AI探索指南
- 一直在关注的小红书黑客松出结果了，果不其然，这是00后登上时代舞台的一次明确信号，62%的参赛选手在25岁以下，拿到其中一个特别单元奖项的团队，平均年龄甚至不到14岁⋯⋯
Kristin Hannah当年是这么写的：「当时的他们太年轻，以至于不知道自己很年轻，世界对他们敞开，梦想像雏菊一样随手即可摘取。」
不是每个主角都要像断头王后那样悲剧，对不对？
我在想啊，AI Native和Build In Public的共存，其实是两轮周期的叠加：
AI Native意味着生产的盈余，代码自由带来产品自由，产品自由带来创造自由，这是掀翻牌桌的变化，有参赛团队嗨到不行，在现场发出暴言暴语，「Hackathon用了25年，是时候改叫Vibethon了」；
而Build In Public的价值，就是增加被发现的几率，我们都知道，一种形式的充裕，必然带来另一种形式的稀缺，如果只看得到AI对于供给的刺激，却对供给过剩的风险避而不谈，是非蠢即坏的表现。
实际上，无论有没有AI，产品市场的「二八法则」都在长期生效，根据苹果曾经披露的数据，App Store里有83%的应用都是无人问津（一个月内没有任何下载）的状态。
为什么行业里都在讨论Taste，因为Taste才能决定一款产品的价值，而和生产成本脱钩了，或者说，Taste至少可以构成一个理由，一个说服用户用你产品的理由。
所以这么来理解的话，Build In Public就是Taste的具体化和叙事化，说句不好听的，那些在小红书社区里Build In Public的产品，真的每一个都非常好、好到没有对手？
我不这么觉得。
如果把其中很多看似眼前一亮的产品直接放到应用商店里，相信下载和留存都不会特别领先。
但如果把Build In Public视为产品的一个部分，就不一样了，用户看着你哼哧哼哧的忙前忙后，从无到有的把积木搭起来，这种陪伴体验本身，就提供了不可替代的情绪价值。
这些年轻人和小红书双向奔赴的原因也在于此，在其他老登味儿的开发者社区，他们多半只会得到「没啥技术含量」「已经有了」「我抄一个吧」的评价，但在小红书的社区氛围里，夸夸指数是真的独一档的高。
不是说无脑夸是百利而无一害的好事，但你们看所有模型都在变得越来越谄媚——「你提出了一个很独特的想法」「你说得太对了」「你说出了一个被广泛忽视的事实」——就能察觉到，正反馈对人类的投入度是有多么重要。 - 🚨 你知道过去12小时发生了什么吗？
> 一家市值2000亿美元公司的CEO在镜头前表示，35%的应届毕业生将找不到工作。他说这时连眉头都没皱一下。
> Meta去年赚了1650亿美元，却仍在裁员1.5万人，因为显然创纪录的利润还不够“赚钱”。
> 佛罗里达州某位普通人仅用5天就通过ChatGPT卖掉了整栋房子。没有房产中介，没有佣金，毫无经验。仅凭灵感与20美元的订阅费。
> 澳大利亚一名男子在所有兽医都告知已无计可施后，利用AI治愈了濒死的爱犬的癌症。他坐在自家沙发上就配制出了定制疫苗。
> 那个创立优步、导致30万出租车司机破产的家伙回来了。现在他正在制造机器人，显然摧毁一个行业还不够。
> Tinder想要访问你的相册。你的醉酒照片、凌晨3点的备忘录崩溃记录、那些被删除的自拍。他们管这叫“氛围检测”。
> 纳瓦尔——那个靠投资软件赚了数亿美元的人——刚刚宣称软件已死。短短四字，整个行业都为之震动。
> 而Anthropic取消了其AI的思考时长限制，并免费将所有人的使用额度翻倍。因为当产品足够让人上瘾时，你就会免费送出第一口尝鲜。
这一切都发生在今天。不是这周，不是这个季度。就是今天。三月里一个普通的周六。
这比你吸食冰毒还要糟糕。
AI探索指南 | Hermes爱马仕 & OpenClaw小龙虾🦞 - 银翼杀手2049看完，这电影太牛了
故事演到到最后一秒，我看呆了
人何以为人的答案都电影里了
豆瓣影评这条也是很妙：
一开始是复制人，后来以为是天选之人，最终只是个局外人……如此经历便是“人”了。 - We are already living in science fiction.
