餐参 AI产品设计
食养原型一路都能点通，离真正可用还差什么
通过方案采用前复检、饮食记录删除和家庭成员变化，梳理食养规则已确认后，原型实现与测试验证仍需补齐的环节。
阅读全文写下我正在想的事
有 AI、产品和做过的项目，也有一些与工作无关的念头。它们未必都有答案， 但我想先把它们留下来。
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餐参 AI产品设计
设计营养师服务，不能把下单当成交付
沿餐参 AI 营养师服务原型梳理付款后的资料补充、专业审核、交付反馈与确认期，说明订单完成为何不能等同于用户采用饮食方案。
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小红书搜索 Agent
小红书开源了搜索 Agent，我的竞品监控只看我给的那几页
小红书开源了 Search Agent 模型 Iris。年初用 Dify 搭的竞品监控，只抓我给的那批官网首页，产品是陆续加进去的；新冒出来的同类工具，还是我自己定期搜一遍。看到 Iris，我想先试试它能不能找到新出现的工具，最担心的是加上搜索以后，每天推来的东西变多。
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模型发布工具链
两周里四家发新模型，我把日常换成了 Astra
9 月初两周，Anthropic、Google、OpenAI、DeepSeek 先后发新模型。以前我日常用的是 Claude，这次拿手上的活试了一轮，试的主要是写代码，把日常换成了 Astra，到现在还在用。它好在想得更深，不满意的是额度不够。OpenAI 终止和 Cursor 的合作，我觉得离我远。判断一个模型值不值得换，我只做一件事：拿手上的活试。
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Prompt钢人论证
卡兹克那个双向钢人 Prompt，我拿自己的问题跑了一遍
卡兹克 8 月中那篇讲 steelman 的文章，核心是一个让 AI 先把正反两边都推到最强、再只问你一个问题的 Prompt。我拿餐参 AI 要不要拆成多个 Agent 跑了一遍。它把问题从拆不拆挪到了这个项目要做多久，最后只问我一年以后还会不会继续做。
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个人思考AI
GPT-6 Astra 帮我省掉的，会不会也包括学习？
让 GPT-6 Astra 帮着做了一个很小的游戏 Demo，东西很快就有了，我却说不清自己会了什么。AI 帮我省掉动手的过程，会不会也把边做边学的机会一起省掉。
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Runway界面
界面能被实时生成以后，原型里最不能交出去的是异常情况
Runway 发了 Solaris，能实时生成操作系统级的交互界面，我看了演示视频，离实际能用有多远说不好。现在我出页面初稿，已经是用 Claude 直接生成。Smart Photo 里我印象最深的异常，是出来的图都不能用，最后是引导去换模板或换图。界面能被生成以后，原型里我最不能交出去的，是异常情况怎么处理。
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学习AI
工具调用和 MCP，我听懂了，然后呢
我常让 Claude 和 ChatGPT 帮我理解技术概念。最近一次是 Agent 里的工具调用和 MCP，解释听得很顺，两边比起来 Claude 更贴项目。那时手上没有具体项目，真到自己动手接的时候，还是不知道从哪判断。最后还是接了，确认自己懂了的办法，是动手试。听懂一个解释，和能在具体问题里用上，中间有段距离。
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