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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
李想 × 老罗播客笔记
AI 与一人公司
李想：AI 是生产力和劳动力的技术。我现在不太相信一人公司。很多一人公司都在更新内容来验证这个概念成立，但验证了一段时间之后发现，他们每天更新的事情就是 OpenClaw 又更新了、又解决了什么 bug。他们实际的生产环境并没有建立起来。建立真实的生产环境太难了。
专业的人，有了 AI 之后进入到另一个高度去了。AI 替代很简单，但是到达那个专业的高度是替代不了的。
增效 vs 降本
还是要提高效率，用 AI 增效，而不是降本。这个行业的规模很大，用大家做更大的事情，做更大的钱。
做 AI 不是冒险，不做才是冒险。
裁员与用 AI
李想：建议企业不要裁员，用 AI 用得好的和之前就好的可能是两种人。
老罗：我们裁了一些。
李想：AI 是放大器。你原来没有那么讨厌的人，他们用 Seedance 做了很丑的视频发你，你就更讨厌他们了。
出海
老罗：至少可以出海吗？
李想：出海一样卷。国内怎么卷，出海还是怎么卷。
战略
选择大于努力，这就是战略嘛。什么出了问题都可以修复，战略出了问题可能就输了。
具身智能
富豪所拥有的生活——保洁、家长、保姆、司机、助理——给每个人。全球领先的具身智能企业。让昂贵的服务普适化。
分拣、拧螺丝，这些本来就自动化了，不需要机器人。但是工厂有 3000 人是上料的，运输和取拿可能是机会。工业、家庭，最早的机器人商业化。
咖啡机器人很搞笑。咖啡机不就能做咖啡吗，为什么要做人形机器人做咖啡呢。人真正做的是上料，人形机器人反而干不了这个。
星际穿越
最喜欢的电影是星际穿越，看了 20 遍。最有意思的一点是两条线同时发展：明线是科学，虫洞、引力、五维空间；暗线是情感。诺兰为了这个改了剧本，把男孩改成了女孩，自杀进入虫洞，为了人类。一个是把技术讲清楚，一个是暗线把人的价值讲清楚。
人的价值
我对人类是乐观的。人的价值是一定存在的。
辛顿宠物理论。
2026年5月14日，早上看播客随手记的，内容由 Cola 整理到 Obsidian。
AI 与一人公司
李想：AI 是生产力和劳动力的技术。我现在不太相信一人公司。很多一人公司都在更新内容来验证这个概念成立，但验证了一段时间之后发现，他们每天更新的事情就是 OpenClaw 又更新了、又解决了什么 bug。他们实际的生产环境并没有建立起来。建立真实的生产环境太难了。
专业的人，有了 AI 之后进入到另一个高度去了。AI 替代很简单，但是到达那个专业的高度是替代不了的。
增效 vs 降本
还是要提高效率，用 AI 增效，而不是降本。这个行业的规模很大，用大家做更大的事情，做更大的钱。
做 AI 不是冒险，不做才是冒险。
裁员与用 AI
李想：建议企业不要裁员，用 AI 用得好的和之前就好的可能是两种人。
老罗：我们裁了一些。
李想：AI 是放大器。你原来没有那么讨厌的人，他们用 Seedance 做了很丑的视频发你，你就更讨厌他们了。
出海
老罗：至少可以出海吗？
李想：出海一样卷。国内怎么卷，出海还是怎么卷。
战略
选择大于努力，这就是战略嘛。什么出了问题都可以修复，战略出了问题可能就输了。
具身智能
富豪所拥有的生活——保洁、家长、保姆、司机、助理——给每个人。全球领先的具身智能企业。让昂贵的服务普适化。
分拣、拧螺丝，这些本来就自动化了，不需要机器人。但是工厂有 3000 人是上料的，运输和取拿可能是机会。工业、家庭，最早的机器人商业化。
咖啡机器人很搞笑。咖啡机不就能做咖啡吗，为什么要做人形机器人做咖啡呢。人真正做的是上料，人形机器人反而干不了这个。
星际穿越
最喜欢的电影是星际穿越，看了 20 遍。最有意思的一点是两条线同时发展：明线是科学，虫洞、引力、五维空间；暗线是情感。诺兰为了这个改了剧本，把男孩改成了女孩，自杀进入虫洞，为了人类。一个是把技术讲清楚，一个是暗线把人的价值讲清楚。
人的价值
我对人类是乐观的。人的价值是一定存在的。
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2026年5月14日，早上看播客随手记的，内容由 Cola 整理到 Obsidian。
有位朋友创业做的好好的，又赚钱又开心又不用上班...
