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不知道你周围有没有这样一种越来越普遍的感受：现在很多做AI的同行，工作里的“无力感”正在超过“兴奋感”。
这种感受很具体。早上开产品评审会，大家讨论的可能是如何把大模型的上下文窗口从128K扩大到256K，或者如何让生成图片的细节再精细5%。但到了下午，当被问到“我们这个功能到底解决了用户什么根本的新问题”时，会议室常常会安静一会儿。
我们手里工具的能力在以月为单位暴涨，但我们为用户创造价值的方式却似乎陷入了某种停滞。很多团队的核心工作，变成了用更强大的AI更高效地去满足五年前、十年前就存在的那些需求——写文案、做图、总结文章、回答客服问题。效率在提升，但产品创新的范式没有动。
问题很可能出在我们这一代产品经理最熟悉的那套“经典方法论”在遇到大模型时，第一次显得不够用了。
这套方法论非常优秀，它教我们如何精准地定义问题、拆解流程、数据驱动、小步快跑。它本质上是在已知地图上的优化方法论，在需求明确、赛道清晰的移动互联网时代，这是制胜的关键。
但现在，大模型带来的不是已知地图上某条路的升级，而是直接给了我们一整套“地质勘探和地形改造”的全新工具。面对一片突然出现的未知大陆，精于在旧道路上做养护和提速的工程师，会瞬间感到茫然。我们擅长优化“从A点到B点”的路径，但现在，A点和B点本身都需要被重新发现和定义。
这就是当前拧巴感的根源。技术能力已经指向了“创造”，而我们的产品思维还停留在“优化”。我们不断收到技术团队给的惊喜：“看，模型现在能看懂设计稿并生成代码了！”“看，现在能实时生成带情绪的语音了！”然后我们的第一反应，常常是把它塞进现有的产品框架里，变成一个更厉害的“功能”。这就像拿到了内燃机，却只想着怎么用它来制造更快的马车。
因此，那些能更快摆脱“马车思维”、开始认真想象“汽车”甚至“飞机”应该是什么样的人，开始显现出不同的价值。
他们的工作重心发生了一个根本转变：从设计用户流程，转向定义交互框架。他们不再仅仅关心用户如何一步步完成任务，而是需要首先决定，在这个任务中AI应该扮演什么角色？是一个全知全能的代理，还是一个需要被引导的助手？人与AI的权限和信任边界应该划在哪里？这个交互的“第一性原理”是什么？这些问题，远比一个界面上的交互细节更重要。
这要求一种新的混合能力：对技术的“体感”和对人性的“洞察”必须同时在线。你需要真正去用、去感受不同模型的“性格”和边界，理解它能做什么、不能做什么、在什么情况下会“涌现”出惊喜。同时，你又必须超越技术逻辑，从人的真实处境和潜在渴望出发，去倒推应该构建什么样的产品。这种能力，很难从过去的成功案例中直接复制。
所以，现在在发生的“话语权转移”，转移的其实是对未来人机协作基本形态的“定义权”和“解释权”。当技术可能性变得模糊而广阔时，谁能提出一个逻辑自洽、并能被团队和市场所理解的“新故事”，谁就掌握了主动权。这个“故事”不是虚构的愿景，而是基于技术现实和用户洞察所推演出的、可信的产品蓝图。
这个位置并不好坐。它意味着你必须在“技术可能性”和“用户可接受度”之间做持续的、高难度的权衡。你提出的每一个新框架，都意味着对旧习惯的挑战，都需要用极快的实验去验证和调整。但它的价值也在于此：在范式转型期，最大的贡献往往不是做出一个完美的功能，而是为行业探索并验证出一个可行的新思路。
说旧范式已死可能为时过早，但它确实已触及天花板。而新范式的核心，或许就在于我们能否放弃对“优化已知”的路径依赖，转而培养一种“定义未知”的思考和勇气。
这个过程注定会淘汰一批旧地图的忠实信徒，也会让一批新地图的草绘制者，走到舞台的中央。
这种感受很具体。早上开产品评审会，大家讨论的可能是如何把大模型的上下文窗口从128K扩大到256K，或者如何让生成图片的细节再精细5%。但到了下午，当被问到“我们这个功能到底解决了用户什么根本的新问题”时，会议室常常会安静一会儿。
我们手里工具的能力在以月为单位暴涨，但我们为用户创造价值的方式却似乎陷入了某种停滞。很多团队的核心工作，变成了用更强大的AI更高效地去满足五年前、十年前就存在的那些需求——写文案、做图、总结文章、回答客服问题。效率在提升，但产品创新的范式没有动。
