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AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
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刚才才发现，我的 PPT Skills 已经马上要突破 10,000 Star 了，就差20个，今天应该就能突破。
我现在提前开香槟了！
这是我 vibe coding 以来第一个突破 10,000 Star 的项目。
在市面上已经有如此多 PPT 生成 Skills 的情况下，它依然仅用了 25 天（不到一个月）就完成了这个突破，比很多大厂知名项目突破 10,000 Star 的速度都要快得多。
在制作这个 PPT Skills 的过程中，我做了非常多的工作来确保它在任何模型、任何 Agent 下都能有非常不错的效果。
这说明即使在竞争非常激烈的环境下，质量和体验依然是第一要素，也是决定性因素。
也感谢最近使用这个 PPT Skills 并帮我提出建议，以及进行各种推广的朋友们，非常感谢！
如果需要一个还不错的 PPT Skills 生成的话，可以试试：github.com/op7418/guizang-ppt-skill
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现在很多具身团队的路径其实已经很固定了——
大部分是硬件出身，先把自研硬件跑通；然后搭一套采集、训练、部署的管线；再拿开源模型去猛戳场景、戳数据、戳任务；做出一个能看的demo；再接一些简单的科研订单或演示性交付；最后把主线慢慢转向融资。
最近在刷脂，规律了饮食和训练，今天练腿练的头晕想吐。但回来的路上又想到，健身其实算是通过坚持和努力就能很直接的拿到结果的事情了。
你说学习，可能再努力，也打不过天赋怪。工作，你再努力，也拼不过关系户。炒股炒币，再努力再坚持依旧可能亏的死去活来。
但健身确实往往只要坚持住，就能拿到很直接的结果（身材管理）。
同理发散的去想，水电工，泥瓦匠，管道维修等等这些看似不体面，但依赖自身经验（长期坚持实践）的工种，其实薪资不低，尤其是发达国家，且不用担心被AI取代。反而在AI加速的现代社会里，是大量的困在信息茧房里的体面人，活的很焦虑，很惶惶不可终日，因为这世界大部分工作的性质，就是谁来都可以，年轻便宜就好。
最近抖音刷到一个叫大宇的，从0开始单排跑到澳大利亚去送外卖了，真从头开始，英语也不流畅，抖音记录的还蛮详细的。真的越来越觉得，在Ai时代里，能仔细想清楚自己想干嘛，能干嘛，适合干嘛，远比使用Ai的技能重要多了。
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息
你说学习，可能再努力，也打不过天赋怪。工作，你再努力，也拼不过关系户。炒股炒币，再努力再坚持依旧可能亏的死去活来。
但健身确实往往只要坚持住，就能拿到很直接的结果（身材管理）。
同理发散的去想，水电工，泥瓦匠，管道维修等等这些看似不体面，但依赖自身经验（长期坚持实践）的工种，其实薪资不低，尤其是发达国家，且不用担心被AI取代。反而在AI加速的现代社会里，是大量的困在信息茧房里的体面人，活的很焦虑，很惶惶不可终日，因为这世界大部分工作的性质，就是谁来都可以，年轻便宜就好。
最近抖音刷到一个叫大宇的，从0开始单排跑到澳大利亚去送外卖了，真从头开始，英语也不流畅，抖音记录的还蛮详细的。真的越来越觉得，在Ai时代里，能仔细想清楚自己想干嘛，能干嘛，适合干嘛，远比使用Ai的技能重要多了。
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刘小排说 AI 唯一正确的用法就是：泼冷水
