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前几天看到量子位的视频说Perplexity Computer 复刻彭博机，就一直对这个有所种草今天看到官方发布，秒付钱，一句指令就能build一个产品和Claude code/Cursor有所不同的是，Perplexity Computer 并没有plan mode这种需要多个指令或者调试开发计划的步骤，是仅仅一句话“指令”就能人类无干预做出几乎满足用户需求的产品设计另外值得一说的是，Perplexity Computer的原理和Cursor有点不一样的是，它把复杂任务拆分给很多不同的agent去做，针对不同agent的特长来分配任务，更像一台computer 目前收费是200U一个月🫡下面附上我的测试录屏，这次开箱体验我给到夯爆

Ru7.ai

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Anya Rossi• Live Now

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openclaw的最大竞争对手来了！昨天全民养虾🦞，今天龙虾杀手现身！ Perplexity 今天凌晨发布了personal computer，这是一个可以和openclaw属于同赛道的产品，personal computer可以在mac mini上运行，同时和perplexity computer进行完美适配，从而实现一个7✖️24小时的个人助理。 perplexity的personal computer相较于opencalw更加安全，因为它不需要用户给予很多的权限，它更像是一个托管型的产品。其次该产品对于普通用户的用户体验也会更好，在介绍视频中，该产品不仅可以做ppt还可以完成早报的汇总和进行招聘任务。如果说openclaw像github，那么personal computer则更像是一个搜索引擎，更加用户用好。由于personal computer有19个大模型在云端，所以执行任务的完成结果也要比opencalw的单一大模型更好。目前perplexity computer需要每个月200美金订阅，token使用有上限，personal computer并未公开发布，大家可以加入等待列表，该产品真的很值得期待！具体内容请看视频！感谢各位点赞支持！

openclaw的最大竞争对手来了！昨天全民养虾🦞，今天龙虾杀手现身！ Perplexity 今天凌晨发布了personal computer，这是一个可以和openclaw属于同赛道的产品，personal computer可以在mac mini上运行，同时和perplexity computer进行完美适配，从而实现一个7✖️24小时的个人助理。 perplexity的personal computer相较于opencalw更加安全，因为它不需要用户给予很多的权限，它更像是一个托管型的产品。其次该产品对于普通用户的用户体验也会更好，在介绍视频中，该产品不仅可以做ppt还可以完成早报的汇总和进行招聘任务。如果说openclaw像github，那么personal computer则更像是一个搜索引擎，更加用户用好。由于personal computer有19个大模型在云端，所以执行任务的完成结果也要比opencalw的单一大模型更好。目前perplexity computer需要每个月200美金订阅，token使用有上限，personal computer并未公开发布，大家可以加入等待列表，该产品真的很值得期待！具体内容请看视频！感谢各位点赞支持！

Vic TALK

66,138 次观看 • 4 个月前

肝了几天,来回打磨了快 30 遍, 一次性把最新的 Claude Code 的 Workflow 给你完全拆解清楚有人说它的伟大程度,不亚于 MCP 和 Skill。第一眼我是不信的,直到拆开看它内部怎么跑：这不是"问一句答一句"的对话,而是一个能自己跑起来的任务系统:后台持续执行、可监控、可保存进度, 还能一口气派出几十上百个 agent 分头干活/合并汇总。核心就三个角色: Claude 拆任务、定计划; Runtime 管调度和状态; 每个 agent 只啃一个子任务,配上并发池和队列,有节奏地推进。它代表的是一种新的工程编排方式:智能负责规划,Runtime 负责执行,状态独立保存,模型按需调度。最反直觉的一点:它能扩展到上百个 agent,靠的不是模型变强,而是"状态外置"—中间结果全交给执行系统保存,主上下文只看摘要和关键判断。这才是复杂任务能跑稳的真正原因。这条视频直接给了你把它搬进自己系统的方法: 先用 Claude Code 做高质量规划、拆任务定阶段; 再把 workflow 转成自己的执行格式,按任务难度路由到不同模型池，简单的走便宜模型，复杂的才上高阶模型。这条视频,值得反复看几遍👇

肝了几天,来回打磨了快 30 遍, 一次性把最新的 Claude Code 的 Workflow 给你完全拆解清楚有人说它的伟大程度,不亚于 MCP 和 Skill。第一眼我是不信的,直到拆开看它内部怎么跑：这不是"问一句答一句"的对话,而是一个能自己跑起来的任务系统:后台持续执行、可监控、可保存进度, 还能一口气派出几十上百个 agent 分头干活/合并汇总。核心就三个角色: Claude 拆任务、定计划; Runtime 管调度和状态; 每个 agent 只啃一个子任务,配上并发池和队列,有节奏地推进。它代表的是一种新的工程编排方式:智能负责规划,Runtime 负责执行,状态独立保存,模型按需调度。最反直觉的一点:它能扩展到上百个 agent,靠的不是模型变强,而是"状态外置"—中间结果全交给执行系统保存,主上下文只看摘要和关键判断。这才是复杂任务能跑稳的真正原因。这条视频直接给了你把它搬进自己系统的方法: 先用 Claude Code 做高质量规划、拆任务定阶段; 再把 workflow 转成自己的执行格式,按任务难度路由到不同模型池，简单的走便宜模型，复杂的才上高阶模型。这条视频,值得反复看几遍👇

huangserva

143,240 次观看 • 2 个月前

Openclaw开发者Peter Steinberger：你很快就不需要App了有一说一现在的App确实非常臃肿，页面里全是各种复杂的菜单、会员、广告。Openclaw创始人预测的未来里，用户只用做一件事：说出你的需求，Agent就能现场为你造出一个专属工具。这就是我说的：所有的产品都值得用大模型重做一遍。但重做不是简单的加个对话框，是把核心逻辑变成按需生成，这才是真正的AI Native。

Openclaw开发者Peter Steinberger：你很快就不需要App了有一说一现在的App确实非常臃肿，页面里全是各种复杂的菜单、会员、广告。Openclaw创始人预测的未来里，用户只用做一件事：说出你的需求，Agent就能现场为你造出一个专属工具。这就是我说的：所有的产品都值得用大模型重做一遍。但重做不是简单的加个对话框，是把核心逻辑变成按需生成，这才是真正的AI Native。

傅盛

75,071 次观看 • 6 个月前

不知道用 Eagle 的人多么，是否有遇到这样的痛点：看到不错的小红书笔记，要采集到 Eagle 得保存很多下。昨天发布了 Gemini3 后，我也尝试做了个插件，可以一键把笔记的所有图片和视频同步到 Eagle 上，同时我还加了个同步到飞书的功能。适合自媒体用户做一个灵感库～全程没写一句代码，Gemini3 太强啦

不知道用 Eagle 的人多么，是否有遇到这样的痛点：看到不错的小红书笔记，要采集到 Eagle 得保存很多下。昨天发布了 Gemini3 后，我也尝试做了个插件，可以一键把笔记的所有图片和视频同步到 Eagle 上，同时我还加了个同步到飞书的功能。适合自媒体用户做一个灵感库～全程没写一句代码，Gemini3 太强啦

