lv阐述AI原生的产品交付方法
AI 总结
在“成为 AI Native Builder”连载第二篇中，lv将 AI Native Builder 定义为一个人借助 AI，覆盖从需求、设计到开发、测试、部署及上线反馈的完整闭环。他表示，Claude Code、Codex 和 OpenCode 等智能体负责执行，人则负责判断、关键决策与结果兜底。lv还称，他以这一方法从零构建了 CanvasAgents，并将其作为日常工作需要长期迭代的主力工具。
深度见解
文章提出了一套由作者定义的工作方法，让AI负责执行、人负责判断并覆盖产品交付全流程，同时以 CanvasAgents 作为作者亲自应用该方法的案例。
这是「成为 AI Native Builder」连载的第 2 篇，全系列目录见文末。
哈喽，我是 lv。
上一篇开篇，我提到了一个词：AI Native Builder。
这个词，是我给自己现在这个角色起的名字。
它不是一下子冒出来的，背后是我这几年一点点被"推"过来的路：
- 几年前我是前端，开始琢磨 AI 能不能进入前端开发的日常，还写了一本小册《AI 赋能前端研发从 0 ～ 1》；
- 后来和团队的设计师合作，把 AI 驱动的 Design To Code 落到团队流程里，我也从前端走成了 Design Engineer；
- 再后来开始做 Flutter 多端应用，把 AI 带进 Flutter 的日常开发；
- 现在做需求交付工程师，需求梳理、设计、前端、移动端、后端、测试……一个人身兼多个角色。