓜化”，几乎不需要什么编程基础，就可以实现很符合自己需求的结果。这不是模型本身的功劳，是Agent配方贡献巨大；有些模型，比如国产的Kimi，Minimax，GLM，QWen，他们学会并发扬光大了Agent“任劳任怨”的优秀品质，能在实现框架上走得更远，更面面俱到，但在具体内容上，就多少有些“先天不足”了；有些模型，比如Gemini，GPT，则潜力巨大，给的要求越精准，得到的结果越“漂亮”，更像共同探索的伙伴；
因此，想快速得到结果，就选Claude，要琳琅满目，就上国产的Agent加持的模型，要在精细化的调教下得到相对稳定可靠的结果，就上GPT，Gemini，如果要规模化，使用Claude/GPT/Gemini定型后，用国产模型规模化落地，则是成本更优的方式。
好了，进入“人”的环节。
与软件系统开发没有任何变化的是，所有的需求都来自于实际的场景。变化的只是，当我们提的出需求时，最需要的应该不再是程序员，而是AI了。
这就是我一直认为自己很幸运的点：我是自己的需求方，我也是我自己的实现方。
但是，我依然要遵循一个基本的流程：1.想法的简单验证；2.设计；3.MVP实现；4.调整设计；5.反复修改；6.增加需求；7.规模化；
这个流程也跟软件工程的基本流程区别不大，当然，少了很多文档、确认、扯皮的环节。
所以，在这个过程里，也如软件工程一样，需要很多工具：有设计工具，画流程图工具，文档管理工具，测试工具，等等等等……
这些也是我写这篇文章的初衷：尽管上面提到的所有用户基数大的工具都在AI化，但当一个组织缩减到甚至只是一个人的时候，这些工具再怎么AI化，都满足不了需求了：那些为了管理而管理的功能太多，那些为了“好用”的功能和设计却越来越少。
所以，当我要画流程图时，我让Build做了下面的Canvas工具：徒手画一些示意图（被大部分遮住的那些），然后简单的写一些解释，让Nano Banana一次生成，还可以修改。
是的，这不是一次成型的，我在不断使用中发现的“反人性”的功能，都进行修改。
我是自己的用户，我是自己的开发者，我就可以让它越来越接近我理想化的工具，也在这个过程中不断优化着自己的流程和使用习惯。
然后，我导出，扔给Gemini-2.5-Deep-Thinking去设计，这个拿IMO金牌的模型是迄今为止唯一一个远超其他模型的模型：它很准确，它很克制，它不会过度思考，它给的方案都是可实现的，它可能真的有“智能”……
它，远远超过GPT-5-Pro。
是的，然后我要编辑，我要写一些文档，我需要AI编辑功能，我需要多模态的支持，我需要可以嵌入一些JS代码，于是，有了Editor。
还有一系列其他的工具，有跟研究相关的，有跟摄影相关的，有跟视频相关的。
任何想法，我都会先去尝试做一个工具出来，这是我理解的AI原生。
然后，我把工具往前推，看能走多远，看可以承载多少能力，然后，推着推着，它们又启发到我了新的部分，让我可以回头再去修改一些以前推不下去的工具，甚至把工具重新整合。
我喜欢这个时代，AI Coding的时代，跟APP，跟Agent，都无关，只跟人自己有关，只跟想法有关，只跟“取悦自己”有关。
这是，三十多年前开始学编程，三十年前看Bill Gates自传时种下的最简单的关于终生程序员的梦想，如今，其实每个人都可以。
这就是最好的时代。