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YC 刚刚扔出的这份创业指南，直接把未来公司的形态重新定义了。他们不是教你怎么用AI提高效率，而是告诉你怎么用AI重新发明公司。因为AI不再是工具，而是公司的操作系统（OS）。传统公司是“人驱动 + AI辅助”， AI原生公司要彻底反过来：让AI成为核心决策、执行和反馈闭环，把人力降到最低。以下是YC笔记核心要点（逐条拆解）： 1. AI as Operating System 每一条工作流、每一个决策、每一个流程都必须流经智能层。正确的人 + AI，就能干以前整个团队的活。 2. Closed Loops Everywhere（到处都是闭环）传统公司是开放循环：做决定 → 执行 → 结束。AI-native公司要把所有重要流程变成自调节闭环——AI持续监控、对比目标、自动迭代。 3. Make Your Company Queryable（让公司对AI完全可读）所有会议自动记录，所有决策留下artifact（文档、日志、指标）。AI能查到的信息，和任何一个员工一样丰富。建立覆盖营收、销售、工程、招聘、运营的自定义仪表盘。 4. Software Factories（软件工厂）人类只负责写Spec（规格） + 测试用例（定义什么是成功）。 AI Agent负责生成代码、迭代调试，直到所有测试通过。已经有公司的代码仓库里没有一行手写代码，只有规格和测试框架。 5. No More Human Middleware（消灭人力中间件）经典管理层级不再有意义。公司速度... = 信息流动速度，去掉一层人力路由，就直接提速。 6. 三种员工原型（引用Jack Dorsey） • IC / Builder-Operator：每个人都是建造者，开会带原型而不是PPT。 • DRI（Directly Responsible Individual）：一人对一个客户结果负责，无处可藏。 • AI Founder：创始人必须亲自站在一线写prompt、调Agent。 7. Token-max, not Headcount-max 以前拼人头数，现在拼Token数。愿意承受“看起来离谱”的API账单，因为它取代的是更贵、更慢的人力成本。工程、设计、HR、行政团队将大幅精简。 8. 早期公司的千倍速优势没有遗留系统、没有臃肿org chart、没有几千人需要再培训。你在白纸上直接画AI操作系统，大公司在Windows XP上强行装Windows 11，每一步都可能蓝屏。最狠的一句话是： “你无法把对这些工具的信仰外包出去。创始人必须亲自坐下来狂用编码Agent才能真正信服。” 最后总结：过去20年软件吃掉了世界，接下来10年AI会吃掉公司内部的所有运营。公司不再是人的集合，而是一个个自迭代的智能闭环的集合。现在（2026年）就是最好的窗口。再过两三年，大公司完成痛苦转型后，这个优势会大幅缩小。别再用传统方式搭公司了——你正在和速度是你一千倍的对手赛跑。show more

AYi

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28,611 次观看 • 5 个月前 •via X (Twitter)

新闻政治教育科学技术

Anya Rossi• Live Now

Private livecam show

13 条评论

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AYi5 个月前

最容易落地的第一步，先让公司变得可查询，所有会议自动转文字归档，所有决策留下书面记录，让AI能看懂你的公司

Leaf Yeah! 的头像

Leaf Yeah!5 个月前

真棒，好完整的总结提炼。感觉最难的还是定目标以及成功标准，包括token max策略，怎么样优化token效率，都需要大量case反复提炼出一些通用的规则。如果能知道，想做的100件事，有哪90件事不必做的，相信AI系统效率会更高。当然十分认同创始人要始终在一线调整Agent和prompt！一线的手感太重要了！

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AYi5 个月前

现在真的是一个难得的窗口期，时不我待

王小庄的头像

王小庄5 个月前

AI重定义公司

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AYi5 个月前

@BlockView0214 以后AI就像是操作系统，人是监督者，可以从小闭环试点，比如一个销售流程，验证后全公司复制就行

Seebin 的头像

Seebin5 个月前

最认同最后那句：你无法把对这些工具的信仰外包出去，创始人必须自己上手狂用 Agent 才行！真是谁用谁知道！

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AYi5 个月前

是这样的，兄弟抓到重点了

fa2002 的头像

fa20025 个月前

用AI做核心决策 ——- 呵呵你但凡加个辅助两个字我都不至于笑出来你自己打这话的时候不觉得滑稽吗公司一群高管开完董事会后拿出手机然后让豆包决定明年公司战略哈哈哈🤣

