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理性产生的是分析，而不是判断。
真正的判断是需要有感知能力的，对利害的感知，对得失的感知，这种感知又是一个感性的过程。
所以目前AI 能做的是分析、整理，而人应该做的是判断以及对结果负责。
真正的判断是需要有感知能力的，对利害的感知，对得失的感知，这种感知又是一个感性的过程。
所以目前AI 能做的是分析、整理，而人应该做的是判断以及对结果负责。
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体验一下“毛坯房”—Deepseek Harness。
第一件事，让他给自己做一件有质感的界面，要整个UI看上去有种好用但不贵的感觉...明天看效果。
第二件事，读自己的源码，然后对比Claude Code泄露的50多万行代码中反馈出来的工程管理思维，再从代码结构、Harness设计、模型权限，上下文管理、提示词工程，做一次评估，提炼有哪些框架和工程纪律可以借鉴，哪些直接作为我们开发插件和协作协议的计划中，当然还有哪些他认为DSH更强的。
第一件事，让他给自己做一件有质感的界面，要整个UI看上去有种好用但不贵的感觉...明天看效果。
第二件事，读自己的源码，然后对比Claude Code泄露的50多万行代码中反馈出来的工程管理思维，再从代码结构、Harness设计、模型权限，上下文管理、提示词工程，做一次评估，提炼有哪些框架和工程纪律可以借鉴，哪些直接作为我们开发插件和协作协议的计划中，当然还有哪些他认为DSH更强的。
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很多企业、很多产品，在原有的框架基础上或原有的系统内核上增加了一个 AI 接口/按钮，或者加了一个模型对话框，就包装成了 AI native 的企业或者 AI native 的产品。
而实际上，按钮并不等于工作流，功能并不等于产品，能演示不代表能创造效益。
而实际上，按钮并不等于工作流，功能并不等于产品，能演示不代表能创造效益。
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还有一种情况，C 端的 Ai 产品，对大多数人而言还是问答工具，如果更无感，更轻便的成为个人的效率代理，渗透到更多的“产出维度”，付费意愿就会更大。
要么就用 C 端的产品成为 B 端场景进行反哺。
要么就用 C 端的产品成为 B 端场景进行反哺。
Cassius_Meos: 国民级的 Ai 应用端—豆包，一天亏 千万 ，Seedance 一个月入十亿，国内 C端AI商业模式，基本全面破产。 从C端向B端倾斜，应该是大厂下半年的必然策，而 C 端的可能性还需要深度验证，很多 OPC 写了不少炫酷的 C 端产品，但真正赚钱的要么是培训，要么是 B 端服务。
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国民级的 Ai 应用端—豆包，一天亏 千万 ，Seedance 一个月入十亿，国内 C端AI商业模式，基本全面破产。
从C端向B端倾斜，应该是大厂下半年的必然策，而 C 端的可能性还需要深度验证，很多 OPC 写了不少炫酷的 C 端产品，但真正赚钱的要么是培训，要么是 B 端服务。
从C端向B端倾斜，应该是大厂下半年的必然策，而 C 端的可能性还需要深度验证，很多 OPC 写了不少炫酷的 C 端产品，但真正赚钱的要么是培训，要么是 B 端服务。
Cassius_Meos: 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。
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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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