产品定位与核心优势 - ClackyAI定位为云端AI Coding Agent产品，主打"人类负责架构，AI编写代码"模式，通过云端IDE实现专业级软件开发[2] - 相比市面同类产品，其差异化在于能构建包含前后端和数据库的完整专业软件，而非仅Demo级产品[22][23] - 核心优势来自三年云端编程技术积累+一年专注研发，形成"产品+架构"的双重能力[10][24] 技术架构与工程实践 - 采用云端CDE(Cloud Development Environment)架构，为AI预装完备开发环境(数据库/测试工具等)，实现开箱即用[47][48] - 关键know-how是最小测试单元机制，通过即时Lint检查/单元测试等形成快速闭环，提升代码质量[54][55] - 工程实践强调复用人类现有技术栈(如MySQL/PostgreSQL)，而非创造新体系，确保可维护性[34] 行业趋势判断 - AI Coding领域将分化为模型公司与应用公司，应用层价值增长斜率已超过模型层[12][15] - 云端开发是未来趋势，本地IDE是过渡形态，AI工作流最终会迁移到云端环境[45][46] - 专业级软件需求持续存在，但开发成本将大幅下降，未来1-2人团队可完成原需6-8人的工作量[30][32] 产品演进路线 - 当前处于L3阶段(人机协作各占50%)，计划演进至L3.8(人类仅需架构审核)[58][61] - 交互设计逐步弱化人类干预，未来实现需求输入→AI拆分任务→多Agent协同交付的自动化流程[61] - 通过共享上下文工作区解决AI记忆局限，实现跨thread的项目信息协同[63][64] 市场竞争策略 - 认为数据积累优先级不高，当前应聚焦产品定义和流程设计[14][18] - 大厂因资源诅咒和KPI导向难以主导该赛道，创业公司凭借原创性更易突围[69][70] - 市场空间足够容纳多家企业，重点在于降低专业软件开发门槛[67][30] 人才需求变化 - 初级程序员需求减少，未来可能出现"业务设计师"等新角色，侧重需求抽象而非编码[79][80] - 架构师角色可能弱化，因AI遵守规范可减少架构污染，但架构思维仍需保留[43][44] - 学习编程仍必要，但AI辅助可大幅降低学习曲线，加速新人成长[79]