精益早就教导我们：不要积压库存，而应在需要时交付价值。GPU账单并非主要的浪费；主要的是无人使用的文档。
你好！我在这里分享一些想法。以前，我曾生成成千上万行有价值的静态文档，以及数百个Discourse主题（不包括集成自动创建的主题）。同事们不知道该如何处理这些信息——更简单的方式是直接向作者询问。
而现在，人工智能帮助我们将文档提升到新水平——根据代码自动生成文档，创建此前不存在的工具，并顺便找出流程中的错误。
但同事们仍停留在“人类撰写的说明不被重视”的阶段。如今，我自己也开始在高质量文档中迷失方向。或许出路就在于直接按请求生成答案？顺便还能获得一个原型，即使不是完整解决方案。
静态内容无法规模化到人类层面。也许只有在请求时生成的响应才具备可扩展性？
P.S. 这里讨论的不是免费的Dipstick、Kwena或Gemini，而是付费工具——基于Kimi 2.5的Cursor Composer、GPT 5.5、Anthropic的Opus 4.8（Fable曾短暂开放数日，目前对所有用户已禁用）