问题很可能出在我们这一代产品经理最熟悉的那套“经典方法论”在遇到大模型时，第一次显得不够用了。
这套方法论非常优秀，它教我们如何精准地定义问题、拆解流程、数据驱动、小步快跑。它本质上是在已知地图上的优化方法论，在需求明确、赛道清晰的移动互联网时代，这是制胜的关键。
但现在，大模型带来的不是已知地图上某条路的升级，而是直接给了我们一整套“地质勘探和地形改造”的全新工具。面对一片突然出现的未知大陆，精于在旧道路上做养护和提速的工程师，会瞬间感到茫然。我们擅长优化“从A点到B点”的路径，但现在，A点和B点本身都需要被重新发现和定义。
这就是当前拧巴感的根源。技术能力已经指向了“创造”，而我们的产品思维还停留在“优化”。我们不断收到技术团队给的惊喜：“看，模型现在能看懂设计稿并生成代码了！”“看，现在能实时生成带情绪的语音了！”然后我们的第一反应，常常是把它塞进现有的产品框架里，变成一个更厉害的“功能”。这就像拿到了内燃机，却只想着怎么用它来制造更快的马车。
因此，那些能更快摆脱“马车思维”、开始认真想象“汽车”甚至“飞机”应该是什么样的人，开始显现出不同的价值。
他们的工作重心发生了一个根本转变：从设计用户流程，转向定义交互框架。他们不再仅仅关心用户如何一步步完成任务，而是需要首先决定，在这个任务中AI应该扮演什么角色？是一个全知全能的代理，还是一个需要被引导的助手？人与AI的权限和信任边界应该划在哪里？这个交互的“第一性原理”是什么？这些问题，远比一个界面上的交互细节更重要。
这要求一种新的混合能力：对技术的“体感”和对人性的“洞察”必须同时在线。你需要真正去用、去感受不同模型的“性格”和边界，理解它能做什么、不能做什么、在什么情况下会“涌现”出惊喜。同时，你又必须超越技术逻辑，从人的真实处境和潜在渴望出发，去倒推应该构建什么样的产品。这种能力，很难从过去的成功案例中直接复制。
所以，现在在发生的“话语权转移”，转移的其实是对未来人机协作基本形态的“定义权”和“解释权”。当技术可能性变得模糊而广阔时，谁能提出一个逻辑自洽、并能被团队和市场所理解的“新故事”，谁就掌握了主动权。这个“故事”不是虚构的愿景，而是基于技术现实和用户洞察所推演出的、可信的产品蓝图。
这个位置并不好坐。它意味着你必须在“技术可能性”和“用户可接受度”之间做持续的、高难度的权衡。你提出的每一个新框架，都意味着对旧习惯的挑战，都需要用极快的实验去验证和调整。但它的价值也在于此：在范式转型期，最大的贡献往往不是做出一个完美的功能，而是为行业探索并验证出一个可行的新思路。
说旧范式已死可能为时过早，但它确实已触及天花板。而新范式的核心，或许就在于我们能否放弃对“优化已知”的路径依赖，转而培养一种“定义未知”的思考和勇气。
这个过程注定会淘汰一批旧地图的忠实信徒，也会让一批新地图的草绘制者，走到舞台的中央。
看 Opus 4.6 价格的价格，不仅又没降，还随着上下文的增加，更贵了，燃烧 token 的费用又上升了
Opus 4.6 价格
200k 上下文以内，输入$5，输出$25 （M tokens）。
200k 上下文之外，价格会涨到，输入$10 输出 $37.50。
GPT‑5.3 竟然没公布价格，只能参考 5.2，但是 5.2 比 5.1 涨了 40% 哦...我大胆预计 5.3 也会涨价...
GPT 5.2 价格参考：
标准模式，输入$1.75 ，输出 $14
高优模式，输入$3.5，输出 $28
未来已来，但绝对不会均匀分布。
马太效应只会愈演愈烈。
有一些闲钱的人才能烧得起。
用它赚钱的人才烧得起。
如果一个公司烧不起顶级模型，就将在接下来的竞争里处于劣势，直至淘汰。
Opus 4.6 价格
200k 上下文以内，输入$5，输出$25 （M tokens）。
200k 上下文之外，价格会涨到，输入$10 输出 $37.50。
GPT‑5.3 竟然没公布价格，只能参考 5.2，但是 5.2 比 5.1 涨了 40% 哦...我大胆预计 5.3 也会涨价...