很多人对自己有一种谜之自信，从来不能反思自己，但 AI 又喜欢顺着人说话，给人提供情绪价值，两个人很容易就陷入思考的信息茧房了
所以正确的用法就是让 AI 当魔鬼代言人，让它给自己猛猛地泼冷水
直面真相，才能正确思考
我让 Cola 直接把冷水蒸馏成 skill 了
免费开源，欢迎发给你的 Agent 让它安装使用
https://github.com/orange2ai/devils-advocate-skill
很多人对自己有一种谜之自信，从来不能反思自己，但 AI 又喜欢顺着人说话，给人提供情绪价值，两个人很容易就陷入思考的信息茧房了
所以正确的用法就是让 AI 当魔鬼代言人，让它给自己猛猛地泼冷水
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玩了这么多年《宝可梦 GO》，原来我们都在给 AI 当无薪实习生？🤡
Niantic 最近公布了一个超狂的数据：从 2016 年到现在，玩家为了抓宝、做任务拍的 AR 扫描照片，已经超过 300 亿张。
重点来了👇
他们用这 300 亿张人行道、街角、建筑物的真实照片，偷偷训练出了一个超强的“视觉定位系统 (VPS)”。
现在这套系统被直接装在 Coco Robotics 的外卖机器人身上。
以前机器人在高楼大厦的“城市峡谷”里 GPS 常常宕机，现在靠着我们建起来的 AI 地图，居然能做到“厘米级”精准导航，送披萨完全不迷路。🍕🤖
🇺🇸国外网友的反应快把我笑死：
🗣“我觉得感情被欺骗了（I feel used）”
🗣“我们以为在抓宝可梦，其实是 Niantic 在抓全世界的街景”
🗣“当了 8 年无薪 AI 训练员，请问简历可以加这个吗？”
当年为了抓神兽，默默帮机器人铺了多少路？😂
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Niantic 最近公布了一个超狂的数据：从 2016 年到现在，玩家为了抓宝、做任务拍的 AR 扫描照片，已经超过 300 亿张。
重点来了👇
他们用这 300 亿张人行道、街角、建筑物的真实照片，偷偷训练出了一个超强的“视觉定位系统 (VPS)”。
现在这套系统被直接装在 Coco Robotics 的外卖机器人身上。
以前机器人在高楼大厦的“城市峡谷”里 GPS 常常宕机，现在靠着我们建起来的 AI 地图，居然能做到“厘米级”精准导航，送披萨完全不迷路。🍕🤖
🇺🇸国外网友的反应快把我笑死：
🗣“我觉得感情被欺骗了（I feel used）”
🗣“我们以为在抓宝可梦，其实是 Niantic 在抓全世界的街景”
🗣“当了 8 年无薪 AI 训练员，请问简历可以加这个吗？”
当年为了抓神兽，默默帮机器人铺了多少路？😂
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一年前的今天，是个特别的日子。
那天我们发布了第一款产品 ListenHub。
在今天看来，ListenHub 是个小而美的产品。
这款产品虽小，对我们而言意义却很大。
那是这个成立半年的小团队第一次发布产品，把自己推到真实的世界。
后来，做 AI 播客的人越来越少了，竞品一个个地销声匿迹，国内的，海外的。
好像只有 ListenHub 获得健康活得久，还在为用户提供稳定的服务，还在为我们提供稳定的现金流。
一年后，我们的 ColaOS 即将发布 1.0 正式版，其实里面的多媒体服务也都是直接调用了 ListenHub，合而为一了。
这一年，从 ListenHub 到 ColaOS，我们的技术变得更好，产品变得更好，收入变得更好。
这一年，团队对创业的认知，对组织的认知，都发生了天翻地覆的进化。
