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置顶我观察过十几个AI付费社群
大部分的模式是：群主发教程 → 群友说「收到谢谢」→ 然后安静三天 → 群主再发一篇
这不叫社群，这叫订阅号
之前出了openclaw基础篇，很多人私信问我：你什么时候开社群？
我一直没开，不是不想，是没想好一个问题——如果只是把教程扔进微信群，那和我发推特有什么区别？
想了很久，想明白了三件事
第一，教程解决的是「知道」，社群要解决的是「用起来」
中级篇13个主题，三层记忆模型、搜索决策树、计划文件模式，框架都在那了，但你自己的场景不一样
你是做交易的、做自媒体的、做独立开发的——同一套框架落到不同场景，配法完全不同
教程没法穷举所有场景，但一群正在用的人可以互相交叉验证
你把你的配置方案发出来，三个人帮你看，比你自己试一周都快
这件事只有社群能做到
第二，信息差是真的值钱
我自用的claude使用方案，帮你低成本拿到最顶级的AI使用权——这个信息差一个月能省几百块
这个目前还在洽谈中，但是目测大概率可以有
1v1咨询社群成员500元/小时，外部价1500，不只聊AI，自媒体、商业模式、变现路径都能聊
做了4年PM，连续创业五年，我的认知和解决方案，掌握的资源才是我真正值钱的东西
每月一次深度分享，也不只聊AI——我观察到的生意机会、自媒体打法、趋势判断，这些不会写在公开推文里
第三，你的内容在这里有杠杆
你在群里分享的实战案例，优质的会被收录进教程，署名展示
你发的好内容我会在推特quote助推，1w+粉丝的曝光直接给你
这不是我单向输出，是你也有收益
所以我建了第一个社群：超进化个体
你能拿到什么：
【内容】
→ 中级篇+高级篇完整教程，13个主题，飞书文档持续更新
→ 龙虾总结文档，复制给你的agent直接获得整套框架
→ 每月一次深度分享——AI、生意、自媒体、商业机会
【互动】
→ 每1-2天晚上集中答疑
→ 群友共建，你的实战案例收录进教程，署名展示
→ 好内容我quote助推，1w粉曝光直接给你
【资源】
→ 低成本claude使用方案推荐
→ 500元/小时1v1咨询（外部1500）
→ 高级篇优先内测 + 老用户专属折扣
首发价 149，限50人
满了阶梯涨价，200人封顶不再开放
我担心人多了服务不好，这个群我想做小做精
未来真正跑出来的超级个体就那么几个，我赌这个群里会出
大家直接加我就行
大部分的模式是：群主发教程 → 群友说「收到谢谢」→ 然后安静三天 → 群主再发一篇
这不叫社群，这叫订阅号
之前出了openclaw基础篇，很多人私信问我：你什么时候开社群？
我一直没开，不是不想，是没想好一个问题——如果只是把教程扔进微信群，那和我发推特有什么区别？
想了很久，想明白了三件事
第一，教程解决的是「知道」，社群要解决的是「用起来」
中级篇13个主题，三层记忆模型、搜索决策树、计划文件模式，框架都在那了，但你自己的场景不一样
你是做交易的、做自媒体的、做独立开发的——同一套框架落到不同场景，配法完全不同
教程没法穷举所有场景，但一群正在用的人可以互相交叉验证
你把你的配置方案发出来，三个人帮你看，比你自己试一周都快
这件事只有社群能做到
第二，信息差是真的值钱
我自用的claude使用方案，帮你低成本拿到最顶级的AI使用权——这个信息差一个月能省几百块
这个目前还在洽谈中，但是目测大概率可以有
1v1咨询社群成员500元/小时，外部价1500，不只聊AI，自媒体、商业模式、变现路径都能聊
做了4年PM，连续创业五年，我的认知和解决方案，掌握的资源才是我真正值钱的东西
每月一次深度分享，也不只聊AI——我观察到的生意机会、自媒体打法、趋势判断，这些不会写在公开推文里
第三，你的内容在这里有杠杆
你在群里分享的实战案例，优质的会被收录进教程，署名展示
你发的好内容我会在推特quote助推，1w+粉丝的曝光直接给你
这不是我单向输出，是你也有收益
所以我建了第一个社群：超进化个体
你能拿到什么：
【内容】
→ 中级篇+高级篇完整教程，13个主题，飞书文档持续更新
→ 龙虾总结文档，复制给你的agent直接获得整套框架
→ 每月一次深度分享——AI、生意、自媒体、商业机会
【互动】
→ 每1-2天晚上集中答疑
→ 群友共建，你的实战案例收录进教程，署名展示
→ 好内容我quote助推，1w粉曝光直接给你
【资源】
→ 低成本claude使用方案推荐
→ 500元/小时1v1咨询（外部1500）
→ 高级篇优先内测 + 老用户专属折扣
首发价 149，限50人
满了阶梯涨价，200人封顶不再开放
我担心人多了服务不好，这个群我想做小做精
未来真正跑出来的超级个体就那么几个，我赌这个群里会出
大家直接加我就行
2 10
作为一个产品经理，我最崇拜的人就是乔布斯
最近在回温乔布斯的早期访谈，突然意识到一件事：
真正牛逼的产品，从来不是谁的用户最多，而是谁让用户用了之后，再也回不去
1976年4月1日，21岁的乔布斯和25岁的沃兹尼亚克在车库里签了份协议，成立苹果电脑公司
为了凑启动资金，乔布斯卖掉了自己的大众汽车，沃兹卖掉了心爱的惠普计算器，两人一共筹到1300美元
然后开始在车库里手工组装Apple I——一块裸露的电路板，连外壳、键盘、显示器都没有，售价666.66美元
这玩意儿当时只卖出了175台
但乔布斯看到的不是怎么多卖几台，而是怎么让用过的人离不开
他们很快推出Apple II，第一次把键盘、显示器、主机整合在一起，让普通人也能用上个人电脑
不需要懂电路，不需要自己组装，开箱即用
