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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。

Vincent

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Anya Rossi• Live Now

Private livecam show

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Notion 今天凌晨发了一个开发者平台, 大家都以为它在追 AI Agent 风口, 但实际方向是有些反过来的, 它要让所有 Agent 来追它, 我盯着它官方文档里那个新的 CLI 工具看了一会儿,才慢慢回过味儿来, 这个 CLI 设计得很奇怪, 它自带 --help,自带 --docs,自带 --spec, 每个命令的元信息都精简到极致,token 占用低到反常, 说实话人类开发者用 CLI 哪需要这些, 熟了就肌肉记忆,谁会反复读自动生成的 spec 呢, 但 Agent 会啊,它进入一个陌生 CLI,要先扫一遍能干嘛,扫的就是这些自描述信息, 也就是说,Notion 这个 CLI, 从设计的第一天起就不是给人用的, 是给 Agent 用的, 他们官方话术更直接：说和你的 coding agents 一起构建, 这一句话翻译过来就是,未来用 Notion 的主力用户, 可能不是你,而是是你的 Agent, 更狠的是这套基础设施的完整度,数据同步,Notion 托管, 工具调用,Notion 托管,Agent 沙盒,Notion 托管, 全跑在 Vercel Sandbox 加 Firecracker microVM 上, 连第三方 Agent 接入都开了, Claude 直接进来,当原生工具用, 数据,工具,编排,上下文,全部在同一个 workspace 里,零损耗, 以前 Agent 最大的痛点,是上下文碎片化,工具调用不稳定,自己还要搭一套 infra, 现在 Notion 把这套东西全包了, 你的 Agent 只需要醒过来,在一个已经布置好的房间里干活, 很多人还在评估 Notion 涨没涨价,还在讨论 Obsidian 迁移和本地优先, 但真正的故事是,Notion 已经在 Agent 时代的操作系统这条赛道上,把第一块地基浇好了数据是血,Agent 是肌肉,Workers 是骨骼,CLI 是神经, 那些现在就把核心 workflow 搬进去的人, 和还在纠结要不要试用 ntn 的人, 未来 12 个月,差距可能比想象中要大得多。

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AYi

19,651 次观看 • 1 个月前

币安上了一新功能，提现保护，挺狠的比如有一天你被几个大汉按了，拿刀顶着你把币都转给他们这功能只要你开了，不好意思，这钱就谁都转不走它锁的是提现时间账户还能登录，余额还能看，交易和持仓也照常但链上提现这扇门，会被直接焊死 1 到 7 天最狠的地方在于，默认连你本人都没法提前打开因为现实里，手机可能在你手上，验证码可能是你输的，脸也可能是你刷的可你人已经被控制了普通安全系统看到的是本人操作提现保护看的，是这笔钱能不能在极端情况下被强行带走所以它直接把提现塞进时间锁里时间没到，谁来都没用更新到最新的 App - 点左上三横 - 点你头像进入账户信息-点账户安全-下滑找到提现保护-设保护时间币安Binance华语

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UNICORN⚡️🦄

234,415 次观看 • 2 个月前

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

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Vincent | 信号＞噪音

21,388 次观看 • 28 天前

再次推荐一下这个 Mac 免费软件 ScreenBrush 录课的时候有非常多的同学都问我是什么软件，尤其是它的 Ghost Mode。如果你做一些视频教程或者展示类的功能，这个软件非常好用，就一个功能，但是做的很丝滑。

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Viking

49,051 次观看 • 1 年前

即梦现在可以用Seedance 2.0 生成 1080P 的视频了试了一下，太屌了！感觉这个才是满血的 Seedance 2.0 这个细节就不说了。我感觉这个模型它的智能程度和提示词理解能力也上升了。在“全能参考”上，对于素材的使用非常灵活，而且跟整个视频融合得更好。

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歸藏(guizang.ai)

28,458 次观看 • 2 个月前

为什么很多人的 Agent 用不起来？不管 Agent 多聪明，像Claude Code、Codex、OpenClaw，都会遇到同一个问题：上次说好的偏好，下次对话全忘了。不是模型不够聪明，是记忆架构本身的问题。很多市面上的Agent Memory，说的好听点叫长期记忆，其实就是个聊天记录仓库。最近在 GitHub 看到 MemOS 出的一个本地记忆插件，叫 MemOS Local Plugin，上线没多久就斩获了近万 Star。直接装进你的 Agent 里就能用，Hermes 和 OpenClaw 都已经支持，核心思路是执行即学习。 Agent 每跑一次任务，过程本身就在转化成经验，下次遇到类似的事能直接调用。最近 Local Plugin 2.0 还升级了记忆架构，让 Agent 能从任务里学到东西、沉淀经验。具体3件事： 1、每步操作都会被打分不只记录做了什么，还会标注是怎么做的、哪一步起了作用。这些被拆解成一个个可学习的单元，慢慢积累成可复用的经验。 2、记忆分层，按需读取记忆按层分类存放，短期的、任务相关的、长期沉淀的各归各处。用什么取什么，不会把不相关的东西一起翻出来干扰判断。 3、换 Agent也没事，经验不清零在一个Agent里积累的东西，换另一个也能直接用，记忆资产一直都在。