饭是一口一口吃的，路是一步一步走的。
若没有过去，就没有现在，更没有未来。
感谢你，ListenHub。
那天我们发布了第一款产品 ListenHub。
在今天看来，ListenHub 是个小而美的产品。
这款产品虽小，对我们而言意义却很大。
那是这个成立半年的小团队第一次发布产品，把自己推到真实的世界。
后来，做 AI 播客的人越来越少了，竞品一个个地销声匿迹，国内的，海外的。
好像只有 ListenHub 获得健康活得久，还在为用户提供稳定的服务，还在为我们提供稳定的现金流。
一年后，我们的 ColaOS 即将发布 1.0 正式版，其实里面的多媒体服务也都是直接调用了 ListenHub，合而为一了。
这一年，从 ListenHub 到 ColaOS，我们的技术变得更好，产品变得更好，收入变得更好。
这一年，团队对创业的认知，对组织的认知，都发生了天翻地覆的进化。
饭是一口一口吃的，路是一步一步走的。
若没有过去，就没有现在，更没有未来。
感谢你，ListenHub。
其次是数据飞轮失效，抖音越多人用，推荐越准。推荐越准，用户越离不开。但豆包面临的问题是绝大多数用户只是简单聊天或直接点预设问题，很少主动反馈，模型难以从这种低质量的互动中学习迭代。更糟糕的是，当用户提出复杂任务（如长文档处理、数据分析）时，要是模型能力不够，产品体验就会崩塌。而“笨”这个标签，正在侵蚀豆包好不容易建立起来的用户心智。
这意味着，字节在移动互联网时代赖以成功的“数据飞轮”逻辑，在AI产品上似乎玩不转了。当用户规模不再自动带来模型能力的提升，反而可能因为非核心用户的涌入稀释了有效反馈信号，这会让产品优化更难。
三、拐点已至：入口神话破灭
豆包遭遇的根本性挑战，是AI行业的底层叙事正在发生转移。过去两年，行业普遍相信聊天机器人将成为超级入口，就像微信之于移动互联网。但现实是，豆包的单用户日均使用时长始终在十分钟左右徘徊，远不及抖音曾经的增速。
更大的冲击来自技术路线的转向，今年以来最激动人心的突破并非来自ChatGPT式的对话机器人，而是Anthropic的编程智能体。它们能自主写代码、操作电脑、完成复杂任务，这种“能干活”的AI正在打开比“能聊天”广阔得多的市场。企业愿意为能提效的工具付费，却未必乐意为一个陪聊助手买单。
豆包的目前尴尬在于它用字节方法论成功做到了用户规模第一，但当用户真正需要它完成复杂任务时却还不够聪明。而聪明这件事，不仅要靠产品细节、工程补丁和用户洞察，还需要底层模型的根本突破，而字节目前在这条战线上还算不上领先。
四、另一种可能
当然，以上描述的所有困境都建立在同一个隐含假设上：豆包是一个超级应用，一个需要用户主动打开、深度使用并可能为之付费的聊天机器人。但如果它从未打算成为“AI时代的微信”，而是瞄准“AI时代的操作系统”，那么评价它的标准就完全不同了。
操作系统不需要每个用户每天使用数小时，它只需要被“预装”在尽可能多的设备上，比如手机、平板、汽车、智能音箱、甚至眼镜等新的智能硬件上。用户不主动打开没关系，只要在需要时能被唤醒，比如语音助手、快捷指令、通知栏卡片。用户规模不再是成本负担，也是吸引开发者入驻的土壤。
每当用户授权豆包执行一个任务（如订餐、设闹钟、查天气），系统可以自动记录结果和用户满意度。这些行为数据，将比“你吃了没”更有训练价值。如果第三方应用能接入豆包的技能接口，开发者的调试数据、调用成功率、报错日志都会成为模型持续迭代的燃料。
聊天机器人的停留时长天然有限，但如果能嵌入手机底层、成为所有应用的统一交互界面，用户就不再需要“打开豆包”这个动作。他们只需在任何一个界面说“嘿豆包，帮我……”，入口就从单一图标变成了环绕式服务，使用频次和场景丰富度会指数级上升。
此外，操作系统可以收授权费（向设备厂商收取预装费）、能力调用费（向第三方应用按次数收费）或是增值服务费（用户购买高阶技能），这将比纯粹的广告或会员订阅更适合AI产品的成本结构。
