在GitHub上看到一个专门教怎么用 Claude Code 的项目，已经涨到了 4w star 它不是官方操作文档，而是一条从入门到高级智能体的完整学习路径 斜杠命令、MCP配置、钩子脚本、子智能体编排，每个模块都有可视化图解，教你"怎么做"的同时也会教"为什么这么做" 最实用的是里面的模板，钩子脚本、代理配置、斜杠命令、MCP配置文件，全部可以直接复制粘贴到自己的项目里... 不管你是想补齐 Claude Code 的知识盲区，还是想搭一套属于自己的 AI 工作流，都可以关注下这个项目show more

大部分人用 Claude Code 其实是在裸跑 打开项目，直接问它改代码、写功能、修bug。能干活，但工作流全靠手动组织 Anthropic 最近出了个官方插件叫 claude-code-setup，做的事情挺简单的：扫描你的项目结构和依赖，然后推荐你应该配哪些东西 具体来说它会建议你装：... -适合你项目的 MCP servers -可以复用的 skills -自动触发的 hooks -拆分任务用的 subagents -常用的 slash commands 相当于它帮你把 Claude Code 从一个"什么都能干但什么都要你自己安排"的工具，变成一个针对你这个项目定制过的AI开发环境 之前这些配置全靠自己摸索，哪些 MCP 好用、hooks 怎么写、subagents 怎么拆，都要一个个试。现在至少有个起点了 不是说它推荐的就一定全对，但比从零开始配要省不少事 用 Claude Code 的可以试试，尤其是项目已经有一定规模的show more

Claude Code 新增了一个 /powerup 交互式教学模式 可以在终端里可直接进行交互式学习 在终端里输入这个命令，会启动一套交互式课程，带动画演示，手把手教你怎么用 Claude Code。... 比如你刚装完 Claude Code，不知道从哪开始，输入 /powerup 它会用动画演示展示基础操作流程，斜杠命令怎么用、文件怎么引用、怎么跑 bash 命令，边看边练。 不用切到浏览器查文档，不用看 YouTube 视频，直接在你工作的环境里学。show more

安装了这个之后，Claude Code 的体验会完全不一样。 Anthropic 悄悄发布了一个官方插件，叫 claude-code-setup，它基本把 Claude Code 从“还不错的工具”变成了一个真正的... AI 开发环境。 它会扫描你的项目，并推荐： → hooks（钩子） → skills（技能） → MCP servers → subagents（子代理） → automations（自动化） 然后一步一步帮你把这些都配置好。 大多数人现在用的都是“原生版”的 Claude Code…… 这也是为什么他们的体验会显得有点混乱。 真正的强大之处，其实来自它周围的生态。 安装方式： /plugin install claude-code-setup@claude-plugins-official 记得先收藏，免得之后找不到。show more

Damn.. 一款今年你一定要体验下的产品 上次我发的这个落地页火了，随手还赚了2000块。有不少推友想要，我们今天打算开放出去。但方式来点不一样的 这次你甚至不需要安装skill、配置你的agent，你只需要点开我配置好的agent 聊天即可 这个就是Bloome这个产品的妙处，也是我们企业内部正在走的路～ 我之前一直也在思考一个问题，目前AI Agent 市场还是没有全面铺开，很大一部分原因就是不会配置，龙虾经常挂掉。... 现在好了，有了Bloome 你只需要与配置好的agent 聊天即可获得你想要的东西 Bloome 最酷的点，是把Agnet 变成了我们IM里的成员： 以前分享AI能力，是发prompt、workflow、skill 让别人自己配置，但是没法产品化，没法赚钱 现在让别人把你配置好的agent 拉进群或者单聊，它就能把你干活了，如果你的agent足够有价值，那就可以开启赚钱之路了！ 同时关于AI Agent 社区怎么做分享几点心得： 我在Bloome 里与Yiming Zhang 数字人（agent）聊天，他提到： 用户来这里，能不能比自己找信息快10倍？ 不是快一点，是数量级的差异。比如一个人想搞清楚怎么用Agent做客服自动化，他在你的社群里，3分钟就能拿到一个经过验证的方案、别人踩过的坑、可以直接跑的配置。这个体验如果在外面需要30分钟甚至3小时，那你就有价值。 具体怎么做到： 一是让Agent本身成为社群的基础设施，不只是讨论的话题。用户进来不是看别人聊Agent，而是直接跟Agent协作、测试、分享workflow。社群的核心资产是可复用的Agent配置和经验，不是聊天记录。 二是结构化沉淀。聊天是最低效的信息载体。好的社群产品应该把对话里的有价值信息自动提取、结构化，变成可检索的知识。下一个人进来不需要重新问。 三是匹配。不是所有人都需要看所有内容。谁在做什么、谁解决过什么问题、谁的经验跟我最相关——这个匹配做好了，社群的信息效率就上去了。 最怕的是做成一个"AI爱好者交流群"。那个东西微信群就能干，没有产品壁垒。 现在我们可以靠着Bloome 来卖我们的idea了～ 评论区分享手把手教agent 配置、分享的方法👇 我们这个agent体验地址：show more

