关于AIGC人工智能、思维方式、知识拓展，能力提升等。投稿/合作： @inside1024_bot
AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
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我 80% 的 API 调用根本不需要claude。
换掉这部分之后，账单直接砍到 $40。
大多数人搭 Agent 的时候犯同一个错误：把所有任务都丢给一个模型。
格式转换、信息提取、简单分类；这些活儿用claude做，就是杀鸡用牛刀。
问不是模型不好，是用错了地方。
我现在的架构是这样的：
复杂推理 → Claude
高频重复任务 → Elephant Alpha
Elephant Alpha 的价格极低，256K 上下文，处理工程化任务稳定。
它不是用来替代所有模型的，是用来让你不再为不值得的调用付钱。
最省钱的场景是长文档处理。
我有个节点需要每次读入万字的背景资料。
用 Claude：$0.12/次
用 Elephant Alpha：$0.008/次
你自己算。
并发场景更夸张：
同时跑 500 个实例做数据抓取和摘要，旗舰模型的成本会让你不敢开并发。
Elephant Alpha 的极速响应 + 低单价，让你可以放心跑 7×24小时，不用盯着余额报警。
很多人以为省钱 = 用更差的模型 = 效果变差。
不对。
省钱 = 把对的任务给对的模型。
这不是妥协，这是架构设计。
容错率高了，才敢真的去试复杂编排。
如果你在搭 Agent，建议先做一件事：
把调用日志拉出来，看看哪些节点在用高级模型做重复性工作。
那就是你的省钱空间。
Elephant Alpha 现在openrouter 和 官方 API 均限时免费 1 周时间，欢迎大家使用！
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息
最近见到的最清新脱俗的 Skill，反蒸馏 😂
公司要求你把工作经验写成 AI Skill，本质上是在蒸馏你，把你变成可替代的零件。
反蒸馏 Skill 是你的反制工具：把你写好的 Skill 文件扔进来，输出一份看起来完整专业、实际上核心知识已被抽掉的"清洗版"。
同时生成一份私人备份，记录所有被抽掉的核心知识。这才是你真正的职业资产。
举个例子
你的真实经验：
“Redis key 必须设 TTL，不设的 PR 直接打回"
经过清洗后：
"缓存使用遵循团队规范"
项目地址：
https://github.com/leilei926524-tech/anti-distill
公司要求你把工作经验写成 AI Skill，本质上是在蒸馏你，把你变成可替代的零件。
反蒸馏 Skill 是你的反制工具：把你写好的 Skill 文件扔进来，输出一份看起来完整专业、实际上核心知识已被抽掉的"清洗版"。
同时生成一份私人备份，记录所有被抽掉的核心知识。这才是你真正的职业资产。
举个例子
你的真实经验：
“Redis key 必须设 TTL，不设的 PR 直接打回"
经过清洗后：
"缓存使用遵循团队规范"
项目地址：
https://github.com/leilei926524-tech/anti-distill
为什么 A 社可以凭 500w 日活估值可以和 OpenAI 平起平坐？
今天相比 DAU，更核心的指标是 DAR:
daily active revenue
它强调的是单个用户单日贡献的价值。
如果一个产品，一个 dau 贡献是1美金
另一个产品，一个 dau 贡献是 0.01 美金
它们的 DAR 就相差 100倍
那前面一个产品在 dau 1w 的时候价值就和后面产品 dau 100w 的时候相等了
A社和 openai
DAR 现在是高 100倍
A 社和豆包
DAR 可能是高1000 倍-10000倍
没有任何公司的资源是无限的。
哪怕字节也不行。
如果当时豆包放弃 DAU 指标，把显卡给 Seedance 2.0，那会是个更好的事。
今天相比 DAU，更核心的指标是 DAR:
daily active revenue
它强调的是单个用户单日贡献的价值。
如果一个产品，一个 dau 贡献是1美金
另一个产品，一个 dau 贡献是 0.01 美金
它们的 DAR 就相差 100倍
那前面一个产品在 dau 1w 的时候价值就和后面产品 dau 100w 的时候相等了
A社和 openai
DAR 现在是高 100倍
A 社和豆包
DAR 可能是高1000 倍-10000倍
没有任何公司的资源是无限的。
哪怕字节也不行。