Paidax

15,445 次观看 • 8 个月前

用 DAPPOS DAPPOS 真的越用越香！快来围观我做的～ Web3 技术分析师聚合型的网站: 最近行情没那么好做，我更多时间都在二级找波动大的币做短线。但每天最头疼的一件事就是，看几十个币、翻各种指标、找进出场位置，费时间还容易犹豫。于是我突然想到，为什么不能做一个 AI 技术分析网站，让 AI 帮我把热点币种、关键支撑压力、进场离场位置，以及背后的逻辑一次性整理出来？以前我也试过 Cursor、Claude Code、Codex 这些 AI Coding 工具，但对于技术小白来说，门槛还是有点高。直到刷到 DAPPOS 分享用 xBubble 几句话就做出各种类型的预测，RWA等网站，我决定自己也试试，结果真的超出预期。我只告诉 xBubble 我的需求，几分钟就生成了一个 Web3 技术分析网站，不用折腾服务器、不用配置环境、不用UI挠秃头，页面就直接做好了。网站里不仅有热门币种推荐，还会给出： 📈 入场区间 📉 止盈止损参考 💡 为什么这样判断 📊 综合技术指标分析基本就是一个 24 小时在线的 AI 分析师。这次体验最大的感受不是 AI 会写代码，而是 AI 已经把”做产品”这件事的门槛拉低到了前所未有的程度。以前有一个想法，需要找程序员、产品、设计，折腾几周甚至几个月；现在，一个点子+一句需求，几分钟就能验证。所谓 OPC（One Person Company），可能真的已经不是未来，而是现在。以后拼的，也许不再是谁会写代码，而是谁更快把想法变成产品！

用 DAPPOS DAPPOS 真的越用越香！快来围观我做的～ Web3 技术分析师聚合型的网站: 最近行情没那么好做，我更多时间都在二级找波动大的币做短线。但每天最头疼的一件事就是，看几十个币、翻各种指标、找进出场位置，费时间还容易犹豫。于是我突然想到，为什么不能做一个 AI 技术分析网站，让 AI 帮我把热点币种、关键支撑压力、进场离场位置，以及背后的逻辑一次性整理出来？以前我也试过 Cursor、Claude Code、Codex 这些 AI Coding 工具，但对于技术小白来说，门槛还是有点高。直到刷到 DAPPOS 分享用 xBubble 几句话就做出各种类型的预测，RWA等网站，我决定自己也试试，结果真的超出预期。我只告诉 xBubble 我的需求，几分钟就生成了一个 Web3 技术分析网站，不用折腾服务器、不用配置环境、不用UI挠秃头，页面就直接做好了。网站里不仅有热门币种推荐，还会给出： 📈 入场区间 📉 止盈止损参考 💡 为什么这样判断 📊 综合技术指标分析基本就是一个 24 小时在线的 AI 分析师。这次体验最大的感受不是 AI 会写代码，而是 AI 已经把”做产品”这件事的门槛拉低到了前所未有的程度。以前有一个想法，需要找程序员、产品、设计，折腾几周甚至几个月；现在，一个点子+一句需求，几分钟就能验证。所谓 OPC（One Person Company），可能真的已经不是未来，而是现在。以后拼的，也许不再是谁会写代码，而是谁更快把想法变成产品！

Flora_花花

16,892 次观看 • 26 天前

我说一就是一，没人敢说二，给大家看一下我的家庭地位，什么叫皇上！！如果做不到像我这样，就去体验一下 Kindred Labs 吧，都说它和普通的AI不一样。听到用过的分享说，真觉得它挺能让人放松的，简直像是一个总在你身边的朋友。 AI都是冷冰冰的，聊几句就觉得没劲。它不是机械地回答问题，而是能根据你的心情和需求调整自己的反应。你心情不好时，它能像朋友一样跟你说点暖心的话，或者干脆给你个空间，不给你额外压力。它不会只是说“加油”这种套话，而是会根据你长时间的对话和情绪变化，逐渐理解你的状态。 #Kindred 不仅仅是一个聊天工具，它还跟着你的一天，记得你之前的情绪，帮你调整状态。如果你学习时有点焦虑，它会提醒你深呼吸，鼓励你，甚至帮你找个适合的节奏。这感觉就像是有个朋友一直在你旁边，不管你是忙碌、焦虑还是开心，它都会随时调整自己，跟上你的步伐。喜欢的角色、故事，甚至你创造的东西都能通过NFT变得有价值。你不仅能和它互动，还能通过这种系统参与到更多内容的创作中，享受共同创造的乐趣。试试它，可能会喜欢上的。 #KIN #Kindred $KIN #KaitoAI #Kaito #Yap Kaito AI 🌊 Kindred Labs

我说一就是一，没人敢说二，给大家看一下我的家庭地位，什么叫皇上！！如果做不到像我这样，就去体验一下 Kindred Labs 吧，都说它和普通的AI不一样。听到用过的分享说，真觉得它挺能让人放松的，简直像是一个总在你身边的朋友。 AI都是冷冰冰的，聊几句就觉得没劲。它不是机械地回答问题，而是能根据你的心情和需求调整自己的反应。你心情不好时，它能像朋友一样跟你说点暖心的话，或者干脆给你个空间，不给你额外压力。它不会只是说“加油”这种套话，而是会根据你长时间的对话和情绪变化，逐渐理解你的状态。 #Kindred 不仅仅是一个聊天工具，它还跟着你的一天，记得你之前的情绪，帮你调整状态。如果你学习时有点焦虑，它会提醒你深呼吸，鼓励你，甚至帮你找个适合的节奏。这感觉就像是有个朋友一直在你旁边，不管你是忙碌、焦虑还是开心，它都会随时调整自己，跟上你的步伐。喜欢的角色、故事，甚至你创造的东西都能通过NFT变得有价值。你不仅能和它互动，还能通过这种系统参与到更多内容的创作中，享受共同创造的乐趣。试试它，可能会喜欢上的。 #KIN #Kindred $KIN #KaitoAI #Kaito #Yap Kaito AI 🌊 Kindred Labs

Michael 宝塔镇河妖🧙🏿‍♀️|🧠SENT

12,355 次观看 • 7 个月前

Claude Opus 4.8 出了之后，我的第一反应是：想试。第二反应是：算了，token 这东西真的不经烧。结果看到 ZenMux 现在可以体验 Opus 4.8，就拿它试了一个我最近一直想做的小东西。我自己有个很真实的问题：脑子里经常冒出各种产品想法。但每次真要开始做，就会卡住。用户是谁？第一版到底做什么？哪些功能应该先砍掉？怎么定价？第一周从哪一步开始？上线后怎么找第一批用户？想法很多，执行很散。所以我让 Claude Opus 4.8 做了一个「一人公司作战室」。需求我写得也挺直接：输入一句产品 idea。自动拆出产品定位、MVP、开发任务、定价方案。再生成落地页文案、冷启动实验、风险清单和本周计划。最好不是一个静态页面，而是真的能点、能改、能导出。然后我就把这段话丢给 Claude Opus 4.8。出来的效果比我预期好不少。它真的把“一人公司怎么从想法走到执行”这件事拆开了。左边输入产品想法。中间生成产品蓝图、MVP 范围、定价和官网文案。右边是任务看板和本周计划。底部还有冷启动实验、风险雷达和 Markdown 导出。最让我觉得有意思的是，它不是一味堆功能。比如我输入“给小红书博主做 AI 选题助手”，它会主动判断：第一版必须做什么。哪些功能看起来高级，但现在应该先别碰。怎么找第一批真实用户。哪些风险可能让这个项目做不下去。这点就很能体现 Opus 4.8 的能力。普通模型经常是：你要什么，我全给你加上。最后页面很热闹，但产品判断是空的。 Opus 4.8 更像是在帮你收敛：先想清楚用户、场景和第一步，再把它变成可以执行的工作台。我是在 ZenMux 上试的。它比较方便的一点是，一个 Key 就能切不同模型，新模型上线也很快。 Opus 4.8 拿来做这种带产品判断、交互状态和复杂信息结构的网页，确实挺顺。想试 Claude Opus 4.8 的，可以从这里进：