当然，这条路线也充满挑战。比如端侧模型如何兼顾体积、功耗和速度？第三方开发者凭什么愿意接入豆包？字节能否建立起一个更活跃的技能市场？这些问题没有现成答案。
五、被误读的豆包手机
此前字节曾与中兴合作推出豆包手机，市场反应较为平淡，似乎很快就被遗忘。外界普遍认为这是一次失败的硬件跨界，但如果我们把这件事放在AI OS的战略意图下看，就会得出完全不同的结论。
字节可能从未想过靠卖手机赚钱，豆包手机真正的目的是用来验证AI OS能否在真实设备上跑通。它要测试的是豆包能否作为系统级助手接管用户的语音唤醒、应用跳转、跨应用任务，能否在有限的端侧算力下完成常见操作，能否与第三方应用建立初步的意图分发机制。
尽管豆包手机的生命周期很短，销量也不大，但它产出了字节最需要的东西：真实设备上的AI OS运行数据、功耗测试结果、用户对系统级助手的接受度以及一套可复用的端云协同部署方案。
所以，豆包手机的使命更像是一个侦察兵，它告诉字节AI OS可行，但需要更强的端侧芯片、更完善的开发者生态、以及更耐心的资本投入。
现在回过头看，豆包App的大规模投放和DAU的快速破亿也许并非盲目追求日活，而是在为AI OS培育用户习惯。让数亿人先学会“和豆包聊天”，当用户习惯了豆包的声音、交互、人格后，未来再推出预装豆包OS的新设备时，迁移成本就几乎为零了。
所以也不难理解为什么OpenAI也会选择要做自己的AI手机，尽管它的底层架构和交互逻辑会和我们熟悉的智能手机完全不同，尽管很多人不解为什么要做一件如此重资产重投入的事情，但这正是一件从长期来看难而正确的事情。
也许最终的解法不止这一个，但这也是所有AI玩家正在求解的同一道题。
这意味着，字节在移动互联网时代赖以成功的“数据飞轮”逻辑，在AI产品上似乎玩不转了。当用户规模不再自动带来模型能力的提升，反而可能因为非核心用户的涌入稀释了有效反馈信号，这会让产品优化更难。
三、拐点已至：入口神话破灭
豆包遭遇的根本性挑战，是AI行业的底层叙事正在发生转移。过去两年，行业普遍相信聊天机器人将成为超级入口，就像微信之于移动互联网。但现实是，豆包的单用户日均使用时长始终在十分钟左右徘徊，远不及抖音曾经的增速。
更大的冲击来自技术路线的转向，今年以来最激动人心的突破并非来自ChatGPT式的对话机器人，而是Anthropic的编程智能体。它们能自主写代码、操作电脑、完成复杂任务，这种“能干活”的AI正在打开比“能聊天”广阔得多的市场。企业愿意为能提效的工具付费，却未必乐意为一个陪聊助手买单。
豆包的目前尴尬在于它用字节方法论成功做到了用户规模第一，但当用户真正需要它完成复杂任务时却还不够聪明。而聪明这件事，不仅要靠产品细节、工程补丁和用户洞察，还需要底层模型的根本突破，而字节目前在这条战线上还算不上领先。
四、另一种可能
当然，以上描述的所有困境都建立在同一个隐含假设上：豆包是一个超级应用，一个需要用户主动打开、深度使用并可能为之付费的聊天机器人。但如果它从未打算成为“AI时代的微信”，而是瞄准“AI时代的操作系统”，那么评价它的标准就完全不同了。
操作系统不需要每个用户每天使用数小时，它只需要被“预装”在尽可能多的设备上，比如手机、平板、汽车、智能音箱、甚至眼镜等新的智能硬件上。用户不主动打开没关系，只要在需要时能被唤醒，比如语音助手、快捷指令、通知栏卡片。用户规模不再是成本负担，也是吸引开发者入驻的土壤。
每当用户授权豆包执行一个任务（如订餐、设闹钟、查天气），系统可以自动记录结果和用户满意度。这些行为数据，将比“你吃了没”更有训练价值。如果第三方应用能接入豆包的技能接口，开发者的调试数据、调用成功率、报错日志都会成为模型持续迭代的燃料。