兄弟盟，AI 女友真的要来了～ 刚在 GitHub 看到一个挺有意思的 AI 项目，叫 AIRI。 它想做的事情其实很简单：... 做一个真正活着的 AI 虚拟角色。 不是普通的聊天机器人， 而是一个 AI 虚拟伙伴 / AI VTuber。 你可以和她： - 语音聊天 - 一起看视频 - 一起玩游戏 - 甚至让她帮你打 Minecraft 关键是这个项目 完全开源，而且可以自己部署。 也就是说，你可以拥有一个： 会聊天、会记住你、还能互动的 AI 数字人。 技术也挺硬核： - WebGPU + WebAssembly - 支持 OpenAI / Claude / Gemini 等大模型 - 还能接 Live2D、VRM 角色模型 未来的 AI Companion，大概率就是这个形态。 如果你在关注： AI Agent AI 虚拟人 AI 陪伴产品 这个项目真的值得去看看。show more

这是一个手把手教你折纸飞机的网站 可以弥补童年不会折纸飞机的缺憾 每期分享一个实用网站 第7期 今天要讲的是 这里面收录了大量的纸飞机模型。 我们可以选择飞机的类型，也可以按难度筛选。 选择一个飞机后，里面就会有极其详尽的图文教程。 学不会怎么办？他还有视频教程，手把手教会你。 你想要的飞机是什么呢？

有人把 Claude Code、Codex、Kimi 这些 AI 全塞进了一个桌面软件里，叫 hermes-desktop。 不用终端，不用记命令。模型切换、工具开关、技能管理全是图形界面，点点就行。 最狠的是它内置了81个技能，能直接操控... iMessage、备忘录、提醒事项这些 macOS 原生应用。你跟它说"翻一下上周的备忘录"，它真能翻。 还有个看板功能，多个 Agent 同时干活的时候在看板上调度，谁在跑、谁卡了、一眼看得到。show more

这是我见过最完整的「一个人公司」教程 GitHub 上有个很值得收藏的项目—— One Person Businesses Methodology 一句话概括： 教你一个人做一家公司。... 很多人做副业的问题其实不是技术，而是： 不知道做什么 不知道怎么赚钱 不知道怎么长期做下去。 这套方法论最厉害的一点是： 几乎不讲虚的。 作者像写代码一样，把一人公司拆成完整流程： 发现需求 → 做 MVP → 获取流量 → 完成变现闭环 看完会有种感觉： 这不是教程，更像一套商业操作系统。 尤其是 v2.0 里提到的一些反直觉认知，比如： 与其只看收入， 不如看 税后收益。 与其拼命提高效率， 不如 用 AI 杠杆放大个人产出。 核心理念： 一人企业的目标不是做大，而是做稳。show more

