品味、判断力与打造 AI 产品：Snowball 座谈会的启示
2026 年 4 月，Tanya Chou 在 Snowball Asia 的 AI 商业活动中主持了一场实践者座谈会。大约 150 人到场。座谈嘉宾是 Augustin Chan（Digital Rain Technologies，Hong Kong AI Podcast 联合主持人）和 Alexander Payne（Signal Eight，AI Tinkerers HK 联合组织者）。
没有投影片。没有推销。只有两个每天都在用 AI 做事的人，交流什么真正有用。
以下是座谈中提出的几个核心观点。
支付系统花了两个月。AI 代理功能只花了两天。
Alex 一直在打造 Signal Eight — 一个为食品饮料销售团队设计的 AI 代理 CRM。他的销售人员透过语音跟 CRM 对话，而不是跟复杂的介面搏斗。令人意外的是：打造代理功能（网页搜寻、CRM 资料充实、对话介面）相当顺利。支付和帐单基础设施？花了两个月的时间不断撞墙。
Aug 早就建议他先不要处理帐单。Alex 没听 — 最后才领悟到多用户 SaaS 帐单是那种看似简单、实际上 AI 也无法简化的基础设施问题。
重点：「无聊」的基础设施往往比「困难」的 AI 功能更耗时。知道先做哪个，是一个能省下数月的 80/20 决策。
以能力而非功能来部署 AI
当观众问到 ROI 时，Aug 重新定义了这个问题。用传统软体指标来衡量 AI 的 ROI 并不实际。相反，应该从能力的角度来思考 AI 的部署 — 这个团队现在能做到什么以前做不到的事？
目标是让各部门能够自助式开发，或至少自助式解决问题。工具还没完全到位，但进展很快。你需要瞄准未来的方向。
这与 Aug 所说的「手术刀式软体」（surgical software）相呼应 — 更小型、高度适配的系统，贴合用户的实际工作流程，而不是强迫用户适应标准化平台。当程式码变得廉价（事实上现在就是），你可以让软体适应用户，而不是反过来。Fred Giron 在 Forrester 的一篇文章中说得好：「当程式码免费时，还剩什么可卖？」
剩下的是判断力。
程式码很便宜。品味不是。
两位嘉宾不断回到同一个观点：用 AI 写程式码现在基本上是免费的。难的是知道要建什么以及为什么。
Alex 直言：「知道该建什么、为什么建，以及什么才真正有用 — 这归根结底是判断力，目前只有我们人类拥有。」
Aug 更进一步，认为品味 — 看到一个方向就知道它不对、或者对泛泛的东西感到不适的能力 — 才是有用的 AI 产品和平庸产品之间的分水岭。AI 会回归均值，因为它是在所有资料上训练的。品味就是偏离均值的能力。
棘手的是：品味很难教。Aug 建议这个行业可能需要回到学徒制 — 透过观察和微妙的暗示来学习，而不是详尽的文档。你看 Alex 做一次规划会议，学到的可能比读一本操作指南还多。
代理工程，而非 Vibe Coding
Alex 反对「vibe coding」这个词。这个词刚出现时，指的是用 AI 写程式码。但它暗示了一种随波逐流的方式 — 凭直觉修修改改，没有明确的计划。
他更倾向「代理工程」（agentic engineering）：从规格开始，从策略开始，理解为什么要建这个东西，然后从规格到计划再到程式码。这跟随性发挥完全不同。
但即使是 vibe coding 也需要品味。当你快速做出「这看起来对不对」的判断时，那就是品味在意识层面以下运作。差别在于你是否已经累积了足够的领域知识，让这些直觉是可靠的。
领域专业知识才是真正的护城河
Alex 的 CRM 之所以有效，是因为他做了多年的外勤销售。他知道一周跑 20 场会议、飞回来后却想不起细节、周一还要跟经理报告的感觉。那种痛点是具体而真实的，也是 Signal Eight 的设计决策精准而非泛泛的原因。
Aug 的方法论之所以有效，是因为他见过几十次企业软件部署的各种成败。他的「手术刀式软体」方法 — 透过 WhatsApp 语音收集需求、大量转录、详细规划、先建资料模型、最后才加 AI — 来自于观察跳过这些步骤会出什么问题。
在这两个案例中，AI 是加速器。领域专业知识是方向。
观看完整座谈
完整的 20 分钟对话可在我们的 YouTube 频道观看，附有英文、繁体中文和简体中文字幕。你也可以查看合作详情页面了解嘉宾简介和相关连结。
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