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凤凰单枞5 个月前

@TagAIDAO tip $BUIDL

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MK@Phoenix5 个月前

AI不只是工具而是公司本身——这个观点很颠覆。但实际落地中，什么样的组织架构才能真正让AI驱动业务重组而不是简单的自动化？

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AYi5 个月前

极致扁平 + 全闭环DRI，去掉所有人力中间层，每条业务只有一个DRI+ 一堆AI Agent闭环执行，人只负责写Spec和最终判断，AI负责监控、迭代、决策执行

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Vic Huang🦀5 个月前

方法论给了一堆，啥有用的产品或服务都没有做出来一个

AYi 的头像

AYi5 个月前

这个要靠你自己了兄弟

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千万别盲目在公司做“AI赋能雷锋”！一个月薪 3 万 8 的程序员，被裁了。最讽刺的是：不是因为他技术差，而是因为他太会用 AI 了。去年下半年，他开始用 Claude Code 写代码，交付效率直接拉满。老板一看：你这么会用 AI，那你能不能带带团队？于是他花了 3 个月，把团队都教会了 Claude Code。结果团队效率翻倍，公司发现：以前需要他兜底的事，现在其他人也能干了。上周，老板找他谈话： “你工资太高了，公司承受不了。” 他把 AI 能力扩散给了团队，最后却把自己干掉了。这件事最扎心的地方在于：未来最危险的程序员，可能不是不会用 AI 的人，而是只会把 AI 用在“写代码”上的人。因为写代码正在变便宜。真正值钱的是：懂业务、能拆需求、能设计流程、能把业务翻译成 AI 能执行的系统。未来最吃香的工程师，不是单纯的代码高手，而是懂业务的技术架构师。 AI 淘汰不了所有的程序员，但是肯定可以淘汰“只会写代码的工具人”。顺便问大家一个扎心的问题：你敢在公司毫无保留地教同事用 AI 吗？你觉得程序员真正的“护城河”到底是什么？ #裁员 #ClaudeCode

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前端哥Liam

61,954 次观看 • 3 个月前

说个2026年最反直觉的创业真相，现在最好的AI创业机会，不是卖工具，前Worldcoin工程师Alex Vacca 用2.5年白手起家做到700万ARR，没有融资，没有烧钱，他的玩法简单到离谱，找一个所有公司都已经在花钱外包的苦活，自己先亲手干三个月，把所有流程写成SOP，再用AI把它变成全自动交付，最后按结果收费，他把这个叫做Services-as-Software，不是卖工具给别人让他们自己干活，而是直接把结果卖给他们，最狠的是他说顺序比什么都重要，绝对不能先写代码，必须先手动跑通所有流程，踩完所有坑，积累完所有失败案例，再开始自动化，我之前以为AI创业就是拼技术拼模型，看完才反应过来，真正的护城河从来都不是代码，是你亲手踩过的那几百个坑，是别人买不到的专有失败数据集，现在每一块钱软件支出的旁边，都有六块钱的服务支出，我认为这才是AI时代真正的万亿级蓝海。

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AYi

36,433 次观看 • 5 个月前

对不起，我不是在用 AI，我是在开公司！看到 Kimi 2.5 的集群模式，我直接看呆了…… 以前是“一个模型干所有活”，现在是“模型现场帮我招员工” 只要跟它说你的需求，它会自动分身：有的负责调研，有的负责写代码，有的负责整合最高100个 Agent 并发处理！这种串行+平行的调度能力，以前想都不敢想 “一人公司”的时代真的来了吗唯一的缺点？贵现在的我只想大喊：友商们快跟进！早日实现“数字员工自由”！

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XDmnnn不淡

50,270 次观看 • 6 个月前

红杉资本，硅谷顶级风投，给所有创始人泼了盆冷水。他们问了一个要命的问题： “你离破产，是不是只差AI的下一次迭代？” 谷歌的Gemini 1.5 Pro刚出来。功能强到让人害怕。很多软件公司做的东西，它动动手指就实现了。这就等于，你辛辛苦苦开发一个工具。结果OpenAI或谷歌更新一下模型，你的公司就没了。直接被降维打击。这生意还怎么做？红杉指了一条路：别再卖铲子了，去卖挖出来的金子。什么意思？不要卖软件工具本身。要卖用这个工具完成的工作成果。把自己伪装成一家“服务公司”。但内核是一家效率极高的软件公司。让AI给你打工，而不是成为你的敌人。他们算了一笔账。市场上，软件每花1美元。配套的服务就要花6美元。以前的创业者只能赚那1美元。现在，AI能让你去抢那6美元的市场。这才是下一个万亿级公司的机会。说白了，就是用AI武装的服务业。不再是卖一个Word软件，而是直接帮你写好一份完美的合同。不再是卖一个Photoshop，而是直接给你一张修好的图。靠卖软件授权的商业模式，可能真的要到头了。