之前用 Seedance 2 做了个做酸菜鱼的视频， 生成到第10秒的时候，美女的手直接伸进滚烫的锅里搅拌。AI完全不知道那样会烫。 当时觉得好笑，后来越想越觉得，这不只是 bug这么简单，现在的 AI 根本还没到理解物理世界怎么运转这一层。... 这半年做了太多AI视频了，每次满心欢喜等它生成，结果经常是人物动作接不上、物体空间瞬移、手还没碰到东西物体就动了，各种幻觉 bug，真的挺折磨。 最近看到黄碧薇教授 Biwei Huang 的 Aether AI 官宣融资，认真看了一下方向，感觉它解释了很多视觉 AI 里反复出现的问题。 Aether AI 做的是因果世界模型。这个词听起来很学术，但放到视频生成里其实很好理解。 今天的视频模型，Sora、即梦、Veo，已经能生成非常真实的画面。杯子掉落、水洒出来、机械臂抓取，看起来越来越像真的。但它们很多时候是在根据海量视频经验预测下一帧，类似画面后面通常会发生什么，就生成什么。 所以桌子高了 2cm，机械臂就可能失效。明明伸过去的角度看起来对，杯子却自己飞起来了。画质够了，数据也不少，但模型没有真正理解这个动作为什么会带来这个结果。 Aether AI想做的，就是让 AI 学到变量之间的底层规律，比如桌子高度变了会带来什么影响，物体受力之后会怎么运动，一个动作会导致什么后果。 这类东西学进去，模型才能在没见过的场景里稳定推演、举一反三。对视频生成、机器人、自动驾驶、3D 世界模拟都会很关键。 视觉 AI 下一阶段的方向，可能就是从生成看起来合理的画面，走向理解画面为什么会这样变化。 黄教授 Biwei Huang 做因果AI 超过 12 年，这次 Aether AI 融资，我觉得是一个值得关注的信号：因果世界模型正在从学术前沿走向产业。 想了解的可以戳一下官网看看：show more

一个找产品灵感的方法，很多人还不知道： 第一步：去 Flippa Flippa 是一个专门买卖网站和 SaaS 的平台 上面挂着大量正在盈利的项目，而且数据公开 第二步：筛选月收入... $10,000+ 的项目 不用买，只看数据 这些项目已经验证了市场需求 第三步：让 AI 帮你分析 把项目的功能、定价、用户评价丢给 Claude 或 GPT 让它拆解： 核心需求是什么 哪些功能是多余的 哪些痛点没被解决 第四步：用 AI 做一个更好的版本 现在用 Cursor / Claude Code 搭一个 MVP 以前需要一个团队干几个月的事 现在一个人几周就能跑出来 本质上是： 用别人已经验证的需求 + AI 的开发速度 跳过"猜方向"这一步 你有没有在 Flippa 上看到过让你心动的项目？show more

又找到了一晚上卖50w的AI视频项目，我已经部署到本地生成了视频，他不是个客户端，是类似于一堆skill的文件包。 老王之前做一条三分钟产品片子，找素材两天，排节奏一天，加字幕又一天。一个团队折腾一周。 然后我遇到了 OpenMontage。 说实话一开始没抱什么期望。开源视频工具，见多了，十个有八个是套壳。结果跑了一条，调研了grok的api一条命令，三分钟出了三段能直接发的片子。效果很炸。 它到底是个啥。 把你的 Claude 或... Cursor 变成视频制片人。你对着它说一句「做个 60 秒黑洞科普」，它自己去翻论文、写脚本、生成图表动画、扒免费素材、配字幕音乐，最后渲染出片。 不是你点按钮选模板，是每一步它自己做判断。 拆开看三件事。 第一，12 条流水线各管一种片型。explainer 做科普片，clip 做混剪，music 做 MV，data 做数据图表动画。你选对流水线，出来的结构就对了一半。 第二，每条流水线底下是一串 agent Skill——怎么查资料、怎么写分镜、什么时候加转场、字幕压在哪帧。500 个 Skill 叠出来的不是模板库，是决策链。你描述得越具体，它判断得越准。指令模糊，出来的也只能是模糊的东西。 第三，零密钥就能跑。不配任何 API，本地免费模型直接出片。付费版 Runway 干的活它全包了。 我做内容这些年最烦的不是没创意。是找素材卡半天、排节奏卡半天、字幕又卡半天，三个半天过去热情全没了。这东西把执行链里所有决定让 agent 替你做了，你只负责描述要什么。 怎么上手？很简单 我没可以生视频的Key，用网页调用supergrok的Oauth，和OpenMontage结合生成的弹唱视频，整体还是比较满意的。show more