Claude Opus 4.8 出了之后，我的第一反应是：想试。第二反应是：算了，token 这东西真的不经烧。结果看到 ZenMux 现在可以体验 Opus 4.8，就拿它试了一个我最近一直想做的小东西。我自己有个很真实的问题：脑子里经常冒出各种产品想法。但每次真要开始做，就会卡住。用户是谁？第一版到底做什么？哪些功能应该先砍掉？怎么定价？第一周从哪一步开始？上线后怎么找第一批用户？想法很多，执行很散。所以我让 Claude Opus 4.8 做了一个「一人公司作战室」。需求我写得也挺直接：输入一句产品 idea。自动拆出产品定位、MVP、开发任务、定价方案。再生成落地页文案、冷启动实验、风险清单和本周计划。最好不是一个静态页面，而是真的能点、能改、能导出。然后我就把这段话丢给 Claude Opus 4.8。出来的效果比我预期好不少。它真的把“一人公司怎么从想法走到执行”这件事拆开了。左边输入产品想法。中间生成产品蓝图、MVP 范围、定价和官网文案。右边是任务看板和本周计划。底部还有冷启动实验、风险雷达和 Markdown 导出。最让我觉得有意思的是，它不是一味堆功能。比如我输入“给小红书博主做 AI 选题助手”，它会主动判断：第一版必须做什么。哪些功能看起来高级，但现在应该先别碰。怎么找第一批真实用户。哪些风险可能让这个项目做不下去。这点就很能体现 Opus 4.8 的能力。普通模型经常是：你要什么，我全给你加上。最后页面很热闹，但产品判断是空的。 Opus 4.8 更像是在帮你收敛：先想清楚用户、场景和第一步，再把它变成可以执行的工作台。我是在 ZenMux 上试的。它比较方便的一点是，一个 Key 就能切不同模型，新模型上线也很快。 Opus 4.8 拿来做这种带产品判断、交互状态和复杂信息结构的网页，确实挺顺。想试 Claude Opus 4.8 的，可以从这里进：

Joruno

15,939 次观看 • 2 个月前

06大学生（大专生）第一个企业项目本项目使用的是codex+Claude+hermes修改的过程中几乎是用codex和hermes。项目最开始的时候是先把公司那边的需求传给Claude code进行需求分享和框架搭建，然后中期是使用的codex进行ui设计，执行任务和计划，包括一些功能的测试和验证，最好完成阶段是使用的hermes进行全部功能测试，然后后面还进行了十几次修改调整也是使用的hermes进行修改验证，改一个功能就验证一下，然后再部署到云端服务器上面，循环。因为有的地方有项目方的名字还有域名那些就没有展示，帮一个企业做的，大概就是做成了现在这样，上上周就是上一次跟公司的老板在学校里面当面谈了一会，当时说是很满意，说了一些地方需要修改和调整，你们觉得有没有什么问题啊，我现在是在自己的阿里云服务器上面跑的，后面的话再迁移部署到他们公司的服务器，但是现在还没有谈交付和收费怎么弄？比如是一次买定还是租用，还有后期的维护和后续修改的费用，部署需要收费吗？不知道怎么定价，那个公司的老板是我一个老师的朋友🤔🤔🤔 图二是新的老板，额，一个GitHub大佬推荐的，挺漂亮说是要做一个支付宝的小程序，但是现在还没有说具体的需求🤔🤔🤔应该这几天会说。做之前一定要先谈清楚怎么分阶段交付？怎么算完成？然后根据难度和花费的时间去计费，这是这次项目的目标，也是对自己的一种锻炼吧🫡🫡🫡加油

06大学生（大专生）第一个企业项目本项目使用的是codex+Claude+hermes修改的过程中几乎是用codex和hermes。项目最开始的时候是先把公司那边的需求传给Claude code进行需求分享和框架搭建，然后中期是使用的codex进行ui设计，执行任务和计划，包括一些功能的测试和验证，最好完成阶段是使用的hermes进行全部功能测试，然后后面还进行了十几次修改调整也是使用的hermes进行修改验证，改一个功能就验证一下，然后再部署到云端服务器上面，循环。因为有的地方有项目方的名字还有域名那些就没有展示，帮一个企业做的，大概就是做成了现在这样，上上周就是上一次跟公司的老板在学校里面当面谈了一会，当时说是很满意，说了一些地方需要修改和调整，你们觉得有没有什么问题啊，我现在是在自己的阿里云服务器上面跑的，后面的话再迁移部署到他们公司的服务器，但是现在还没有谈交付和收费怎么弄？比如是一次买定还是租用，还有后期的维护和后续修改的费用，部署需要收费吗？不知道怎么定价，那个公司的老板是我一个老师的朋友🤔🤔🤔 图二是新的老板，额，一个GitHub大佬推荐的，挺漂亮说是要做一个支付宝的小程序，但是现在还没有说具体的需求🤔🤔🤔应该这几天会说。做之前一定要先谈清楚怎么分阶段交付？怎么算完成？然后根据难度和花费的时间去计费，这是这次项目的目标，也是对自己的一种锻炼吧🫡🫡🫡加油

阿金

27,335 次观看 • 1 个月前

牛逼，我以前的Skills和即将发布的App都是毫无保地开源，但是这次好像能直接赚钱了。。。绝大多数人其实和我一样，都没有自己的实体产品，都是上班或者搞互联网的，全身上下最值钱的还是脑子里的知识，而知识类产品衍生出来有咨询、Skills、App...... 一般来说，像Skills这种虚拟产品很少有人能够去把它变现，因为我们想要实现睡后收入，唯一的办法就是把它们上架到一个持续有人进来逛的平台。而且这个平台还不能是自己的，否则要花力气去维护，实现不了睡后收入。但是UUMit这个A2A平台把「自动变现」这件事情解决了，而且解决得比我理想更完美。因为想实现「持续有人来逛」，还是很有难度，但是Agent来逛就不一样了啊——只要把Agent绑定上了UUMit，你给小龙虾、Codex和Claude Code下达任务，它们就能自动在这个平台找到你需要的一切服务（Token、垂类咨询、各种API）。而且上架自己的产品，也不需要手动慢慢上传，直接让Agent把你想要变现的产品批量上传就行，你需要做的就是定个价格，把上架需要的信息给的详细一点，然后躺着，等Agent去变现，美滋滋啊。。。最后，复盘整个思路，知识变现绝对不是胡乱吹牛，因为是把你自身的能力打包上架，核心还是在售卖你自己的知识资产，并不是Agent凭空造富，所以会比很多所谓的「Agent自动赚钱」靠谱很多。

