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代码下沉，开发成本更低，并不代表用户体感更易触达。
能“跑出来”的产品，不是因为代码量，而是工程思维+管理思维的极限粘合，就像Claude Code泄露的50多万行代码，真实价值在于代码背后那套精密的编排设计与管理框架。
能“跑出来”的产品，不是因为代码量，而是工程思维+管理思维的极限粘合，就像Claude Code泄露的50多万行代码，真实价值在于代码背后那套精密的编排设计与管理框架。
Gavin_C.: 李想在老罗的播客里有个很有意思的观点，背景是老罗问：现在 AI 能写大量好代码后，代码量已经不是问题了，像飞书这种大型办公软件，以前因为代码量巨大所以很难替换；现在理想又不缺工程师，为什么不按自己的需求重做一套，把飞书这类工具替换掉？（罗哥这问题真 jb 水，希望是作为主持人角色代吃瓜听众问的） 李想的回答真的是人间清醒： 我觉得这里边大家可能会有一个误解。 代码量变少了，不代表竞争关系变了。你可以多开发出 10 倍的 App，但用户手机上能装下来的 App，一个都没多。你可以每天多做 10 倍的系统，但真正能产生用户价值的系统，也不会因为你写得快就自动变多。 所以我觉得这件事情首先要想明白：我们到底是在创造用户价值，还是在做一套自己觉得很爽的系统。 办公协同这件事，我认为我们对它的理解肯定不如飞书。飞书的文档、多维表格、面试，包括各种连接能力，做得还是挺好的。如果我们没有机会做一个明显更好的东西，那我们就用它。成本和效率其实都是更好的。 但这不代表我们什么都不做。 我们现在自己做的是 Cowork，是内部的 agent 工作层。我们希望所有员工都能工作在一个稳定的 agent 上。这个 agent 可以接各种子 agent，可以和飞书连在一起，和员工账号连在一起，去连数据，也可以把一些必要的软件通过 MCP 连进来。 也就是说，飞书做它擅长的协同底座，我们做我们真正需要的 AI 工作环境。 我觉得 AI 写代码以后，很多公司会很容易兴奋。因为过去写一套系统成本很高，现在好像一下子成本变低了，大家就会想，什么都自己做一遍。 但问题是，世界的竞争没有变。过去可能是 20% 的人顶级，80% 的人普通；有了 AI 以后，加了杠杆，可能会变成 2% 的人顶级，98% 的人普通。你做得更多，不代表你更有价值。 所以我们应该把更多精力放在创造用户价值流上，而不是自己做一套自嗨的系统。
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从早上到现在，一直在刷这次中美会晤的新闻报道，好几次没缘由的肾上腺素飙升，我想应该有人跟我有同样的感觉。
看名单：国务卿、财长、防长，还有那一串改变过世界的企业家。他们同时出现在一个地方，是礼节，但本质还是利益。
那句弱国无外交，这句话不停的在脑子闪过，
曾经，说话的资格都要争取;后来，有了些说话的份量；今天……
筹码和实力，才是你上牌桌的硬条件，一切“技巧层面”的东西只是锦上添花。
看名单：国务卿、财长、防长，还有那一串改变过世界的企业家。他们同时出现在一个地方，是礼节，但本质还是利益。
那句弱国无外交，这句话不停的在脑子闪过，
曾经，说话的资格都要争取;后来，有了些说话的份量；今天……
筹码和实力，才是你上牌桌的硬条件，一切“技巧层面”的东西只是锦上添花。
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互联网时代的产品逻辑跟Ai时代的产品逻辑，并不是一个路子，web2.0时代的产品是规模效应带来的边际成本趋零。
而AI应用（尤其是套壳产品）——用户基数越大，推理成本越是线性增长，没有边际成本优势；
同时用户之间没有强粘性，没有网络效应。
所以烧钱换DAU，目前看，行不通，老马前几天宣布XAi并入Space X，其本质上是把“算力”变成了可复利的基础设施。反正模型端砸那么多钱，也赶不上google、open ai、anthropic，倒不如顺便联合anthropic干open ai一顿。
另外，我认为AI应用端并非绝对没有规模效应，而是规模效应的“逻辑”变了。