GPT 5.2 价格参考：
标准模式，输入$1.75 ，输出 $14
高优模式，输入$3.5，输出 $28
未来已来，但绝对不会均匀分布。
马太效应只会愈演愈烈。
有一些闲钱的人才能烧得起。
用它赚钱的人才烧得起。
如果一个公司烧不起顶级模型，就将在接下来的竞争里处于劣势，直至淘汰。
——
超逼真的电影感肖像，高端时尚9：16画幅杂志风格摄影。
发型：短发，发丝被风吹拂，飘散在脸上，以时尚的方式部分遮挡面部特征。
主体：仅使用上传的面部参考图像作为主要拍摄对象。面部特征、骨骼结构和自然肤质（可见毛孔）需100%匹配。不得改变种族或性别特征。
服装：黑色复古皮夹克搭配红色高领细线针织（堆叠领口），佩戴金色项链，优雅现代的造型。
场景/环境：时间为冬天，街上有供暖热蒸汽，充满欧洲风格，一个复古公寓的门，门打开着，里面黑漆漆，
动作/动态：前景有人快速移动，动态模糊（长曝光效果）挡住部分画面和镜头。拍摄对象保持完美清晰、沉静。拍摄对象静止，轻微仰头，看着镜头，一只手拉着高领毛衣的领子扯着挡住下颌线和嘴唇（时尚杂志模特的post）位于画面的右侧。
构图：低角度仰拍人物，胸部以上竖幅肖像，主体人物位置偏右构图，线条简洁流畅
相机：24mm广角镜头低角度仰拍视角，浅景深，电影感虚化效果，专业的时尚写实风格。
光照：柔和的电影感光照，暖色调，营造氛围感。高光控制得当，阴影保留细节。
色彩/后期：高细节，高级色彩分级，自然的肤质纹理，微妙的胶片感（无明显颗粒）。无文字、无徽标、无水印。
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@aigc1024
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这两年最流行的笑话就是：
充了一堆 AI 会员，
会用 ChatGPT 写文案、
用 Midjourney 出图、
用 Claude 改稿、
用 Gemini 查资料、
用 Notion AI 做笔记、
用 Runway 剪视频、
用 Pika 生成短片、
用 Suno 写歌、
用 ElevenLabs 配音、
用 Copilot 写代码，
就敢对外宣称自己是
「一人公司」「未来组织」。
说句难听的：
你那不是超级个体，
你只是一个高价工具集合体。
你的核心竞争力只有一个
会充值。
真正的一人公司，
最优解从来不是工具，
是——私域。
私域里没有情绪价值，
没有心理建设，
没有团建、没有打气。
私域里只有一件事：
分配。
• 稳定商单是血液
• 按劳分配是信仰
• 冷酷执行是效率
任务一下，
所有人立刻动起来
包括 AI、外包、协作者。
谁有情绪，
谁要休息，
立刻换零件。
私域的本质很残酷：
把「人」降维成「资源」，
把「协作」降维成「分配」。
你的“超级个体”，
是工具堆出来的虚荣感；
我的“一人公司”，
是利益驱动的冷酷机器。
你在表演未来，
我在当天就结算。
@aigc1024
💖 Y3国际专属客服：@Y3VIP8888
Clawdbot 昨天更新官方集成了飞书插件
终于可以用国产模型和国产 IM 去驱动 Clawdbot ！
配置了一下，坑还不少，我看 github 也有不少类似的提问
写了篇文章帮大家排下雷：https://mp.weixin.qq.com/s/yANheGk58kXVWR8YBFgG6g
======
第一步：在飞书开发者后台创建机器人
去飞书开发者后台，创建一个新的机器人应用。这一步很简单，填写应用名称、应用描述，选个背景色和图标就行。
创建完成后，你需要记下两个关键信息：App ID 和 App Secret，这两个 ID 在后面配置 Clawdbot 的时候要用到，都在「凭证与基础信息 - 应用凭证」这里能找到。
------
配置飞书机器人权限
进入权限管理，找到「批量导入导出权限」，点击导入。在 Clawdbot 官方文档的飞书配置页面有现成的权限配置 JSON，直接复制过来，全选导入就可以了。
导入完成后，点击「确认新增权限」就完成了权限配置。这一步是为了让机器人有接收消息、发送消息等必要的权限。
------
开启机器人能力
在「机器人」配置页面，点击「如何开始使用」，随便输入一句欢迎语（比如"你好，我是 AI 助手"），然后点击保存，机器人能力就开启了。
这一步是飞书机器人平台的必要配置，不开启的话后面无法接收消息。
======
第二步：在 Clawdbot 里配置飞书 Channel
这部分在 Clawdbot 本地完成，坑比较多，要注意几个关键点。
------
运行安装向导命令
在终端运行 openclaw channels add 命令，会启动一个交互式向导。选择飞书（Feishu/Lark）选项，因为飞书支持是通过 plugin 实现的，所以它会自动下载插件。
