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Token（词元）的价格，改变了我生活的锚定价格。
在工作以前，我的锚定是小面，一本书=3碗小面，刚开始工作，锚定是工资的百分比，后来锚定变成BTC，现在是几个月订阅，多少Token量。逛街看到不认识的牌子随便一条裙子几千，我会想真是疯了，CC顶配一个月才200刀啊！
token的价值锚，提供的是以前没有的：极低价格，极高效用。几乎无限调用的能力，随时随地喂养全能自恋的能力。满足的都是过去非常昂贵的东西。
以前消费，买的是情怀是故事是vibe，是新鲜感，是态度。现在那些故事的花头已经不够看了。
现实里那些不能明显提升能力、状态和生活质量的商品，会显得越来越贵。单次显性消费，买断式消费的情绪价值会越来越低。新的消费习惯是为状态消费，为结果消费，为密度高的东西消费（频次，情绪，等等）。
比如我现在如果一个月只能花这么多钱，第一是Ai工具预算，第二是身体健康，运动医疗啥的，第三是生活质量 ，最后才是显性消费。
不过不知道Ai时代的消费品牌会是什么样，但我觉得怎么也应该有一个AI native的品牌出现？
在工作以前，我的锚定是小面，一本书=3碗小面，刚开始工作，锚定是工资的百分比，后来锚定变成BTC，现在是几个月订阅，多少Token量。逛街看到不认识的牌子随便一条裙子几千，我会想真是疯了，CC顶配一个月才200刀啊！
token的价值锚，提供的是以前没有的：极低价格，极高效用。几乎无限调用的能力，随时随地喂养全能自恋的能力。满足的都是过去非常昂贵的东西。
以前消费，买的是情怀是故事是vibe，是新鲜感，是态度。现在那些故事的花头已经不够看了。
现实里那些不能明显提升能力、状态和生活质量的商品，会显得越来越贵。单次显性消费，买断式消费的情绪价值会越来越低。新的消费习惯是为状态消费，为结果消费，为密度高的东西消费（频次，情绪，等等）。
比如我现在如果一个月只能花这么多钱，第一是Ai工具预算，第二是身体健康，运动医疗啥的，第三是生活质量 ，最后才是显性消费。
不过不知道Ai时代的消费品牌会是什么样，但我觉得怎么也应该有一个AI native的品牌出现？
12 20
昨天看了Anthropic那篇关于对三万多人如何使用 AI 的访谈。总结来说，大家对AI 的期待就是更美好的生活。能让自己有更多的时间、赚到更多的钱，并变成更优秀的自己。AI 把那些不得不做的、繁杂的工作处理掉，这样就能有更多时间陪孩子和家人。这让我想到一个话题：当你真的有钱又有时间过后，你要做什么？省下的时间要干什么？
自由在远方的时候总是美好的，是被幻想的，无形的，自由真的来了过后。一切飘在虚空中的感受都落地了。原来是这样。原来也就是这样。然后是空白、失重和选择焦虑。
过去几年我的焦虑和迷茫，亲身体验和观察身边的人，如果不是born to have，是后天拥有的自由。都会有类似的经历和挣扎。
有了选择后才发现重要的是判断标准，是认知和自我理解。过去的自己以为自己认知很高，是自己厉害，现在想想都要发笑。主动的，区分自己和别人的和社会的欲望，不用符合和迎合任何标准，积极的自发的去组织自己的生命，是一个不亚于脱胎换骨的体验。外部标准消失后，内部标准才会生长。做自己这件事，比提高效率赚钱难太多了。那些事情是有OKR的，是显性的，只有做自己这件事，不是显学。
我不知道当AI越来越强，人类会如何重新组织意义、兴趣和关系，人类会怎么生活。但wellness和recovery相关的生意应该会越来越好，外部系统高效后，人要建立内部系统的确认感和存在感。
自由在远方的时候总是美好的，是被幻想的，无形的，自由真的来了过后。一切飘在虚空中的感受都落地了。原来是这样。原来也就是这样。然后是空白、失重和选择焦虑。
过去几年我的焦虑和迷茫，亲身体验和观察身边的人，如果不是born to have，是后天拥有的自由。都会有类似的经历和挣扎。
有了选择后才发现重要的是判断标准，是认知和自我理解。过去的自己以为自己认知很高，是自己厉害，现在想想都要发笑。主动的，区分自己和别人的和社会的欲望，不用符合和迎合任何标准，积极的自发的去组织自己的生命，是一个不亚于脱胎换骨的体验。外部标准消失后，内部标准才会生长。做自己这件事，比提高效率赚钱难太多了。那些事情是有OKR的，是显性的，只有做自己这件事，不是显学。
我不知道当AI越来越强，人类会如何重新组织意义、兴趣和关系，人类会怎么生活。但wellness和recovery相关的生意应该会越来越好，外部系统高效后，人要建立内部系统的确认感和存在感。
6 00