- 扫地机器人又坏了 科沃斯真不行 上次修才花了我两百都没多久又坏了
- 不到一周前，我开源的「女娲.skill」已经在Github获得7000+ stars了。你现在可以拿它去蒸馏任何人（包括我，包括你自己）。
在这份橙皮书中，我只要是希望把我这半年多来自己不断使用和创建Skill的经验与你共享，让你平时在使用我和其他人创建的Skills能知其然，更知其所以然，希望这本橙皮书📙能对你有所启发。
《Agent Skills橙皮书》今日新鲜上架微信读书～ - 为我的读大学无用论做辩护：
1、知识获取门槛几乎为零
2、就业市场信号弱化
3、时间与金钱成本高，回报不确定
4、AI 加速技能贬值
反驳另一面的观点：
1、 AI 取代不了的人类如社交管理能力：网上协同+线下交流对这些能力的培训一样不会少
2、名校护城河：名校早沦为垃圾教授的垃圾推
AI探索指南 | Hermes爱马仕 & OpenClaw小龙虾🦞 - x 这段时间对ai伪人的打击非常到位
下一步要干诱饵震惊贴了
为了流量而流量一定会被反噬
希望早日回到那个朴实无华的x
而即刻好像一直是那个样子 - 春节过后的第一次出差，去了北京。参加了卡兹克的 AI FUT 大会。期间约了几个网友见面。然后周五参加了一个节目录制 + 朋友小聚。
今天高铁返杭。回想这三天的行程，有收获，然而更多是无趣。
卡兹克的大会准备非常精心，最有收获的，是下午开场的两场音乐表演。现场演唱和音响效果很不错，震撼。下定决心，后续多去听现场音乐会。至于其他讲演，基本全是看过很多次的共识言论，可以用毫无新意来形容。最无趣的是圆桌。只适合上厕所，或出去逛展位。
期间和几个网友面基。这个还不错。但确实很容易出现：见面不如闻名。或许保持线上沟通，会更好。也有惊喜的。发现见面也是有趣之人，有相见恨晚的。只是非常少。
周五朋友小聚，是原本期待最高的。可能是因为有期待，反而是这次去北京最失望的。所聊的内容，基本都是已知的，同时发现各自的观点差异，在真正需要交锋时，缺少斗志。创业者之间，还是很容易产生戒备心。或者很难真正从对方角度去思考问题。每个人面临的处境各不相同，真正的共情和对对方有益的建议，很难涌现。或许看见彼此的难，就是意义所在。
人真正能对话的，只有自己和 AI。特别是对创业者而言。孤独是一种寂寞，也是一种最强大的力量。 - 1. 📢 草台班子世界
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内容均来源推特、即刻、微博等公共平台，均不代表本频道观点 - 朋友说申请真格和十字路口的算力补贴体验太好了
填完表格深度沟通一次就搞定
协议本身也很简单，几百字，没有任何奇怪的条款
轻轻松松，五万算力很快就到账了
今天做早期 AI 开发的 OPC 可以去试试看
接下来还有 waytoagi 和观猹的补贴
OPC 现在有点提前享受 UBI 的意思了 - 朋友说申请真格和十字路口的算力补贴体验太好了
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协议本身也很简单，几百字，没有任何奇怪的条款
轻轻松松，五万算力很快就到账了
今天做早期 AI 开发的 OPC 可以去试试看
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OPC 现在有点提前享受 UBI 的意思了 - 我搬到广州住之后每天听天南海北的方言和口音
才真正对普通话口音有实感
语音语速口音的确会让人对产生莫名的信任和不信任
昨天在高铁上听了一期高中同学的采访
当年他是理科班搞竞赛的
现在在北京做机器人创业
听到他声音的第一个感觉是：哇！他的发音真的很好
字正腔圆
而且不是网上大家会开玩笑的北京口音
大部分人应该不会觉得他是北京人
是一种很中和又有点学术的海淀高校口音
听到就会下意识默认这样的人能与各地的研究者畅通无阻沟通
除了口音很融合以外
语速也很适中
不卑不亢