这里第一个坑来了：如果提示"插件已存在"，然后又跳回上一层选项菜单，说明之前安装过但没安装成功。你需要手动去对应的文件夹删除这个插件文件夹，删除后重新运行 openclaw channels add 命令。
系统会告诉你插件在哪个目录，按照提示去那个目录删掉整个插件文件夹就行。
------
解决 zod 依赖缺失问题
删除插件重新安装后，它会问你是否用 npm 安装这个插件，选择确定。这时候第二个坑来了：会提示缺少 zod 依赖。
正常情况下应该在当前文件夹安装 zod 依赖就行，但问题是如果你已经有了插件文件夹，它不让你安装；如果你删了插件文件夹，zod 依赖也被删了。这是个已知的 bug，很多人在报。
解决方案是全局安装 zod 依赖，运行这个命令：npm install -g zod
安装完成后，再重新运行 openclaw channels add 命令，选择飞书，这次就能顺利进行了。
------
填写配置信息
安装成功后，会让你填写几个配置项：
▸ Feishu account id：这个是用来区分多个飞书机器人的，随便填一个名字就行，比如"my-bot"
▸ 选择飞书版本：中国版飞书还是海外版 Lark，根据你的实际情况选择，国内用户选中国版
▸ 填写 App ID 和 App Secret：把之前在飞书开发者后台获取的两个 ID 填进去
填写完成后，注意一定要选择「Finished」才算添加成功。我刚开始就是没点这个，结果一直没添加上，这是个容易忽略的细节。
------
配置私信访问策略
接下来会问你几个配置问题：
▸ Configure DM access policies now? 选择 Yes
▸ Feishu DM policy：选择 Pairing（推荐，需要配对码才能使用）
▸ Add display names for these accounts?：选择 No（可选）
这几个配置按推荐选项走就行，主要是控制谁能跟机器人私聊。
------
重启网关
所有配置完成后，运行 openclaw gateway restart 命令重启网关。这一步是让新的 channel 配置生效，必须重启才能建立连接。
======
第三步：回到飞书平台完成最后配置
现在需要回到飞书开发者后台做最后的设置。
------
配置事件订阅方式
进入「事件与回调」页面，在「事件配置」里找到「订阅方式」，选择「使用长连接接收事件」，然后点击保存。
这里可能会提示"没有建立长连接"，不要慌，等一两分钟再点保存就行。如果等了几分钟还是不行，可能需要检查一下 Clawdbot 的日志，看看是不是网关没正常启动。
如果你按照我前面的步骤操作，一般不会有问题。
------
添加接收消息事件
在「事件配置」页面，点击「添加事件」，搜索 im.message.receive_v1 这个事件，点击添加。这个事件是用来接收用户发送的私信消息的，不添加的话机器人收不到消息。
------
发布版本
进入「版本管理与发布」页面，点击「创建版本」，然后点击「发布」。如果你没有发布版本，系统会有提示引导你去创建，跟着提示走就行。
只有发布了版本，机器人的配置才会真正生效。
======
第四步：配对机器人
现在机器人已经可以用了，最后一步是完成配对。
在飞书里找到你刚创建的机器人，发送一条消息，它会自动回复一个配对码，类似这样的格式：pair:XXXXXX。
复制这个配对码，打开 Clawdbot 的 Web UI（就是你平时跟 Clawdbot 对话的网页），把配对码发给它，Clawdbot 会自动完成绑定。
绑定成功后，你就可以在飞书里跟 Clawdbot 愉快交流了，也可以把机器人拉到公司群里，让所有小伙伴都能用。
======
配置完成后，你的飞书机器人就能正常工作了。如果你用的是国产模型（比如通过 API 接入的深度求索、月之暗面等），整套方案就完全是国产化的了。
要注意的几个关键点：
▸ zod 依赖缺失的问题，记得全局安装
▸ 添加 channel 后一定要点 Finished
▸ 配置长连接后等一两分钟再保存
▸ 记得发布版本，否则配置不生效
整个配置流程虽然有几个坑，但都有明确的解决方案，按照步骤来基本不会卡住。
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终于可以用国产模型和国产 IM 去驱动 Clawdbot ！
配置了一下，坑还不少，我看 github 也有不少类似的提问
写了篇文章帮大家排下雷：https://mp.weixin.qq.com/s/yANheGk58kXVWR8YBFgG6g
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第一步：在飞书开发者后台创建机器人
去飞书开发者后台，创建一个新的机器人应用。这一步很简单，填写应用名称、应用描述，选个背景色和图标就行。
创建完成后，你需要记下两个关键信息：App ID 和 App Secret，这两个 ID 在后面配置 Clawdbot 的时候要用到，都在「凭证与基础信息 - 应用凭证」这里能找到。