从“先跑用户规模” → 变成 “数据闭环 + 工作流粘性+客户商业价值”， 一个AI应用，如果能深度嵌入企业核心业务流程，那么用户的替换成本自然高，续费率自然就强——就像anthropic的打法，不追求月活，而是按结果付费、按调用量付费、或按节省工时/创造的效能付费。
从这个角度看，“飞书”的商业目的比“豆包”更明确。
而AI应用（尤其是套壳产品）——用户基数越大，推理成本越是线性增长，没有边际成本优势；
同时用户之间没有强粘性，没有网络效应。
所以烧钱换DAU，目前看，行不通，老马前几天宣布XAi并入Space X，其本质上是把“算力”变成了可复利的基础设施。反正模型端砸那么多钱，也赶不上google、open ai、anthropic，倒不如顺便联合anthropic干open ai一顿。
另外，我认为AI应用端并非绝对没有规模效应，而是规模效应的“逻辑”变了。
从“先跑用户规模” → 变成 “数据闭环 + 工作流粘性+客户商业价值”， 一个AI应用，如果能深度嵌入企业核心业务流程，那么用户的替换成本自然高，续费率自然就强——就像anthropic的打法，不追求月活，而是按结果付费、按调用量付费、或按节省工时/创造的效能付费。
从这个角度看，“飞书”的商业目的比“豆包”更明确。
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一、社会的运行机制，决定了有一大部分人需要学习的是“擅长完成”，在工业革命之后更是如此，小部分人决定适不适合做，要不要做，大部分人负责“完成”。学校之所以学不到，是因为大部分老师学会的也是“完成”好目标。
二、没有战略判断的忙碌与充实，带来的内心安定或者掌控感，本质上是行为降级，控制不了主要矛盾，转而控制次要矛盾，营造假象——一切竟在掌控。
三、所有的模糊执行和不确定的决策，其实依然是大脑的“算力不够”，如果算力够，一切都有据可依，一切都可以标准化、产品化。
四、Ai没有带来认知平权，但是带来了“工具”平权，代码技术不断“下沉后”，能拆解模糊任务，能给出任务标准，能判断结果质量，也能开发人生系统—MeOs/LifeOs
五、最近刚好在尝试将你文字描述的内容拆解后“显化”，变成可复用的产品或系统—— ME OS，不是为了让做日程管理，也不是为了"完成得更快"，而是做“本体”的迭代与更新，同时赋能自己"战略过滤"的能力，提高ROI， Agent不是替代人思考，而是"算力外包"——把大脑处理不过来的部分接过去：采集、归档、识别模式。你省下来的算力，只做一件事：判断。
一、社会的运行机制，决定了有一大部分人需要学习的是“擅长完成”，在工业革命之后更是如此，小部分人决定适不适合做，要不要做，大部分人负责“完成”。学校之所以学不到，是因为大部分老师学会的也是“完成”好目标。
二、没有战略判断的忙碌与充实，带来的内心安定或者掌控感，本质上是行为降级，控制不了主要矛盾，转而控制次要矛盾，营造假象——一切竟在掌控。
三、所有的模糊执行和不确定的决策，其实依然是大脑的“算力不够”，如果算力够，一切都有据可依，一切都可以标准化、产品化。
四、Ai没有带来认知平权，但是带来了“工具”平权，代码技术不断“下沉后”，能拆解模糊任务，能给出任务标准，能判断结果质量，也能开发人生系统—MeOs/LifeOs
五、最近刚好在尝试将你文字描述的内容拆解后“显化”，变成可复用的产品或系统—— ME OS，不是为了让做日程管理，也不是为了"完成得更快"，而是做“本体”的迭代与更新，同时赋能自己"战略过滤"的能力，提高ROI， Agent不是替代人思考，而是"算力外包"——把大脑处理不过来的部分接过去：采集、归档、识别模式。你省下来的算力，只做一件事：判断。
野生粽子yeah: 你越是擅长完成，你离自己想要的生活就越远 最近读了一本书，叫《人生系统》。 里面有一个观点让我反复停下来想——我们这代人，正在被一种隐秘的方式慢慢困住。一句话总结就是：你越是擅长完成别人交给你的任务，你离自己真正想要的生活就越远。 首先，得承认一个事实。 前二十年，学校教会我们一件事：每道题都有标准答案，照着做就能得分。后二十年，职场强化了另一件事：每个任务都有交付标准，执行到位就能拿工资。整整四十年，两套系统接力训练同一项能力——怎么把给定的目标完成好。 但从来没有人教过我们另一件事：这个目标本身，值不值得做？ 我们练了一身“怎么把事做好”的本事，却从来没练过“什么事值得做”的判断力。翻开待办清单看一眼，上面有多少事是你真正想做的？