结果天天被投资人 PUA 说要融资搞架构找联创 all in 什么的
我说你活在美好的未来，他们还在苦逼的过去
别听他们的
follow your heart, follow your money!
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反代
灰产
中转 应该都在这里了👇
一、综合型多协议网关
CLIProxyAPI 是这个赛道的标杆，把 Gemini CLI、Antigravity、ChatGPT Codex、Claude Code、Qwen Code、iFlow 包装成 OpenAI/Gemini/Claude/Codex 兼容的 API 服务
AIClient-2-API 是 Node.js 实现，通过模拟 Gemini CLI、Antigravity、Codex、Grok、Kiro 的客户端请求，封装成本地 OpenAI 兼容接口 2026 年初还加了 Grok 的 Cookie/SSO 逆向，是目前对 Grok 支持最完整的
Antigravity-Manager 是桌面客户端路线，Tauri + React 写的，把 Google/Anthropic 的 Web Session 转成标准化 API 接口，带 OAuth 链接生成和账号池调度。这个适合拿来讲"账号管家"这种场景化内容
9router 和它的 TypeScript fork OmniRoute 是"智能路由 + 多档 fallback"的代表，iFlow、Kiro、Qwen 被标为 FREE 的是真免费无限，通过 OAuth 和 device auth 接入
ccproxy-api Python 实现，特点是直接复用 Claude CLI SDK tokens 和 Codex CLI 的 credential store，插件系统做得比较干净
CliGate 带可视化 Dashboard，支持 ChatGPT Account Pool、Claude Account Pool OAuth PKCE login、Antigravity Account Pool，一键配置 CLI 工具
二、Claude 专项
claude-relay-service 是国内最火的 Claude 中转方案，集成 Anthropic 的 OAuth 授权流程，在 Web 界面点击 Add Account 生成授权链接，登录 Claude 账号授权后接入服务。拼车党的基础设施，教程必讲
ClewdR 是 Rust 写的，支持 Claude 网页和 Claude Code，单一静态二进制覆盖 Linux/macOS/Windows/Android，Docker 镜像齐全，带 React 管理界面。性能路线代表
claude-code-proxy 是 Claude Code 转 OpenAI 的经典实现，教程里讲"双向转换"的基础案例
claude-relay（npow）是另一个思路，直接起一个 claude -p 进程来代理，而不是逆向协议
claude-unofficial-api 和 unofficial-claude-api（st1vms）是更早期的纯 Session Key 逆向（前者 JS、后者 Python），适合在教程里讲"历史演进"
Claude Code Action with OAuth是官方 Claude Code Action 的 fork，支持 OAuth 认证，让 Claude Max 订阅者在 GitHub Actions 里使用订阅
opencode-claude-auth 走 Keychain 路线，从 macOS Keychain 读取 Claude Code OAuth credentials，支持多账号自动检测
三、ChatGPT/Codex 专项
PawanOsman/ChatGPT 是元老级项目，把逆向成本打到几乎为零
acheong08/ChatGPT（revChatGPT）是逆向 ChatGPT Web 的祖师爷仓库
codexProxy（J1aDong/codexProxy）你自己做的那个方向，类似的还有不少把 Codex 包成 Anthropic Messages 入口的。
四、Gemini 专项
gemini-proxy（KashifKhn）是目前最干净的实现，Bun + Hono + TypeScript，OAuth 2.0 + PKCE 浏览器登录，自动刷新 token，不需要付费 API key，不需要 gcloud CLI
gemini-openai-proxy（Brioch）、gemini-cli-proxy（ubaltaci）、geminicli2api（gzzhongqi）是同类的三个竞品，各有侧重。
