Shanea Leven 是 Empromptu.ai 的联合创始人和 CEO，该公司允许任何人使用 AI 构建企业级、精细调优、完整的 AI 应用程序。她是一位拥有 15 年经验的资深产品领导者，曾在 Docker、Cloudflare 和 Google 担任高级产品职位，并于 2024 年成功收购了 CodeSee.io。作为 AI 开发和女性科技领域的知名思想领袖，Shanea 将技术创新与商业战略相结合，以解决困扰 AI 建造者市场的生产可靠性危机。
每个企业领导者都见过这种模式：一个令人印象深刻的 AI 工具在演示中表现良好，但三个月后，它的准确性急剧下降，边缘情况不断增加，没人能解释为什么它会在一天失败，第二天又正常工作。这是“vibe 编码”的遗产，这是一种通过试错的提示工程开发 AI 系统，直到感觉正确的做法。Vibe 编码产生演示，而不是产品。这也是为什么 95% 的 AI 试点项目无法进入生产环境的原因。“在我的 ChatGPT 窗口中有效”和“在企业规模上对真实客户有效”的差距不仅仅是基础设施的问题，而是工程学的纪律。经过为企业客户、受监管的行业、B2B SaaS 公司和处理数百万交互的遗留代码库构建 AI 应用程序后，我们终于了解了什么因素决定了系统的可扩展性和稳定性。为什么 Vibe 编码在规模上失败Vibe 编码的问题很简单：什么对精心挑选的示例有效，到了生产数据的无限变异性面前就会崩溃。上下文窗口变成了垃圾堆。在开发的早期，您添加框架来提高准确性，然后您包含额外的上下文来处理边缘情况。很快，系统就会因100,000个无关紧要的信息令其性能和准确性下降而窒息。模型最终会被噪音淹没。在这种情况下，准确性会发生漂移，没有人知道它正在发生。今天有效的提示可能会在下周神秘地失败，领导者会问自己同样的问题： 是模型更新吗？ 是新的用户段吗？ 是查询模式的季节性转变吗？ 目前，企业没有必要的系统化仪表盘，因此他们开始盲目调试。边缘情况指数级增加对于每个明显的失败，三个更微妙的问题可能会出现。例如，一个系统可能完美地处理零售公司的客户支持票，但可能会为制造公司产生垃圾。我们今天所做的是手动提示调整，但在这种规模下，它无法跟上。根本的缺陷是将 AI 工程学当作创造性写作，而不是系统工程学。这就是为什么第一代...
