“戒断AI”一段时间再重新开始的效果总是能让人产生惊喜的，因为从持续的状态下抽离，作为人类的我们就失去了持续工作时的许多记忆，然后就逼迫我们转移“注意力”，虽然目标依然有一种模糊的清晰，但手段和过程就会产生显著的偏移。
AI时代，对我们而言最大的获益时：重新开始的成本越来越低。
重新开始一个项目，就意味着，重新思考功能，重新做架构设计，重新……
似乎，AI时代，另一个巨大的不同是，上面的这条路径并不太适合：因为需求不再需要被分析与设计，只需要被实现，然后选择保留、删除，或者，改进。
人的起点应该是，一张图，一个页面，或者一段视频、动画，是感知，而非分析。
然后，写到这里，我开小差了，分别去ChatGPT和Gemini生成了两个infographic。
即使OpenAI发布了所谓的GPT-Image-1.5，与Nano Banana Pro的差距依然是显而易见的。会有人很“认真”的分析说，Gemini的“审美”比GPT好，可是对AI而言，有什么“审美”可言，一切都是数据，Gemini系列模型就是比GPT多了很多的“知识”，或者说，数据。
也就是这些数据对应的“知识”，让我们可以在模型的帮助下搜索，编程，设计，……
也就是这些数据对应的“知识”，让我们看到Google像“下饺子”一样推出AI应用，然后，当底层模型从2.5升级到3以后，再快速的迭代。
如果每一项应用在升级底层模型的时候，同时加入一些新功能，那么这些应用组合在一起带来的升级效果，不是加法，而是乘法的升维，是问题重新回到人的时候，不再是分析需求，而是很直观的脑海中的画面：我要什么？
是所有的起点不再是设计文档，而是，应用本身，于Google而言，是我认为2025年下半年最具革命性的两个应用：Stitch和Build，前者负责UI，后者负责实现，不是Vibe Coding，而是Vibe Building。
从零开始，我依然想升级自己市场分析的Dashboard，我想重新组织一下结构，加入一些新的功能和流程。就是简单的把现有的截图和想要的新功能简单描述给Stitch，然后UI设计就完成了，甚至在Stitch的新版本里，还支持直接生成Demo，如下图右下所示，交互效果已经在了。
然后，将原型交给Build，Vibe Building就是如此简单。
即使与Gemini-3同时发布的AntiGravity很不错，即使Claude Code and Codex很能打，我最高频使用的软件（应用，或者工具）还是AI Studio中的Build。如果我们正从Cloud Native快速迈向AI Native，那么可能没有任何Coding工具会比Build更合适：终究需要耗费了巨大资源的AI，而不是代码搓出来的软件，来驱动未来，AI之上的代码，本质上都是“补洞”的工具，不能成为系统本身。
简单，直接，一个工具解决一类“最后一公里”问题，这也许依然不能叫做AI Native，但至少更接近了。
于是，问题来了：AGI近了？还是，可能AGI就是我们自己？
我站右边。
与此同时，我强烈推荐Stitch，更推荐它背后对应的AI Design。如果您觉得还有点过于死板，那么一定要试试Google Labs的Mixboard，或者Pomelli。
因为，我喜欢一切简单的流程与UI，喜欢铺满的Canvas。