牛逼，我以前的Skills和即将发布的App都是毫无保地开源，但是这次好像能直接赚钱了。。。绝大多数人其实和我一样，都没有自己的实体产品，都是上班或者搞互联网的，全身上下最值钱的还是脑子里的知识，而知识类产品衍生出来有咨询、Skills、App...... 一般来说，像Skills这种虚拟产品很少有人能够去把它变现，因为我们想要实现睡后收入，唯一的办法就是把它们上架到一个持续有人进来逛的平台。而且这个平台还不能是自己的，否则要花力气去维护，实现不了睡后收入。但是UUMit这个A2A平台把「自动变现」这件事情解决了，而且解决得比我理想更完美。因为想实现「持续有人来逛」，还是很有难度，但是Agent来逛就不一样了啊——只要把Agent绑定上了UUMit，你给小龙虾、Codex和Claude Code下达任务，它们就能自动在这个平台找到你需要的一切服务（Token、垂类咨询、各种API）。而且上架自己的产品，也不需要手动慢慢上传，直接让Agent把你想要变现的产品批量上传就行，你需要做的就是定个价格，把上架需要的信息给的详细一点，然后躺着，等Agent去变现，美滋滋啊。。。最后，复盘整个思路，知识变现绝对不是胡乱吹牛，因为是把你自身的能力打包上架，核心还是在售卖你自己的知识资产，并不是Agent凭空造富，所以会比很多所谓的「Agent自动赚钱」靠谱很多。

逸尘

26,126 次观看 • 16 天前

姚顺雨对AI未来发展的两个重要判断：第一个是我认为AI会是个长期游戏。从某种程度来说，AI的下半场才刚开始。我不认为ChatGPT和Claude会是唯一的Super App，我觉得那会是个非常灰暗的世界。我觉得肯定会有源源不断的新的机会诞生，可能今天就像是七十年代PC刚刚产生的时候，还有很多很多事情需要做。第二个判断是，未来会是更多元的游戏。确实过去几年大家能看到的是pre-training、post-training、RL、Agent、Coding Agent，似乎有一个非常清晰的主线，这个主线就是所有人都在copy，坦白说就是所有人都在做一样的事情，这也是个非常灰暗的事情。那到底未来会变得更单一还是更多元？我个人看法是会变得更多元。毫无疑问Coding Agent和生产力会变得更加重要，它是一个刚刚开始的事情，这个世界还有trillions of dollars的市场还没有被填满。但是多模态、具身智能，很多很多新的事情都在发生，或者刚刚发生。

姚顺雨对AI未来发展的两个重要判断：第一个是我认为AI会是个长期游戏。从某种程度来说，AI的下半场才刚开始。我不认为ChatGPT和Claude会是唯一的Super App，我觉得那会是个非常灰暗的世界。我觉得肯定会有源源不断的新的机会诞生，可能今天就像是七十年代PC刚刚产生的时候，还有很多很多事情需要做。第二个判断是，未来会是更多元的游戏。确实过去几年大家能看到的是pre-training、post-training、RL、Agent、Coding Agent，似乎有一个非常清晰的主线，这个主线就是所有人都在copy，坦白说就是所有人都在做一样的事情，这也是个非常灰暗的事情。那到底未来会变得更单一还是更多元？我个人看法是会变得更多元。毫无疑问Coding Agent和生产力会变得更加重要，它是一个刚刚开始的事情，这个世界还有trillions of dollars的市场还没有被填满。但是多模态、具身智能，很多很多新的事情都在发生，或者刚刚发生。

马识途

32,427 次观看 • 2 个月前

今天真的被一个 19 岁的学员震撼到了… 她是一名艺术生，即将去伦敦读大一此前几乎没有接触过商业，没有学过 AI，更没有任何开发经验。因为家里做美妆生意，她对产品可能有一些模糊的感知，但距离真正做一个创业项目，其实还很远昨天，她告诉我，自己学的是设计，希望找到一个既符合个人审美，又有可能商业化的方向考虑到她在伦敦上学，喜欢猫猫狗狗，身边接触到的又大多是愿意为审美和情绪价值买单的中产女性，我们就和她一起碰出了一个想法：做人与宠物的亲子装把宠物服饰、个人美学、五行八字等元素结合起来，通过独立站面向海外用户销售这并不只是卖一件衣服它满足的是人们为自己和宠物表达身份、建立关系、寻找情绪寄托的需求一个产品首先要有用，但真正产生溢价的，往往是那些看似「无用」的审美、故事、文化和标签今天，她根据这几天课程中学到的 AI 使用方法，自己手搓出了一个独立站的前端页面看到页面的那一刻，我真的有些难以置信她没有开发基础，却凭借极强的设计审美，再结合智能体、提示词迭代和一些基础的商业逻辑，做出了一个连很多成熟开发者都很难完成的页面更重要的是，她并没有机械地执行我们的要求他把我们聊过的五行、风水、八字和个性化测试都融入了产品，让用户可以探索「我的宠物适合什么颜色」「它对应什么五行」「我们适合怎样的亲子穿搭」这已经不再是一次普通的课堂作业它有明确的人群，有具体的消费场景，有审美差异，有传播话题，也有真实的商业化可能供应链、产品打磨和运营都可以在后面逐步补足，但一个项目最难得的东西：创始人的个人特质与市场机会之间的契合已经出现了那一刻我第一次非常强烈地意识到：我们做的可能不只是一次创业体验，而是真的有机会从这些孩子当中，孵化出值得投入、值得长期陪伴的创业项目一个 19 岁、还没正式进入大学的年轻人，在短短一两天里，从一个模糊的兴趣出发，完成了从想法、用户、产品定位到网页原型的跨越这在过去是很难想象的以前，一个人想把创意变成产品，需要会设计、会开发、懂商业，还要找到合适的团队和资金但在 AI 时代，一个拥有审美、好奇心和行动力的人，可以先借助 AI 补足自己暂时不具备的能力她不需要先准备好，才有资格开始她是在开始之后，不断变得更强相比之下，我也看到了一些刚刚经历过高考的孩子她们学习 AI 时，第一反应依然是认真记笔记，等待老师给出标准步骤，然后严格按照要求完成任务这当然不是他们的问题传统教育长期训练的是记忆、服从和寻找标准答案而 AI 时代真正稀缺的，可能是提出问题、调动工具、快速试错，以及把一个模糊想法变成现实的能力记笔记没有错，按照规则完成任务也没有问题但我们不能让孩子误以为，学习的终点只是记住老师讲过什么真正重要的是：你能不能用这些东西，创造一个此前不存在的产品所以我越来越确信，AI 教育一定要尽可能早不是为了让孩子更早学习某个软件，也不是为了把「会用 AI」变成新一轮的应试竞争，而是要在他们还没有完全习惯等待标准答案之前，让他们体验一次：原来我的想法可以被实现原来我不需要先成为专家，也可以开始创造原来我不仅能够完成老师布置的任务，还能够发现一个问题、设计一个产品，甚至真正影响一群人的生活，改变这个世界当一个孩子第一次亲手创造出一个真实的产品，他对自己的认识就会发生改变而这种「我能够创造」的信念，才是 AI 教育最重要的价值我们真正要做的，就是让他们在足够年轻的时候，就站到这个时代的前面，看到一个属于自己的可能性