这就是PM思维的底层逻辑——降低使用门槛，不是为了讨好用户，是为了让用户一旦用上，就无法想象没有它的生活
2003年，乔布斯在接受《纽约时报》采访时说了一句话，我现在才真正理解：
大多数人以为设计就是外观，其实设计是产品如何运作
什么叫如何运作
就是当你第一次用Mac的图形界面操作文件，你就再也受不了DOS的命令行
当你第一次用iPod的转盘选歌，你就再也回不去按键式MP3
当你第一次用iPhone触摸屏打字，你就再也不想要实体键盘
这不是功能多，是体验上的不可逆
作为PM，我看到的护城河不是技术壁垒，是替换成本
苹果从来不是参数最强的，但一旦你习惯了iCloud无缝同步、AirDrop秒传文件、iPhone和Mac的接力功能
你要换安卓？光是重新适应这些交互逻辑，成本就高到让你放弃
这才是超级个体的终局
不是你服务了多少人，而是你让多少人无法离开你
乔布斯没有去抢IBM的企业市场，没有去卷参数、卷价格
他只做了一件事：把产品做到极致好用，让用过的人再也回不去
25年后，苹果成为全球第一家市值突破万亿美元的公司
而这一切的起点，只是一个21岁的年轻人在车库里的判断
他不想做更便宜的电脑，他想做让人离不开的电脑
所以我现在做AI产品时，不再想着怎么快速涨粉、怎么覆盖更多场景
我只想一个问题：我能不能做出一个工具，让用过的人再也回不去
这才是做产品的终局
最近在回温乔布斯的早期访谈，突然意识到一件事：
真正牛逼的产品，从来不是谁的用户最多，而是谁让用户用了之后，再也回不去
1976年4月1日，21岁的乔布斯和25岁的沃兹尼亚克在车库里签了份协议，成立苹果电脑公司
为了凑启动资金，乔布斯卖掉了自己的大众汽车，沃兹卖掉了心爱的惠普计算器，两人一共筹到1300美元
然后开始在车库里手工组装Apple I——一块裸露的电路板，连外壳、键盘、显示器都没有，售价666.66美元
这玩意儿当时只卖出了175台
但乔布斯看到的不是怎么多卖几台，而是怎么让用过的人离不开
他们很快推出Apple II，第一次把键盘、显示器、主机整合在一起，让普通人也能用上个人电脑
不需要懂电路，不需要自己组装，开箱即用
这就是PM思维的底层逻辑——降低使用门槛，不是为了讨好用户，是为了让用户一旦用上，就无法想象没有它的生活
2003年，乔布斯在接受《纽约时报》采访时说了一句话，我现在才真正理解：
大多数人以为设计就是外观，其实设计是产品如何运作
什么叫如何运作
就是当你第一次用Mac的图形界面操作文件，你就再也受不了DOS的命令行
当你第一次用iPod的转盘选歌，你就再也回不去按键式MP3
当你第一次用iPhone触摸屏打字，你就再也不想要实体键盘
这不是功能多，是体验上的不可逆
作为PM，我看到的护城河不是技术壁垒，是替换成本
苹果从来不是参数最强的，但一旦你习惯了iCloud无缝同步、AirDrop秒传文件、iPhone和Mac的接力功能
你要换安卓？光是重新适应这些交互逻辑，成本就高到让你放弃
这才是超级个体的终局
不是你服务了多少人，而是你让多少人无法离开你
乔布斯没有去抢IBM的企业市场，没有去卷参数、卷价格
他只做了一件事：把产品做到极致好用，让用过的人再也回不去
25年后，苹果成为全球第一家市值突破万亿美元的公司
而这一切的起点，只是一个21岁的年轻人在车库里的判断
他不想做更便宜的电脑，他想做让人离不开的电脑
所以我现在做AI产品时，不再想着怎么快速涨粉、怎么覆盖更多场景
我只想一个问题：我能不能做出一个工具，让用过的人再也回不去
这才是做产品的终局
2 00
真是两极反转了，刚看到一篇文章说：
2026 年软件工程师岗位发布量不降反升，比 2024 年还多
我突然想到了去年这个时候,我一个做技术招聘的朋友跟我说：
简历都不敢看了,全是25岁以下的初级程序员在找工作,岗位却越来越少
上周他又找我,语气完全变了:
现在最难招的就是会用AI的工程师,开到月薪5万都招不满
（插一句：我们公司也在招，求贤若渴，大家有意向可以找我）
我过去三个月密集接触了十几个技术团队和创业者,观察到的情况比数据更魔幻，可能会颠覆大家的认知
AI没有让程序员失业
它只是把程序员市场撕成了两个宇宙的人
第一个宇宙:消失的入口
Stanford HAI 2026年度AI指数报告给出了一个残忍的数字：
22-25岁软件开发者的就业人数自2022年以来下降了近20%,而年长群体反而在增长
这不是大规模裁员造成的,而是更可怕的"无声消失"——企业单纯停止招初级岗
因为那些用来证明"我会写代码"的工作,已经被AI压缩成了30秒的事
写增删改查、调API、修常规bug,这些过去需要一个应届生干半年的活儿,现在Claude Code在SWE-bench Verified上的通过率已经到了87.6%
你手敲for循环的那3秒钟,已经不构成任何护城河
第二个宇宙:抢不到的人
CompTIA四月报告显示,软件开发/工程师岗位在2026年3月环比增长,同时AI相关岗位需求量同比暴涨12倍,占所有新经济岗位的26%
更夸张的数字来自国内:AI岗位平均月薪突破6万,明确要求掌握AI工具的岗位平均年薪27万起,阿里腾讯的非核心AI岗位月薪都在3万以上
但人才供需比只有0.97——也就是说,一个岗位都抢不到一个人
这不是AI让程序员失业,这是典型的供需错配
市场缺的不是会写代码的人,而是知道该让AI写什么代码的人
作为PM,我习惯把现象拆解成底层逻辑
这轮变化，本质上我觉得是价值链的三次迁移
第一次:生成代码的价值归零了
GitHub Copilot生成46%的代码,Claude写代码的准确率接近9成
你证明我能写出这段代码这件事本身,已经不值钱了
