代码一行没改，服务器也没崩，但产品却在发布前两周突然挂了。

代码一行没改，服务器也没崩，但产品却在发布前两周突然挂了。

这是 Rachel Wolan 在构建 AI 原生产品时遇到的真实一幕，只是因为团队替换了底层的模型。

这揭示了一个我们必须面对的新常态。

以前做软件，就像搭积木，底层的砖块是坚硬且静止的。

但在 AI 时代，你的地基是流动的沙丘，或者是某种有生命的有机体。

传统的软件崩溃往往有迹可循，比如代码 Bug 或 API 变动。

但 AI 产品的崩溃是“行为模式”的悄然改变，接口虽然通着，出来的结果却可能面目全非。

对于正在探索 AI 的创造者们，这不仅是技术问题，更是思维模式的转变：
1️⃣ 承认依赖项的“生物性”。模型不是静态库，它在不断进化，也可能随时“性情大变”。

2️⃣ 把 Evals（模型评估测试）当作核心竞争力。你必须建立一套自动化机制，在模型迭代或切换时，第一时间捕捉到那些微小但致命的回归。
如果没有完善的测试集，你就是在蒙眼狂奔。

在这个充满不确定性的时代，能在混乱中建立秩序，在不确定性中获益的人，往往能走得更远。

原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/5DwHXPn8C2o45QksrolRcg