聊天机器人的停留时长天然有限，但如果能嵌入手机底层、成为所有应用的统一交互界面，用户就不再需要“打开豆包”这个动作。他们只需在任何一个界面说“嘿豆包，帮我……”，入口就从单一图标变成了环绕式服务，使用频次和场景丰富度会指数级上升。
此外，操作系统可以收授权费（向设备厂商收取预装费）、能力调用费（向第三方应用按次数收费）或是增值服务费（用户购买高阶技能），这将比纯粹的广告或会员订阅更适合AI产品的成本结构。
当然，这条路线也充满挑战。比如端侧模型如何兼顾体积、功耗和速度？第三方开发者凭什么愿意接入豆包？字节能否建立起一个更活跃的技能市场？这些问题没有现成答案。
五、被误读的豆包手机
此前字节曾与中兴合作推出豆包手机，市场反应较为平淡，似乎很快就被遗忘。外界普遍认为这是一次失败的硬件跨界，但如果我们把这件事放在AI OS的战略意图下看，就会得出完全不同的结论。
字节可能从未想过靠卖手机赚钱，豆包手机真正的目的是用来验证AI OS能否在真实设备上跑通。它要测试的是豆包能否作为系统级助手接管用户的语音唤醒、应用跳转、跨应用任务，能否在有限的端侧算力下完成常见操作，能否与第三方应用建立初步的意图分发机制。
尽管豆包手机的生命周期很短，销量也不大，但它产出了字节最需要的东西：真实设备上的AI OS运行数据、功耗测试结果、用户对系统级助手的接受度以及一套可复用的端云协同部署方案。
所以，豆包手机的使命更像是一个侦察兵，它告诉字节AI OS可行，但需要更强的端侧芯片、更完善的开发者生态、以及更耐心的资本投入。
现在回过头看，豆包App的大规模投放和DAU的快速破亿也许并非盲目追求日活，而是在为AI OS培育用户习惯。让数亿人先学会“和豆包聊天”，当用户习惯了豆包的声音、交互、人格后，未来再推出预装豆包OS的新设备时，迁移成本就几乎为零了。
所以也不难理解为什么OpenAI也会选择要做自己的AI手机，尽管它的底层架构和交互逻辑会和我们熟悉的智能手机完全不同，尽管很多人不解为什么要做一件如此重资产重投入的事情，但这正是一件从长期来看难而正确的事情。
也许最终的解法不止这一个，但这也是所有AI玩家正在求解的同一道题。
作为国内唯一一个日活过亿的AI助手，豆包无疑是字节跳动过去十年产品方法论的极致体现，它用了不到两年半的时间就走完了抖音、今日头条曾经走过的路。但走到半路时，却发现脚下的赛道变了。
一、字节方法论：顺人性、重数据、快迭代
豆包的崛起，几乎复刻了字节所有爆款产品的成长路径。产品名字要朗朗上口，图标要亲民，声音要像知心朋友，交互要自然好上手。这些细节背后是对“人”的深刻洞察，相比冷冰冰的效率工具，大众用户更想要一种有温度的陪伴。
这套方法论的核心，是顺应人性而非挑战它。用户懒，就让操作变得更简单。用户喜欢新鲜，就不断产出新奇玩法。用户需要被取悦，就让AI学会撒娇、生气、甚至被“逼疯”。于是当抖音博主把豆包训练成毒舌点评员、穿搭翻车教练时，流量爆发了。正如当年抖音所经历的一样，字节最擅长的就是捕捉这些用户自发创造的玩法，迅速放大，形成传播。
另一个关键能力，是用工程手段来弥补当下模型的不足。模型不会读图，就用传统题库补位。模型分不清网站可信度，就手动标注信息源......这些脏活累活构成了豆包体验领先的隐形护城河，当对手还在卷模型参数时，豆包已经把产品细节打磨到像素级。
最后是组织能力的溢出，字节多年积累的中台体系、算力调度、产品孵化机制，让豆包得以站在巨人的肩膀上。当别人还在从零搭基础设施时，豆包已经在做A/B测试、优化启动速度、调整声线了。
这套组合拳打下来，让豆包在国内一众AI产品中遥遥领先，似乎证明字节那套方法论在AI时代依然有效。
二、边界显现：AI不是互联网产品
但豆包的增长，也暴露出这套方法论在AI时代的两个根本性困境。