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配置飞书机器人权限
进入权限管理，找到「批量导入导出权限」，点击导入。在 Clawdbot 官方文档的飞书配置页面有现成的权限配置 JSON，直接复制过来，全选导入就可以了。
导入完成后，点击「确认新增权限」就完成了权限配置。这一步是为了让机器人有接收消息、发送消息等必要的权限。
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开启机器人能力
在「机器人」配置页面，点击「如何开始使用」，随便输入一句欢迎语（比如"你好，我是 AI 助手"），然后点击保存，机器人能力就开启了。
这一步是飞书机器人平台的必要配置，不开启的话后面无法接收消息。
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第二步：在 Clawdbot 里配置飞书 Channel
这部分在 Clawdbot 本地完成，坑比较多，要注意几个关键点。
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运行安装向导命令
在终端运行 openclaw channels add 命令，会启动一个交互式向导。选择飞书（Feishu/Lark）选项，因为飞书支持是通过 plugin 实现的，所以它会自动下载插件。
这里第一个坑来了：如果提示"插件已存在"，然后又跳回上一层选项菜单，说明之前安装过但没安装成功。你需要手动去对应的文件夹删除这个插件文件夹，删除后重新运行 openclaw channels add 命令。
系统会告诉你插件在哪个目录，按照提示去那个目录删掉整个插件文件夹就行。
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解决 zod 依赖缺失问题
删除插件重新安装后，它会问你是否用 npm 安装这个插件，选择确定。这时候第二个坑来了：会提示缺少 zod 依赖。
正常情况下应该在当前文件夹安装 zod 依赖就行，但问题是如果你已经有了插件文件夹，它不让你安装；如果你删了插件文件夹，zod 依赖也被删了。这是个已知的 bug，很多人在报。
解决方案是全局安装 zod 依赖，运行这个命令：npm install -g zod
安装完成后，再重新运行 openclaw channels add 命令，选择飞书，这次就能顺利进行了。
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填写配置信息
安装成功后，会让你填写几个配置项：
▸ Feishu account id：这个是用来区分多个飞书机器人的，随便填一个名字就行，比如"my-bot"
▸ 选择飞书版本：中国版飞书还是海外版 Lark，根据你的实际情况选择，国内用户选中国版
▸ 填写 App ID 和 App Secret：把之前在飞书开发者后台获取的两个 ID 填进去
填写完成后，注意一定要选择「Finished」才算添加成功。我刚开始就是没点这个，结果一直没添加上，这是个容易忽略的细节。
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配置私信访问策略
接下来会问你几个配置问题：
▸ Configure DM access policies now? 选择 Yes
▸ Feishu DM policy：选择 Pairing（推荐，需要配对码才能使用）
▸ Add display names for these accounts?：选择 No（可选）
这几个配置按推荐选项走就行，主要是控制谁能跟机器人私聊。
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重启网关
所有配置完成后，运行 openclaw gateway restart 命令重启网关。这一步是让新的 channel 配置生效，必须重启才能建立连接。
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第三步：回到飞书平台完成最后配置
现在需要回到飞书开发者后台做最后的设置。
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配置事件订阅方式
进入「事件与回调」页面，在「事件配置」里找到「订阅方式」，选择「使用长连接接收事件」，然后点击保存。
这里可能会提示"没有建立长连接"，不要慌，等一两分钟再点保存就行。如果等了几分钟还是不行，可能需要检查一下 Clawdbot 的日志，看看是不是网关没正常启动。
如果你按照我前面的步骤操作，一般不会有问题。