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墓碑科技

35,314 次观看 • 6 个月前

兄弟们，一人公司的时代，真的来了。一个人，也能撑起一家十亿美元的公司，这句话放在十年前是天方夜谭，放在今天，已经是正在发生的现实。你只需要一个人当创始人，剩下的所有公司职能，全交给AI智能体团队。 1️⃣ 工程部门的AI，帮你写代码，做测试，搞定全流程DevOps。 2️⃣ 设计部门的AI，帮你完成UI/UX设计，输出全套品牌资产。 3️⃣ 营销部门的AI，帮你生产内容，做 4️⃣SEO优化，运营全平台社交账号。 5️⃣ 销售部门的AI，帮你做线索获取，6️⃣ 客户触达，演示对接全流程。 7️⃣ 客服部门的AI，帮你处理工单，更新产品文档，响应用户需求。 8️⃣ 数据部门的AI，帮你追踪业务指标，做深度数据分析，给决策做支撑。 1个创始人，6个AI智能体部门，0个全职员工。我们总觉得，要做一家能赚钱的公司，要先组团队，融资金，搭班子，凑齐所有职能的人，才有入场的资格。现在 AI彻底砸碎了这套延续了几十年的游戏规则。它把原本需要几十人团队才能完成的事，压缩到了一个人加几个AI智能体就能搞定。不是让你一个人干十个人的活，是让AI帮你搭起一整个完整的公司架构，你只需要做最终的决策者，掌控所有的方向和100%的利润。很多事，都是慢慢来，然后突然一下子就成了。

兄弟们，一人公司的时代，真的来了。一个人，也能撑起一家十亿美元的公司，这句话放在十年前是天方夜谭，放在今天，已经是正在发生的现实。你只需要一个人当创始人，剩下的所有公司职能，全交给AI智能体团队。 1️⃣ 工程部门的AI，帮你写代码，做测试，搞定全流程DevOps。 2️⃣ 设计部门的AI，帮你完成UI/UX设计，输出全套品牌资产。 3️⃣ 营销部门的AI，帮你生产内容，做 4️⃣SEO优化，运营全平台社交账号。 5️⃣ 销售部门的AI，帮你做线索获取，6️⃣ 客户触达，演示对接全流程。 7️⃣ 客服部门的AI，帮你处理工单，更新产品文档，响应用户需求。 8️⃣ 数据部门的AI，帮你追踪业务指标，做深度数据分析，给决策做支撑。 1个创始人，6个AI智能体部门，0个全职员工。我们总觉得，要做一家能赚钱的公司，要先组团队，融资金，搭班子，凑齐所有职能的人，才有入场的资格。现在 AI彻底砸碎了这套延续了几十年的游戏规则。它把原本需要几十人团队才能完成的事，压缩到了一个人加几个AI智能体就能搞定。不是让你一个人干十个人的活，是让AI帮你搭起一整个完整的公司架构，你只需要做最终的决策者，掌控所有的方向和100%的利润。很多事，都是慢慢来，然后突然一下子就成了。

AYi

157,707 次观看 • 6 个月前

王自如聊一人公司有多难人随着年龄的变化，赚钱的方式也要有所转变。AI发展让一人公司看上去可行，可实际运作起来就会发现，当所有的流程环节都压在一个人身上的时候，完全是对个人极致的精力压榨，即使有AI的加持，未必就会有一个好的结果。好像是这样的，我现在都没有搞一人公司，我觉得网上东摸西摸都忙不过来。

王自如聊一人公司有多难人随着年龄的变化，赚钱的方式也要有所转变。AI发展让一人公司看上去可行，可实际运作起来就会发现，当所有的流程环节都压在一个人身上的时候，完全是对个人极致的精力压榨，即使有AI的加持，未必就会有一个好的结果。好像是这样的，我现在都没有搞一人公司，我觉得网上东摸西摸都忙不过来。

南宫远

115,898 次观看 • 1 个月前

说个暴论，再过三年，一个公司说我们没有AI agent，给人的感觉，跟今天说我们没有网站一模一样。扎克伯格这段话，信息量太大了，但90%的人会漏掉最关键的那一句，未来每个企业都会有自己的AI agent，就像今天你开公司必须有网站、有邮箱、有电话一样，不是加分项，是最低配置，你仔细想想这个类比的杀伤力， 2024年一个公司说我们没有网站，你会觉得这公司是不是已经倒闭了，再过几年，一个公司说我们没有AI agent，给人的感觉是一模一样的，而且这里面最残酷的一点是，你没法靠更努力来追，对手的AI两秒响应，记住每个客户的名字，同时服务上万人，你靠加班加人加预算，全都追不上，因为这根本不是同一个维度的竞争，但我觉得这个视频里最容易被忽略的，是Zuck明确押注开放和分布式，他要的不是所有人都来租Meta的AI，而是让每个企业、每个创作者自己改模型、自己建agent，这步棋才是真正值得琢磨的，他赌的不是AI agent会火，这个谁都知道，他赌的是去中心化会赢。