和一个AI founder畅聊3个小时，挖掘他的人生故事用于提炼一个原型.md。然后我就在想，每个人都需要用Ai和自己畅聊三个小时，需要一个人物原型.md 以及多个不同role的切片.md 给agent。
最近使用不同的agent产品太多了，没有记忆真的让我很难开口。我尝试了蒸馏记忆、然后把各种记忆文档都存在本地，不同产品选择一个适合的记忆。
我觉得我又有一种，摄影的时候手工给镜头换颜色滤镜的感觉。
挺手工的，还有点手艺人的感觉。
最近使用不同的agent产品太多了，没有记忆真的让我很难开口。我尝试了蒸馏记忆、然后把各种记忆文档都存在本地，不同产品选择一个适合的记忆。
我觉得我又有一种，摄影的时候手工给镜头换颜色滤镜的感觉。
挺手工的，还有点手艺人的感觉。
11 00
写了一个personal style coach，自助购物的skills！平替2000多的线下色彩测试/风格测试。
痛点是我是橄榄皮冷皮，总是买不准颜色，然后我又觉得各种测评太多了！所以我写了这个，昨天它精准的在一堆眼影，腮红中选出来了最适合我的颜色。让我非常激动，连夜完善发布。
上传一张照片，然后给你一个完整的个人风格分析报告，身材，适合的衣服，你无论是看到博主发图给他照片还是给链接，都可以选出适合你的产品，去逛街也可以拍照给他他来选，给他网站也能自主选择好产品。
github.com
姐妹们如果也有想买买买但总是买不准的困扰，可以试试给我反馈！
让我最震惊的是，他甚至能识别没有品牌的小样😂唯一要注意的是，Minimax还会乱说。最准的是GPT5.4。sonnet4.6也可用。
痛点是我是橄榄皮冷皮，总是买不准颜色，然后我又觉得各种测评太多了！所以我写了这个，昨天它精准的在一堆眼影，腮红中选出来了最适合我的颜色。让我非常激动，连夜完善发布。
上传一张照片，然后给你一个完整的个人风格分析报告，身材，适合的衣服，你无论是看到博主发图给他照片还是给链接，都可以选出适合你的产品，去逛街也可以拍照给他他来选，给他网站也能自主选择好产品。
github.com
姐妹们如果也有想买买买但总是买不准的困扰，可以试试给我反馈！
让我最震惊的是，他甚至能识别没有品牌的小样😂唯一要注意的是，Minimax还会乱说。最准的是GPT5.4。sonnet4.6也可用。
7 11
我们公司的早会每天大家都会分享看到的 AI 产品和 AI 进展，大家会一起用 AI 工具去做一些项目，探索新的 AI 工作流。
在 OpenClaw 出来之前，我一直觉得有职场经验的人在使用 AI 这件事情上非常有优势。因为与大语言模型对话的过程，需要你准确描述需求、定义问题，并判断它给出的答案是否达标。至于使用 CloudCode 和 Codex 这样的产品，门槛就更高了；虽然产品设计已经尽量简单，但对于完全不懂代码的文科生来说，依旧需要看教学视频、学习特定技能，才能让它输出一个更理想的结果。
因为之前的大语言模型，像 Codex、CloudCode 或 ChatGPT 之类的产品，更多是强逻辑输出。当你提出一个问题，它并不会快速和你确认，而是直接给出一个结果。如果你没有很强的职场经验，其实很难判断这个结果该从哪里开始修改。如果你不喜欢这样的沟通方式，也需要习得一些技能去调教AI。
我觉得 OpenClaw 和直接使用大模型最大的差别在于，它提供了一种在职场中“跟老板确认需求”的环节——你说一句，他说一句，这种往复的讨论会让你非常明确对方的需求。以往的沟通中，这一步是缺失的：
1. 对于小白来说，大模型更像是你的上级。你说要什么，它直接以一个你完全想不到的、完成度更高的方式给你。
2. 对于资深人士，你很清楚标准是怎么回事、要的东西是什么样，你会惊喜也会通过查漏补缺去修正它的结果。
但 OpenClaw更像是一种平等的对话关系，你们是共生、伙伴的关系，通过沟通得出结果。这一步对大学生、职场新人或不常使用 AI 的人来说，是完全不同的体验。
就我个人而言，从 ChatGPT 出来到现在这三年间，我在非常高强度、高频率地使用各种 AI 工具来处理工作流。之前我和我身边的朋友都觉得有经验的人能更好地使用 AI，但现在龙虾🦞把这个差距磨平了。Skills 的普及让大家不需要研究 Prompt Engineering 就能用好 AI，而且可以无痛地学习别人的 Skills 能力。可以预见也会有很多行业专家售卖自己的skills。
这种变化让大学生和工作十年的人之间的差距一下拉平了。我今天感触这么深，是因为早上早会时，大家分享了最近用实现了什么样的 Skills：