为什么很多人的 Agent 用不起来？不管 Agent 多聪明，像Claude Code、Codex、OpenClaw，都会遇到同一个问题：上次说好的偏好，下次对话全忘了。不是模型不够聪明，是记忆架构本身的问题。很多市面上的Agent Memory，说的好听点叫长期记忆，其实就是个聊天记录仓库。最近在 GitHub 看到 MemOS 出的一个本地记忆插件，叫 MemOS Local Plugin，上线没多久就斩获了近万 Star。直接装进你的 Agent 里就能用，Hermes 和 OpenClaw 都已经支持，核心思路是执行即学习。 Agent 每跑一次任务，过程本身就在转化成经验，下次遇到类似的事能直接调用。最近 Local Plugin 2.0 还升级了记忆架构，让 Agent 能从任务里学到东西、沉淀经验。具体3件事： 1、每步操作都会被打分不只记录做了什么，还会标注是怎么做的、哪一步起了作用。这些被拆解成一个个可学习的单元，慢慢积累成可复用的经验。 2、记忆分层，按需读取记忆按层分类存放，短期的、任务相关的、长期沉淀的各归各处。用什么取什么，不会把不相关的东西一起翻出来干扰判断。 3、换 Agent也没事，经验不清零在一个Agent里积累的东西，换另一个也能直接用，记忆资产一直都在。

阿西_出海

20,877 次观看 • 1 个月前

非常Nice啊，这模型完全免费，Token终于可以自由白嫖了，甚至视频模型都是免费的，太爽了。它叫Agnes AI，全球模型榜前十，6 月 1 号起把自己家三个核心模型全免费开放了，无限期。图片模型在 artificial analysis 上榜了，文字模型一周被干了一万亿 Token。我把它接进 Claude Code，配起来十分钟的事，Token 随便用。这玩意到底是什么呢。 Agnes AI 是全球模型榜单前十的一个 AI Lab，这次免费开放的是三个模型，文本、图片、视频。文本模型叫 agnes-2.0-flash。能写代码，能做知识问答，能跑 Agent，能规划复杂任务。在 Claw-Eval 智能体评测榜进了 Top 10。说真的，这周它还要上 1M 超长上下文，以前用 200K 的模型跑到 150K 就降智，这种破事不用再忍了。图片模型叫 agnes-image-2.1-flash。图改图、多图融合、换背景、改文字、图像修复，电商主图和广告素材这种反复改的场景，太合适了。最近还加了 4K 超高清输出，最高 4096×4096，生成的图可以直接进印刷，不是那种看着还行一放大就糊的草稿。视频模型叫 agnes-video-2.0。原生音画同步，首帧生视频、首尾帧生视频、多镜头切换都支持，720P 和 1080P 随便选。接进 Claude Code 怎么搞，其实很简单。第一步，去注册，拿到 API key。第二步，打开 cc-switch。右上角选 Claude CLI，右上角点 + 号，选自定义配置。把 API key 填进去，请求地址写格式选 OpenAI Chat Completions。第三步，点获取模型列表，选 agnes-2.0-flash。第四步，点左上角设置，找到路由，打开路由总开关，Claude 打开。完事。回到 Claude Code 正常发消息，模型就已经切过去了。我试了一个在酒吧吉他弹唱的视频，和真人区别不大。现在 Token 不要钱，Agent 该跑几轮跑几轮，该拆几步拆几步。反正我觉得这才是免费开放最爽的部分，不只是省钱，是心理上解放了。我测试了一下视频模型，能用，就是慢了点，文字模型还是比较快的。开发者文档在 OpenClaw、Hermes、Claude Desktop 的，也有现成教程。

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产品经理老王霸

48,458 次观看 • 16 天前

今天看到别人发的 tanstack start 有一个特性真香啊，我立马让 AI 写个丑页面测试一下，只要按住 ctrl + shift，hover 到页面的任何部分，就能显示这是哪个组件的第几行，这个应该是 devtools 的一个功能，真的是太便捷了，就是我特别想要的一个功能。看了真的要准备给加一个 tanstack 的实现了。

