[分享创造] 在快 AI 时代，如何做一款慢产品？
距离写完上一篇在 V 站发的 Mole 出 Mac 版后，用户教会了我做产品 已经过去两个多月。这段时间里，Mole 从 1.13 一路发到了 1.19 ，加上了 AI 工具清理和系统数据清理，Windows 版也在 10 月 14 日晚上发了出来，GitHub 上的 Star 一转眼也到了 73.9K 。 回头看这段时间，花时间最多的反而不是写新功能，而是测软件、补发邮件、改图标和文案这些在工程师看来挺划不来的蠢事情。 程序员天然喜欢做可扩展的事情，什么事都想着尽可能工具化、自动化、AI 化来解决，让自己偷懒。这两个月下来我的感受有点不一样，代码越来越便宜，谁都能很快做出一个能跑的东西，能拉开差距的，越来越是那些只有亲手做过才知道的细节。好在有了 AI ，这些原来要花大量人力的蠢事，现在一个人也做得完了。 装了 853 款 Mac 软件来测卸载 我平时有点强迫症，电脑里的软件一直控制在 30 个左右。为了让 Mole 的卸载更彻底，清理残留的能力更强，最初那一轮我整理了国内外 300 多款 Mac 软件，下载下来 100 多个 G ，分成 30 组，每组 10 个，让 Agent 借
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来源记录
研究分析
变化记录
来源描述：距离写完上一篇在 V 站发的 Mole 出 Mac 版后，用户教会了我做产品 已经过去两个多月。这段时间里，Mole 从 1.13 一路发到了 1.19 ，加上了 AI 工具清理和系统数据清理，Windows 版也在 10 月 14 日晚上发了出来，GitHub 上的 Star 一转眼也到了 73.9K 。 回头看这段时间，花时间最多的反而不是写新功能，而是测软件、补发邮件、改图标和文案这些在工程师看来挺划不来的蠢事情。 程序员天然喜欢做可扩展的事情，什么事都想着尽可能工具化、自动化、AI 化来解决，让自己偷懒。这两个月下来我的感受有点不一样，代码越来越便宜，谁都能很快做出一个能跑的东西，能拉开差距的，越来越是那些只有亲手做过才知道的细节。好在有了 AI ，这些原来要花大量人力的蠢事，现在一个人也做得完了。 装了 853 款 Mac 软件来测卸载 我平时有点强迫症，电脑里的软件一直控制在 30 个左右。为了让 Mole 的卸载更彻底，清理残留的能力更强，最初那一轮我整理了国内外 300 多款 Mac 软件，下载下来 100 多个 G ，分成 30 组，每组 10 个，让 Agent 借
版本与成本证据
可供比较的近期同类记录：“Show HN: Sentient, Your Coding Agent Shouldn't Be a Black Box” (Show HN, 2026年11月7日)；“Show HN: KeyContain – Fine-grained access to APIs your agents use” (Show HN, 2026年11月7日)。主题相近仅用于导航，未核验其是否属于同一需求或独立证据。
适用与受影响对象
先明确变化影响的现有工作流，再判断是否升级。发布热度不证明效果提升；接口、价格或可用性变化也可能增加迁移工作。
缺失的比较信息
待补齐：新旧行为、受影响套餐与地区、生效时间、兼容性、回退路径及同一工作量下的成本。
采用与迁移验证
保存发布或政策原文，对新旧方案运行同一个任务并比较结果与完整账单；若涉及停服，先核验截止时间再安排迁移。