第二次:阅读的价值也在坍塌
过去你要说自己牛,得讲我看懂了这个5万行的遗留系统
现在直接问Claude,30秒给你画出调用链、依赖关系、潜在风险点
第三次:决策的价值在暴涨
Citadel报告里有个被忽略的细节:26%的财报电话会议同时提到AI和招聘,工程岗被提及次数第一,而且80%是作为互补关系而非替代关系
这背后是杰文斯悖论在起作用——当AI让单个工程师效率提升10倍,企业发现原来做不起的项目现在能做了,反而要招更多工程师
但他们招的不是手写代码的人,而是知道怎么设计人机协作空间的人
那真正值钱的能力是什么？
我把这个观察翻译成三个具体能力
能力一:任务拆解的颗粒度
不是"帮我写个登录功能"这种废话
而是"用OAuth 2.0 + JWT,前端React Hook Form做表单校验,后端NestJS写Guard,Prisma ORM操作PostgreSQL,异常情况401和403要区分清楚,记得处理token刷新的边界条件"
这需要你对技术栈的理解深度是AI的10倍
能力二:AI生成代码的审查判断
现在硅谷流行的模式是:花200-500美元让AI生成代码,再请一个资深程序员review
那个reviewer的薪资溢价是20-40%
因为安全漏洞、性能瓶颈、边界条件处理,AI的幻觉率还有20%左右
能力三:协同关系的架构设计
这是我作为PM最看重的——你能不能把AI当成团队成员来设计工作流
什么时候该让AI写、什么时候必须自己写、什么时候得推翻AI重来、如何让多个AI Agent配合完成复杂任务
这是产品思维,不是编程技巧
针对于普通人来说，2026年的简历该怎么写
如果你现在还在用"我会React""我熟悉Spring Boot"证明自己
你的简历停留在2023年
2026年应该写的是
"我用Claude Code重构过5万行遗留系统,踩过哪些坑,总结出了什么样的人机协作SOP"
"我用Cursor做过3个从0到1的SaaS产品,知道什么场景下AI会翻车,什么时候必须人工介入"
"我设计过AI Agent团队完成XXX业务,单人产出相当于过去一个5人小组"
这才是市场要的表达
AI不会让程序员失业
但不会设计协同关系的程序员,会被会设计的人干掉
而这个窗口期,可能只剩一年
2026 年软件工程师岗位发布量不降反升，比 2024 年还多
我突然想到了去年这个时候,我一个做技术招聘的朋友跟我说：
简历都不敢看了,全是25岁以下的初级程序员在找工作,岗位却越来越少
上周他又找我,语气完全变了:
现在最难招的就是会用AI的工程师,开到月薪5万都招不满
（插一句：我们公司也在招，求贤若渴，大家有意向可以找我）
我过去三个月密集接触了十几个技术团队和创业者,观察到的情况比数据更魔幻，可能会颠覆大家的认知
AI没有让程序员失业
它只是把程序员市场撕成了两个宇宙的人
第一个宇宙:消失的入口
Stanford HAI 2026年度AI指数报告给出了一个残忍的数字：
22-25岁软件开发者的就业人数自2022年以来下降了近20%,而年长群体反而在增长
这不是大规模裁员造成的,而是更可怕的"无声消失"——企业单纯停止招初级岗
因为那些用来证明"我会写代码"的工作,已经被AI压缩成了30秒的事
写增删改查、调API、修常规bug,这些过去需要一个应届生干半年的活儿,现在Claude Code在SWE-bench Verified上的通过率已经到了87.6%
你手敲for循环的那3秒钟,已经不构成任何护城河
第二个宇宙:抢不到的人
CompTIA四月报告显示,软件开发/工程师岗位在2026年3月环比增长,同时AI相关岗位需求量同比暴涨12倍,占所有新经济岗位的26%
更夸张的数字来自国内:AI岗位平均月薪突破6万,明确要求掌握AI工具的岗位平均年薪27万起,阿里腾讯的非核心AI岗位月薪都在3万以上
但人才供需比只有0.97——也就是说,一个岗位都抢不到一个人
这不是AI让程序员失业,这是典型的供需错配
市场缺的不是会写代码的人,而是知道该让AI写什么代码的人
作为PM,我习惯把现象拆解成底层逻辑
这轮变化，本质上我觉得是价值链的三次迁移
第一次:生成代码的价值归零了
GitHub Copilot生成46%的代码,Claude写代码的准确率接近9成
你证明我能写出这段代码这件事本身,已经不值钱了
第二次:阅读的价值也在坍塌
过去你要说自己牛,得讲我看懂了这个5万行的遗留系统
现在直接问Claude,30秒给你画出调用链、依赖关系、潜在风险点
第三次:决策的价值在暴涨
Citadel报告里有个被忽略的细节:26%的财报电话会议同时提到AI和招聘,工程岗被提及次数第一,而且80%是作为互补关系而非替代关系
这背后是杰文斯悖论在起作用——当AI让单个工程师效率提升10倍,企业发现原来做不起的项目现在能做了,反而要招更多工程师
但他们招的不是手写代码的人,而是知道怎么设计人机协作空间的人
那真正值钱的能力是什么？
我把这个观察翻译成三个具体能力
能力一:任务拆解的颗粒度
不是"帮我写个登录功能"这种废话
而是"用OAuth 2.0 + JWT,前端React Hook Form做表单校验,后端NestJS写Guard,Prisma ORM操作PostgreSQL,异常情况401和403要区分清楚,记得处理token刷新的边界条件"
这需要你对技术栈的理解深度是AI的10倍
能力二:AI生成代码的审查判断
现在硅谷流行的模式是:花200-500美元让AI生成代码,再请一个资深程序员review
那个reviewer的薪资溢价是20-40%
