AI 正在重塑工程师的能力结构，真正拉开差距的不是会不会使用 AI，而是能否设计人机协同作业流并对结果负责。

从工程师和团队负责人的真实使用出发，梳理 Obsidian 如何承接知识管理、项目推进、任务防遗漏和 AI 辅助研发工作流。

基于 CodeAgent 使用经验，讨论 AI Coding 在代码阅读、局部实现、测试修复和工程判断中的边界。

讨论 AI Coding 在研发流程中的真实位置：不是替代判断，而是压缩阅读、草拟、验证和沉淀成本。

从技术系统、组织管理和 AI 工具链出发，讨论为什么复杂系统不能只用单点思维做判断。