openai-gemini（PublicAffairs）是 Serverless 路线，可以直接部署到 Vercel/Cloudflare Workers，讲部署那集必备。
五、Copilot 专项
copilot-proxy（hankchiutw）一个简单的 HTTP 代理，把 GitHub Copilot 的免费额度暴露成 OpenAI 兼容 API，思路清晰。
github-copilot-proxy（BjornMelin）做的是反向，让 Cursor 调 Copilot 的后端，绕过 Cursor 的 500 次 premium 限制。
copilot-proxy（lutzleonhardt）是 VS Code 插件路线，通过 Language Model API 暴露，思路很野
六、Kiro / Qwen / Grok 逆向
kiro-gateway（jwadow/kiro-gateway）是 Kiro IDE / Amazon Q Developer 的网关，免费白嫖 Claude 模型的核心姿势。
Qwen-Copilot-Proxy（edwardgj）伪装成 Ollama 接口来对接 Copilot Chat，思路巧妙。
GrokProxy（CNFlyCat）走 Cookie 路线，从开发者工具 Network 面板抓 sso= 开头的 cookie 配置进 cookies.yaml，教程里讲 Cookie 型反代的标本。
七、Cursor 专项
Cursor-To-OpenAI（JiuZ-Chn/Cursor-To-OpenAI）把 Cursor 编辑器的 AI Chat 包成 OpenAPI，从 Cursor 客户端 cookie（user_ 开头）提取认证，网页 cookie 不能用。这个对讲"客户端 Cookie vs 网页 Cookie 差异"是绝佳案例
八、逆向号池 + 商用平台（拓展视野）
FakeOAI/tokens（FakeOAI/tokens）是商用级别，轮训号池将各大平台的模型能力转化为 OpenAI、Anthropic、Gemini 等平台的 API 接口标准格式，支持 Claude Code、Codex、GeminiCli 等终端调用。
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息
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二、Claude 专项
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PawanOsman/ChatGPT 是元老级项目，把逆向成本打到几乎为零
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四、Gemini 专项
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写了个保存对话到 flomo 的 skill。
比预想的要复杂很多，尤其是时机判断和写入风格。
大致实现了：
- 宁可不提醒，也不打扰：普通问答、临时任务、AI 自己的总结，都不值得保存。只有未来你可能回来翻的内容，才停下来问你一句。
- 写得像你，而不是像 AI：第一次使用会学你已有 memo 的格式、标签、语气——存下去的草稿，读起来是你写的，不是 ChatGPT 风格的小作文。
- 写入前先确认：默认只起草和提醒，你点头才存。AI 越自动，越要给你留刹车。
- 隐私只在本地发酵：你的写作风格画像存在本地，公开仓库里只有空结构。
下面是一张讨论中，让它整理的一张卡片。
写了个保存对话到 flomo 的 skill。
比预想的要复杂很多，尤其是时机判断和写入风格。
大致实现了：
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- 写入前先确认：默认只起草和提醒，你点头才存。AI 越自动，越要给你留刹车。
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Claude Code就是一个拥有无限智能的超级助手
人都会有好点子，但因为各种限制无法变成实际成果
有了CC，普通人只需要用大白讲清需求
操作交给它，不论是工作上的任务还是自己编程做项目都能搞定
1.最全面中文教程，从安装下载到基础使用
再到更高级的综合实战项目等高级玩法一应俱全
https://github.com/shareAI-lab/learn-claude-code/tree/main
