今天看到一篇文章：“两 AI 互喷，治好了祖传老毛病”
看完之后，我反而意识到，它点中了一个被严重低估的 AI 应用方向。
当大多数人还在用 AI 写新代码、造新模型时，有人开始反着来——用 AI 去盘活那些早已存在、却被“吃灰”的旧资产。
在科学计算和工程领域，其实有大量开源工具本身很强，但因为环境配置复杂、依赖冲突严重，普通人根本用不起来，最后只能躺在仓库里。
👉 所谓的“两 AI 互喷”，从工程角度看，本质就是：
一个不知疲倦的 AI 工程师，在做自动化环境配置 + 自我代码审查。
它干掉的，正是工程师最不想碰、却又最耗时间的脏活累活：
部署、调试、修依赖、反复试错，而且干得又快又稳。
📌 这给了我一个很重要的判断：
AI 最务实的价值，未必是创造全新的东西，而是让我们真正用上那些已经被创造出来的好东西。
在任何一个成熟行业，都存在大量“技术遗产”。
如果能用 AI Agent 把它们自动封装、验证、部署，产生的价值，往往比训练一个新模型来得更快、更直接。
[给力]盘活存量，远比创造增量，更考验工程智慧。