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Viking

23,618 次观看 • 6 个月前

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？

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Vincent

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AI 视频创作工具用了不少，最头疼的其实不是生成质量，是工作流太碎。写脚本一个工具，生图一个，生视频又一个，素材在各平台之间搬来搬去，效率很低。更别说团队协作了，审稿靠截图传来传去，改稿靠消息来回对，流程全是断的。 TopviewAI 这个 4.0 直接把问题解决了。Sora、Veo、Kling、Seedance 这些主流模型全整合到一个看板里，提示词→图片→视频→虚拟人，一个界面搞定。不只是模型全、价格比直接调 API 便宜，关键是这东西真正能落地到团队日常生产里。真正让它不一样的是协作。团队在同一个画布上实时创作、审稿、迭代，设计师写完提示词，主管直接在旁边批注，客户点链接就能看稿反馈。就是视频创作领域的 Figma，从个人工具变成团队生产力工具，这一步很关键。想想实际场景： - 电商团队批量生产商品短视频，不用再一个个切工具导素材； - 广告公司同时给客户出多版创意，在一个看板上直接对比迭代； - DTC 品牌不用请拍摄团队，几个人就能撑起整条内容产线； - 联盟营销做带货视频，快速出量跑数据测爆款。三星、欧莱雅、TikTok Shop 都在用，Anker 说每做十个视频就有两个能跑出来爆款。能出量、能测试、能跑出结果，这才是实打实的生产力。

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Kevin Ma

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录制演示视频又一个新的免费方案，Openscreen，完全开源免费的软件软件是基于 Electron 的，功能其实和这个浏览器插件差不多，甚至界面也很像，支持Zoom（不过是目前是手动的），支持 annotations，trim。我试了一下，感觉还不错，大家有需求的可以用用看，有趣的是：作者由于付不起 Apple Developer Certificates，在 MacOS 上要运行一个命令才能使用。

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Viking

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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 #GPlay

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Destiny

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不是看不起各位，就这事，能拿到桌面上来说的，你们有几个能做到？

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姐姐这屁股能打个九分吗？生活的常态就是，有些事你尽200%的努力，也可能不完美，有些人你用尽全力去爱，最终也会分道扬镳。当你开始接受和适应这些的时候，你就长大了。

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熟女情

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贝索斯明牌了AI的终极定价逻辑。可惜大多数人完全没听懂。他在采访里说了这么一段话。 AI是真实的，必将颠覆所有行业。这句是铺垫，重点是后面半句。 “AI是一项极其罕见的技术，它是一个横向赋能层。” 横向赋能层（horizontal enabling layer）。英文正好三个词。这三个词，直接掀翻了现在的估值模型。剥离掉垂直行业的局限。它直接化身为全社会的底层水电煤。把AI当软件卖，赚的只是每月几十刀的订阅费。让AI成为基础设施，收的就是所有行业的过路费。资本市场还在按旧软件的逻辑给AI算账。顶级的掠食者已经看清了底牌。谁掌握了这个底层，谁就能给整个商业世界重新标价。

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墓碑科技

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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。

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开发者Hailey

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有一种高中，学生还没毕业，就在工地上班了。这怎么可能？看这里。佐治亚州杰克逊县的一所高中，成了全球第一。他们用上了一种新技术。所有学生，坐在各自的模拟器上。却能在同一个虚拟工地上，协同作业。开挖掘机，操作起重机，像一个真正的施工团队。这不是在打游戏。这是在为真实世界的工作做准备。几十年来，主流教育都在说：上大学，进办公室，才是出路。蓝领的工作、制造业的技能，被边缘化了。结果呢？大学文凭通货膨胀，毕业生找不到工作，而技术工人却严重短缺。这种模拟器培训模式，是不是在纠正一种长期以来的偏差？它把重点放回了“动手能力”和“实际技能”上。这才是让年轻人真正掌握一技之长，能养家糊口的方式。这不仅仅是技术创新，更是对教育方向的一次拨乱反正。美国需要更多这样的学校，而不是更多空谈理论的课堂。