2.核心概念，五分钟让你知道核心概念与工作原理
https://github.com/luongnv89/claude-howto
3.基础命令与交互技巧
https://github.com/luongnv89/claude-howto
4.Claude Code skills库，有了这些技能，就可以直接让CC变成专业工程师、代码开发团队、市场营销员
https://github.com/alirezarezvani/claude-skills
5.实用技巧合集+工具包，让你把CC用的更好更高效
https://github.com/ykdojo/claude-code-tips
6.顶级技能库，包括自动化工作流、核心工作技能、安全审计等
https://github.com/hesreallyhim/awesome-claude-code
7.实用技能库
https://github.com/ComposioHQ/awesome-claude-skills
8.中文版实战教程与使用教程
https://github.com/KimYx0207/Claude-Code-x-OpenClaw-Guide-Zh
9.常见问故障排除
https://github.com/Cranot/claude-code-guide
如果你想看视频学习的可以看我引用的推文，中文的完整教学视频
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有人将数学曲线方程转化成了加载动画。玫瑰曲线、利萨如曲线漂移、蝴蝶相位、内摆线环，全部以粒子轨迹的形式呈现。数学一直都是美丽的。只是有人让它变得更有用了。
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大模型这事儿现在太简单了
不存在个人英雄主义
可能存在一定的组织英雄主义
knowhow 啥的没那么重要，重要的是把事情做出来，把事情踏踏实实做好
talk is cheap，靠谱 is not
# 字节跳动的 AI 编程团队，推荐了这 10 个 Skills
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上个月字节 TRAE 团队发布了一本《2026 企业级 AI 编程实践手册》，里面有一份 Skills Top 10 排行榜。这是目前我看到的第一份来自大厂的 Agent Skills 推荐清单。
先说背景。TRAE 是字节基于 Doubao-Seed-2.0-Code 模型做的企业级 AI 编程工具，定位是「真正的 AI 工程师」——不只是帮你补全代码，是自主拆需求、做任务规划、写代码、跑测试、部署，全流程。
他们内部大规模使用 Agent 之后，沉淀出了这 10 个最常用的 Skills。排名有先后：
1. frontend-design —— 前端设计。为什么排第一？因为 AI 写的 UI 真的太丑了。这个 Skill 教 AI 什么是好的设计。
2. cache-components —— 组件缓存。让 AI 复用已生成的组件，而不是每次都重新造。省 token，也省时间。
3. fullstack-developer —— 全栈开发。给 AI 一个全栈开发者的心智模型：前后端一起考虑，数据流怎么走，API 怎么设计。
4. frontend-code-review —— 前端代码审查。
5. code-reviewer —— 通用代码审查。注意：前 5 名里有两个 review Skill。说明字节很重视 AI 写出来的代码质量——不是能跑就行。
6. webapp-testing —— Web 应用测试。
7. pr-creator —— 自动创建 PR。写完代码 → 自动提 PR，省一步。
8. fix —— Bug 修复。专门用来处理「这里有个 bug，帮我修」。
9. update-docs —— 文档更新。代码改了，文档自动跟上。
10. find-skills —— 发现 Skills。这个最特别——让 AI 自己去搜索和推荐 Skills。
看完这个清单，有几个观察：
第一，设计类 Skill 排第一不是偶然。字节的人显然被 AI 生成的紫色渐变和圆角卡片折磨够了。任何人只要用过 AI 写前端，就知道 frontend-design 为什么是刚需。
第二，Top 10 里有两个 review Skill 和一个 testing Skill。这说明字节对 AI 代码的策略是「写得多不如写得对」——和 SkillsBench 那篇论文的结论一致：好 Skills 能提升 51%，差 Skills 能拉低 39%。