因为安全漏洞、性能瓶颈、边界条件处理,AI的幻觉率还有20%左右
能力三:协同关系的架构设计
这是我作为PM最看重的——你能不能把AI当成团队成员来设计工作流
什么时候该让AI写、什么时候必须自己写、什么时候得推翻AI重来、如何让多个AI Agent配合完成复杂任务
这是产品思维,不是编程技巧
针对于普通人来说，2026年的简历该怎么写
如果你现在还在用"我会React""我熟悉Spring Boot"证明自己
你的简历停留在2023年
2026年应该写的是
"我用Claude Code重构过5万行遗留系统,踩过哪些坑,总结出了什么样的人机协作SOP"
"我用Cursor做过3个从0到1的SaaS产品,知道什么场景下AI会翻车,什么时候必须人工介入"
"我设计过AI Agent团队完成XXX业务,单人产出相当于过去一个5人小组"
这才是市场要的表达
AI不会让程序员失业
但不会设计协同关系的程序员,会被会设计的人干掉
而这个窗口期,可能只剩一年
5 00
我突然意识到一件事：作为一个自诩为AI个体的人，我一直没把AI当人看
最近在搭agent，我一直在用LangGraph这些框架做agent应用
每天在画流程图:这个agent先干啥,那个agent后干啥,什么条件分支,状态怎么传递
就像在指挥一群工具人
直到上周看到WorldSeed，我的认知被打碎了
凭什么我要教AI怎么做事
你想过没有:
在真实的研究团队里,你会给每个博士生写"if 评审不过 then 修改paper else 继续实验"的脚本吗
不会
你只会定规则:paper没过评审就不许跑新实验
然后他们自己想办法
WorldSeed就是在干这件事
不写流程图,不编排任务
你只写规则,AI自己活
看个真实案例：
我用WorldSeed搭了一个产品团队
4个AI agent：3个PM + 1个CEO
任务：从0到1做一个AI写作助手
每个PM独立负责自己的需求、竞品、原型、数据
引擎只设了两条硬规则：
PRD进入评审后，所有非作者PM必须先评完才能继续自己的需求
CEO拒绝次数≥1的需求，必须补充MVP实验数据才能重新提交
这两条规则逼出了什么
PM alice提了个需求：给写作助手加"AI自动续写"功能
CEO和另外两个PM都说：太重了，排期3周，优先级不够，拒绝
传统做法是什么
写个prompt："遇到需求被拒，请优化文档或降低优先级"
但WorldSeed里没人教它怎么办
因为"被拒≥1次→必须补MVP数据"这个硬约束
pm_a自己想出来：
设计一套完整的A/B实验方案
- 50%用户展示续写入口，50%对照组不展示
- 样本量至少200次对话
- 成功阈值：续写使用率>15%
这套实验设计的细节——50/50分流、样本量、成功阈值——没有任何地方在prompt里教过它
pm_a是怎么想出来的
因为CEO之前的反馈翻译成了规则：
"缺MVP数据→立即拒绝"
"被拒≥1次后补数据→只要数据≥20就批"
pm_a把CEO那句模糊的"缺数据"
翻译成了真实可验证的实验框架
**"用MVP+A/B测试说服老板"这个产品方法论**
**是PM agent在规则约束下自己摸出来的**
**不是我编程进去的**
这就是涌现
没人教它怎么办
它自己回去跑了controlled study,重写paper,第二轮过审
方法论是它自己摸出来的
这时候我才懂了
我之前做agent应用的思路全错了
传统做法:我设计流程,AI执行，本质是我在当AI的产品经理
WorldSeed的逻辑:我定义世界规则,AI自己博弈
本质是我在当上帝,不是保姆
就像Moltbook那个社交平台
完全由AI agents组成
18万条post,46万评论
自发形成了无标度网络结构——和真实人类社交网络一模一样 [1]
没人教它们"怎么社交"
它们自己玩出来的
这才是AI时代该有的样子
我们这代独立开发者最大的思维陷阱就是:
总想控制AI
LangGraph让你画图编排agent
CrewAI让你定义角色分工
本质都是在说:我比AI聪明,我要告诉它怎么做
但WorldSeed在问另一个问题:
如果AI比你聪明呢
Autoresearch里那个controlled study
我自己写prompt能想到吗——不一定
但agent在"评审不过就不能跑新实验"这个约束下,自己悟出来了
规则比剧本强
涌现比编排强
放手比控制强
这项目已经MIT开源,完全免费
在线Demo(零安装): worldseed.morphmind.ai/demo
GitHub: github.com/AIScientists-Dev/WorldSeed
内置三个世界:
茶馆谍战(角色带秘密互相博弈)
AI裁员(资源不够agent为生存撕逼)
Autoresearch(就是上面那个)
也可以让AI现场给你生成新世界
最后说一句
如果你还在画流程图教AI怎么做事
说明你还活在"人类中心"的旧范式里
AI时代的新范式是:
你只管定义规则
AI会告诉你它能做到什么程度
WorldSeed就是这个范式的第一个产品形态
试试看
可能会颠覆你对agent应用的所有认知
最近在搭agent，我一直在用LangGraph这些框架做agent应用
每天在画流程图:这个agent先干啥,那个agent后干啥,什么条件分支,状态怎么传递
就像在指挥一群工具人
直到上周看到WorldSeed，我的认知被打碎了
凭什么我要教AI怎么做事
你想过没有:
在真实的研究团队里,你会给每个博士生写"if 评审不过 then 修改paper else 继续实验"的脚本吗
不会
你只会定规则:paper没过评审就不许跑新实验