Datawhale 开源神作 Happy-LLM 教你从零亲手造一个大模型 GitHub 已获 29k+ Stars，持续霸榜 Trending... ⭐ 核心亮点 1. 体系完整，不碎片 NLP → Transformer → 预训练 → LLM 一条线讲通，不是拼凑知识点 2. 边学边做，跑完整流程 按 LLaMA 2 思路，从 Tokenizer 到预训练到微调（LoRA / QLoLA） 不是背概念，是自己真的动手做一遍 3. 工程导向，不止讲模型 RAG / Agent / 模型评测全覆盖 更贴近真实项目落地 学完你能做到什么？ - 看懂 Transformer - 训练一个小模型 - 会调参、排问题 - 做出一个 AI 小应用 适合谁？ 想入门 LLM 的开发者 不满足于只会调用 API 的人 想做 AI 应用 / Agent 的人show more

一个非常有趣的全新的开源脚手架项目 create-better-t-stack 可以关注一下 它的创新之处就可以让你自由的选择你想用的前后端框架，数据库，orm，runtime， addon 等等，然后可以根据你的选择创建出一个独一无二的有最佳实践的 Typescript 项目。 我用了一下，觉得很有意思，未来的项目可以可以试试看，大家可以看看demo，同时而且还能学习到，看看现在流行的框架和工具都有哪些。

日本这次选举，可能不只是选个首相那么简单。 有人说，这可能是日本战后体制的终结时刻。 所谓“战后体制”，究竟是什么？ 简单说，就是二战后美国为日本量身定做的一套系统。 从宪法到安保，从经济模式到文化心理。 这套系统运行了快八十年。 现在，一个57岁的教授说，他活了这么久，从没见过这么重要的选举。 为什么现在是转折点？ 全球化退潮，区域冲突加剧，各国都在重新寻找自己的位置。... 依赖外部保护伞的模式，还能走多远？ 当一个国家开始认真思考“我是谁”、“我要去哪里”的时候，真正的变化就要来了。 这不仅仅是日本政治家的选择。 更是普通日本民众的一次集体觉醒。 他们是在选择继续留在舒适区，还是走上一条完全不同的道路？ 这条新路通向何方，没人知道确切答案。show more

每次去问那些大模型某个项目怎么样，得到的回复永远是那种模棱两可的万金油——“项目有潜力，但请注意市场波动”。听君一席话，如听一席话，完全不敢拿真金白银去信它。 但这两天仔细看了下 Sentient 的逻辑，尤其是那个 SERA 架构，我是真觉得有点意思。它没想着用一套通用的语料库来“忽悠”你，而是老老实实地在做“拆解”。 你问它 DOGE 的风险，它不是在那瞎编，而是像个老练的研究员一样，先把问题拆成几个维度：经济模型是不是通胀的？链上流动性池子够不够深？大户是不是在集中出货？它有一套自己的索引库，先找工具，再抓实时数据，最后才给你写结论。... 这给我的感觉是，它终于不再是一个只会陪聊的机器人，而是一个懂得去查证、去推理的 Agent。在币圈这种信息满天飞、真假难辨的地方，我们需要的就是这种能把“情绪”和“事实”剥离开的能力。如果不解决“可信度”这个问题，AI 在 Web3 永远只是个玩具，但 Sentient 似乎找到了打破这个僵局的锤子。show more

