好的，我来梳理一下这篇关于AI Native的文章内容，用口语化的思考过程来拆解： 首先，我看到文章开头在讲AI Native的定义，这让我想到现在很多AI工具都宣传自己是“原生AI”，但到底什么才算呢？作者通过不同公司和团队的观点，比如Spluralsight强调用户体验，Hypermode注重持续学习，这些角度都挺有启发性的。 接着，我注意到作者把AI Native的核心要素总结成了六个关键词：核心（不是附加功能）、全链路（不是局部优化）、主动行动（不是只给建议）、持续学习（不是僵硬固定）、精细成本控制（不是无限堆资源）、原生架构设计（不是后期拼凑）。这六个维度挺清晰的，像一个评分表，能帮助我们判断产品是否符合AI Native的标准。 然后，作者设计了一个自测量表，用五个问题来评估产品是否满足这些要素。比如第一个问题“去掉AI产品还能剩多少功能？”直接点出AI是否是核心，这让我想到很多AI工具其实只是辅助功能，不是核心体验。 再往下看案例部分，作者用Alice这个小工具做演示，通过股票筛选和文件管理两个场景，展示了AI如何自动调度工具完成任务。这让我意识到AI Native的关键在于“主动行动形成闭环”，而不是被动等待用户指令。 最后，作者提到Alice只是实验室产品，但这种真实代码的体验更有价值。这让我想到，很多AI工具在宣传时可能只强调功能，但实际落地时是否真的实现了这些核心要素，需要具体看产品设计。 整个思考过程下来，我觉得这篇文章的结构很清晰：先定义概念，再拆解要素，接着提供评估方法，最后用实际案例验证。这种从理论到实践的递进方式，能帮助读者全面理解AI Native的内涵。