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说一个反常识的真相，Agent如今在真实工作场景的成功率依然很低。
真实工作场景下，大模型的表现远不如Coding领域亮眼。本文以阿里国际站开源的RealReplicaBench电商评测集为例，揭示模型在供应商采购、物流规划等真实任务中通过率普遍不足50%的现状，并对比Coding评测的差距，引发对AI实际落地能力的思考。
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Design Token 改名不等于语义化，AI 生成界面时仍会踩坑。本文通过真实案例，对比 Style Token、Design Token 与 Semantic Token 的三层跃迁，揭示机器可执行结构的关键差异，并展示如何用 Schema-As-Code 框架构建上游约束层，让 AI 在生成前就理解语义边界。
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