第三，find-skills 这个 Skill 很有意思。它本质是一个元技能（meta-skill）——让 AI 自己去发现还需要什么技能。这个思路和 EvoSkill 的「自动进化」一脉相承：最好的 Skills 配置不是人写的，是 AI 在实践中自己找出来的。
如果你在用 Claude Code 或 Codex，这份清单可以直接照搬。前 5 个装上去，你的 Agent 就已经有了大厂级别的 Skills 配置。
手册全文：https://lcnziv86vkx6.feishu.cn/wiki/XZOSwI51wi5a5okxCF4cAxHSnBh
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上个月字节 TRAE 团队发布了一本《2026 企业级 AI 编程实践手册》，里面有一份 Skills Top 10 排行榜。这是目前我看到的第一份来自大厂的 Agent Skills 推荐清单。
先说背景。TRAE 是字节基于 Doubao-Seed-2.0-Code 模型做的企业级 AI 编程工具，定位是「真正的 AI 工程师」——不只是帮你补全代码，是自主拆需求、做任务规划、写代码、跑测试、部署，全流程。
他们内部大规模使用 Agent 之后，沉淀出了这 10 个最常用的 Skills。排名有先后：
1. frontend-design —— 前端设计。为什么排第一？因为 AI 写的 UI 真的太丑了。这个 Skill 教 AI 什么是好的设计。
2. cache-components —— 组件缓存。让 AI 复用已生成的组件，而不是每次都重新造。省 token，也省时间。
3. fullstack-developer —— 全栈开发。给 AI 一个全栈开发者的心智模型：前后端一起考虑，数据流怎么走，API 怎么设计。
4. frontend-code-review —— 前端代码审查。
5. code-reviewer —— 通用代码审查。注意：前 5 名里有两个 review Skill。说明字节很重视 AI 写出来的代码质量——不是能跑就行。
6. webapp-testing —— Web 应用测试。
7. pr-creator —— 自动创建 PR。写完代码 → 自动提 PR，省一步。
8. fix —— Bug 修复。专门用来处理「这里有个 bug，帮我修」。
9. update-docs —— 文档更新。代码改了，文档自动跟上。
10. find-skills —— 发现 Skills。这个最特别——让 AI 自己去搜索和推荐 Skills。
看完这个清单，有几个观察：
第一，设计类 Skill 排第一不是偶然。字节的人显然被 AI 生成的紫色渐变和圆角卡片折磨够了。任何人只要用过 AI 写前端，就知道 frontend-design 为什么是刚需。
第二，Top 10 里有两个 review Skill 和一个 testing Skill。这说明字节对 AI 代码的策略是「写得多不如写得对」——和 SkillsBench 那篇论文的结论一致：好 Skills 能提升 51%，差 Skills 能拉低 39%。
第三，find-skills 这个 Skill 很有意思。它本质是一个元技能（meta-skill）——让 AI 自己去发现还需要什么技能。这个思路和 EvoSkill 的「自动进化」一脉相承：最好的 Skills 配置不是人写的，是 AI 在实践中自己找出来的。
如果你在用 Claude Code 或 Codex，这份清单可以直接照搬。前 5 个装上去，你的 Agent 就已经有了大厂级别的 Skills 配置。
手册全文：https://lcnziv86vkx6.feishu.cn/wiki/XZOSwI51wi5a5okxCF4cAxHSnBh
花了大半天把张小珺访谈姚顺宇的4小时长访听了一遍。这位去年刚从Anthropic跳到Google DeepMind的哥们，参与过Claude 3.7/4.5和Gemini 3。他给了很多实诚的头部大模型一线研究员的视角。访谈信息密度相当高。说几条我觉得最有意思的：
1. Google禁止员工用Claude Code，但姚顺宇保守估计自己90%代码是AI生成的。不保守估计99%甚至100%。一个清华加斯坦福的物理博士、顶级大模型研究员都靠AI写代码，再有人说自己不能用AI写代码，别特么给自己脸上贴金了。但反过来想，Google连内部都不让用CC和Codex，员工效率得受多大影响啊，这家公司真挺神奇的。
2. 他离开Anthropic的原因里，反对Dario反华占40%。他自己说这不是首要但确实是大原因。他很烦Dario那套「我们必须拥有最强模型才能推AI安全」的逻辑。圈里敢直接喷半年前老东家的人确实不多。