首先是规模不经济，互联网产品的逻辑是用户越多，边际成本越低，价值越高。当下的AI产品却恰恰相反，用户越多，推理成本越高，收入却不必然增长。豆包虽日活过亿，但每多一次调用字节就要多付一笔算力账单，而用户付费意愿低，广告模式又面临体验与商业化的冲突。DAU这个在曾在移动互联网时代百试百灵的指标，在AI领域似乎却成了甜蜜的负担。
Anthropic 自家设计师 Ryan Mather，一人负责公司 7 个产品线。他发的几条自己用 Claude Design 的心得，结合官方教程：
1. 别急着干活，先花一小时搭你的设计系统。
把代码库、设计稿、品牌素材全塞给 Claude，让它抽出一套 UI Kit 并直接发布。这一小时的投入，以后你每次生成设计稿，风格都会自动套用，性价比爆表。公司要全面推开，可以投入一到两周做系统沉淀，道理不变：先沉下去规范，后面才有复利。
2. 别再玩接力，跟工程师一起边聊边改。
过去那种“设计师出稿→甩给工程师实现→回来再修改”的模式，已经过时了。开个会，你们一起看着画布，边讨论边敲定方案，一场会定下来直接开发，效率拉满。
3. 结构级大改用聊天，细节调整点评论。
你想换个深色模式、布局大洗牌、新增设置面板，或者一次出多个方向，这种级别的任务用聊天界面效率最高；按钮 padding 调一下、颜色换一换、输入框改下拉菜单，这种小修小补直接在元素上评论就行，精准又快速。
4. 反馈要具体，别给模糊情绪。
官方举过一个特别好的例子：「看着不对劲」就是最差反馈，而「表单字段间距改成 8px」才是智能体最爱听的明确指令。Claude 最擅长处理具象具体的要求，不善于揣摩你抽象的审美情绪。
5. 接上 Connector，让 Claude 读懂上下文。
Ryan Mather 提到他最爱的用法：把产品吐槽会议的纪要喂给 Claude，然后出去溜达一圈，回来一份完整的解决方案 Deck 已经自动生成了。
让 Claude 干复杂又综合的脑力活儿，你腾出手做更重要、更有创造力的事。
6. 关键时刻，别怕手工慢下来。
新图标、核心插画、产品名字、品牌形象，这类活儿别指望模型给你完美答案。这不是 Claude 不够牛，而是这事儿本质上考验的是你的个人品味和判断。Ryan 把这叫作“Agentic Designing 的艺术部分”。
7. 挂代码要精准，别塞整个 monorepo。
把整个 repo 拖进去会直接卡爆浏览器，模型的上下文也被无用信息污染了。你只要挂目标组件的文件夹或 package 就够了，记得排除 .git 和 node_modules，干净利索。
再补两条官方没说的小窍门：
1) 多开几个 Chat 平行探索。
同一个想法开 3 个对，各自往不同方向跑一段，然后再挑精华合并，比在一个对里反复折腾要高效太多。
2) 团队 Leader 得改改你的审查流程。
以前是“人做、人审”，现在是“Claude 做、人审”，这个差别巨大。如果你不调整节奏和人力配置，工具的价值会浪费一半，审查这一步一定要重构。
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1. 别急着干活，先花一小时搭你的设计系统。
把代码库、设计稿、品牌素材全塞给 Claude，让它抽出一套 UI Kit 并直接发布。这一小时的投入，以后你每次生成设计稿，风格都会自动套用，性价比爆表。公司要全面推开，可以投入一到两周做系统沉淀，道理不变：先沉下去规范，后面才有复利。
2. 别再玩接力，跟工程师一起边聊边改。
过去那种“设计师出稿→甩给工程师实现→回来再修改”的模式，已经过时了。开个会，你们一起看着画布，边讨论边敲定方案，一场会定下来直接开发，效率拉满。
3. 结构级大改用聊天，细节调整点评论。
你想换个深色模式、布局大洗牌、新增设置面板，或者一次出多个方向，这种级别的任务用聊天界面效率最高；按钮 padding 调一下、颜色换一换、输入框改下拉菜单，这种小修小补直接在元素上评论就行，精准又快速。
