Software 2.1

2026 年 7 月，Pieter Levels 取消了他付费的每一份 SaaS 订阅，并用 AI 自己重建了这些工具。四天后，他警告说：那些销售此类工具的人——也就是像他一样的独立开发者——可能是 AI 让之最先过时的开发者。

Levels 是他这一代最成功的独立开发者之一。他以零外部融资的自举方式构建了 Nomads.com、Remote O...

我是职业写作者。嗯，半职业写作者。

这么说是因为写作不是我的本职工作，但我写的东西都能拿到稿费——从 Inc 和 Built In 这样的刊物，到这里的 Medium，还有我的私人通讯和网站 ALL ACCESS。

我的日常工作在科技行业。我是首个商用生成式 AI 平台 Automated Insights 的联合发明人。该平台 2011 年开始每周为雅虎...

通常最坚决抵制糟糕技术决策的人，已经不再抵制了。这篇文章讲的是这实际上意味着什么。

过去十八个月里，工程团队中有什么东西发生了变化，而我一直在努力为它找到恰当的说法。

资深工程师们比以前安静了。

不是每家公司都这样。不是每个团队都这样。但它在足够多次对话、足够多人身上反复出现，已经让我不再觉得这是巧合，而开始觉得这是一个值得命名的模式。

这些人并不是没有意见了。他们有很多意见。变的是这些意见的去向。更少的设计评审。更少的架构讨论中的反对意见。更少出现那样的时刻——一个有着十年生产经验的人说，等等，我以前见过这种情况，然后告诉你接下来会发生什么。

会议照常开。决策照常做。但某一种特定的摩擦安静下来了。而那种摩擦过去在承担着某种重要的功能。

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不到一个月前，我做过一期关于无限 OCR 的视频，很多朋友都很喜欢。

之后，一位粉丝向我求助，说他们的 OCR 聊天机器人遇到了一个问题。我猜这是个常见问题，所以决定做一期新视频来帮助他和其他开发者。

如今很多公司都在开发知识库、检索增强生成（RAG）和问答系统。这些技术都依赖一项基础能力：把非结构化文档转换成机器可读的文本。

过去是怎么做的呢？业界普遍采用"流水线"式方案。简单来说，就是多个模型协同工作，每个模型负责一项特定任务。

一个模型分析文档布局，另一个识别文本，第三个识别公式，第四个整理表格。然后把各自的输出合并起来，得到最终结果。

听起来很合理，但在实践中，这种方案存在几个问题：维护成本高、部署复杂，而最要命的是误差传播。

只要一个环节出错，这个错误就可能沿着整条...

当Claude给我平庸的结果时，我以前总是责怪我的提示词。

结果发现，问题一直出在我的文件夹里。

文件名是final.docx、final_v2.docx、new_final_REAL.docx这样的。旧笔记和当前草稿混在一起。没有清晰的结构，没有清晰的顺序。

Claude在一个混乱的工作区里尽力而为。而混乱的工作区 = 混乱的输出。

一个干净的文件系统能改变这一切。Claude知道该读什么、该用什么、该把结果保存到哪里。即使完全不改提示词，输出也会变得更好。

在这篇指南里，我会展示我建立的这套系统：五个文件夹、简单的命名规则，以及一个Claude（和你）都能真正导航的结构。

我们接下来要讲的内容：