3. Claude 3.5/3.6/3.7的命名是个草台班子般的乌龙。Anthropic早期产品力极弱，「居然管两个模型叫一个名字」，外界为了区分自发叫3.6，Anthropic后来跟随社区习惯把下一个叫3.7。我之前一直以为3.6是个跳过的版本号。
4. Claude Code是「个人英雄主义的开端」。一个叫Boris的研究员自己想做提效工具，后来变成Anthropic最重要的产品之一。完全是bottom-up长出来的，不是规划出来的。
5. Anthropic创始团队一个人都没离开。来自OpenAI的那批核心是一起打过仗的，这才是top-down文化能跑通的根。对比OpenAI高管走光，姚顺宇似乎挺鄙视OpenAI的企业文化和部分高管。
6. OpenAI救了Google一命。逻辑挺反共识：如果ChatGPT一鼓作气把search吃了，Google就完了；正因为做出可能性又没做到极致，反而留了Google反击时间。
7. AI行业最重要的特质不是脑子，是靠谱。原话「那些东西多多脑子，本科生就能干」。一个物理博士说这话，算降维打击，也算给所有想转AI的人吃颗定心丸。
8. 他觉得程序员的未来是1/1000拿100倍工资。不是「程序员消失」，是「极度中心化」。绝大多数失去独特价值，少数顶级爆赚。
9. 他觉得现在很多人说的Scaling Law撞墙，多数是自己代码Bug。原话「修一个Bug带来的进展，远大于一些很神奇的技巧」。预训练在过去几个月还在变强，跟外界「预训练已死」的叙事完全相反。
10. 绝大多数New Lab都会死。
听完最大的感受是：这哥们说话真的没在留情面，又喷Anthropic又喷OpenAI又喷各种「老登」。但他敢喷的底气挺清楚，既不在SSI那条路上，也不靠LP吃饭。他自己原话说的是：「我这个行业又没什么导师又没什么旧友，我当然想喷谁喷谁。」
以及，他在说估计自己也不会在Google待太久，把这话在播客里说出来，我觉得国内头部大模型公司可以去抢一波人了。
1. Google禁止员工用Claude Code，但姚顺宇保守估计自己90%代码是AI生成的。不保守估计99%甚至100%。一个清华加斯坦福的物理博士、顶级大模型研究员都靠AI写代码，再有人说自己不能用AI写代码，别特么给自己脸上贴金了。但反过来想，Google连内部都不让用CC和Codex，员工效率得受多大影响啊，这家公司真挺神奇的。
2. 他离开Anthropic的原因里，反对Dario反华占40%。他自己说这不是首要但确实是大原因。他很烦Dario那套「我们必须拥有最强模型才能推AI安全」的逻辑。圈里敢直接喷半年前老东家的人确实不多。
3. Claude 3.5/3.6/3.7的命名是个草台班子般的乌龙。Anthropic早期产品力极弱，「居然管两个模型叫一个名字」，外界为了区分自发叫3.6，Anthropic后来跟随社区习惯把下一个叫3.7。我之前一直以为3.6是个跳过的版本号。
4. Claude Code是「个人英雄主义的开端」。一个叫Boris的研究员自己想做提效工具，后来变成Anthropic最重要的产品之一。完全是bottom-up长出来的，不是规划出来的。
5. Anthropic创始团队一个人都没离开。来自OpenAI的那批核心是一起打过仗的，这才是top-down文化能跑通的根。对比OpenAI高管走光，姚顺宇似乎挺鄙视OpenAI的企业文化和部分高管。
6. OpenAI救了Google一命。逻辑挺反共识：如果ChatGPT一鼓作气把search吃了，Google就完了；正因为做出可能性又没做到极致，反而留了Google反击时间。
7. AI行业最重要的特质不是脑子，是靠谱。原话「那些东西多多脑子，本科生就能干」。一个物理博士说这话，算降维打击，也算给所有想转AI的人吃颗定心丸。
8. 他觉得程序员的未来是1/1000拿100倍工资。不是「程序员消失」，是「极度中心化」。绝大多数失去独特价值，少数顶级爆赚。
9. 他觉得现在很多人说的Scaling Law撞墙，多数是自己代码Bug。原话「修一个Bug带来的进展，远大于一些很神奇的技巧」。预训练在过去几个月还在变强，跟外界「预训练已死」的叙事完全相反。
10. 绝大多数New Lab都会死。
听完最大的感受是：这哥们说话真的没在留情面，又喷Anthropic又喷OpenAI又喷各种「老登」。但他敢喷的底气挺清楚，既不在SSI那条路上，也不靠LP吃饭。他自己原话说的是：「我这个行业又没什么导师又没什么旧友，我当然想喷谁喷谁。」
以及，他在说估计自己也不会在Google待太久，把这话在播客里说出来，我觉得国内头部大模型公司可以去抢一波人了。