1. 我分享了关于工作效率, 投资面板和家庭管理的工作流。根据我的角色（妈妈、投资者），我有管理家庭需求以及美股、A股、Crypto、港股等多重投资收益统计的需求。
2. 我们团队新来的刚毕业的小姐姐，分享的是如何用小龙虾 辅助进行量化工作的刷题和模拟。
这都是非常场景化的需求。我在大学时也做过相应的事情，但现在不在那个角色了，就不会再去做。而现在，很多处在那个角色上的人可以利用 AI 做出相应的 Skills 并分享给别人。
这是一种新的平权。大语言模型把人类文明低垂的果实普及给了所有人，小龙虾🦞+Skills 把人类技能智慧结晶普及给所有人。而你只需要洞察自己的需求，清楚的知道一件事情怎么做，你就可以把这件事分享给别人。能向别人输出自己的智慧是一种权利。
同时，人与人之间技能的差距正在被快速抹平。我并没有因为多工作了十年就比她多知道些什么，至少在很快的将来，这种经验优势会被彻底抹平。年轻人，中年人，老年人，现在都立刻马上尝试这个新的权力体系。
忘记别人比你知道什么，因为没有人比你多知道什么。包括在AI面前，虽然有一些人有一些博主看似走在了前面，但总的来说，没人真的多知道什么核心的insight。
每个人都是新权力体系下的新玩家。
在 OpenClaw 出来之前，我一直觉得有职场经验的人在使用 AI 这件事情上非常有优势。因为与大语言模型对话的过程，需要你准确描述需求、定义问题，并判断它给出的答案是否达标。至于使用 CloudCode 和 Codex 这样的产品，门槛就更高了；虽然产品设计已经尽量简单，但对于完全不懂代码的文科生来说，依旧需要看教学视频、学习特定技能，才能让它输出一个更理想的结果。
因为之前的大语言模型，像 Codex、CloudCode 或 ChatGPT 之类的产品，更多是强逻辑输出。当你提出一个问题，它并不会快速和你确认，而是直接给出一个结果。如果你没有很强的职场经验，其实很难判断这个结果该从哪里开始修改。如果你不喜欢这样的沟通方式，也需要习得一些技能去调教AI。
我觉得 OpenClaw 和直接使用大模型最大的差别在于，它提供了一种在职场中“跟老板确认需求”的环节——你说一句，他说一句，这种往复的讨论会让你非常明确对方的需求。以往的沟通中，这一步是缺失的：
1. 对于小白来说，大模型更像是你的上级。你说要什么，它直接以一个你完全想不到的、完成度更高的方式给你。
2. 对于资深人士，你很清楚标准是怎么回事、要的东西是什么样，你会惊喜也会通过查漏补缺去修正它的结果。
但 OpenClaw更像是一种平等的对话关系，你们是共生、伙伴的关系，通过沟通得出结果。这一步对大学生、职场新人或不常使用 AI 的人来说，是完全不同的体验。
就我个人而言，从 ChatGPT 出来到现在这三年间，我在非常高强度、高频率地使用各种 AI 工具来处理工作流。之前我和我身边的朋友都觉得有经验的人能更好地使用 AI，但现在龙虾🦞把这个差距磨平了。Skills 的普及让大家不需要研究 Prompt Engineering 就能用好 AI，而且可以无痛地学习别人的 Skills 能力。可以预见也会有很多行业专家售卖自己的skills。
这种变化让大学生和工作十年的人之间的差距一下拉平了。我今天感触这么深，是因为早上早会时，大家分享了最近用实现了什么样的 Skills：
1. 我分享了关于工作效率, 投资面板和家庭管理的工作流。根据我的角色（妈妈、投资者），我有管理家庭需求以及美股、A股、Crypto、港股等多重投资收益统计的需求。
2. 我们团队新来的刚毕业的小姐姐，分享的是如何用小龙虾 辅助进行量化工作的刷题和模拟。
这都是非常场景化的需求。我在大学时也做过相应的事情，但现在不在那个角色了，就不会再去做。而现在，很多处在那个角色上的人可以利用 AI 做出相应的 Skills 并分享给别人。
这是一种新的平权。大语言模型把人类文明低垂的果实普及给了所有人，小龙虾🦞+Skills 把人类技能智慧结晶普及给所有人。而你只需要洞察自己的需求，清楚的知道一件事情怎么做，你就可以把这件事分享给别人。能向别人输出自己的智慧是一种权利。
同时，人与人之间技能的差距正在被快速抹平。我并没有因为多工作了十年就比她多知道些什么，至少在很快的将来，这种经验优势会被彻底抹平。年轻人，中年人，老年人，现在都立刻马上尝试这个新的权力体系。
忘记别人比你知道什么，因为没有人比你多知道什么。包括在AI面前，虽然有一些人有一些博主看似走在了前面，但总的来说，没人真的多知道什么核心的insight。
每个人都是新权力体系下的新玩家。
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