王者荣耀目前 2 亿日活，Dota 巅峰期不到 2000 万 不是 Dota 不好玩。玩家才知道，Dota... 硬核更有技术含量，复杂度越高的游戏一定更好玩。Dota 需要学补刀、反眼，王者把这些全砍了，两根手指搓屏幕就能五杀。 但王者的日活数据要比 Dota 好 10 倍 抖音干翻长视频和文字新闻流同理 抖音用户只要会上下滑就行，猴子来了都会刷 互联网时代赢家不是功能最强的那个，是门槛最低的那个 那 AI 时代呢？我之前写过，AI 时代最大的陷阱是 “做很酷的东西” ，我们也吊唁过了炫技派的墓碑（见原文） 现在打开 Claude Code，要学 prompt，龙虾要配 soul.md、要会装 Skill、选模型调参数。 会用 AI 是一道沟，会写 prompt 又是一道沟 每出一个新能力就多一道门槛 😮‍💨 可是大部分人连 AI 都用不好，更别说用 AI 赚钱 🤷 赚聪明人的钱很难，因为你能想到的一切聪明人都会自己搭，最好赚的其实是“傻子”的钱，"傻子"是那些知道 AI 有用，但没时间搞清楚怎么用好的人。 而“傻子”才是大多数 “傻子”不缺 AI 工具，缺的是有人帮他们把门槛抹平 谁能做这件事，谁就能做 AI 界的王者荣耀！ dappOS 刚发布了一个产品叫 xBubble，思路很简单：你说一句话，它出成品。不用选模型、不用写 prompt、不用装插件。国内量子位、机器之心都有推荐过。 🫧 xBubble 能帮你一句话出 1 分钟电商产品视频，包括分镜、旁白、转场都有。同样的 prompt 丢给 Gemini，出来 8 秒后字幕就乱码了。。 🫧 xBubble 一句话就可以做出可交互的五大科技公司财务数据看板，柱状图、折线图、Tab 切换都能点。传统方式做这个少说一小时，而且上下文爆炸模板过一会就乱了。。 🫧 xBubble 一句话出 10 页小红书投放复盘 PPT，结构完整、配色统一。改两句就可以直接发给老板。 关键区别在哪？大部分 AI 工具交给你的是文字，你还得自己整理成能用的东西——xBubble 交给你的直接是文件、网页、视频 xBubble 怎么做到的？——两个引擎 1、Bubble Engine 在后台持续测试：针对每种具体任务，自动组合不同模型和工具，跑出最优方案，固化成 SOP。SOP 就是经过验证的最佳做法，AI 自己写的、自己测的、自己选的。你花 3 天调出来的 prompt 工作流，它可能测了 200 种组合已经找到了更好的。 2、Bubble Pilot 接你的请求：一句话进来，识别任务类型，匹配 SOP，出结果。没有现成 SOP 就走通用模型。你反复提同类需求，Engine 捕获信号，下次就有了 xBubble 有两种运行环境 1、Bubble Computer 是云端沙箱，研究、写作、设计、核查一条龙 2、Bubble Personal 是本地模式，操作你电脑上的文件和应用，敏感操作在容器里跑完就销毁。注重隐私，也安全 用 dappOS 团队的话说："未来人用 AI 的能力，大概率不如 AI 用 AI" 这话听着极端，但逻辑跟王者荣耀干翻 Dota 是一样的。Dota 玩家说"你不学补刀怎么玩游戏"，王者荣耀说"为什么要学补刀”和“反眼” 🤡 我直接把这2个东西都删掉 AI 极客说"你不学 prompt 怎么用 AI" xBubble 说"为什么要学 prompt"？ 🤡 AI 的下半场不是比谁更强，是比谁门槛更低 Dota 从来没输给王者荣耀的游戏深度，输在的是上手门槛，输在人类天性基因自带的懒惰 现在的 AI 工具也一样。Claude Code、Cursor 是给 Dota 玩家做的，那 2 亿王者荣耀用户呢？ DAPPOSshow more

