AI 把东西做出来以后，反馈不能继续靠截图硬扛：我为什么做 Floop
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AI 让我们更快地做出页面、原型和演示稿。
但做出来不等于被看懂，更不等于经得起真实用户和利益相关者的反馈。
问题不在于反馈太少，而在于反馈散在截图、聊天记录和会议纪要里，脱离了版本、页面和具体元素。
所以我做了 Floop：把交付物的版本、分享、评论和修复重新连成一个可追溯的反馈回路。
开发者工具¶
AI 把开发变快以后，测试不能继续靠 Excel 硬扛
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AI 正在把开发速度拉高，但很多团队的测试管理还停在 Excel、会议纪要和口头确认。
结果就是：开发越来越快，测试越来越像最后一道人工防线，QA 背锅，Tech Lead 心里没底，老板只听到一句“应该测过了”。
testboat 想解决的不是“让 AI 多写几条测试用例”，而是让测试策略、用例、执行、缺陷、报告和版本进入同一套可追溯的工程系统。
我的 AI 又双叒失忆了，所以我花两周做了个工具治它
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凌晨两点跟 AI 聊出了完美方案，第二天它翻脸不认人。
我受不了了，花两周做了个开源工具 fcontext。
结果做完以后，治好的不是 AI 的失忆，是我自己的工作方式。