大模型真的带来了很多机会，关键是找准赛道

先做个自我介绍：【如果咱们已经是老朋友了，这部分文字请直接跳过。】

我是一位20年经验的编程老师傅。做过创业公司的 CEO，也在上市企业担任过技术总监和首席专家。现在是中科院某重点实验室的高级工程师、研究组负责人。

一直在这个领域深耕，我也深刻感受到随着软件系统越来越庞大和复杂，如今大规模代码库的理解成为了一项每个程序员都要去面对的极具挑战性的任务。于是，我和团队一起，借助大语言模型等先进技术，打造了一款颇具创新性的开发者工具。

大模型真的带来了很多机会，也对很多行业产生了翻天覆地的影响。比如，教育行业就深受大模型的影响。

在我看来，语言这个权利其实在过去的一两百年才刚刚普及到普罗大众，在这之前，大部分人不识字，连语言是什么都不知道。

而现在，由于互联网和大模型的结合，知识变得更加平民化，人人都可以很轻松地接触到各种各样的知识。

比如以前，如果我们想请一个私教或语言老师，费用通常要几百块一小时，而现在看来，他们给予的知识和概念，可能还不如一个免费的大模型提供的内容。

因为这两者的知识体量就不同。所以，大模型的产生蕴含了很多的商业机会，但是对于想找准机会的人来说，我觉得可以从两个角度来思考。

首先是，从方法论的角度来说，从过去没有被满足或者没有被充分满足的点去切入，就是机会。

彼得·蒂尔(Peter Thiel)是我非常崇尚的一位作者。他既是 Paypal 的联合创始人，又是 Founders Fund 基金的创始人，还投资了 SpaceX。我非常喜欢他的一本广受欢迎的著作《从 0 到 1》，我一直将这本书视为创业者的必读书籍之一。

蒂尔在书里提了一个非常重要的观点，“你怎样去开创一个新的事业，其中最核心的一点是找到未被满足的需求，或者说在当前科技创新的背景下，你可以满足，但是过去没有被满足或者没有被充分满足的这个点去切入。”结合他个人的经历，我觉得这就是一种有效的方法论。

回归到编程领域，我们发现，尽管现在有了人工智能助手，但是程序员在工作中仍然习惯于进行搜索。那他们到底在搜些什么呢？提问的问题背后，有没有可以值得挖掘的更深层次的需求？我们能不能找到更有效的方式来解决这些问题呢？

随着软件系统越来越庞大和复杂，如今大规模代码库的理解成为了一项每个程序员都要去面对的极具挑战性的任务。基于这个事实，我和团队一起借助大语言模型等先进技术，打造了一款颇具创新性的开发者工具——Eagle DevAgent。“代码问题，就问Eagle！”，可以通过像Eagle DevAgent这样的工具来得到更好的解决。

代码问题，就问 Eagle！

我们的网址：eagle.capitalren.com 

第二点是，选择自己熟悉的业务场景非常重要

我是基于自己过往的经历而言的。在开发Eagle这个开发者智能体之前，我们尝试过多个行业，包括金融、医疗等。然而，在短暂的探索和试错过程中，我觉得不是梯度下降的方向，所以决定迅速放弃，转向我更熟悉的领域。这让我深刻体会到，选择自己熟悉的业务场景是非常重要的。

由于AI的到来，它将带来前所未有的变化。如果对业务不够熟悉，想要深入理解并且参与其中可能会导致较大的偏差。

而所谓的偏差，用户对于AI生成结果的接受度又不一样：哪些结果尽管存在错误但依然被认为有价值，哪些结果则是用户无法容忍错误，哪怕是微小的偏差？如果对业务不够了解，就很难做出准确判断。

当然，肯定还有第三、四、五、六……点，欢迎补充。