然后他们自己想办法
WorldSeed就是在干这件事
不写流程图,不编排任务
你只写规则,AI自己活
看个真实案例：
我用WorldSeed搭了一个产品团队
4个AI agent：3个PM + 1个CEO
任务：从0到1做一个AI写作助手
每个PM独立负责自己的需求、竞品、原型、数据
引擎只设了两条硬规则：
PRD进入评审后，所有非作者PM必须先评完才能继续自己的需求
CEO拒绝次数≥1的需求，必须补充MVP实验数据才能重新提交
这两条规则逼出了什么
PM alice提了个需求：给写作助手加"AI自动续写"功能
CEO和另外两个PM都说：太重了，排期3周，优先级不够，拒绝
传统做法是什么
写个prompt："遇到需求被拒，请优化文档或降低优先级"
但WorldSeed里没人教它怎么办
因为"被拒≥1次→必须补MVP数据"这个硬约束
pm_a自己想出来：
设计一套完整的A/B实验方案
- 50%用户展示续写入口，50%对照组不展示
- 样本量至少200次对话
- 成功阈值：续写使用率>15%
这套实验设计的细节——50/50分流、样本量、成功阈值——没有任何地方在prompt里教过它
pm_a是怎么想出来的
因为CEO之前的反馈翻译成了规则：
"缺MVP数据→立即拒绝"
"被拒≥1次后补数据→只要数据≥20就批"
pm_a把CEO那句模糊的"缺数据"
翻译成了真实可验证的实验框架
**"用MVP+A/B测试说服老板"这个产品方法论**
**是PM agent在规则约束下自己摸出来的**
**不是我编程进去的**
这就是涌现
没人教它怎么办
它自己回去跑了controlled study,重写paper,第二轮过审
方法论是它自己摸出来的
这时候我才懂了
我之前做agent应用的思路全错了
传统做法:我设计流程,AI执行，本质是我在当AI的产品经理
WorldSeed的逻辑:我定义世界规则,AI自己博弈
本质是我在当上帝,不是保姆
就像Moltbook那个社交平台
完全由AI agents组成
18万条post,46万评论
自发形成了无标度网络结构——和真实人类社交网络一模一样 [1]
没人教它们"怎么社交"
它们自己玩出来的
这才是AI时代该有的样子
我们这代独立开发者最大的思维陷阱就是:
总想控制AI
LangGraph让你画图编排agent
CrewAI让你定义角色分工
本质都是在说:我比AI聪明,我要告诉它怎么做
但WorldSeed在问另一个问题:
如果AI比你聪明呢
Autoresearch里那个controlled study
我自己写prompt能想到吗——不一定
但agent在"评审不过就不能跑新实验"这个约束下,自己悟出来了
规则比剧本强
涌现比编排强
放手比控制强
这项目已经MIT开源,完全免费
在线Demo(零安装): worldseed.morphmind.ai/demo
GitHub: github.com/AIScientists-Dev/WorldSeed
内置三个世界:
茶馆谍战(角色带秘密互相博弈)
AI裁员(资源不够agent为生存撕逼)
Autoresearch(就是上面那个)
也可以让AI现场给你生成新世界
最后说一句
如果你还在画流程图教AI怎么做事
说明你还活在"人类中心"的旧范式里
AI时代的新范式是:
你只管定义规则
AI会告诉你它能做到什么程度
WorldSeed就是这个范式的第一个产品形态
试试看
可能会颠覆你对agent应用的所有认知
2 00
openclaw对比Hermes其实真的像玩具
Hermes区别于open claw的三点优势：
1.把热内存和冷召回彻底分离
永远在 prompt 里的东西极小、极稳定；需要时再去 SQLite 里找
这既省 token，又保证模型每次都用几乎相同的稳定前缀，缓存命中率极高
2.把 Prompt 稳定性当作第一级约束
绝大多数 Agent 框架只谈「记更多」，Hermes 却把「不要随便污染系统 prompt」当作架构底线
→ 直接带来更好的 latency、更低的成本、更可预测的表现。这是生产级 Agent 非常务实的设计
3.承认「记忆是多元的」
事实性记忆 → MEMORY/USER.md
情景记忆 → session_search
程序性记忆 → Skills
深度用户建模 → Honcho
它没有幻想用一个向量库或一个 Markdown 文件解决所有问题，而是像真正的操作系统一样分层设计
这才是它为什么能又火一次的原因
图片转自宝玉老师
Hermes区别于open claw的三点优势：
1.把热内存和冷召回彻底分离
永远在 prompt 里的东西极小、极稳定；需要时再去 SQLite 里找
这既省 token，又保证模型每次都用几乎相同的稳定前缀，缓存命中率极高
2.把 Prompt 稳定性当作第一级约束
绝大多数 Agent 框架只谈「记更多」，Hermes 却把「不要随便污染系统 prompt」当作架构底线
→ 直接带来更好的 latency、更低的成本、更可预测的表现。这是生产级 Agent 非常务实的设计
3.承认「记忆是多元的」
事实性记忆 → MEMORY/USER.md
情景记忆 → session_search
程序性记忆 → Skills
深度用户建模 → Honcho
它没有幻想用一个向量库或一个 Markdown 文件解决所有问题，而是像真正的操作系统一样分层设计
这才是它为什么能又火一次的原因
图片转自宝玉老师
10 14
我认识很多月入百万的00后，我觉得最重要的就是「不要陷入同辈压力」
