立正用铝和金的例子说明：AI真正改变的是某些任务的生产成本和定价，比如写代码从“请程序员一行行写”变成可以批量生成，代码本身变便宜了⁠1。所以用旧的工作习惯去套AI，发挥不出工具潜力；真正的AI原生是重新安排“谁负责什么”——人定目的、事实边界和品味，AI把方向落成能上线的东西，并负责检查提醒⁠2。对开发者来说，这意味着如果只是把agent当成更快的写代码工具，价值提升有限；值得想的是哪些环节的成本结构被改变了，自己站在哪一环。

立正提到，过去靠一项技能就能生存，现在技能大规模被取代，但能为结果负责、越接近结果的人越难被替代，因为AI换个prompt就说另一句话，没法为结果担责⁠3。放到你的处境：办公场景工具和短剧内容之所以能爆火，是因为它们交付的是可批量、可标准化的产出；原生agent开发者如果只交付“我搭了个agent”，同样容易被更省事的工具盖过。反过来，如果你能对某个具体业务结果负责——比如某个流程的准确率、某类客户的交付——你的位置就更稳。

在agent权限这件事上，立正倾向于先给full access，用AGENTS.md这类规则去约束（比如对外发布需要审批），而不是一上来就设计很死板的access control，因为那样会挂一漏万，也没法利用agent未来的智能；如果出问题再改规则或退回确定性方案⁠4。对开发者的启发是：与其一开始就把agent的每一步都锁死，不如先让它尽量自己把事干完，同时保留可回退的规则层，观察哪里真的会出问题。