新模型、新工具层出不穷：研究要服务主线，别让探索欲吞掉专注
做 AI 编程的人往往好奇心很强，一出新模型、新工具就想通宵研究。问题是项目从零到一时很兴奋，进入重复运营和维护期就想去追下一个热点，结果很多事情做得广而不深。不必消灭好奇心，但要给它定规矩：新工具的研究必须服务于当前主线；判断标准是能不能嵌进现有工作流、能不能带来一次真实的用户反馈。方向被数据证明行不通时，要及时止损，不被沉没成本绑住。
"新模型发布了，据说写代码更强。""有个新工具，能一键生成整套后台。""这个开源项目好像很有意思……"
做 AI 编程的人，每天都会被这些消息吸引。研究新东西很兴奋，但一个月下来，手上的项目可能一个都没推进。
一、广而不深的代价
- 项目停在半路：从零到一很兴奋，到了枯燥的维护和运营期就想换方向；
- 积累不下来：每个工具都只用了皮毛，没有一样用到精通；
- 收入不稳定：没有一个项目被持续打磨到能稳定赚钱。
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