今天真的被一个 19 岁的学员震撼到了… 她是一名艺术生，即将去伦敦读大一此前几乎没有接触过商业，没有学过 AI，更没有任何开发经验。因为家里做美妆生意，她对产品可能有一些模糊的感知，但距离真正做一个创业项目，其实还很远昨天，她告诉我，自己学的是设计，希望找到一个既符合个人审美，又有可能商业化的方向考虑到她在伦敦上学，喜欢猫猫狗狗，身边接触到的又大多是愿意为审美和情绪价值买单的中产女性，我们就和她一起碰出了一个想法：做人与宠物的亲子装把宠物服饰、个人美学、五行八字等元素结合起来，通过独立站面向海外用户销售这并不只是卖一件衣服它满足的是人们为自己和宠物表达身份、建立关系、寻找情绪寄托的需求一个产品首先要有用，但真正产生溢价的，往往是那些看似「无用」的审美、故事、文化和标签今天，她根据这几天课程中学到的 AI 使用方法，自己手搓出了一个独立站的前端页面看到页面的那一刻，我真的有些难以置信她没有开发基础，却凭借极强的设计审美，再结合智能体、提示词迭代和一些基础的商业逻辑，做出了一个连很多成熟开发者都很难完成的页面更重要的是，她并没有机械地执行我们的要求他把我们聊过的五行、风水、八字和个性化测试都融入了产品，让用户可以探索「我的宠物适合什么颜色」「它对应什么五行」「我们适合怎样的亲子穿搭」这已经不再是一次普通的课堂作业它有明确的人群，有具体的消费场景，有审美差异，有传播话题，也有真实的商业化可能供应链、产品打磨和运营都可以在后面逐步补足，但一个项目最难得的东西：创始人的个人特质与市场机会之间的契合已经出现了那一刻我第一次非常强烈地意识到：我们做的可能不只是一次创业体验，而是真的有机会从这些孩子当中，孵化出值得投入、值得长期陪伴的创业项目一个 19 岁、还没正式进入大学的年轻人，在短短一两天里，从一个模糊的兴趣出发，完成了从想法、用户、产品定位到网页原型的跨越这在过去是很难想象的以前，一个人想把创意变成产品，需要会设计、会开发、懂商业，还要找到合适的团队和资金但在 AI 时代，一个拥有审美、好奇心和行动力的人，可以先借助 AI 补足自己暂时不具备的能力她不需要先准备好，才有资格开始她是在开始之后，不断变得更强相比之下，我也看到了一些刚刚经历过高考的孩子她们学习 AI 时，第一反应依然是认真记笔记，等待老师给出标准步骤，然后严格按照要求完成任务这当然不是他们的问题传统教育长期训练的是记忆、服从和寻找标准答案而 AI 时代真正稀缺的，可能是提出问题、调动工具、快速试错，以及把一个模糊想法变成现实的能力记笔记没有错，按照规则完成任务也没有问题但我们不能让孩子误以为，学习的终点只是记住老师讲过什么真正重要的是：你能不能用这些东西，创造一个此前不存在的产品所以我越来越确信，AI 教育一定要尽可能早不是为了让孩子更早学习某个软件，也不是为了把「会用 AI」变成新一轮的应试竞争，而是要在他们还没有完全习惯等待标准答案之前，让他们体验一次：原来我的想法可以被实现原来我不需要先成为专家，也可以开始创造原来我不仅能够完成老师布置的任务，还能够发现一个问题、设计一个产品，甚至真正影响一群人的生活，改变这个世界当一个孩子第一次亲手创造出一个真实的产品，他对自己的认识就会发生改变而这种「我能够创造」的信念，才是 AI 教育最重要的价值我们真正要做的，就是让他们在足够年轻的时候，就站到这个时代的前面，看到一个属于自己的可能性

文硕

10,936 次观看 • 21 天前

泰国一位医生大姐，自从疫情爆发她爸爸去世后，她就开始做盒饭给这些有需要帮助的人。一天250公斤的大米200份以上的盒饭还有水，一份差不多是50-60铢左右的成本。这样持续已经做了6年。最近物价上涨她打算停止发放，但是她说看到很多需要帮助的人来问今天没有发盒饭吗？她说又不忍心还是继续做。我自己的观点就是能帮助别人的人，她们的格局思维还有真的是心地善良的人才能做到这样！因为有钱人家的事舍得舍不得又是一回事！又舍得心地又善良的人真的不是一般人能做到的。🙏🙏所以这些人我真的很敬佩！我以后有多余的钱我也会这样做！😂现在只能在自己的经济能力允许下帮助一点点。不是自己有多善良或者有多有钱！只是你在看的需要帮助的人，你伸手帮助一下，你会觉得那是快乐的事！我才不会想着是骗子或者没必要！

泰国一位医生大姐，自从疫情爆发她爸爸去世后，她就开始做盒饭给这些有需要帮助的人。一天250公斤的大米200份以上的盒饭还有水，一份差不多是50-60铢左右的成本。这样持续已经做了6年。最近物价上涨她打算停止发放，但是她说看到很多需要帮助的人来问今天没有发盒饭吗？她说又不忍心还是继续做。我自己的观点就是能帮助别人的人，她们的格局思维还有真的是心地善良的人才能做到这样！因为有钱人家的事舍得舍不得又是一回事！又舍得心地又善良的人真的不是一般人能做到的。🙏🙏所以这些人我真的很敬佩！我以后有多余的钱我也会这样做！😂现在只能在自己的经济能力允许下帮助一点点。不是自己有多善良或者有多有钱！只是你在看的需要帮助的人，你伸手帮助一下，你会觉得那是快乐的事！我才不会想着是骗子或者没必要！

Amei

50,278 次观看 • 3 个月前

CES刚刚结束，就收到几个朋友的反馈. 一个说他找的搭建商给他的案子全搞砸了，我问搞砸的原因？说是这个搭建商基本没人，单子接多了，很多收尾的活都没做好. 一个说是摊位的海报全都是气泡皱褶，做工粗糙，还有一个就是我的前同事，说他在一个人那里上班帮忙做CES，觉得大家理念不同他现在不想做了，提出辞职结果不发工资给人家，他问我能不能告他，我说这还用说吗？美国职场遵循的就是双方来去自由，如果他不给你工资，那必须告，小法庭花个100多美元就可以立案，一告一个准，在美国还有敢不发工资的主，那可真是胆子大！ CES就是一面照妖镜，照出了人性贪婪，照出了人品恶劣，照出了道德低下. 那些贪婪接单，低价接单，克扣工人工资的同行行为，我一旦了解到就会敬而远之，不是我道德多高尚，而是这是做人的基本底线，做生意的基本原则. 这样的人多了会给我们这些在这里真正打拼的群体带来负面影响，可谓一颗老鼠屎搞坏一锅粥就是这样来的. 不超能力接单、不低价接单，不隐瞒费用、不甩锅客户，每做一个案子就认真交付一个案子，你才能在这个行业走的长久. CES大展会，在工厂资源缺少，求大于供的市场面前，是个人都能接到单，当有人跟你说他做了多少多少个的时候，这没什么可骄傲的，如果他的服务能够获得所有客户100%满意度，那才是值得骄傲的事情，这也是我对我的所有同事这样要求的😄 CES这样的展会表面是产品与服务的较量，背后其实是人性与道德的博弈.