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添加接收消息事件
在「事件配置」页面，点击「添加事件」，搜索 im.message.receive_v1 这个事件，点击添加。这个事件是用来接收用户发送的私信消息的，不添加的话机器人收不到消息。
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发布版本
进入「版本管理与发布」页面，点击「创建版本」，然后点击「发布」。如果你没有发布版本，系统会有提示引导你去创建，跟着提示走就行。
只有发布了版本，机器人的配置才会真正生效。
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第四步：配对机器人
现在机器人已经可以用了，最后一步是完成配对。
在飞书里找到你刚创建的机器人，发送一条消息，它会自动回复一个配对码，类似这样的格式：pair:XXXXXX。
复制这个配对码，打开 Clawdbot 的 Web UI（就是你平时跟 Clawdbot 对话的网页），把配对码发给它，Clawdbot 会自动完成绑定。
绑定成功后，你就可以在飞书里跟 Clawdbot 愉快交流了，也可以把机器人拉到公司群里，让所有小伙伴都能用。
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配置完成后，你的飞书机器人就能正常工作了。如果你用的是国产模型（比如通过 API 接入的深度求索、月之暗面等），整套方案就完全是国产化的了。
要注意的几个关键点：
▸ zod 依赖缺失的问题，记得全局安装
▸ 添加 channel 后一定要点 Finished
▸ 配置长连接后等一两分钟再保存
▸ 记得发布版本，否则配置不生效
整个配置流程虽然有几个坑，但都有明确的解决方案，按照步骤来基本不会卡住。
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参加完🦞线下龙虾会，更加确信这个世界进入了一个神奇的阶段
Web 让空间不复存在，Agent 让时间不复存在
在时空被降维直播，人类的输入带宽成了智能最大的卡点，似乎无法解决，也无需解决
人类正在进入一个彻底的“无软件技能”时代
“学习如何使用软件”这件事即将终结，传统的软件也即将终结
Agent 会学习，会操作，会带来结果
世界的未来，将如你所“愿”
人类需要做的，是付出法币，抢购算力
Agent 的身份，安全，社交，货币，协议，都是从0到1的新机会
Web3 对 Token 的一切思考，都可以用在Agent 的 Token 上再思考一遍，只不过这次 Token 有了实际的价值
Web 让空间不复存在，Agent 让时间不复存在
在时空被降维直播，人类的输入带宽成了智能最大的卡点，似乎无法解决，也无需解决
人类正在进入一个彻底的“无软件技能”时代
“学习如何使用软件”这件事即将终结，传统的软件也即将终结
Agent 会学习，会操作，会带来结果
世界的未来，将如你所“愿”
人类需要做的，是付出法币，抢购算力
Agent 的身份，安全，社交，货币，协议，都是从0到1的新机会
Web3 对 Token 的一切思考，都可以用在Agent 的 Token 上再思考一遍，只不过这次 Token 有了实际的价值
很多人都在欢呼 AI 让人人都能写代码，但残酷的真相是：AI 正在制造一种因为速度而产生的幻觉。
你可能只需要十分钟就能生成一个看起来能跑的网站，觉得自己无所不能。但随着项目复杂度增加，你会发现自己掉进了一个陷阱。
这就是“口嗨编程”和“系统思考”的分水岭。
1️⃣ 如果你只负责提要求，而不懂得拆解结构。AI 就会用它见过的最平庸的模式去填补空白。当你试图修改一个功能时，可能会发现整个代码库像一团乱麻，根本动弹不得。
2️⃣ 真正的创造者，在 AI 时代的角色更像是总架构师。你不需要亲手砌每一块砖，但你必须知道哪里是承重墙，哪里是管线。
Ryo Lu 提到了一个很关键的点：AI 并没有替代思考，它反而极大地提高了“不思考”的代价。
以前写代码慢，由于语法门槛的存在，你被迫要思考逻辑。现在门槛消失了，如果你脑子里没有清晰的蓝图，AI 只是在帮你以 100 倍的速度制造无法维护的电子垃圾。
未来的竞争格局会变得非常两极化：
具备清晰系统思维的人，能利用 AI 这个无限杠杆，把效率提升 100 倍，专注于解决真正的硬核问题。
而缺乏思考模型的人，只能看着 AI 生产出一堆看似华丽实则脆弱的“半成品”，陷入无休止的调试地狱。
所以各位创造者，千万别沉迷于“我不懂代码也能做产品”的爽感里。
越是 AI 强大的时候，越要回归最原始的能力：在脑海中构建复杂系统的能力，以及精准传达结构的能力。
少关注一点语法，多关注一点架构。少写一点代码，多设计一点连贯性。
AI 无法拯救混乱的思维，它只会让混乱跑得更快。