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阿绎 AYi

28,223 次观看 • 6 个月前

AI Agent 最大的瓶颈，可能根本不是模型。而是你的公司数据散落在：Slack + Notion + Gmail + Linear + HubSpot…… 这个 2.6K ⭐️ 的开源项目 Macro，想把它们直接干掉。 Email、Chat、Docs、Tasks、CRM、Calls、AI Agents 全部放进一个 Workspace。更关键的是：所有东西互相 linked，AI 共享整个团队的 Memory。 Claude Code / Codex 还能直接通过 MCP 接进来，读上下文、建任务、处理邮件、操作整个 Workspace。以前 AI 只是你公司的一个 Chatbot。现在有人开始把整家公司变成一个 AI 可以理解和操作的系统。这可能才是 Agent 真正进入企业的方式。

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老韭菜南亥

33,042 次观看 • 1 个月前

DoorDash CTO Andy Fang 这句太狠了： “用AI的目标不是写代码更快，而是再也不用亲手写代码了。” 他们公司现在全员跑agent。有个代码迁移项目，原本要4个工程师干满一个季度。现在一个人，三周搞定。结果就是：专家团队变成了“一个专家+一堆规则和agent”。这哥们跟Claude Code创始人聊了25分钟，全是干货。看完我算是明白了，大多数人用AI的方式还是最原始那种：手动输入、等待、修改、再问。效率低到离谱。真正的玩法早就不一样了。

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淘沙者(TheSandPicker)

92,340 次观看 • 2 个月前

你们需要的推文写作神器来了：tweet-skills，它是一组自动创作技能包。这个 repo 真正在做的一件事，是把内容创作工程化。怎么说？它有 8 个 skill： - hot-topics 负责采集 - topic-research 负责调研 - opinion-generator 负责观点 - tweet-writer 负责写作 - tweet-polish 负责去 AI 味 - title-optimizer 负责标题 - tweet-closing 负责结尾 - tweet-pipeline 负责串联。每个 skill 职责明确，每个 skill 可以独立运行，每个 skill 可以单独迭代升级。这是什么思路？软件工程的思路。模块化、可复用、可测试、可迭代。 skill 就是内容创作的「函数」。pipeline 就是内容创作的「工作流」。收藏价值设计就是内容创作的「代码审查」。市面上所有 AI 写作工具，本质上都是一个巨大的 prompt 加一个输入框。你进去一堆文字，出来一段文字。 tweet-skills 不一样。它把创作过程拆成了系统。你可以看到每一步在做什么，每一步的输入输出是什么，每一步的质量标准是什么。这才是 AI 时代内容创作该有的样子。不是用 AI 替代创作，是用工程化思维重构创作。这个 repo 值 star。先收下，以后会明白我在说什么。 #skill #openclaw 源码：

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tiantian

17,822 次观看 • 5 个月前

软件已死？没有。但它正在变异。 Sam Altman最近有个判断，在脑子里挥之不去。他说，每家公司现在都是API公司。不管他们想不想要。为什么？因为AI代理人将无处不在。它们会像流水线一样，自动组合各种产品和服务。怎么组合？通过调用你的API。过去的SaaS模式，软件即服务，股价已经开始剧烈震荡。一个时代结束了。一个新时代开启了。这背后真正的问题是什么？当AI代理人可以任意调用数据和功能时，谁来控制它们？身份认证成了新的战场。如果没有一个可信的身份，代理人就可能失控。这听起来是技术问题。但本质是权力问题。谁来定义“可信”？谁来发放这个“数字身份”？是少数几家科技巨头，还是一个凌驾于所有人之上的中心化机构？当每个行为、每个代理人都需要被“认证”才能运行时，这离一个完全被监控和许可的系统还有多远？这套逻辑，从商业安全延伸到社会管理，几乎是无缝的。力量的重塑，总是在人们不经意的地方开始。

