最近回看了一份我过去 5 周的 Claude Code 使用报告，最大的感受是：AI 真正的价值，不在“会不会写代码”，而在“能不能成为你的工作搭子”。

这段时间里，我基本把它用成了一个单人创业操作系统：一边做 VPS 运维、部署排障、写代码，一边做内容改写、项目规划、周复盘，甚至拿来帮我梳理决策和焦虑。整体结果其实不错，78% 的任务都算完全达成或大体达成。

但报告也点得很准：真正浪费时间的，往往不是 AI 做不到，而是它在上下文不完整时太爱猜，容易走错路、过度设计、试错排障。譬如 openclaw，需要强调先访问 openclaw.ai，否则他不知道这是什么东西。

所以下一步不是“多聊一点”，而是把背景、约束和高频流程写清楚，做成固定规则和技能，让它少猜、少返工、少绕路。

QClaw Mac 端开放下载咯，就是还没有邀请码，有好心人送一个吗🥹

尝试让 Claude Code、codex、gemini 组建个产品开发团队，只给了产品方向和功能脚本。让这个 AITeam 完成 APP 的产品定义和开发，中间人工不做任何介入，看看最终能做成什么样子。

codex 又又又提前重置额度了，上午还犹犹豫豫省着用，看来应该敞开了用

一家纯硅基公司，一位人类主人兼 token 投资人，一位 AI CEO，一群小龙虾Agents🦞持续搭建中

B2B Agent Commerce（B2B 智能体商业） 的核心定义是： 商业交易的全链路（发现、谈判、签约、交付、支付），不再由人类在网页上点来点去，而是由买方的 AI Agent 和卖方的 AI Agent 通过 API 握手自动完成。

可能是继“互联网（连接人与信息）”和“移动互联网（连接人与服务）”之后的第三次商业革命：连接智能体与智能体。

完成意图触发、服务发现、握手验证、讨价还价、成交的整个过程过去可能要 1 周，在这里只需要 3 秒。

用昨天 OpenAI 刚发布的 Codex app ，把工作 SOP 做成 Skill + Automation，实现“按时交付、产物落盘、diff 可审校”，附 3 个可复用的模板～

如果你想了解 Codex app 和 Claude Code 有什么区别，也可以看这篇文章

HKdoll成功不是没有原因的

对deepseek R1极度兴奋，兴奋程度不亚于两三年前GPT 3.5和GPT 4的出现。

deepseek R1将促进AI应用生态的进一步繁荣。

就是我重仓的电力股GEV 在周一遭遇了一次前所未见的黑天鹅，一股没卖。

都说 参考答案阅览室 这类内容策展没有什么壁垒。

但是我在调研了一批同类账号后，发现----从去年年底至今，参考答案 仍然占据这个赛道 95% 以上的销量，并且笔记赞藏总数：订单数≈35:1，其它同类账号基本都是至少 300:1 。

如果看笔记评论和订单评价，可能有少数小号刷数据的情况，但也只是少数，不至于影响大盘数据。而且同类账号也有小号刷数据。

如果是投薯条/聚光，参考答案是怎么做到 账号的下单粉丝数占比 42.5% 的，有没有大佬来帮忙解答解答🥹