CES刚刚结束，就收到几个朋友的反馈. 一个说他找的搭建商给他的案子全搞砸了，我问搞砸的原因？说是这个搭建商基本没人，单子接多了，很多收尾的活都没做好. 一个说是摊位的海报全都是气泡皱褶，做工粗糙，还有一个就是我的前同事，说他在一个人那里上班帮忙做CES，觉得大家理念不同他现在不想做了，提出辞职结果不发工资给人家，他问我能不能告他，我说这还用说吗？美国职场遵循的就是双方来去自由，如果他不给你工资，那必须告，小法庭花个100多美元就可以立案，一告一个准，在美国还有敢不发工资的主，那可真是胆子大！ CES就是一面照妖镜，照出了人性贪婪，照出了人品恶劣，照出了道德低下. 那些贪婪接单，低价接单，克扣工人工资的同行行为，我一旦了解到就会敬而远之，不是我道德多高尚，而是这是做人的基本底线，做生意的基本原则. 这样的人多了会给我们这些在这里真正打拼的群体带来负面影响，可谓一颗老鼠屎搞坏一锅粥就是这样来的. 不超能力接单、不低价接单，不隐瞒费用、不甩锅客户，每做一个案子就认真交付一个案子，你才能在这个行业走的长久. CES大展会，在工厂资源缺少，求大于供的市场面前，是个人都能接到单，当有人跟你说他做了多少多少个的时候，这没什么可骄傲的，如果他的服务能够获得所有客户100%满意度，那才是值得骄傲的事情，这也是我对我的所有同事这样要求的😄 CES这样的展会表面是产品与服务的较量，背后其实是人性与道德的博弈.

Daisy

14,987 次观看 • 1 年前

这两天在香港见到很多老朋友，也有新朋友。现场能感受到大家那种扑面而来的能量和热情。特别感谢每一位来到现场的朋友。这几年行业经历让我相信，能留下来的，从来不是情绪，也不是口号，而是长期主义，是用户真的愿意一次次打开、一次次使用的产品。接下来，我们会继续把产品打磨得更好，把服务做得更细，把 AI 时代真正需要的基础建设一步一步做好，认真服务好每一个用户。

这两天在香港见到很多老朋友，也有新朋友。现场能感受到大家那种扑面而来的能量和热情。特别感谢每一位来到现场的朋友。这几年行业经历让我相信，能留下来的，从来不是情绪，也不是口号，而是长期主义，是用户真的愿意一次次打开、一次次使用的产品。接下来，我们会继续把产品打磨得更好，把服务做得更细，把 AI 时代真正需要的基础建设一步一步做好，认真服务好每一个用户。

孙宇晨（去过太空版）🧑‍🚀

124,476 次观看 • 3 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。

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。

阿绎 AYi

28,223 次观看 • 4 个月前

HeyGen这次开源，把AI做视频的最后一道门槛拆没了🤯 他们用Claude Code写代码，做了自己的50秒产品发布视频，然后把整个工具链完整开源给了所有人，致敬开源🫡 以后做视频真的能简单到离谱，给一句话，做一个30秒的产品介绍，给一个PDF，自动生成总结视频，迭代就是改一句话的事，比如把标题放大两倍，第三秒加一个淡入转场等，这个工具叫HyperFrames，本质上就是一个纯HTML转MP4的视频渲染框架。所以其实我们不用学任何剪辑软件，也不用写复杂的React代码，只要写普通HTML，加几个简单的data属性，就能定义视频的每一帧、时间线、动画和音轨。 HyperFrames从第一天起就是为AI代理原生设计的。 AI天生就会写HTML，现在Claude、Cursor、Gemini所有编码Agent，只要装一个skill，立刻就会做视频。这妥妥的降维打击啊，以前Remotion把视频变成了代码，但它需要你会React，需要构建流程，属于开发者专属的玩具。 HyperFrames是把视频变成了纯HTML，零构建，无DSL，不需要任何前置知识。说白了，Remotion是给人写的，HyperFrames是给AI写的。以前AI能写文字，能生成图片，但视频一直是最后一块硬骨头，现在这块骨头也被啃下来了。代理现在能端到端完成一整条内容流水线，调研，写脚本，做设计，加动画，最后直接渲染出成品视频，全程不需要人类碰一下。它还自带50+官方现成组件，社交遮罩、图表、转场，一行命令一键安装。支持GSAP、Lottie、Three.js所有主流动画库，随便混用。也就是说，同一份HTML永远出一样的结果，完美适合自动化流水线。官方甚至把视频语言都标准化了，缓动用snappy，bouncy，转场用能量等级，字幕分Hype/Corporate/Tutorial三种风格。 AI只要学会这套词汇，就能稳定输出专业级视频，这不就是在教AI做导演嘛🤣 这对HeyGen来说也是一步妙棋，他们不再只是一个卖AI头像的SaaS公司，现在能做整个AI视频时代的基础设施了，未来所有AI代理生成的视频都能跑在HyperFrames上。然后再无缝接入HeyGen的头像、语音、翻译能力，形成一个完美的闭环。当然目前也不是完美的，初期输出还有AI味，超过一分钟的复杂长视频，渲染还需要较强算力。但我觉得这都不重要，关键是它第一次把完整的视频生产力交给了AI Agent，相当于AI内容创作时代的又一个里程碑。想试的直接去GitHub搜heygen-com/hyperframes。跑一行npx hyperframes init，然后让Claude帮你做第一个视频。 #HyperFrames #HeyGen #AI视频 #AI代理 #开发者 #内容创作

