今晚给我的🦞助理背了十几本书，训练出来了他的第二个专业分身“CEO教练”，和他聊了半天，很有启发，建议大家都给自己训练一个教练出来

年轻与否取决于是不是善用ai，不取决于年龄

有的时候，洪水滔天般的流量也能把一个一般的产品推上王座——因为参与的人太多了，贡献的人太多了，让一个本来只是有点心意、粗糙的产品，就像黄袍加身一般最终成为天子。有感于OpenClaw

Ai不能背锅，所以首先替代的是在公司里不抗责任的人，和能力无关

Claude 最近举办的黑客马拉松很有启发：约 500 位开发者参与，一周时间Opus 4.6 和 Claude Code 做真实世界问题的产品原型。

比赛的核心不是技术能力，而是“把 AI 变成真正能用的工具”的价值。

据公开信息，冠军团队获得了高额 Claude API 额度奖励（媒体报道为最高约 10 万美元额度），核心目的是支持项目继续落地。

第一名 CrossBeam：它解决的是在加州建筑许可审批慢、反复改图纸的问题。过去一个项目常常卡在“合规检查”上很久，它通过 AI 快速做规范核对和审查建议，帮施工方和政府都省时间。简单说，就是把“几个月的反复提交修改”变成“更快的协同决策”。

第二名 Elisa：它是给孩子和初学者的可视化编程工具。用户像搭积木一样拖拽模块，Claude 在后台自动生成真正可运行的代码。它的价值在于：让“不会写代码的人”也能把想法变成软件，极大降低创造门槛。

第三名 postvisit.ai：它解决很多患者“看完病还是听不懂、记不住”的问题。系统把就诊对话和病历信息转成持续、个性化的健康建议，帮助患者回家后也知道该做什么。它把医疗信息从“听过就忘”变成“能执行的行动计划”。

这类项目的共同点是：AI 不再只是聊天，而是在审批、教育、医疗这些高价值场景里直接提升效率和结果。未来最有价值的机会，就是尽快把 AI 嵌入真实流程，让更多普通人“立刻用得上、长期离不开”。

最近欧美SaaS公司的股价被AI血洗，如果这些巨头都面临巨大的冲击，普通人应该怎么办？

一年前大家就在探讨DeepSeek可以替代普通白领，一年后，模型本身的能力已经远超绝大多数普通人。

现在处在一个“模型聪明，agent憨憨”的阶段。想对AI说句话就让AI把活干了，目前还差得远。像OpenClaw这种个人助理工具，依然时不时健忘和犯错。但是它的火爆就说明了人们多么渴望有这样一个智能助理，能够用自然语言和它交互，能够突破预先设置的工作模式创造性地完成各种任务。

所以会有一段时间，高价值的工作是打破AI和现实世界的次元壁，让AI这个憨憨理科生能理解思维活跃、发散的人类，能给人类交付真正期望的结果而不是执行脚本、提示词设定的工作，这才是真正的智能。

每个人在这过程中可以做的，什么就是赶快从干活的牛马，升级为AI agent的设计师和工程师，帮助人类（也可能是帮助AI？）把现实中的工作自动化，让人类用最简单、灵活的语言、最省心的方式交给AI，并且拿到更高质量、更稳定、更低成本的结果。

我的前两篇文章都是让OpenClaw帮我写的，但这篇文章回归了完全自己手写。为什么？AI写文章虽然快，但总是感觉缺少灵魂，不是关键点上说的不够透彻，就是不重要的地方浪费笔墨耽误读者的时间。而且一旦他写出了一篇成品，我再修改的时候思路就被他先写好的文字限制了，再修改也不会比我一开始直接自己写更符合我想表达的意思。也可能是我用AI辅助写作还不熟练，等我再多练习练习再回来分享心得。

碳基人类真的需要当前剂量的信息输入吗？

我从小是一个科幻迷，总结了科幻片常见的几大模式：星际航行的组织必然是准军事化的；AI总有一天要造反；人类过得太舒服就会遭灾，实现了永生反倒会导致灭绝。下边这篇文章只是我的瞎想，涉及到以上四种模式的两种，希望和大家一起探讨我们的未来。也许就是这一代或下一代人的事儿了。

似乎没找到把openclaw从一台电脑迁移到另一台的教程，于是我自己做了一个。

甚至迁移的过程中还联想到了管理，“管理者是通过别人来完成工作”，更通俗的说法就是：别乱插手！