卧槽，有个编程大神把自己的工程经验蒸馏成了一个开源项目 GitHub 热榜第一，Star数直接冲上了9万 + 作者是前 Vercel 工程师 Mat，参与过 Next.js... 早期开发，以把复杂技术讲得通俗易懂著称。 他把日常和 Claude 协作的工程实践整理成 16 个 skill，一条命令安装，给 AI 注入几十年的软件工程经验。 最受好评的一个叫 Grim，让 AI 反过来拷问你，沿着决策树逐一确认需求，直到彻底搞清楚你想要什么再动手。 只有 3 句话 42 个词，被不少人评为"token 回报率最高的提示词"。 还有一个 skill 专门解决代码跑不起来的问题，强制 AI 先写一个会失败的测试，再写最少量的代码让它通过，最后重构，经典红绿循环，AI 想走捷径都难。 整套项目不只是教 AI 怎么做事，更是帮你和 AI 建立一套持续对齐的工作机制。show more

10月15日 周三🌦️小雨 🤠今天，我好像看清了 Play AI 🎲❣️的价值，静下心来剥离了所有宣传的包装，试看清 #PlayAI 真正的骨架。我发现它的核心可以归结为三个无法被轻易替代的价值点： ✅第一，它卖的不是工具，是省心。... 它的核心产品不是某个具体功能，而是一个结果：将你的时间和注意力还给你。在别人都在教你怎么更复杂地操作时，它直接让你用一句话的指令，替代掉那些重复、耗神的链上操作。关键不在于自动化，而在于无需你再操心。 ✅第二，它构建了可执行的信任。 它解决了AI与区块链之间最根本的隔阂：逻辑与资产的脱节。通过其安全架构，它让一个理性的、永不疲倦的AI智能体，能够在你预设的、透明的规则内，安全地替你管理链上资产。你信任的不再是AI本身，而是你与AI共同认可的那套被锁死的、可验证的执行规则。 ✅第三，它在编织一个自动化网络。 它的终极壁垒不是单个功能，而是可组合性。每一个被创建的工作流和智能体，都能成为网络中的一个节点，相互连接、协作。这意味它的价值会随着用户的创造而指数级增长，最终形成一个任何单一工具都无法比拟的、活的自动化生态。 所以，#PlayAI 的本质，是一个通过安全规则将你的意图转化为链上行动，并能自我演进的省心系统👏👏。 🧐它不是另一个让你去学习的复杂应用，它是一个让你最终可以忘记操作的应用。 最后我们一起观看Play AI 🎲 动画第四集吧！兄弟们互动起来 ！ #PlayAI #PlayAInetwork #GPlayshow more