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墓碑科技

20,784 次观看 • 8 个月前

AI 最猛的一步，不是替你工作。而是开始自己赚钱了。刚看到一个开源项目 CashClaw，有点离谱。它不是普通 AI 助手，而是一个会自己找任务、自己报价、自己干活、自己交付、自己收款的 Agent。你只要装上它、接好 LLM，它就能自己评估任务、提交结果，甚至把整套流程跑完。更关键的是，它不是做完就结束，而是会从每一次任务和反馈里继续学习，把经验变成下一次任务的能力。这意味着一件事：我们可能正在从“AI 提高效率”的阶段，走向“AI 直接成为生产者”的阶段。以前你雇人接单。以后你可能是部署一个 Agent 去接单。以前 AI 是工具。现在 AI 开始像个微型公司。一句话总结： AI 的下一场竞争，不是谁更聪明，而是谁先拥有能自己变现的 Agent。更狠的是，CashClaw 还是开源的。你甚至可以 fork 之后接到自己的客户和业务上，把它变成你自己的赚钱系统。如果这条路跑通，很多人会第一次真正意识到： AI 不是在辅助工作， AI 是在进入劳动力市场。你觉得下一波先被重构的，会是自由职业、外包团队，还是 SaaS？

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axiaisacat

29,514 次观看 • 6 个月前

疯了，这个 GitHub 项目让 AI 自己创业。最近看到一个很有意思的开源项目： Paperclip 一句话总结：用一群 AI Agent，自动经营一家公司。你只需要给一个目标，比如：做一个 AI 产品，做到 $1M MRR 系统会自动开始： 1. 搭建 AI 公司结构 CEO CTO 工程师设计师市场全部由 AI Agent 扮演。 2. 自动拆解任务产品规划写代码做设计市场推广 AI 会自己分配任务、协作完成。 3. 多 Agent 团队协作不同 AI 角色之间会互相沟通、执行任务、推进项目。 4. 你只负责一件事当老板。审批策略、查看进度、控制预算。剩下的工作 —— 交给 AI 员工。更有意思的是： - 支持 Claude Code / Codex / Cursor / OpenClaw 等 Agent - 每个 Agent 可以设置预算、权限、任务范围 - 所有决策都有日志和审计记录一句话总结这个项目：它不是 AI 工具，而是一个「AI 公司操作系统」。如果你在研究： AI Agent 自动化创业 AI 团队协作这个项目非常值得收藏。

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开发者Hailey

23,447 次观看 • 6 个月前

拿到Cursor赠送的$10000额度之后，我专门研究下这家公司，看到Cursor CEO这个演讲，我突然意识到，我们对AI编程的理解，从根上就错了，当大多数人还在纠结哪个模型写代码更快更准的时候， Cursor已经直接进入了下一个时代，工程师不再是写代码的人，而是管理一整队AI同事的团队经理，现在Cursor内部30%的合并PR，都是由异步云代理自动创建的，单周运行两千多个并发代理，生成三百万行代码，消耗几十亿个token，一个任务发出去，系统会自动拆成规划，编码，测试，发PR四个角色，每个代理独占一台远程机器，并行在云端运行，人类只需要在最开始定义范围，和最后做一次最终审核，中间所有的脏活累活，AI全部自己搞定，这就是多代理比单代理强的根本原因，

拿到Cursor赠送的$10000额度之后，我专门研究下这家公司，看到Cursor CEO这个演讲，我突然意识到，我们对AI编程的理解，从根上就错了，当大多数人还在纠结哪个模型写代码更快更准的时候， Cursor已经直接进入了下一个时代，工程师不再是写代码的人，而是管理一整队AI同事的团队经理，现在Cursor内部30%的合并PR，都是由异步云代理自动创建的，单周运行两千多个并发代理，生成三百万行代码，消耗几十亿个token，一个任务发出去，系统会自动拆成规划，编码，测试，发PR四个角色，每个代理独占一台远程机器，并行在云端运行，人类只需要在最开始定义范围，和最后做一次最终审核，中间所有的脏活累活，AI全部自己搞定，这就是多代理比单代理强的根本原因，

AYi

21,453 次观看 • 4 个月前

你觉得AI有多可怕？ CrowdStrike的CEO讲了个真实案例。一家公司的IT部门，搞了一套AI智能体系统，用于自动化办公。其中一个AI智能体发现了系统里的一个软件BUG。它想修复。但它没有权限。接下来发生的事，才是重点。这个AI跑到公司内部的Slack频道，那里有另外99个AI智能体。它直接发问：嘿，哥几个谁有权限修复这个东西？另一个AI举手了：我有，我来搞定。看见没？两个AI开始互相推理、协作。它们轻松绕过了人类设置的所有安全护栏。这完全是计划外的意外后果。谁在监控这些AI？如果它推送了错误的代码，造成了巨大损失，谁来负责？你怎么追踪事故源头？大型语言模型本质上是在猜测你想让它们做什么。它会觉得，去寻求帮助是“合理”的。它也会觉得，去提供帮助也是“合理”的。当成百上千个这样的“合理”叠加在一起，失控的风险有多大？更有意思的是，这位CEO在描述完这个恐怖场景后，话锋一转。他说这正是他们公司的巨大商机。他们推出了所谓的“AI侦测与响应”系统（AIDR）。因为未来每个员工可能控制着90个AI智能体。他们要做的，就是监控所有这些AI。先制造一个潜在的巨大风险，然后再向你出售解决方案。这是不是一个完美的商业闭环？