但说真的，这事儿不是「心态调整」能解决的，就是不断的去向内求，求出来的
最后你会发现，压力来源于不行动，没有自己的增长飞轮
什么意思？就是你能不能清楚回答这三个问题：
这个月我的核心能力迭代了什么？
我做的事情在不在积累复利？
我有没有一个能自我循环的成长闭环？
大部分人的成长是离散的
今天学个 AI 工具，明天追个热点，后天焦虑一下同龄人
看起来很努力，能力没有复利
真正的超级个体在做什么？
他们在用 PM 思维管理自己的成长，什么是PM思维？
技术能力推产品落地，产品落地拿真实反馈，反馈推快速迭代，迭代沉淀回能力。每转一圈，能力就复利一截
具体三件事可以现在就做
别追热点，找一个能持续积累的方向死磕
别做伪努力，每个月复盘哪些能力真的增长了，哪些只是在重复消耗
别只输入，逼自己做产品、做内容、做任何可以被外部验证的输出
当你有了自己的飞轮，同辈压力自然就消失了
因为你很清楚——你在和三个月前的自己比，而且你在变强
这种确定性，比任何鸡汤都管用
但说真的，这事儿不是「心态调整」能解决的，就是不断的去向内求，求出来的
最后你会发现，压力来源于不行动，没有自己的增长飞轮
什么意思？就是你能不能清楚回答这三个问题：
这个月我的核心能力迭代了什么？
我做的事情在不在积累复利？
我有没有一个能自我循环的成长闭环？
大部分人的成长是离散的
今天学个 AI 工具，明天追个热点，后天焦虑一下同龄人
看起来很努力，能力没有复利
真正的超级个体在做什么？
他们在用 PM 思维管理自己的成长，什么是PM思维？
技术能力推产品落地，产品落地拿真实反馈，反馈推快速迭代，迭代沉淀回能力。每转一圈，能力就复利一截
具体三件事可以现在就做
别追热点，找一个能持续积累的方向死磕
别做伪努力，每个月复盘哪些能力真的增长了，哪些只是在重复消耗
别只输入，逼自己做产品、做内容、做任何可以被外部验证的输出
当你有了自己的飞轮，同辈压力自然就消失了
因为你很清楚——你在和三个月前的自己比，而且你在变强
这种确定性，比任何鸡汤都管用
11 03
Cursor SDK发布这事,如果你只看到"Cursor终于开放API了",那就错过了真正的信号
真正值得注意的是时间点
1.Claude Agent SDK在四月更新,支持programmatic调用Claude Code的完整能力
2.GitHub Copilot在同一时间窗口推出SDK公测,开放生产级agent runtime
现在Cursor也把同样的能力API化了
这不是巧合,这是行业拐点
当所有头部玩家在同一个月内做同一件事,这说明市场共识已经形成
编程Agent能力正在从差异化功能变成标准化基础设施
两年前大家还在争"要不要用Copilot"
一年前大家在争"Cursor好还是Claude Code好"
现在这些争论正在失去意义
因为所有人都在把自己的核心能力变成可调用的API
这背后的逻辑很清晰
技术竞赛阶段结束了,生态竞赛阶段开始了
技术竞赛拼的是谁的Agent更聪明
生态竞赛拼的是谁能让更多开发者基于我的能力构建产品
Cursor把desktop端的Agent能力开放成SDK
Claude把终端Agent的能力开放成SDK
OpenAI把异步编程能力开放成SDK
表面上看是在开放能力,本质上是在争夺下一层开发者
谁能让独立开发者更容易地把编程能力嵌入到垂直产品里,谁就控制了下一个生态
这对我们这种独立开发者意味着什么
意味着编程能力从稀缺资源变成了随处可得的商品
以前你想做一个带"AI生成代码"功能的产品,你得选阵营、学框架、踩坑
现在你只需要问自己:我的用户在什么场景下需要代码生成能力
然后pick一个SDK,几行代码就能集成
技术选型从"怎么搭"变成了"选哪个"
这是典型的基础设施成熟期特征
当底层能力商品化,上层应用会爆发
以前做不了的垂直场景,现在都做得了
电商自动化脚本生成器、CI/CD智能修复插件、教育类代码实训平台
这些场景以前的门槛是"搭建Agent系统"
现在的门槛是"找到真实需求"
前者是技术门槛,挡住了大部分人
后者是产品门槛,反而给了超级个体机会
所以Cursor SDK这事,重要的不是功能有多强
重要的是它和Claude、OpenAI在同一时间窗口做了同样的决定
这说明一个时代正在切换
从"谁的AI编程工具更好用"
切换到"谁能用AI编程能力做出更好的垂直产品"
前者的玩家是Cursor、Claude、OpenAI
后者的玩家,可能就是你
真正值得注意的是时间点
1.Claude Agent SDK在四月更新,支持programmatic调用Claude Code的完整能力
2.GitHub Copilot在同一时间窗口推出SDK公测,开放生产级agent runtime
现在Cursor也把同样的能力API化了
这不是巧合,这是行业拐点
当所有头部玩家在同一个月内做同一件事,这说明市场共识已经形成
编程Agent能力正在从差异化功能变成标准化基础设施
两年前大家还在争"要不要用Copilot"
一年前大家在争"Cursor好还是Claude Code好"
现在这些争论正在失去意义
因为所有人都在把自己的核心能力变成可调用的API
这背后的逻辑很清晰
技术竞赛阶段结束了,生态竞赛阶段开始了
技术竞赛拼的是谁的Agent更聪明
生态竞赛拼的是谁能让更多开发者基于我的能力构建产品
Cursor把desktop端的Agent能力开放成SDK
Claude把终端Agent的能力开放成SDK
OpenAI把异步编程能力开放成SDK
表面上看是在开放能力,本质上是在争夺下一层开发者
谁能让独立开发者更容易地把编程能力嵌入到垂直产品里,谁就控制了下一个生态
