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AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
不是什么大项目，就是一些我自己每天在用的脚本。抖音 B 站视频转录、播客转文字、公众号文章处理、行业情报扫描…… 陆陆续续写了 11 个。
之前一直自己用，最近统一整理了一下，加了安装脚本，写了文档，放到 GitHub 上了。
如果你也在用 Claude Code 、 Codex 、Hermes、openclaw之类的 Agent，可以直接装。
普通用命令行跑也行。
地址：github.com/chubbyguan/chubbyskills
有需要的朋友自取。用着觉得好用的帮忙点个 ⭐
有 bug 告诉我 🙏
@aigc1024
前线部署工程师虽好，但你学不来
你可能听说过Palantir这家公司，它帮政府、企业做数据分析，客户包括美国军方、情报机构，还有空客、奔驰这样的工业巨头。这家公司有一种很特殊的岗位，叫FDE，前线部署工程师。
说白了就是派一个人长期待在客户那里，不是去培训或装软件，他要先花几周时间坐在车间里看工人怎么干活，跟班组长聊天，搞清楚这家工厂到底是怎么运转的，然后再开始搭系统。这个人通常会在客户那儿待几个月甚至半年，且与客户签订的合同里是为这段时间付了钱的。
很多人听完后的第一反应是这不就是一个高级交付工程师吗？中国那么多做ToB软件的公司，那么多搞系统集成的团队，派个人蹲在客户现场有什么难的？招几个技术好、会沟通的人，给够钱不就行了吗？
答案是不行，在国内做ToB软件，你跟客户签的合同里面列的都是功能清单。一百个功能点，你挨个打勾、交付、验收，客户付的钱买的是这堆功能。至于你要不要花三周时间去理解他的业务、搞清楚他的产线是怎么排班的，那是你的事，跟他没关系。你花的时间越多，成本就越高，客户也不会因此而多给你一分钱。他甚至会觉得你不是应该早就懂吗？你还花三周来学，是不是你不行？
Palantir的合同逻辑完全是反过来的，客户付钱买的是“结果”，比如“帮我把工厂的产能提升10%”。为了达到这个结果，Palantir需要先花几周去理解业务，这几周的时间是单独计费的。客户愿意为“探索”这个过程买单，因为他知道你不搞明白他的问，就不可能给出对的解决方案。
这种合同在国内几乎不存在，绝大多数客户的心态是我已经买了你的软件，你就应该直接给我结果。你花时间去研究我的业务，那是你的成本，不是我的价值。
Palantir是做政府生意起家的，政府合同的特点是金额大、周期长、利润高。它2025年的运营利润率能做到30%以上，一个FDE年薪几十万美元，蹲在客户现场几个月公司完全能承受。
中国ToB市场的利润结构完全是另一回事，政府采购软件走的是“最低评标价法”。一百个功能点列出来招标，最终往往是谁报价最低谁中标。你技术再好、服务再周到，只要价格不是最低，基本没戏。在这种规则下，厂商只能拼命压低报价，利润薄得像纸。一个项目做完，扣掉人力成本剩不下什么钱，哪来的钱养一个人蹲在客户现场几周甚至几个月？
更深层的问是，中国ToB市场的主流模式是“一单一结”。这个项目做完，下一个项目在哪里不知道。今年能拿下这个客户的合同，明年能不能续约完全是未知数。没有长期稳定的订阅收入，厂商就不敢在某个客户身上持续投入。FDE的价值往往要在长期合作中才能体现，但合同关系本身是短期的，这就从根本上掐断了FDE模式的生存空间。
FDE需要的技能太杂了，他得会写代码，能在Palantir的平台上搭数据模型。他得懂业务逻辑，能看懂一个工厂的物料流转、排班规则、异常处理流程。他还得会跟人打交道，跟产线工人聊天时不显得高高在上，跟班组长访谈时能问出真实问，跟高管汇报时能把技术语言翻译成业务价值。
这三种能力放在同一个人身上，在任何国家都稀缺。但在中国，顶尖的技术人才绝大多数去了互联网大厂写代码，或者自己创业做SaaS。他们的日常工作面向屏幕，不面向客户现场。那些真正懂工厂、懂产线的往往是干了十几年的老师傅，但他们不懂代码，无法直接把业务问转化成技术方案。
还有一个更隐蔽的问是国内的ToB项目里，客户经常要求供应商派“有经验的人”。但你一算账，有经验的人成本高，项目利润薄，最后只能派年轻人去。年轻人技术可能不错，但业务理解不够深，跟客户沟通也容易出问。结果往往就是客户不满意，项目延期，成本超支。
所以说Palantir的FDE模式在中国行不通不是因为中国人能力不行，也不是中国公司不愿意学。客户不认“探索”的价值，厂商赚不到长期稳定的钱，人才市场上找不到足够多能搞定一切的人，这三件事互相缠绕形成了一个死循环。
这不仅仅是FDE的问，它折射的是整个中国ToB软件产业的底层困境。我们擅长做标准化产品，擅长拼价格、拼功能、拼交付速度，但不擅长做深度服务、长期陪伴和结果承诺。而后者，恰恰是AI时代的企业服务最需要的。
当软件本身越来越不值钱，真正值钱的将是“有人帮你搞清楚问、用技术解决问并且对结果负责”。在这一点上，我们的市场还有很长的路要走。
@aigc1024
你可能听说过Palantir这家公司，它帮政府、企业做数据分析，客户包括美国军方、情报机构，还有空客、奔驰这样的工业巨头。这家公司有一种很特殊的岗位，叫FDE，前线部署工程师。