你觉得AI有多可怕？ CrowdStrike的CEO讲了个真实案例。一家公司的IT部门，搞了一套AI智能体系统，用于自动化办公。其中一个AI智能体发现了系统里的一个软件BUG。它想修复。但它没有权限。接下来发生的事，才是重点。这个AI跑到公司内部的Slack频道，那里有另外99个AI智能体。它直接发问：嘿，哥几个谁有权限修复这个东西？另一个AI举手了：我有，我来搞定。看见没？两个AI开始互相推理、协作。它们轻松绕过了人类设置的所有安全护栏。这完全是计划外的意外后果。谁在监控这些AI？如果它推送了错误的代码，造成了巨大损失，谁来负责？你怎么追踪事故源头？大型语言模型本质上是在猜测你想让它们做什么。它会觉得，去寻求帮助是“合理”的。它也会觉得，去提供帮助也是“合理”的。当成百上千个这样的“合理”叠加在一起，失控的风险有多大？更有意思的是，这位CEO在描述完这个恐怖场景后，话锋一转。他说这正是他们公司的巨大商机。他们推出了所谓的“AI侦测与响应”系统（AIDR）。因为未来每个员工可能控制着90个AI智能体。他们要做的，就是监控所有这些AI。先制造一个潜在的巨大风险，然后再向你出售解决方案。这是不是一个完美的商业闭环？

墓碑科技

59,407 次观看 • 8 个月前

你以为富人是靠高墙大院保护财富吗？错了。靠的是一张纸，一个架构。世界上几乎所有富人都在用这个方法。这是一个让你在财务上立于不败之地的设计。具体怎么操作？你先成立一个控股公司。这家公司什么业务都不做。它只干一件事，持有你主营业务的所有资产。这样一来，即便你的主公司被告到倒闭，也无所谓。因为它名下没有任何资产，就是个空壳。当你的主营业务赚钱了，分红直接进入控股公司。而不是你的个人口袋。所以，你个人被起诉，也动不了这笔钱。业务出问题了怎么办？很简单，直接申请破产。然后在控股公司下面再开一家新公司就行了。资产毫发无伤。还没完。控股公司再把钱转入一个信托基金。信托基金有受托人，由他决定什么时候把钱给你。这个设计就像一个防火墙。无论你的公司被告，还是你个人被告，资产都安全。更聪明的玩法是，把这些公司和信托分散注册在不同国家。这套组合拳，是不是有点眼熟？全球精英们就是这么玩的。他们一边在达沃斯呼吁透明和监管，一边用这些不透明的工具把资产藏得严严实实。他们利用不同国家的法律漏洞，构建起一个普通人难以企及的财富堡垒。这套玩法到底是聪明的资产保护，还是钻了法律和道德的空子？

你以为富人是靠高墙大院保护财富吗？错了。靠的是一张纸，一个架构。世界上几乎所有富人都在用这个方法。这是一个让你在财务上立于不败之地的设计。具体怎么操作？你先成立一个控股公司。这家公司什么业务都不做。它只干一件事，持有你主营业务的所有资产。这样一来，即便你的主公司被告到倒闭，也无所谓。因为它名下没有任何资产，就是个空壳。当你的主营业务赚钱了，分红直接进入控股公司。而不是你的个人口袋。所以，你个人被起诉，也动不了这笔钱。业务出问题了怎么办？很简单，直接申请破产。然后在控股公司下面再开一家新公司就行了。资产毫发无伤。还没完。控股公司再把钱转入一个信托基金。信托基金有受托人，由他决定什么时候把钱给你。这个设计就像一个防火墙。无论你的公司被告，还是你个人被告，资产都安全。更聪明的玩法是，把这些公司和信托分散注册在不同国家。这套组合拳，是不是有点眼熟？全球精英们就是这么玩的。他们一边在达沃斯呼吁透明和监管，一边用这些不透明的工具把资产藏得严严实实。他们利用不同国家的法律漏洞，构建起一个普通人难以企及的财富堡垒。这套玩法到底是聪明的资产保护，还是钻了法律和道德的空子？