这对我们这种独立开发者意味着什么
意味着编程能力从稀缺资源变成了随处可得的商品
以前你想做一个带"AI生成代码"功能的产品,你得选阵营、学框架、踩坑
现在你只需要问自己:我的用户在什么场景下需要代码生成能力
然后pick一个SDK,几行代码就能集成
技术选型从"怎么搭"变成了"选哪个"
这是典型的基础设施成熟期特征
当底层能力商品化,上层应用会爆发
以前做不了的垂直场景,现在都做得了
电商自动化脚本生成器、CI/CD智能修复插件、教育类代码实训平台
这些场景以前的门槛是"搭建Agent系统"
现在的门槛是"找到真实需求"
前者是技术门槛,挡住了大部分人
后者是产品门槛,反而给了超级个体机会
所以Cursor SDK这事,重要的不是功能有多强
重要的是它和Claude、OpenAI在同一时间窗口做了同样的决定
这说明一个时代正在切换
从"谁的AI编程工具更好用"
切换到"谁能用AI编程能力做出更好的垂直产品"
前者的玩家是Cursor、Claude、OpenAI
后者的玩家,可能就是你
00:35
2 00
从AI出来那一刻，内容杠杆就废了一半
也许我们该重新理解AI的定位
之前我一直理解AI应该作为和内容，代码平级的杠杆
但是我现在越发觉得它不是杠杆，它颠覆了我们以往学习的所有能力，只保留了表达需求的能力
你只靠这一个能力+AI就可以打败任何行业任何人
所以我把它定义为这是一个新的生产范式
原来我们靠杠杆进行生产，但是现在我们靠一条workflow，辐射全部的行业
也许我们该重新理解AI的定位
之前我一直理解AI应该作为和内容，代码平级的杠杆
但是我现在越发觉得它不是杠杆，它颠覆了我们以往学习的所有能力，只保留了表达需求的能力
你只靠这一个能力+AI就可以打败任何行业任何人
所以我把它定义为这是一个新的生产范式
原来我们靠杠杆进行生产，但是现在我们靠一条workflow，辐射全部的行业
2 00
知识付费其实是一个伪命题，大多数人根本不知道自己在为什么付费
你以为买的是答案 其实买的是安慰剂
为什么这么说
做了10年产品,见过太多人花钱买咨询 真正改变的不到5%
不是对方不专业 是你问不出好问题
举个例子: 你问怎么进大厂
对方告诉你刷LeetCode+做项目+内推
然后呢 你该不会还是不会,该焦虑还是焦虑
因为你缺的不是这句正确的废话
你缺的是把信息转化为行动的执行系统
这就是为什么知识付费平台从2016年火到现在 用户复购率始终上不去的原因
真正的圈层突破不是买时间
我在百度的时候 身边有无数清北同事
但让我成长最快的不是跟他们吃饭聊天 而是在真实项目里被他们的思维方式碾压
圈层的本质不是认识谁 而是你能为这个圈层创造什么价值
花268聊半小时 你得到的是降维施舍 不是平等交换
这种关系没有后续 没有信任 更不可能有资源互换
超级个体的正确变现路径，把时间变现 这话只对了一半
时间变现有两个层级:
低效层: 卖时间 → 一次性交易,天花板明显
高效层: 卖能力的产品化 → 可复制,可规模化
什么叫能力产品化
就是把你的认知和方法论 做成课程/工具/SOP/内容IP
比如你会做简历优化 与其268一次帮人改简历
不如做一套"简历自检清单+50个行业模板"
定价99,卖500份就是5万
前者你累死也就月入2万 后者你睡觉也有收入
这才是超级个体该干的事
如果你真想破圈,做这3件事
1. 建立公开作品集 不是简历,是能让别人看到你思考过程的东西 推文/博客/开源项目/案例复盘都行
2. 在垂直社区持续输出 不要想着"认识大佬" 先让大佬在信息流里看到你三次
3. 做有结果的小项目 哪怕是帮朋友免费做一个落地方案 有结果才有话语权 有话语权才有定价权
信息差永远存在 但聪明人赚的是"认知差"
别急着花钱买答案 先搞清楚自己到底在问什么问题
你以为买的是答案 其实买的是安慰剂
为什么这么说
做了10年产品,见过太多人花钱买咨询 真正改变的不到5%
不是对方不专业 是你问不出好问题
举个例子: 你问怎么进大厂
对方告诉你刷LeetCode+做项目+内推
然后呢 你该不会还是不会,该焦虑还是焦虑
因为你缺的不是这句正确的废话
你缺的是把信息转化为行动的执行系统
这就是为什么知识付费平台从2016年火到现在 用户复购率始终上不去的原因
真正的圈层突破不是买时间
我在百度的时候 身边有无数清北同事
但让我成长最快的不是跟他们吃饭聊天 而是在真实项目里被他们的思维方式碾压
圈层的本质不是认识谁 而是你能为这个圈层创造什么价值
花268聊半小时 你得到的是降维施舍 不是平等交换
这种关系没有后续 没有信任 更不可能有资源互换
超级个体的正确变现路径，把时间变现 这话只对了一半
时间变现有两个层级:
低效层: 卖时间 → 一次性交易,天花板明显
高效层: 卖能力的产品化 → 可复制,可规模化
什么叫能力产品化
就是把你的认知和方法论 做成课程/工具/SOP/内容IP
比如你会做简历优化 与其268一次帮人改简历
不如做一套"简历自检清单+50个行业模板"
定价99,卖500份就是5万
前者你累死也就月入2万 后者你睡觉也有收入
这才是超级个体该干的事
如果你真想破圈,做这3件事
1. 建立公开作品集 不是简历,是能让别人看到你思考过程的东西 推文/博客/开源项目/案例复盘都行
2. 在垂直社区持续输出 不要想着"认识大佬" 先让大佬在信息流里看到你三次
3. 做有结果的小项目 哪怕是帮朋友免费做一个落地方案 有结果才有话语权 有话语权才有定价权
信息差永远存在 但聪明人赚的是"认知差"
别急着花钱买答案 先搞清楚自己到底在问什么问题
4 00