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墓碑科技

45,163 次观看 • 7 个月前

炒美股的兄弟们有福气了。龙哥找了一个开源软件，胜过彭博。彭博终端一年订阅费够买辆二手车，FinceptTerminal零元。这不是玩笑。彭博那玩意儿起步价两万美金一年，专业版往二十万走。普通散户、刚起步的量化团队、小型投资机构，基本被这个门槛挡在外面。 FinceptTerminal 干的事就一个：把这堵收费墙拆了。 2.7万星，纯 C++ 写，说明不是花架子。打开终端，股票、期货、外汇、宏观数据全在一个界面里，不用切来切去。行情实时刷新，技术分析工具直接能用，想跑量化模型也行，不是那种只能看 K 线的半成品。几个实在的亮点：。数据覆盖广。美股、欧股、亚太市场，外汇和大宗商品都进来了，宏观指标也能拉。不是只盯一个市场的玩具，是真的能当工作台用。交互式探索。看数据不是死盯屏幕等刷新，可以自己下钻，点开某个行业、某只股票、某段时间，层层扒下去，找到你想看的那个数字。开源免费。代码全在 GitHub 上，想改就改，想集成进自己的系统也行。彭博打死不让你碰它的数据接口，这个反过来。举个场景。你想研究美股科技板块最近一周的资金流向，打开 FinceptTerminal，调出行业列表，点进科技板块，叠加宏观指标和个股资金数据，一套下来不用切软件、不用导 CSV、不用手动算比例。安装也不麻烦，GitHub 上有详细说明，Linux 和 macOS 都支持。金融圈一直有个怪现象：干活的人用的工具最贵，最需要数据的人反而买不起数据。这种开源项目能跑出来，说明大家真的受够了。不是要替代彭博，专业机构该买还是买。但对于还在摸索阶段、想认真研究市场、但预算有限的人来说，这玩意儿就是真香的答案。有兴趣的去 GitHub 翻代码就知道了。

炒美股的兄弟们有福气了。龙哥找了一个开源软件，胜过彭博。彭博终端一年订阅费够买辆二手车，FinceptTerminal零元。这不是玩笑。彭博那玩意儿起步价两万美金一年，专业版往二十万走。普通散户、刚起步的量化团队、小型投资机构，基本被这个门槛挡在外面。 FinceptTerminal 干的事就一个：把这堵收费墙拆了。 2.7万星，纯 C++ 写，说明不是花架子。打开终端，股票、期货、外汇、宏观数据全在一个界面里，不用切来切去。行情实时刷新，技术分析工具直接能用，想跑量化模型也行，不是那种只能看 K 线的半成品。几个实在的亮点：。数据覆盖广。美股、欧股、亚太市场，外汇和大宗商品都进来了，宏观指标也能拉。不是只盯一个市场的玩具，是真的能当工作台用。交互式探索。看数据不是死盯屏幕等刷新，可以自己下钻，点开某个行业、某只股票、某段时间，层层扒下去，找到你想看的那个数字。开源免费。代码全在 GitHub 上，想改就改，想集成进自己的系统也行。彭博打死不让你碰它的数据接口，这个反过来。举个场景。你想研究美股科技板块最近一周的资金流向，打开 FinceptTerminal，调出行业列表，点进科技板块，叠加宏观指标和个股资金数据，一套下来不用切软件、不用导 CSV、不用手动算比例。安装也不麻烦，GitHub 上有详细说明，Linux 和 macOS 都支持。金融圈一直有个怪现象：干活的人用的工具最贵，最需要数据的人反而买不起数据。这种开源项目能跑出来，说明大家真的受够了。不是要替代彭博，专业机构该买还是买。但对于还在摸索阶段、想认真研究市场、但预算有限的人来说，这玩意儿就是真香的答案。有兴趣的去 GitHub 翻代码就知道了。

空投龙 | 预测世界杯就在Gate

11,690 次观看 • 28 天前

有钱就有自由，有钱就有尊严，男人不搞钱，拿什么面对生活的毒打？现在不是看热闹的时候，现在是下注命运的时候！这个项目，这波行情，就是给准备好了的人上的一班暴富列车！你要还是在犹豫，在怀疑，那注定只能是旁观者。兄弟们，评论区给我喊出来：我要暴富！我要翻身！给我一个机会，我能把天捅破！这不是梦想，这是现实中的破局点，就差你一个狠字！

有钱就有自由，有钱就有尊严，男人不搞钱，拿什么面对生活的毒打？现在不是看热闹的时候，现在是下注命运的时候！这个项目，这波行情，就是给准备好了的人上的一班暴富列车！你要还是在犹豫，在怀疑，那注定只能是旁观者。兄弟们，评论区给我喊出来：我要暴富！我要翻身！给我一个机会，我能把天捅破！这不是梦想，这是现实中的破局点，就差你一个狠字！

舵主陈老大 | FWA Trade Club

53,731 次观看 • 1 年前

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。

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。

AYi

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