范式转移

从 ToC / ToB 到 ToAI

传统的软件是为了人类的眼睛设计的（UI/UX）。
AI 时代的软件，必须为智能体的认知设计（Context/Protocol）。
ToAI：面向 AI 研发 (Development for AI Agents)

ToC (Consumer)

面向消费者

核心： 体验、UI、视觉、点击率。
交互： 鼠标点击、触摸。

ToB (Business)

面向企业

核心： 流程、逻辑、权限、效率。
交互： 表单、报表、工作流。
NEW

ToAI (Agent)

面向人工智能

核心： 协议、上下文、标准化接口。
交互： MCP、Prompt、Markdown。

基础设施层的变革

以前，我们写文档给人看（用户手册）。
现在，我们写文档给 AI 看（协议文件）。

各大厂商虽然没有统一标准，但都在尝试建立“给 AI 看的协议”。这就要求开发者在项目中植入特定的上下文文件，告诉 AI 这个项目是做什么的，该怎么修改。

claude.md Claude 生态协议
google.md Google 生态协议
claudex.md OpenAI 生态 (讽刺命名)
project-root/claude.md
# Project Context for AI

Project Name: WaterPlugin
Tech Stack: Python, Vue3, MCP

## Guidelines
1. Always use FastAPI for backend.
2. Keep functions under 50 lines.
3. !!Important: Do not delete .env file.

# This file helps Claude understand
# the project structure instantly.
这就是 ToAI 研发的核心：
把隐性知识显性化为 Markdown

典型案例：Context7

它是做什么的？

MCP 工具

Context7 是一个专门给 AI 研发用的工具。 它把 GitHub 上所有的开源仓库文档，做了一轮向量搜索整理和清洗。

保证你在 AI 对话的时候能极其快速——我们都追求自然流畅的对话，而不是像 OpenAI 去开个新窗口——能秒回复你。

解决了什么痛点？

心流体验
  • 传统方式 (GPTs):
    遇到不懂的库 -> 暂停对话 -> 打开 Google/Github -> 复制文档 -> 粘贴回对话框。
    打断思路，效率低。
  • ToAI 方式 (Context7):
    AI 遇到不懂的库 -> 自动调用 Context7 -> 秒级获取清洗后的技术文档 -> 继续生成代码。
    无感调用，保持心流。

为什么 ToAI 是未来？

因为人类的注意力是稀缺的，而 AI 的处理能力是海量的。 ToAI 研发本质上是构建高质量的上下文（High Quality Context）， 让 AI 成为更懂你的高级工程师，而不是每一次都需要从头调教的实习生。

9900+
活水插件已收录的 Skill
ToAI
新的蓝海市场

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