又有多少是别人塞给你的？大多数人的清单，本质上是一张“别人需求汇总表”。 这就是问题开始的地方。 其次，很多人没有意识到的是，这种“高效完成”的背后，藏着一个更大的代价。 你以为每天把待办清单清空，就叫掌控人生。其实不是。掌控感不是一种心理状态，是一种消除不确定性的能力。你之所以觉得状态时好时坏，是因为你只是在碰运气——今天心情好，效率高；明天心情差，摆烂。这种靠情绪驱动的“掌控”，本质上和赌博没区别。 真正的掌控，是你清楚地知道每件事该怎么做，以及它们之间的先后顺序。任何一件事，只要你想做好，就一定能找到可以被总结、被归纳、形成稳定产出的流程。 标准，意味着结果可预期。流程，意味着每一步都小到你看一眼就知道怎么做。思考成本一旦归零，拖延自然就不会发生。 很多人以为自己拖延是因为懒。其实不是。 拖延最严重的时候，往往是不知道下一步具体该干什么的时候。比如写方案，脑子里只有一个模糊的词——“搞个框架”。然后就开始刷手机、倒水、整理桌面。不是不想干，是大脑面对不确定性直接死机了。 拖延的根源只有两个：要么认知没到位，根本没意识到这事有多重要；要么方法论缺失，想动，但一动就撞墙，全是负反馈。 拿早起举个例子。这是我自己的体会——我以前早起失败，不是因为起不来，是因为醒来之后脑子里一片空白。不知道起来干什么，身体就自动选择了躺着。 很多人不能早起，不是意志力差，是从来没想清楚早起之后要干什么。目标模糊，身体就会替你选择最省力的路径。 乔布斯永远穿同一款衬衫，不是省布料钱，是在减少决策损耗。决策是极度消耗意志力的。把意志力花在“今天穿什么”上，就没力气去思考“今天做什么”了。 那怎么从这种状态里走出来？ 书里给出了几条方向，我结合自己的理解整理了一下。 第一件事，把输出变成习惯。 读书，划线，摘抄，写笔记，这是我们过去熟悉的学习方式。在信息爆炸轰炸注意力以后，我们又惯性放进收藏夹。一年下来收藏夹很满，但真正被实践转化的知识内容有多少？这不是学习，这是信息搬运。 真正的学习必须经历“提取练习”——反复把知识从脑子里拽出来，放在真实环境里接受检验。 输出只有两件事：写作和实践。前者把碎片变结构，后者用真实问题倒逼你提取。 第二件事，用最小的成本开始行动。 一个常见的困境是：想做一件事，总觉得还没准备好。做自媒体，先规划全年选题；学数据分析，先把所有工具学一遍。结果就是永远在准备，永远没开始。 真正有效的路径刚好相反：先搞出一个最小可行版本，扔出去，让反馈告诉你哪里该改。先去干，碰到问题再来解决问题。 第三件事，让问题成为路标。 很多人学习是“囤积式”的——别人说哪本书好，买；哪个课火，报。但脱离了具体语境的经验，价值极其有限。比如你想吃得健康，刷一堆营养博主视频，收藏一堆食谱，但晚饭还是不知道该做什么。如果把问题改成“我想在15分钟内做一份鸡胸沙拉”，搜索关键词立刻精准，答案瞬间就出来了。 问题是目标和现实之间的差距。你对哪里不满意，哪里就是你的目标信号。问题定义得越清楚，学习路径就越短。 第四件事，留下痕迹。 一个人没有记录，就像一个企业没有看板。可能感觉自己挺忙，但根本说不上来忙了什么；感觉自己有成长，但完全不清楚在哪方面长了。感觉从来靠不住。它受情绪支配，受环境影响。 成长必须是客观可见的——解决了什么问题，掌握了什么规律，实现了什么目标。这一切必须被记录、被追溯、被量化。样本足够多，才能训练出自己的判断模型。 所以，如果你也觉得自己很忙，但忙得毫无进展，不一定是你不够努力。可能只是你从来没有停下来想过：忙的这些事，和“我想要的生活”之间，到底有什么关系。 目标不是自己定的，所以清单是别人给的。流程没有固化下来，所以每件事都要重新消耗意志力。 信息进来又出去，从没真正变成自己的东西。做过的事没有记录，无法复盘，无法迭代。 这些问题的共同症结，其实就出在没有一套属于自己的系统。 以前我觉得“系统”是个很虚的词。 现在开始懂了。所谓系统，不过就是——不让信息白白流走，不让做过的事白白蒸发。让每一次输入和每一次行动都能被留住、被复盘、被迭代，最终沉淀成一套属于自己的打法。 而这一切最终要回答的，其实只有两个问题：我想过什么样的生活？我该如何一步步实现？ 就像《人生系统》里有一段话，我把它抄在了备忘录里： “成长的定义其实很简单：朝着理想生活持续前进。拆开是三个动作：有目标、有行动、有复盘。缺一个，都不叫成长。” 这句话本身，就是一个起点。