2026年有个词突然火了——OPC(一人公司)
成都砸1亿专项资金抢人,杭州建10个OPC社区,合肥青岛全在抢这批人
为什么
因为AI把"公司"这个工业时代的组织形式给解构了
过去你想创业,必须先攒钱租办公室、招人、搭供应链
现在一个杭州独立开发者,5个月上线120多款APP
旧金山的Ben用AI做Polsia,2个月ARR就到150万美金
开发周期从过去的2个月压缩到3周,一个人干完了过去一个团队的活
这才是真相
太多人总觉得自己缺的是机会、是平台、是地理位置
真正缺的是什么
是把自己变成最小可行商业单元的能力
AI时代的超级个体,本质是生产力的原子化重构
你不再需要依附于某个组织才能创造价值,你自己就是一条完整的价值链
具体怎么做
给你一个PM思维的三步走:
Step 1: 能力API化
把你会的东西变成可交付的服务模块
不会写代码没关系,AI能帮你3天搞定一个App
不懂外语也行,AI十几分钟就能把日本法规文件翻译成中文合规要点
Step 2: 流量全球化
2026年AI创业已经没有"出海"这个词了
Day 0就该面向全球市场,因为模型能力、开源生态都在全球同步流动
你的竞争对手不在隔壁工位,在地球另一端
Step 3: 成本极简化
远程工作岗位80%都不在公开平台,真正有效的方式是去数字游民社区
杭州萧山Cohere、成都天府长岛OPC社区,入住率常年爆满
一台电脑+一个社区,你的办公成本就是一张床位
所以回到最开始那个问题
为什么没钱没工作也要润
如果你理解的"润"是换个地方继续打工,那确实没意义
但如果"润"的本质是切换到新的协作网络、用AI重构你的生产方式
那这事儿在杭州萧山能干,在曼谷清迈也能干
地理位置从来不是枷锁
你对"公司""工作"的固化认知才是
成都砸1亿专项资金抢人,杭州建10个OPC社区,合肥青岛全在抢这批人
为什么
因为AI把"公司"这个工业时代的组织形式给解构了
过去你想创业,必须先攒钱租办公室、招人、搭供应链
现在一个杭州独立开发者,5个月上线120多款APP
旧金山的Ben用AI做Polsia,2个月ARR就到150万美金
开发周期从过去的2个月压缩到3周,一个人干完了过去一个团队的活
这才是真相
太多人总觉得自己缺的是机会、是平台、是地理位置
真正缺的是什么
是把自己变成最小可行商业单元的能力
AI时代的超级个体,本质是生产力的原子化重构
你不再需要依附于某个组织才能创造价值,你自己就是一条完整的价值链
具体怎么做
给你一个PM思维的三步走:
Step 1: 能力API化
把你会的东西变成可交付的服务模块
不会写代码没关系,AI能帮你3天搞定一个App
不懂外语也行,AI十几分钟就能把日本法规文件翻译成中文合规要点
Step 2: 流量全球化
2026年AI创业已经没有"出海"这个词了
Day 0就该面向全球市场,因为模型能力、开源生态都在全球同步流动
你的竞争对手不在隔壁工位,在地球另一端
Step 3: 成本极简化
远程工作岗位80%都不在公开平台,真正有效的方式是去数字游民社区
杭州萧山Cohere、成都天府长岛OPC社区,入住率常年爆满
一台电脑+一个社区,你的办公成本就是一张床位
所以回到最开始那个问题
为什么没钱没工作也要润
如果你理解的"润"是换个地方继续打工,那确实没意义
但如果"润"的本质是切换到新的协作网络、用AI重构你的生产方式
那这事儿在杭州萧山能干,在曼谷清迈也能干
地理位置从来不是枷锁
你对"公司""工作"的固化认知才是
7 00
我认识很多月入百万的00后，我觉得最重要的就是「不要陷入同辈压力」
但说真的，这事儿不是「心态调整」能解决的，就是不断的去向内求，求出来的
最后你会发现，压力来源于不行动，没有自己的增长飞轮
什么意思？就是你能不能清楚回答这三个问题：
这个月我的核心能力迭代了什么？
我做的事情在不在积累复利？
我有没有一个能自我循环的成长闭环？
大部分人的成长是离散的
今天学个 AI 工具，明天追个热点，后天焦虑一下同龄人
看起来很努力，能力没有复利
真正的超级个体在做什么？
他们在用 PM 思维管理自己的成长，什么是PM思维？
技术能力推产品落地，产品落地拿真实反馈，反馈推快速迭代，迭代沉淀回能力。每转一圈，能力就复利一截
具体三件事可以现在就做
别追热点，找一个能持续积累的方向死磕
别做伪努力，每个月复盘哪些能力真的增长了，哪些只是在重复消耗
别只输入，逼自己做产品、做内容、做任何可以被外部验证的输出
当你有了自己的飞轮，同辈压力自然就消失了
因为你很清楚——你在和三个月前的自己比，而且你在变强
这种确定性，比任何鸡汤都管用
但说真的，这事儿不是「心态调整」能解决的，就是不断的去向内求，求出来的
最后你会发现，压力来源于不行动，没有自己的增长飞轮
什么意思？就是你能不能清楚回答这三个问题：
这个月我的核心能力迭代了什么？
我做的事情在不在积累复利？
我有没有一个能自我循环的成长闭环？
大部分人的成长是离散的
今天学个 AI 工具，明天追个热点，后天焦虑一下同龄人
看起来很努力，能力没有复利
真正的超级个体在做什么？
他们在用 PM 思维管理自己的成长，什么是PM思维？
技术能力推产品落地，产品落地拿真实反馈，反馈推快速迭代，迭代沉淀回能力。每转一圈，能力就复利一截
具体三件事可以现在就做
别追热点，找一个能持续积累的方向死磕
别做伪努力，每个月复盘哪些能力真的增长了，哪些只是在重复消耗
别只输入，逼自己做产品、做内容、做任何可以被外部验证的输出
当你有了自己的飞轮，同辈压力自然就消失了
因为你很清楚——你在和三个月前的自己比，而且你在变强
这种确定性，比任何鸡汤都管用
4 00