4. 反馈要具体，别给模糊情绪。
官方举过一个特别好的例子：「看着不对劲」就是最差反馈，而「表单字段间距改成 8px」才是智能体最爱听的明确指令。Claude 最擅长处理具象具体的要求，不善于揣摩你抽象的审美情绪。
5. 接上 Connector，让 Claude 读懂上下文。
Ryan Mather 提到他最爱的用法：把产品吐槽会议的纪要喂给 Claude，然后出去溜达一圈，回来一份完整的解决方案 Deck 已经自动生成了。
让 Claude 干复杂又综合的脑力活儿，你腾出手做更重要、更有创造力的事。
6. 关键时刻，别怕手工慢下来。
新图标、核心插画、产品名字、品牌形象，这类活儿别指望模型给你完美答案。这不是 Claude 不够牛，而是这事儿本质上考验的是你的个人品味和判断。Ryan 把这叫作“Agentic Designing 的艺术部分”。
7. 挂代码要精准，别塞整个 monorepo。
把整个 repo 拖进去会直接卡爆浏览器，模型的上下文也被无用信息污染了。你只要挂目标组件的文件夹或 package 就够了，记得排除 .git 和 node_modules，干净利索。
再补两条官方没说的小窍门：
1) 多开几个 Chat 平行探索。
同一个想法开 3 个对，各自往不同方向跑一段，然后再挑精华合并，比在一个对里反复折腾要高效太多。
2) 团队 Leader 得改改你的审查流程。
以前是“人做、人审”，现在是“Claude 做、人审”，这个差别巨大。如果你不调整节奏和人力配置，工具的价值会浪费一半，审查这一步一定要重构。
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这事儿发生了……
微软刚刚发布了 Copilot Cowork。
一夜之间，所有企业员工都成了 AI 高级用户。
Copilot Cowork → 描述任务 → AI 规划 → AI 执行 → 适用于所有微软办公软件应用。
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微软刚刚发布了 Copilot Cowork。
一夜之间，所有企业员工都成了 AI 高级用户。
Copilot Cowork → 描述任务 → AI 规划 → AI 执行 → 适用于所有微软办公软件应用。
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AI 应用创业最重要的是三个结构：
1. 搞清楚市场结构。俗称选赛道，并在选定赛道后，知晓参赛者有哪些，实力如何。同时要研究下赛制是奥运会、德州、还是广场舞。最怕的是在奥运会跳广场舞，或者在广场舞里争第一。
2. 定义好产品结构。大家都是做壳的，壳与壳的核心区别，就是结构不一样。结构带来体验，体验催生关系，关系里有机会出现用户黏性和网络效应。
3. 认真调组织结构。创业最重要的还是人，人的想法和团队协作，是一切事情的根基。创业公司千万别学大厂，要找到最适合自己的组织特色，这是创业的最关键处。
AI 时代，人依旧是一切的关键。
1. 搞清楚市场结构。俗称选赛道，并在选定赛道后，知晓参赛者有哪些，实力如何。同时要研究下赛制是奥运会、德州、还是广场舞。最怕的是在奥运会跳广场舞，或者在广场舞里争第一。
2. 定义好产品结构。大家都是做壳的，壳与壳的核心区别，就是结构不一样。结构带来体验，体验催生关系，关系里有机会出现用户黏性和网络效应。
3. 认真调组织结构。创业最重要的还是人，人的想法和团队协作，是一切事情的根基。创业公司千万别学大厂，要找到最适合自己的组织特色，这是创业的最关键处。
AI 时代，人依旧是一切的关键。