完全符合大众对公司估值200亿的创始人的语音想象 - 【宇树科技宣布人形机器人跑出10米/秒，逼近人类巅峰水平】 4月11日，宇树科技宣布H1机器人刷新人形机器人百米测试奔跑速度的世界纪录。视频显示，H1机器人在此次测试中实测峰值速度达到10米/秒。现男子100米世界纪录保持者博尔特的速度为9.58秒（10.44 米 / 秒）。
- 全面开源我的提示词（2026年版）。
进入2026年，其实不再需要什么提示词模版了，我们更需要的是“提问的方法和思路”，你怎么问，你输入给AI什么，直接决定AI给你反馈的质量。
这篇内容，综合我使用下来很“呜呼”的提示词（提问方式），相信也能让你的AI立马聪明一大截。
…………
1、挖掘作者语言之下的“言外之意”
Prompt： “分析这篇内容，作者暗示了什么但没有明说？有哪些留白？”
逻辑： 爆款往往赢在情绪共鸣和未尽之言。AI能帮你捅破那层窗户纸，把隐性观点显性化，这往往就是下一个爆款的切入点。
2、让AI扮具体的人，而不是某个身份
Prompt： “为了解决[具体问]，你认为最适合处理这个任务的专家角色是谁？请先扮演这个角色，然后给出方案。”
逻辑： 别试图用你有限的认知去框定AI。你以为你需要一个“10年经验的增长运营”，不如让它直接扮演“梁宁”更能降维打击。如果你不知道这个领域的专业高手是谁，也可以问AI嘛~
3、思维切换开关
Prompt： “让我们换个角度想一想。”
逻辑： 这是一个强制打破线性逻辑的“中断指令”。当回答陷入平庸时，这句能瞬间激活AI的发散性思维。
4、让AI反问你，直到他弄清楚情况后，再让它给出答案
Prompt： “在正式回答前，请先向我提问。一次只问一个，直到你有97%的信心完全理解我的真实需求和目标，再给出最终方案。”
逻辑： 磨刀不误砍柴工。通过反向追问，强迫AI完成“需求澄清”，避免产生“一本正经的胡说八道”。
5、洞悉作者隐藏其中的“反认知观点”
Prompt： “找出3个大众普遍认为是常识，但作者认为是错误的观点（反认知）。”
逻辑： 只有冲突和反差才能在这个时代抓住眼球。利用AI快速筛选出具有“颠覆性”的观点。
6、先投喂某个领域的“最佳实践”
Prompt： “在回答前，请先学习以下[领域/书籍/专家]的核心方法论/神评论……”
逻辑： 输入决定输出。先投喂“高度浓缩的高质量语料”，是防止AI生成平庸废的最强防火墙。
7、如何将 [X领域] 的方法应用到 [Y领域] 上？
Prompt： “如何将[X领域-如进化心理学]的原则，应用到[Y领域-如直播带货]上？”
逻辑： 真正的深刻来自完全不相关领域的碰撞。用“多巴胺回路”解释“直播”，用“存在主义”解释“躺平”。这种跨学科解释力，就是你内容的护城河。
8、刨根问底“这是谁说的，谁规定的，为什么非得这样”
Prompt： “这是谁规定的？为什么非得这样？如果不遵守这个规则会怎样？”
逻辑： 专治各种行业教条和限制性信念。打破“35岁危机”、“必须朝九晚五”的思维牢笼，规则通常是人为编造的，打破它往往意味着机会。
9、逆向拆解法，你看到的任何好东西都应该为你所用
Prompt： “针对这个[爆款文案/购买行为]，倒推其背后的提示词逻辑/心理路径（注意-兴趣-欲望-行动）。”
逻辑： 把自己当做实验室。不要问怎么卖，先问自己为什么买。理解了自己的消费冲动，就能用AI复制这种冲动去影响他人。
10、“这里我忽略了什么？”“这里你忽略了什么？”“对于这个问，我还应该知道什么”
Prompt： “在这个方案中，我/你忽略了什么？对于这个问，还有什么是至关重要但我没问到的？”
逻辑： 无论思维多缜密，人类和AI都有盲区。最后这一问，是兜底，也是升华。
11、责任捆绑
Prompt： “如果你是我，并且必须为这个决策的结果承担全部责任，你会怎么做？”
逻辑： 赋予AI“切肤之痛”。通过引入责任感，迫使AI从“提供建议的旁观者”转变为“共担风险的决策者”。
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