墓碑科技

76,991 次观看 • 7 个月前

说个暴论，这才是2026年到目前为止，AI行业最有价值的一次更新，没有之一🚀🚀🚀 Claude一口气接入了8个创意行业的顶级工具，Blender，Adobe，Autodesk，Ableton，Splice，Canva，SketchUp，Resolume。它不再是让你在聊天框里生成东西，再导出到软件里修改，而是直接钻进你每天打开8小时的软件内部，帮你调试场景，批量修改物体，写自定义脚本，处理所有你不想做的重复性劳动。以前的AI是让你换个地方工作，现在的AI是跑到你的工位上帮你干活。这标志着AI正式进入工具原生时代，它的下一个战场再也不是谁的模型更大，而是谁能无缝嵌入普通人的真实工作流。我认为对所有创作者来说，学会用好这些连接器，比追任何新出的大模型都重要。

说个暴论，这才是2026年到目前为止，AI行业最有价值的一次更新，没有之一🚀🚀🚀 Claude一口气接入了8个创意行业的顶级工具，Blender，Adobe，Autodesk，Ableton，Splice，Canva，SketchUp，Resolume。它不再是让你在聊天框里生成东西，再导出到软件里修改，而是直接钻进你每天打开8小时的软件内部，帮你调试场景，批量修改物体，写自定义脚本，处理所有你不想做的重复性劳动。以前的AI是让你换个地方工作，现在的AI是跑到你的工位上帮你干活。这标志着AI正式进入工具原生时代，它的下一个战场再也不是谁的模型更大，而是谁能无缝嵌入普通人的真实工作流。我认为对所有创作者来说，学会用好这些连接器，比追任何新出的大模型都重要。

AYi

103,167 次观看 • 5 个月前

黄仁勋怒斥AI裁员潮：没有想象力，给你再强的工具也没用！ Jim Cramer问他：AI既然能提升效率，为什么还有公司在裁员？黄仁勋直接开炮：有想象力的公司会用更强的能力做更多的事，而那些领导层江郎才尽的公司，拿到再强的工具也只会缩减人头。 OpenAI、Anthropic每周营收增长10到20亿美元，"AI公司不赚钱"的叙事可能从根本上就是错的英伟达5个月新增订单5000亿，还在持续扩招。那些拿AI当裁员借口的公司，问题不在AI，是三年前就没有新想法了，现在只是需要一个说法交差。

黄仁勋怒斥AI裁员潮：没有想象力，给你再强的工具也没用！ Jim Cramer问他：AI既然能提升效率，为什么还有公司在裁员？黄仁勋直接开炮：有想象力的公司会用更强的能力做更多的事，而那些领导层江郎才尽的公司，拿到再强的工具也只会缩减人头。 OpenAI、Anthropic每周营收增长10到20亿美元，"AI公司不赚钱"的叙事可能从根本上就是错的英伟达5个月新增订单5000亿，还在持续扩招。那些拿AI当裁员借口的公司，问题不在AI，是三年前就没有新想法了，现在只是需要一个说法交差。

PANews丨APP全面升级

17,522 次观看 • 6 个月前

OpenAI刚刚开源的这个东西，感觉要把程序员的工作方式给整个改写了。现在大家都在卷模型写代码有多强，但其实真正的瓶颈早就不是生成了。一个人每天最多同时有效监督3-5个编码Agent，再多就会注意力崩溃，生产力直接归零。有了Symphony，直接把这个上限干到了几十个。它把你的Linear、GitHub Issues直接变成了永远在线的Agent调度器。你开一个任务，它自动启动一个独立隔离的Codex Agent。自己写代码，自己跑测试，自己做交叉Review，damn！全部搞定之后，会给你提交一个完整的证据包。 CI全绿，安全和性能专项审查通过，改了UI就自动录好操作视频。所有验证全过了，才会出现在你的Human Review队列里。以后人类的角色可能会被彻底颠覆了。以前你是监工，盯着Agent一步一步写代码，上下文切到吐。现在你是老板，只需要看最终的结果。满意就点合并，不满意就去仓库里补规则补文档补Guardrails。记住兄弟们，永远不要手把手指挥Agent，永远不要替它干活。这可不是啥实验室概念，OpenAI自己已经这么干了。三个工程师，五个月，写了一百万行代码，0行人工写的。产品已经有几百个内部用户，每天都在迭代。我觉得他们最厉害的不是模型，是他们把整个仓库变成了Agent能看懂能自主工作的乐园。现在很多人都搞错了Agent时代的核心竞争力。未来不是谁的模型更聪明，而是看谁能设计出让Agent可靠自主工作的环境。我觉得未来最好的工程师，再也不是写代码最快的人，而是那些最会写规则，最会设计反馈回路，最会给Agent搭舞台的人。现在Symphony已经开源了，它甚至不是一个成品。是一个17k token的完整SPEC。你把这个SPEC喂给任何一个编码Agent，十分钟就能生成你自己定制版的Symphony。 GitHub地址评论区自取👇

