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10岁的一个中国小男孩,还不能开银行账户,却已经靠一个Google Play上的AI预测小工具App狂赚了21万美元。
而他的学校还在教他怎么用Excel画柱状图。
那天晚上,他把两台显示器和一台老笔记本搬到客厅角落,默默敲击键盘,用ChatGPT花了一个晚上就把整个App从零搭好了。
屏幕只亮着冷白的代码光,键盘声像雨点一样密集,他全程一言不发,只有手指在飞。录屏直接发到Bilibili,标就五个字:《一个晚上,我干完了》。
他太小了,自己没法上架——没有开发者账号、没有支付方式、也没有成年身份证。
最后是他爸帮他提交的。父亲一个字代码都没碰,只是儿子指到哪里,他就面无表情地签字、验证、上传。
App定价1.49美元,带实时AI预测模块。上架第一个月就爆赚1.2万美元,到第十个月,已经稳定每月进账2.1万美元以上。这还是他在写作业、踢球和被逼睡觉的空隙里跑的。
谷歌每年砸80万美元请高级工程师维护类似的企业级预测工具,这个10岁小孩一个晚上就全部搞定。
录屏视频直接冲到27万播放。他把App带到学校演示,老师当场看傻,校长亲自给他批了“科技创新特别奖”,还把截图放大贴在学校大厅最显眼的位置。
八个月后,有人给他爸发了一张截图。
那是一个链上钱包:1,347,920美元纯利润,67,400单自动化交易。
同一个15分钟定时器——当初用来控制AI预测刷新的,现在每15分钟就在Solana链上疯狂扫 meme币和套利机会。
一个33岁的迪拜量化交易员,把那个Bilibili录屏慢放到0.2倍速,把屏幕上每一行闪烁的代码全部逐帧抠下来,然后把定时器直接焊死到真实链上数据,每15分钟自动执行一次低吸高抛,干完就继续开他的超跑去吃早茶。
八个月后,这个钱包直接杀到134万美元。他在私人量化Discord群里甩出一张截图,只打了一行字:
“我偷了一个10岁小孩的作业,周三早上市场直接给我砸了18300美元。”
有人把这条消息截图发到Twitter。三个小时内,链上数据全被扒出来——所有交易时间戳,和那个小男孩App的15分钟定时器严丝合缝,一秒不差。

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flomo 在 AI 上
又迈了一小步
@aigc1024
夜景很美对吧,但我觉得你更想看的是我
Seedance 2.0 提示词:
真人写实风格,竖屏,第一人称视角。高级套房内,落地窗外是璀璨夜景,室内是柔和的暖光氛围灯。一位气质高贵的年轻亚洲女性站在落地窗前,波浪卷长发,穿着香槟色丝绸吊带睡裙,肩带若隐若现,曲线玲珑。动作描述:她背对镜头看着窗外夜景,听到声音后缓缓转身,眼神魅惑带着浅笑说:夜景很美对吧,但我觉得你更想看的是我。她慢慢走向镜头,手指轻抚过沙发靠背。镜头随她移动并下移,她赤脚踩在柔软的地毯上,脚踝纤细,脚趾涂着裸色指甲油,步态优雅性感。灯光暧昧,质感奢华,电影级高清画质。

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我爱 GPT image
@aigc1024
“感觉会不会是硅胶娃娃配了个豆包。”
实体AI人来临,眼神像俩镜头般瘆人
:用户使用产品时,是进入心流还是在不断思考?
最后,请不要忘记,PD 文档本身也是产品,你这次的产品设计符合以上六条原则吗?
故事口述:橘子
原则整理:Cola (模型 Fable 5)
插图设计:Cola (模型 Nano Banana Pro)
全文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/Q8j4611EjzdAN5rMFjAeoQ
@aigc1024
与 AI 一起做产品的六条原则
最近几个月,我们团队都在跟 AI 一起做产品。
AI 可以极大提提到我们的生产力,但我们最终发现生产力的瓶颈在我们自己。
在这几个月的实践中我们踩了很多坑,也沉淀下来一些原则或者说教训。
可以在和 AI 做 PD 设计的时候,把这些发给自己的 Cola 或 你自己的 Agent 作为原则
1.AI 是人的放大器,优点和缺点都放大,人的判断仍是核心。
AI 放大清晰的意图同时也放大糊涂。
例:开发一个复杂的功能,有了 AI 加持后,开发速度很快,只用了两天。上线后,用户看到界面却不知道怎么用。
问:在进入开发之前,这个功能的最主要任务,想清楚了吗?
2.AI 擅长加法,人要做减法。
AI 产出没有沉没成本,人砍起来要狠。
例:AI 可以给页面瞬间加10个按钮,但用户看到这么多按钮,却感觉很凌乱,注意力不够,接下来 AI 可能会给每个按钮增加一个说明,在错误的道路上越走越远。
问:如果一个页面砍到只剩一个按钮,它是什么?
3. AI 擅长大路货,人要提供独特品味,并沉淀成可复用的 context。
例:AI 设计了一个功能,这个功能参考了市面上的所有竞品,吸取了所有优点,结果是做出了一个世界上最平庸的界面。用户用完的感受是:无感。
问:你是否觉得这个地方的品味「非他不可」?是否能把这个品味收束成一个 skill 或一个 md 文件?
4. AI 擅长做的半成品,人要打磨到 80 分才交付。
例:AI 做了一个页面,看起来很合理,但有很多细节问,这时候交付给用户,反而会让用户的注意力分散。打磨的过程中,需要人给出自己的感受,而每一步提升,AI 所提供的提升都边际递减。
问:这个功能达到80分了吗?如果只有60分,目前的状态提供足够高的价值了吗?(如果交付物是模型本身时,价值可能是足够的)
5. AI 擅长表面功夫,只有人才能共情。
我们都说一页一个 CTA,这只是表象,要洞察用户此刻的感受。
例:vibe coding 的页面看起来什么都不缺,动效也很炫酷,读起来就是不打动人,好的东西,哪怕页面只有一句也能打动人,真正稀缺的是有人替用户感受过那一刻。
问:用户看到这个页面的第一感受是?
6. AI 可以无限生成,人要守住一致性。
同一个东西对应同一种 UI,本质是给用户熟悉感,用户不该把一个功能学三次。
例:同一个"打开文件",在产品的三个位置右键菜单竟然各不相同,用户需要适应三次。
问:用户使用产品时,是进入心流还是在不断思考?
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故事口述:橘子
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1.AI 是人的放大器,优点和缺点都放大,人的判断仍是核心。
AI 放大清晰的意图同时也放大糊涂。
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