一年复盘：哪些 AI 真提效，哪些只是看着酷？

声明：纯讨论，无推广/无拉群/无推荐码。

• 想听大家一年后“长期有效”的 AI 用法，而非一次性炫技。
• 我先给出我的 Top 场景与踩坑，欢迎补充反例。

一、真实提升

• 代码自检与小重构：配合最小可运行示例+2 个边界测试，PR 循环更快。
• 测试用例补齐：给意图与约束，生成骨架，再手动收口。
• 文档模板化：会议纪要/变更记录按固定结构产出，减少反复确认。
• 轻量检索问答：只读知识库+必须引用来源，降低口头问路成本。

二、“看着很酷但低 ROI”的尝试

• 端到端自动写大功能：修正成本>产出。
• 多代理复杂编排：维护与排错开销过大。
• 无版本约束的 RAG：文档过期导致误导。

三、成本与边界（一句话经验）

• 用“合适的最小模型”，关键任务再切大模型；重要输出保留人工抽检与来源/时间戳。

想请教

• 你这一年里真正“可复用”的 AI 场景是哪个？
• 有哪些“长期收益不高”的踩坑案例？为什么？