HeyGen这次开源，把AI做视频的最后一道门槛拆没了🤯 他们用Claude Code写代码，做了自己的50秒产品发布视频，然后把整个工具链完整开源给了所有人，致敬开源🫡 以后做视频真的能简单到离谱，给一句话，做一个30秒的产品介绍，给一个PDF，自动生成总结视频，迭代就是改一句话的事，比如把标题放大两倍，第三秒加一个淡入转场等，这个工具叫HyperFrames，本质上就是一个纯HTML转MP4的视频渲染框架。所以其实我们不用学任何剪辑软件，也不用写复杂的React代码，只要写普通HTML，加几个简单的data属性，就能定义视频的每一帧、时间线、动画和音轨。 HyperFrames从第一天起就是为AI代理原生设计的。 AI天生就会写HTML，现在Claude、Cursor、Gemini所有编码Agent，只要装一个skill，立刻就会做视频。这妥妥的降维打击啊，以前Remotion把视频变成了代码，但它需要你会React，需要构建流程，属于开发者专属的玩具。 HyperFrames是把视频变成了纯HTML，零构建，无DSL，不需要任何前置知识。说白了，Remotion是给人写的，HyperFrames是给AI写的。以前AI能写文字，能生成图片，但视频一直是最后一块硬骨头，现在这块骨头也被啃下来了。代理现在能端到端完成一整条内容流水线，调研，写脚本，做设计，加动画，最后直接渲染出成品视频，全程不需要人类碰一下。它还自带50+官方现成组件，社交遮罩、图表、转场，一行命令一键安装。支持GSAP、Lottie、Three.js所有主流动画库，随便混用。也就是说，同一份HTML永远出一样的结果，完美适合自动化流水线。官方甚至把视频语言都标准化了，缓动用snappy，bouncy，转场用能量等级，字幕分Hype/Corporate/Tutorial三种风格。 AI只要学会这套词汇，就能稳定输出专业级视频，这不就是在教AI做导演嘛🤣 这对HeyGen来说也是一步妙棋，他们不再只是一个卖AI头像的SaaS公司，现在能做整个AI视频时代的基础设施了，未来所有AI代理生成的视频都能跑在HyperFrames上。然后再无缝接入HeyGen的头像、语音、翻译能力，形成一个完美的闭环。当然目前也不是完美的，初期输出还有AI味，超过一分钟的复杂长视频，渲染还需要较强算力。但我觉得这都不重要，关键是它第一次把完整的视频生产力交给了AI Agent，相当于AI内容创作时代的又一个里程碑。想试的直接去GitHub搜heygen-com/hyperframes。跑一行npx hyperframes init，然后让Claude帮你做第一个视频。 #HyperFrames #HeyGen #AI视频 #AI代理 #开发者 #内容创作

AYi

36,693 次观看 • 3 个月前

做了个叫 Arkloop的东西,是个 Agent 客户端开源,本地优先,简单优先你可以把他想象成 claude desktop but open source, 并且带有自己的 taste 哦对了,另说一点,不是任何 agent sdk 套壳,也没有任何 base 任何 claudecode 行为,我一个人打磨了三个月和市面上大部分产品不同我花了很多时间在一个细节上 : 减少认知负担一个例子 : 我平常只用一个模型聊天，那为什么每条消息前面都要告诉我用了什么模型？这是噪音再举一个 : 开发者总是喜欢让 agent 的 tool use 完整的展示到前端,但是背后真正的用户体验逻辑是我需要知道 agent 在工作/在往哪个方向偏,所以我们并不需要如此详细的信息设计哲学：认知负担,信息,价值导向,美学换个话题我一个人做 Arkloop 用了三个月,现在他能用了,但是它离完美很远做产品很重要的一件事是…不要闭门造车,也就是我需要你们的真诚建议引用来自 Arkloop readme 中的一句话 “我欢迎所有形式的贡献。即使你不是开发者，只是一个普通用户——如果你在使用中感到任何不舒服的地方，哪怕只是一点间距、一个颜色、一个很小很小的细节，或者是一个很大的方向，都可以直接开一个 issue。我认真对待每一个体验细节，你的反馈会让所有人的体验变得更好。如果你是开发者，Arkloop 的 Agent 核心、记忆系统、hook 机制都是开放的。你可以接自己的 provider、写自己的插件、甚至改掉你不喜欢的任何设计。” 这是我认为整个项目最精髓的一点,我希望看到你们的反馈,不管是细节还是方向我在用 dify 的时候,我常常发现,一个特别小的间距问题,竟然在这么大的仓库里没人修因此,我很重视这点理念 Arkloop 现在并不稳定，还有很多不完善的地方。希望大家多多包容,多提意见另带一提,Arkloop 可以从 openclaw/hermes 导入配置 Github 仓库: Arkloop 官网兼下载: 关注我的推特: 加入 Arkloop 的 telegram 群组:

做了个叫 Arkloop的东西,是个 Agent 客户端开源,本地优先,简单优先你可以把他想象成 claude desktop but open source, 并且带有自己的 taste 哦对了,另说一点,不是任何 agent sdk 套壳,也没有任何 base 任何 claudecode 行为,我一个人打磨了三个月和市面上大部分产品不同我花了很多时间在一个细节上 : 减少认知负担一个例子 : 我平常只用一个模型聊天，那为什么每条消息前面都要告诉我用了什么模型？这是噪音再举一个 : 开发者总是喜欢让 agent 的 tool use 完整的展示到前端,但是背后真正的用户体验逻辑是我需要知道 agent 在工作/在往哪个方向偏,所以我们并不需要如此详细的信息设计哲学：认知负担,信息,价值导向,美学换个话题我一个人做 Arkloop 用了三个月,现在他能用了,但是它离完美很远做产品很重要的一件事是…不要闭门造车,也就是我需要你们的真诚建议引用来自 Arkloop readme 中的一句话 “我欢迎所有形式的贡献。即使你不是开发者，只是一个普通用户——如果你在使用中感到任何不舒服的地方，哪怕只是一点间距、一个颜色、一个很小很小的细节，或者是一个很大的方向，都可以直接开一个 issue。我认真对待每一个体验细节，你的反馈会让所有人的体验变得更好。如果你是开发者，Arkloop 的 Agent 核心、记忆系统、hook 机制都是开放的。你可以接自己的 provider、写自己的插件、甚至改掉你不喜欢的任何设计。” 这是我认为整个项目最精髓的一点,我希望看到你们的反馈,不管是细节还是方向我在用 dify 的时候,我常常发现,一个特别小的间距问题,竟然在这么大的仓库里没人修因此,我很重视这点理念 Arkloop 现在并不稳定，还有很多不完善的地方。希望大家多多包容,多提意见另带一提,Arkloop 可以从 openclaw/hermes 导入配置 Github 仓库: Arkloop 官网兼下载: 关注我的推特: 加入 Arkloop 的 telegram 群组:

