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叙述正在发生变化：从“无代码”转向生成全栈应用程序的提示。报告显示，未来可能属于“代理平台公司”，其定价基于使用量，而非传统的座位许可SaaS。 这引出了一个两部分的问题： SaaS的未来：如果为特定需求创建定制的“足够好的”软件变得微不足道，传统的SaaS模型会崩溃吗？价值是否会完全转移到AI平台和基础设施上，大多数SaaS会变成商品？ 新的“有价值的东西”：在一个民主化创作的世界中（如TikTok对视频的影响），什么会成为稀缺资产？是分发、垂直特定的数据/模型，还是整合与信任？这些AI生成的微型SaaS的“应用商店”会是什么样子？ 我们希望听到构建者、投资者和SaaS用户的观点。

“氛围研究”（vibe researching）的概念——利用人工智能快速探索、综合文献，并生成新颖的研究想法或框架——看起来很有前景。它不仅仅是文献综述，还可以作为头脑风暴的辅助工具。 这里有没有人认真使用过人工智能（例如，Claude用于长篇论文分析、arXiv上的定制GPT或专业代理）来帮助生成假设、识别研究空白或撰写论文的实质性部分？ 关于准确性、引用的幻觉或对复杂理论的肤浅理解，最大的陷阱是什么？你是如何验证人工智能输出的？ 你认为它是早期研究的一个合法加速器，还是更多地作为处理日常任务的生产力工具？有没有成功案例将其与具体的研究成果联系起来？ 期待来自学术界、行业研究人员或独立探索者的真实经验分享。

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