说白了就是派一个人长期待在客户那里，不是去培训或装软件，他要先花几周时间坐在车间里看工人怎么干活，跟班组长聊天，搞清楚这家工厂到底是怎么运转的，然后再开始搭系统。这个人通常会在客户那儿待几个月甚至半年，且与客户签订的合同里是为这段时间付了钱的。
很多人听完后的第一反应是这不就是一个高级交付工程师吗？中国那么多做ToB软件的公司，那么多搞系统集成的团队，派个人蹲在客户现场有什么难的？招几个技术好、会沟通的人，给够钱不就行了吗？
答案是不行，在国内做ToB软件，你跟客户签的合同里面列的都是功能清单。一百个功能点，你挨个打勾、交付、验收，客户付的钱买的是这堆功能。至于你要不要花三周时间去理解他的业务、搞清楚他的产线是怎么排班的，那是你的事，跟他没关系。你花的时间越多，成本就越高，客户也不会因此而多给你一分钱。他甚至会觉得你不是应该早就懂吗？你还花三周来学，是不是你不行？
Palantir的合同逻辑完全是反过来的，客户付钱买的是“结果”，比如“帮我把工厂的产能提升10%”。为了达到这个结果，Palantir需要先花几周去理解业务，这几周的时间是单独计费的。客户愿意为“探索”这个过程买单，因为他知道你不搞明白他的问，就不可能给出对的解决方案。
这种合同在国内几乎不存在，绝大多数客户的心态是我已经买了你的软件，你就应该直接给我结果。你花时间去研究我的业务，那是你的成本，不是我的价值。
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更深层的问是，中国ToB市场的主流模式是“一单一结”。这个项目做完，下一个项目在哪里不知道。今年能拿下这个客户的合同，明年能不能续约完全是未知数。没有长期稳定的订阅收入，厂商就不敢在某个客户身上持续投入。FDE的价值往往要在长期合作中才能体现，但合同关系本身是短期的，这就从根本上掐断了FDE模式的生存空间。
FDE需要的技能太杂了，他得会写代码，能在Palantir的平台上搭数据模型。他得懂业务逻辑，能看懂一个工厂的物料流转、排班规则、异常处理流程。他还得会跟人打交道，跟产线工人聊天时不显得高高在上，跟班组长访谈时能问出真实问，跟高管汇报时能把技术语言翻译成业务价值。
这三种能力放在同一个人身上，在任何国家都稀缺。但在中国，顶尖的技术人才绝大多数去了互联网大厂写代码，或者自己创业做SaaS。他们的日常工作面向屏幕，不面向客户现场。那些真正懂工厂、懂产线的往往是干了十几年的老师傅，但他们不懂代码，无法直接把业务问转化成技术方案。
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这不仅仅是FDE的问，它折射的是整个中国ToB软件产业的底层困境。我们擅长做标准化产品，擅长拼价格、拼功能、拼交付速度，但不擅长做深度服务、长期陪伴和结果承诺。而后者，恰恰是AI时代的企业服务最需要的。
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@aigc1024
嗯 前几天收到了他们的 sunset 邮件，我还给他们回复了一封感慨的邮件
他们的品味确实不错，但一直没有网络效应和商业模式，而且那个费token的方式也不可能有 ROI
ListenHub 差不多跟他们同期开发和发布的，但很快就转向了创作者，现在自负盈亏，有机生长，不出问可以至少活十年。
转发
: 今天才发现，NotebookLM 前核心成员出来创业的明星产品 Huxe 居然已下架。有段时间很喜欢。
Huxe 创立于 2024 年，融了很多钱。核心功能是把邮件、RSS 等一键变成可语音交互的播客。很有创意和品味。
品味明显并没有成为 Huxe 的护城河。有品味的创业者，在找到护城河之前，一定要小心品味。
@aigc1024
他们的品味确实不错，但一直没有网络效应和商业模式，而且那个费token的方式也不可能有 ROI
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品味明显并没有成为 Huxe 的护城河。有品味的创业者，在找到护城河之前，一定要小心品味。
@aigc1024
带货主播也要失业了吗❓
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HBR 调查 1,500 人：AI 正在加重工作负担，不是减轻。
14% 全职员工已有「AI 脑雾」。高度监督 AI 输出，决策疲劳上升 33%。
这个结论一点都不意外。
很多人用 AI 的方式是：让 AI 生成，然后自己检查，改，再检查。工作流程没变，只是多了一层「管理 AI」的任务。表面上效率提升了，实际上本职工作以外又加了一个「全程盯着 AI 助理」的新任务。
这是信任架构的问。
和新同事合作，你会在每封邮件发出去之前反复审查吗？不会——因为你们建立了默契：知道他擅长什么，出了问他会来告诉你，遇到边界不确定的事他会先问你。
AI 需要同样的信任结构。渐进建立授权关系，而不是一直盯着或者闭眼信任。
否则你永远在管工具，而不是用工具做事。
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