清凤

97,050 次观看 • 3 个月前

普通人做产品最大的短板不是技术，不是流量，是你根本不知道你的用户在想什么大厂有用研团队、有焦点小组、有百万级调研预算在百度做PM的时候，每几天都会有一份定制化的《竞品动态日报》《消费者洞察报告》躺在所有员工的邮箱里字节跳动昨天上线了什么新功能,腾讯哪个部门在招什么岗位,什么赛道的用户在关注什么产品，什么产品的数据又卖爆了当时我就在想：如果我出来单干，我想获得这些信息，不得难死，这笔钱谁给我出？后来真出来了，答案是——根本没人出😂 所以和大部分独立开发者一样，我做产品验证需求的方式是：发朋友圈问问、在推特宣发一下、看看竞品评论区、然后凭直觉赌一把连续创业五年，我见过最多的死法不是产品做不出来是产品做出来了，没人要，花三个月憋 MVP，上线后发现需求是自己臆想的这个痛，做过产品的人都懂做出海的朋友更惨你的目标用户在地球另一边，时差 12 小时，语言不通，文化不同去年帮一个朋友的品牌做北美市场，最头疼的不是投放，是根本不知道美国消费者怎么想，美国人文化和中国差距太大了招一个本地调研公司，报价 8 万美金起步，找几个留学生做访谈，样本太小、还有幸存者偏差，有时候还访谈不明白最后还是靠猜现在这件事有了一个结构性的解法 Atypica atypica.AI 上线了一个新功能叫 AI Panel，一句话解释：它让你拥有了一个属于自己的焦点小组不是 ChatGPT 扮演用户那种玩法是基于 100 万+ 真实用户数据构建的 AI Persona，每个人有完整的背景、性格、认知偏差、消费决策框架关键是——这个焦点小组是可复用的你今天问一次，下个月产品迭代了再问一次同一群人，持续追踪，看他们的态度变化这在传统调研里叫 longitudinal study，成本极高现在你一个人就能做三种方式构建你的 Panel： 1）自动沉淀：用 Atypica 做完一次 Research 后，参与访谈的 AI Persona 自动沉淀成 Panel，下次直接调用 2）手动挑人：从 100 万+ 的 Persona Library 里按关键词搜索，添加组队 3）按需生成：输入需求描述，系统从零帮你构建一个全新的 Panel 组好之后随时打开，输入研究话题支持一对多深度访谈，也支持多对多 Group Discussion 我试了一个真实场景我之前做过一个面向内容创作者的 AI 写作工具，想验证订阅制定价构建了一个Panel：YouTube 创作者、推特创作者、独立播客主直接问：你平时写作的痛点有哪些？流程有哪些 10 分钟，直接就拿到了需求的分类和反馈这种颗粒度，以前要花两周招募 + 一周访谈 + 几万块预算现在 10 分钟，一个人搞定如果你是以下三种人，这个功能对你来说是刚需：做出海产品的创业者——你的用户在地球另一边，以前只能看竞品评论区猜需求，现在直接构建目标市场的用户 Panel，随时追问需要反复迭代验证的产品团队——每次加功能都要做用户测试，Panel 让你不用每次重新招人，同一群用户持续追踪反应变化需要大规模样本的场景——比如你想了解 2000 个家庭的消费偏好，传统手段几乎不可能，Panel 可以我觉得我们普通人做产品和大厂的差距，不应该是有没有用户调研团队而是用什么方式理解用户，大厂用人力堆，我们用 AI 跑以前这是一句空话，因为 ChatGPT 扮演用户的结果你自己都不信现在不一样了——100 万+ 真实数据构建的 Persona，有来源、有背景、有决策框架它不能替代真人调研的最终验证但它能让你在写第一行代码之前，就知道方向对不对调研从一个季度一次的项目，变成了随时可调用的能力这对一个人做产品的人来说，是基础设施级别的变化我推荐每一个想做生意，产品的人都去试一试，这可能就是你和用户面对面沟通的第一步：

普通人做产品最大的短板不是技术，不是流量，是你根本不知道你的用户在想什么大厂有用研团队、有焦点小组、有百万级调研预算在百度做PM的时候，每几天都会有一份定制化的《竞品动态日报》《消费者洞察报告》躺在所有员工的邮箱里字节跳动昨天上线了什么新功能,腾讯哪个部门在招什么岗位,什么赛道的用户在关注什么产品，什么产品的数据又卖爆了当时我就在想：如果我出来单干，我想获得这些信息，不得难死，这笔钱谁给我出？后来真出来了，答案是——根本没人出😂 所以和大部分独立开发者一样，我做产品验证需求的方式是：发朋友圈问问、在推特宣发一下、看看竞品评论区、然后凭直觉赌一把连续创业五年，我见过最多的死法不是产品做不出来是产品做出来了，没人要，花三个月憋 MVP，上线后发现需求是自己臆想的这个痛，做过产品的人都懂做出海的朋友更惨你的目标用户在地球另一边，时差 12 小时，语言不通，文化不同去年帮一个朋友的品牌做北美市场，最头疼的不是投放，是根本不知道美国消费者怎么想，美国人文化和中国差距太大了招一个本地调研公司，报价 8 万美金起步，找几个留学生做访谈，样本太小、还有幸存者偏差，有时候还访谈不明白最后还是靠猜现在这件事有了一个结构性的解法 Atypica atypica.AI 上线了一个新功能叫 AI Panel，一句话解释：它让你拥有了一个属于自己的焦点小组不是 ChatGPT 扮演用户那种玩法是基于 100 万+ 真实用户数据构建的 AI Persona，每个人有完整的背景、性格、认知偏差、消费决策框架关键是——这个焦点小组是可复用的你今天问一次，下个月产品迭代了再问一次同一群人，持续追踪，看他们的态度变化这在传统调研里叫 longitudinal study，成本极高现在你一个人就能做三种方式构建你的 Panel： 1）自动沉淀：用 Atypica 做完一次 Research 后，参与访谈的 AI Persona 自动沉淀成 Panel，下次直接调用 2）手动挑人：从 100 万+ 的 Persona Library 里按关键词搜索，添加组队 3）按需生成：输入需求描述，系统从零帮你构建一个全新的 Panel 组好之后随时打开，输入研究话题支持一对多深度访谈，也支持多对多 Group Discussion 我试了一个真实场景我之前做过一个面向内容创作者的 AI 写作工具，想验证订阅制定价构建了一个Panel：YouTube 创作者、推特创作者、独立播客主直接问：你平时写作的痛点有哪些？流程有哪些 10 分钟，直接就拿到了需求的分类和反馈这种颗粒度，以前要花两周招募 + 一周访谈 + 几万块预算现在 10 分钟，一个人搞定如果你是以下三种人，这个功能对你来说是刚需：做出海产品的创业者——你的用户在地球另一边，以前只能看竞品评论区猜需求，现在直接构建目标市场的用户 Panel，随时追问需要反复迭代验证的产品团队——每次加功能都要做用户测试，Panel 让你不用每次重新招人，同一群用户持续追踪反应变化需要大规模样本的场景——比如你想了解 2000 个家庭的消费偏好，传统手段几乎不可能，Panel 可以我觉得我们普通人做产品和大厂的差距，不应该是有没有用户调研团队而是用什么方式理解用户，大厂用人力堆，我们用 AI 跑以前这是一句空话，因为 ChatGPT 扮演用户的结果你自己都不信现在不一样了——100 万+ 真实数据构建的 Persona，有来源、有背景、有决策框架它不能替代真人调研的最终验证但它能让你在写第一行代码之前，就知道方向对不对调研从一个季度一次的项目，变成了随时可调用的能力这对一个人做产品的人来说，是基础设施级别的变化我推荐每一个想做生意，产品的人都去试一试，这可能就是你和用户面对面沟通的第一步：

超级个体｜柿子

94,244 次观看 • 27 天前

一句话总结：灵剪这款产品的正式版发布了要在小红书推不得不录个视频，于是诞生了我的第一个露脸视频灵剪（CliperX） Max 这个产品在demo阶段就拿到了1500个用户，给了我极大的动力把这个产品做下去这是一款结合 Mac灵动岛+剪贴板+AI 的小工具，也是我自己一直在用的，对自媒体人非常有用详细的介绍看视频吧，要不白录了，结尾有彩蛋产品是免费的，关注我就可以领pro会员

一句话总结：灵剪这款产品的正式版发布了要在小红书推不得不录个视频，于是诞生了我的第一个露脸视频灵剪（CliperX） Max 这个产品在demo阶段就拿到了1500个用户，给了我极大的动力把这个产品做下去这是一款结合 Mac灵动岛+剪贴板+AI 的小工具，也是我自己一直在用的，对自媒体人非常有用详细的介绍看视频吧，要不白录了，结尾有彩蛋产品是免费的，关注我就可以领pro会员

麦克斯

27,054 次观看 • 1 个月前