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0💡 今日思考
我觉得，接下来判断一个AI工具值不值得学，可以先看它把哪一段麻烦真正处理掉了。能写出代码，距离一个可继续修改的应用还有数据库、权限、日志和测试。Supabase把这些配置收进工程，Cloudflare把检索接进调用流程，DeepSeek补充插件调试工具，解决的都是生成结果之后还会遇到的工作。
对创作者来说，这类更新没有一张惊艳图片直观，却可能影响一个小工具能不能长期维护。我的判断是，展示AI应用时，可以增加一次“第二天再修改”的测试：换一项需求，旧数据是否保住，权限是否仍然正确，出错后能否定位原因。第一次跑通很容易让人兴奋，第二次修改才更能看出制作成本。
卡普空和Meta的消息也提醒我，评价成果时要把人的贡献讲清楚。提出问题、筛选方案、检查错误，依然需要具体的人负责。分享工具时，把已经能做的、仍在测试的和未来计划分开，读者才知道现在能拿它解决什么。这样的介绍或许少一点夸张，但更值得收藏，也更容易形成真实的使用反馈。