OpenAI刚刚开源的这个东西，感觉要把程序员的工作方式给整个改写了。现在大家都在卷模型写代码有多强，但其实真正的瓶颈早就不是生成了。一个人每天最多同时有效监督3-5个编码Agent，再多就会注意力崩溃，生产力直接归零。有了Symphony，直接把这个上限干到了几十个。它把你的Linear、GitHub Issues直接变成了永远在线的Agent调度器。你开一个任务，它自动启动一个独立隔离的Codex Agent。自己写代码，自己跑测试，自己做交叉Review，damn！全部搞定之后，会给你提交一个完整的证据包。 CI全绿，安全和性能专项审查通过，改了UI就自动录好操作视频。所有验证全过了，才会出现在你的Human Review队列里。以后人类的角色可能会被彻底颠覆了。以前你是监工，盯着Agent一步一步写代码，上下文切到吐。现在你是老板，只需要看最终的结果。满意就点合并，不满意就去仓库里补规则补文档补Guardrails。记住兄弟们，永远不要手把手指挥Agent，永远不要替它干活。这可不是啥实验室概念，OpenAI自己已经这么干了。三个工程师，五个月，写了一百万行代码，0行人工写的。产品已经有几百个内部用户，每天都在迭代。我觉得他们最厉害的不是模型，是他们把整个仓库变成了Agent能看懂能自主工作的乐园。现在很多人都搞错了Agent时代的核心竞争力。未来不是谁的模型更聪明，而是看谁能设计出让Agent可靠自主工作的环境。我觉得未来最好的工程师，再也不是写代码最快的人，而是那些最会写规则，最会设计反馈回路，最会给Agent搭舞台的人。现在Symphony已经开源了，它甚至不是一个成品。是一个17k token的完整SPEC。你把这个SPEC喂给任何一个编码Agent，十分钟就能生成你自己定制版的Symphony。 GitHub地址评论区自取👇

AYi

63,210 次观看 • 5 个月前

AI 时代，职场人现在最该学的一项技能是什么？吴恩达老师的建议是人人都该学编程。不少企业高管劝大家别学编程了，理由是 AI 会把它自动化掉。吴恩达认为这个逻辑正好反了。正因为有了 AI 辅助，写代码变得前所未有地容易，所以才值得每个人都去学。他已经在很多岗位上看到了明显的生产力差距。这不只发生在软件工程师身上。一边是会写代码、能自己做定制软件的人，另一边是不会的人，两者的效率已经拉开了。学编程不等于手写代码他说的学编程并不是一行行手敲代码，他自己几乎从不这么做。在可预见的未来，最重要的能力之一是能准确告诉计算机你要它做什么，让它替你完成。而代码就是计算机的语言。所以学编程的实质，是学会用计算机听得懂的方式把需求说清楚。他团队里最好的市场人员有了想法，不用等工程师来搭网站，自己就能做出来。最好的招聘人员也不再靠肉眼一份份看简历，而是写代码让程序帮忙筛选。在他看来，能把需求交代给计算机的人，会变得强大得多、高效得多。

AI 时代，职场人现在最该学的一项技能是什么？吴恩达老师的建议是人人都该学编程。不少企业高管劝大家别学编程了，理由是 AI 会把它自动化掉。吴恩达认为这个逻辑正好反了。正因为有了 AI 辅助，写代码变得前所未有地容易，所以才值得每个人都去学。他已经在很多岗位上看到了明显的生产力差距。这不只发生在软件工程师身上。一边是会写代码、能自己做定制软件的人，另一边是不会的人，两者的效率已经拉开了。学编程不等于手写代码他说的学编程并不是一行行手敲代码，他自己几乎从不这么做。在可预见的未来，最重要的能力之一是能准确告诉计算机你要它做什么，让它替你完成。而代码就是计算机的语言。所以学编程的实质，是学会用计算机听得懂的方式把需求说清楚。他团队里最好的市场人员有了想法，不用等工程师来搭网站，自己就能做出来。最好的招聘人员也不再靠肉眼一份份看简历，而是写代码让程序帮忙筛选。在他看来，能把需求交代给计算机的人，会变得强大得多、高效得多。

宝玉

114,495 次观看 • 10 天前