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刚看完Boris Cherny在红杉大会上的分享，系统化极强，几条判断：
1. 编程已被解决，他一年没写代码。
2. 工程师价值变成：拆需求、管AI、验结果。
3. 小团队黄金时代。
4. 稀缺的是行业洞察，不是代码。
5. Agent让复杂系统协作落地。
我的判断：
AI抹平执行层之后，不可替代的是——你的认知系统。（拆模糊需求→精准定义问题→高质量判断结果）
问题不是：会用Ai跟不会用Ai的差别。
而是，只会用AI的人将成为新的“工具”，
能用AI构建系统的人胜出。
我叫它 MetaMe OS。
个人操作系统。高维内核，浅出界面，战略副脑，协同本体迭代升级。
在找同路人。
对个人操作系统 / AI Agent企业落地 / 垂直行业智能体感兴趣的人。
产品、技术、运营、供应链，都行。
不吹概念，聊能落地的。
评论区或私信。
#MetaMeOS
1. 编程已被解决，他一年没写代码。
2. 工程师价值变成：拆需求、管AI、验结果。
3. 小团队黄金时代。
4. 稀缺的是行业洞察，不是代码。
5. Agent让复杂系统协作落地。
我的判断：
AI抹平执行层之后，不可替代的是——你的认知系统。（拆模糊需求→精准定义问题→高质量判断结果）
问题不是：会用Ai跟不会用Ai的差别。
而是，只会用AI的人将成为新的“工具”，
能用AI构建系统的人胜出。
我叫它 MetaMe OS。
个人操作系统。高维内核，浅出界面，战略副脑，协同本体迭代升级。
在找同路人。
对个人操作系统 / AI Agent企业落地 / 垂直行业智能体感兴趣的人。
产品、技术、运营、供应链，都行。
不吹概念，聊能落地的。
评论区或私信。
#MetaMeOS
11 31
当形式大过内容，是内核失守的开始
当你无法把握一件事的核心时，
便不自觉的用繁琐的流程，华丽的包装，教条的格式来填补认知的空缺。
/
1、识别:内在机制其实很简单:不知其不知。
因对实质性结果失控→转而控制次要性环节→创造假象（我仍在掌控）→缓解内心潜在焦虑
/
2、破局:
·知不知为上:
不必要求自己什么都“懂”，反而应该要求自己接纳自己的不懂。
·回归第一性原理:
流程、仪式服务的什么？目的是什么？
去掉“形式”，核心价值还在吗？
·拥抱必要的混乱
真正的创造，往往来自无序的探索；
试着专注内核的构建，而非形式的完美。
·重塑价值系统
让价值感向内求，而非用形式取悦“观众”。
/
繁文缛节，有其存在的特定价值，
但皮之不存，毛将焉附。
当你对本质的洞察足够精准，
你会发现:简单即有效～
当你无法把握一件事的核心时，
便不自觉的用繁琐的流程，华丽的包装，教条的格式来填补认知的空缺。
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1、识别:内在机制其实很简单:不知其不知。
因对实质性结果失控→转而控制次要性环节→创造假象（我仍在掌控）→缓解内心潜在焦虑
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2、破局:
·知不知为上:
不必要求自己什么都“懂”，反而应该要求自己接纳自己的不懂。
·回归第一性原理:
流程、仪式服务的什么？目的是什么？
去掉“形式”，核心价值还在吗？
·拥抱必要的混乱
真正的创造，往往来自无序的探索；
试着专注内核的构建，而非形式的完美。
·重塑价值系统
让价值感向内求，而非用形式取悦“观众”。
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繁文缛节，有其存在的特定价值，
但皮之不存，毛将焉附。
当你对本质的洞察足够精准，
你会发现:简单即有效～
Cassius_Meos: 对话《深入浅出》。 A：产品必须深入浅出。 B：这个词准。自己用，拆到够用就停。要市场化，就得再往下挖一层。 A：舍九取一，是一种战略。 B：三个阶段——先做减法，舍九取一；再九九归一，动态平衡；最后深入浅出，无形无相。 A：有了“一”，人会不自觉从一加到九。舍不得减，就走不到第三阶段。 B：由奢入俭难。在深入浅出的过程中动态调整，才有持续性。
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