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当实习生在入职第一天部署 Agent
新员工入职走的是按工龄递增的权限曲线；而他们配置的 Agent 在第三天就拿到了生产级别的权限。安全评审、工具注册表与计费桶之间那条没有归属的缝隙，正在变成下一轮事故的温床。
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+1·tian
聚合指标隐藏的首次用户断崖
AI 功能的聚合指标往往看起来健康,但新用户却在一两次尝试后就流失。本文剖析首次用户断崖如何隐藏在你的指标中,以及消除它的几种模式。
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+1·tian
AI 工程师的前 90 天：一份在六周文档失效期内依然有效的入职指南
一份为 AI 工程师准备的 90 天入职计划，用观摩 Eval 评审、受监督的 Prompt 差异比对和端到端裁判模型校准，取代陈旧的架构文档。
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+2·tian
入职缺口：为什么新工程师需要三个月才能上手 AI 技术栈
AI 代码库承载着一种隐藏的领域知识税，使得原本三周的入职期延长到了三个月。解决方法是决策历史，而非架构图。
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+2·tian
AI 入职差距：为什么工程师无法学习他们无法测试的东西
新工程师无法对 LLM 回归进行二分查找，无法读懂嵌入提示词中的隐性约束，也无法通过测试建立信心。这里是让 AI 系统对没有参与构建的人员也能清晰可读的脚手架。
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+2·tian
30 天 Prompt 见习计划：当“阅读代码”失效时，如何入职工程师
一段 200 行的系统 Prompt 没有函数签名，没有测试，且 diff 历史完全没有说明为什么每一行代码会出现在那里。这份为期 30 天的课程——涵盖失败案例集、消融实验、PR 重构和受控编辑——旨在教导新工程师通过询问其行为来“阅读”一个 Prompt。
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+2·tian
魔法时刻问题：AI 功能引导为何失败，以及如何修复
前五分钟决定用户是否会持续使用你的 AI 功能。这里是真正能将怀疑者转化为用户的引导流程背后的工程设计。
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如何在不破坏学习路径的前提下，让工程师快速上手 AI 生成的代码库
AI 编程工具虽然加快了功能交付，但也在无形中削弱了新工程师通过阅读代码建立系统直觉的能力。本文将探讨如何在不降低交付速度的情况下，恢复学习机制。
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