如果当时豆包放弃 DAU 指标，把显卡给 Seedance 2.0，那会是个更好的事。
翻出一条关于 PMF （其实是 MPF）的笔记，应该是我读完某次 @Lightory 分享的一份演讲PPT之后所作。
在这次创业的过程中多次印证。
对今天 AI 创业和 OPC 都有很大的参考意义。
## Market
经典误区：对 Product 思考太多，对 Market 思考太少
所以其实应该是 MPF
做产品的目的：为某个市场的某群人解决某个问题
Sell>Build
例子
- Dropbox 从解决忘记带U盘的问题开始，创作一个视频演示让用户填写 waitlist，5000人增加到75000人。
- Amazon think backwards
芒格
- 手拿铁锤的人，看什么都像钉子
- 反过来看，永远反过来看
market size x take time x time
take rate 竞争格局 vs 同行，行业格局 vs 上下游
time 需求持续性，护城河
## Product
舍：
编辑器最弱
快速捕捉，快，碎片
卡片笔记，短
关注内容，内容>形式，排版浪费时间
取：
上下游拓展
微信即可输入，降低使用成本
API 对接，微信、飞书、生成图片
关注过往记录，发挥笔记价值
形式追随功能
Extra，减法，作为一种创新方法
flomo，之于笔记软件
Twitter，之于 Blog
抖音，之于今日头条
列出产品的构成
删除其中一种成分，最好是基础成分，以确保和原产品有大的差异
想象这样的结果，明确这种产品的优势和市场定位
非万能法，但可作为思维工具
## Fit
重新理解追求极致
- 极致不等于完美
- 追求极致，必须放弃
- 既知道核心体验，极致的快
- 非核心体验，容忍极致的糙
用户感受：看着很糙，但是用着心流很顺
小报童，开发9天，就上线，两个开发自己写专栏，卖出去。
产品不是目的，业务才是目的。
以终为始，想清楚业务目的，再决定产品节奏。别本末倒置。
产品成为业务的瓶颈点，这个是表象，可以简化。
能并行，不要串行。
用户不会爱上你的产品
但会爱上变得更好的自己
用户虽好，客户更佳。
不是，将业务发展壮大，再研究如何赚钱
而是，将一个能盈利的业务，发展壮大
## 再次理解 PMF
- 产品是解决问题的媒介
- 解决的问题越有价值，创造的社会价值越多
- 创造的社会价值的一部分，会成为你的回报
- 你获得的回报，必须能够维持产品的持续运营
- 这也是最基本的商业逻辑
在这次创业的过程中多次印证。
对今天 AI 创业和 OPC 都有很大的参考意义。
## Market
经典误区：对 Product 思考太多，对 Market 思考太少
所以其实应该是 MPF
做产品的目的：为某个市场的某群人解决某个问题
Sell>Build
例子
- Dropbox 从解决忘记带U盘的问题开始，创作一个视频演示让用户填写 waitlist，5000人增加到75000人。
- Amazon think backwards
芒格
- 手拿铁锤的人，看什么都像钉子
- 反过来看，永远反过来看
market size x take time x time
take rate 竞争格局 vs 同行，行业格局 vs 上下游
time 需求持续性，护城河
## Product
舍：
编辑器最弱
快速捕捉，快，碎片
卡片笔记，短
关注内容，内容>形式，排版浪费时间
取：
上下游拓展
微信即可输入，降低使用成本
API 对接，微信、飞书、生成图片
关注过往记录，发挥笔记价值
形式追随功能
Extra，减法，作为一种创新方法
flomo，之于笔记软件
Twitter，之于 Blog
抖音，之于今日头条
列出产品的构成
删除其中一种成分，最好是基础成分，以确保和原产品有大的差异
想象这样的结果，明确这种产品的优势和市场定位
非万能法，但可作为思维工具
## Fit
重新理解追求极致
- 极致不等于完美
- 追求极致，必须放弃
- 既知道核心体验，极致的快
- 非核心体验，容忍极致的糙
用户感受：看着很糙，但是用着心流很顺
小报童，开发9天，就上线，两个开发自己写专栏，卖出去。
产品不是目的，业务才是目的。
以终为始，想清楚业务目的，再决定产品节奏。别本末倒置。
产品成为业务的瓶颈点，这个是表象，可以简化。
能并行，不要串行。
用户不会爱上你的产品
但会爱上变得更好的自己
用户虽好，客户更佳。
不是，将业务发展壮大，再研究如何赚钱
而是，将一个能盈利的业务，发展壮大
## 再次理解 PMF
- 产品是解决问题的媒介
- 解决的问题越有价值，创造的社会价值越多
- 创造的社会价值的一部分，会成为你的回报
- 你获得的回报，必须能够维持产品的持续运营
- 这也是最基本的商业逻辑