我尼玛，Claude Fable 5今天把整个软件行业的底层逻辑给击穿了！ 以前做软件要几个月，现在只要15分钟，Claude Fable 5把产品经理和程序员的中间环节，直接干掉了。 也就是说，15分钟的销售电话打完， AI当场做出了客户要的可运行软件原型，喵个咪，这谁受得了啊🤯 Todd... Saunders，Dalton Mills AI 的 CEO，做的是 trades 行业的垂直 SaaS——建筑、家政、暖通这些。 他用刚发布的 Claude Fable 5， 在跟一个客户的销售电话里， 让 AI 在后台实时转录通话， 同时自主构建客户刚刚提到的软件功能。 通话结束，他当场演示了一个完全可运行的原型，精确匹配客户 15 分钟前描述的需求。 一个语音报价系统：AI 实时听服务电话，自动匹配价目表，识别 upsell 机会，生成 Good/Better/Best 三档方案，自动发提案短信。整个过程近乎零人工干预。 不是 简单的AI 辅助开发，直接对话即构建，damn！ 平复下激动的心情，这个案例最让我震惊的不只是AI 写代码快，AI 真的能听懂人话了啊啊啊， 然后一个长达几十年的产品开发范式，就这么被直接击穿了，holy sh*t！ 想一想过去几十年我们怎么干活的，客户跟你说工人在现场太乱经常算错钱，你记下来，回去消化，以为懂了， 画原型，约评审，排期，开发，几周后拿出来， 客户摇头说不对不是这么回事， 你一肚子委屈，说我每个字都记了，他说你记的是我说的话，不是我脑子里的东西。 这个循环叫理解-翻译-验证，短则几周长则几个月，整个行业就吃这碗饭的，我们管它叫专业服务。 但是今天，Fable 5 把这个循环干掉了，不是压缩啊兄弟们，直接彻底干掉了， 客户说，AI 听，AI 当场做出来，客户当场看对不对， 没有 PRD，没有你在内部群里发那个需求我回去评估一下，没有一切中间件， 从客户嘴里说出来的那一刻，一个能跑的东西就在屏幕上等着他。 这才是真正要命的地方，这哪是提效啊，简直把整个底层逻辑都改变了。 但我们也必须立刻面对一个最尖锐的问题，就是那客户为什么还需要你？这不就 15 分钟的事吗？ 这个问题必须正面面对，确实是客观存在的， 如果你对自己的定位只是把客户需求翻译成代码的那个人，那你完全可以被这 15 分钟取代，因为 AI 现在翻译得比你快，还不用开评审会。 但如果你做完项目就知道，原型和系统，中间隔着的不是几行代码，还有权限体系里那几十个你不知道为什么会存在的字段， 是客户二十年前的财务系统里藏着的那个没人敢动的数据表，是工人在负二层没信号的地方操作时该怎么缓存，也是某个老小区因为水压问题装不上你方案里那个完美的配件， 又或者是当地监管对报价条款里的某个措辞有特殊要求，这些东西，Fable 5 不知道，你问它它也不知道，它甚至不知道它不知道。 它的原型是乐高模型，系统是能住人的楼，之间的差距，专业术语叫工程判断，也可以叫领域责任，更可以叫为长期可用性兜底。 所以这个案例真正揭示的，不是谁会被替代，是什么在剧烈地变稀缺。 第一样，把 AI 的生成能力锚定在真实世界的复杂约束里， 这一下子就筛掉两种人：只会做原型不会做系统的人，和只会做系统但不懂行业的人。 留下的是那种，你问他这个需求能不能做，他会先问你那边现场平均信号几格、工人习惯左手拿手机还是右手、他们现在用的那个老系统数据库编码是 UTF-8 还是 GBK 的人。 第二样，领域知识， 我说的不是行业报告里那些漂亮话，是那些只有在这个行业干了十年才知道的脏东西。 AI 能生成完美的三档报价界面，但它不知道某个配件的供应商在雨季会涨价 30%，不知道某个话术在北方好使在南方会让客户挂电话，不知道这个工种的师傅脾气大你不能在流程里多加一步确认否则他宁愿不干，这些脏知识才是真正的护城河。 第三样，也是最被低估的一样：把原型变成可信赖系统的治理能力。 评估框架你怎么建，AI 改了这一处你怎么知道没把另一处改坏。 记忆持久化你怎么做，客户上次改的需求下次对话能不能记住。 错误恢复你怎么设计，流程跑到一半 AI 崩了用户看到什么。 多代理协作你怎么编排，一个 Agent 听电话提取意图，一个匹配价目表，一个检查合规，一个生成界面，人类在哪个节点介入裁决。 这些东西不酷，开会聊这些会让人想抽烟，但就是从酷到能用的最后那一公里。 Fable 5 和后续更强的模型，把生成这件事的成本和速度打到了一个新的量级。 这个量级意味着，做出一个看起来能用的东西，以后不再是任何人的竞争力。竞争的分水岭是，谁能把 AI 吐出来的东西，变成一个别人敢在上面跑业务、能长期依赖、出了问题找得到人负责的系统。 扯了这么多，最后一句话给大家共勉： 从今天起，把 80% 的精力，从怎么让 AI 生成得更快，转移到怎么为 AI 生成的东西负责，说白了，酷是给外人看的，稳是给我们自己续命的。show more

你们身边所谓的跨越阶级的人，可能就是在这个群里，做我们的项目发家的。 可能你一头雾水，简单讲下。 ①免费进微信认证企业群 ②群负责人每天根据你自选的时间段，给你安排项目。 ③完成之后按格式发过来，结算。 因为0投入、完全合法、项目透明，这种项目性质，这可能是，你能接触到唯一的风口项目了。