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

所有的agent框架本质上都是由于llm不够强大产生的，从某种意义上来说，所有的框架都会消亡，没人能预估到llm的发展究竟在指数函数的哪个位置 //@各种装疯迷窍: 最近也在搞langraph，感觉这个包了太多层过于复杂，要吃透它肯定要花不少时间，想请教下，您觉得这个东西有深挖它的价值吗？还是说过几年必然被淘汰

2026年AI消费盘点：

1.claude code-我现在有两个号，一个max5-125刀，一个max20-250刀，每个月消费375刀

2.gpt-简单冲了一个plus-20刀

3.typeless-30刀每月

4.推特pre+-50刀

5.zenmux充值-pro稳定续费，就怕有一天我的claude挂掉

6.codex-中转站自己顶着，消费有点夸张就不多说了，每天几个亿的token

固定算下来，将近500刀，大概是3500人民币，还是得多赚钱，不然token费都回不来...🥵

我做agent大概已经1-2年的时间了，我踩过的最大的坑就是框架选择

很多人上来就问：哪个框架最好，我应该用哪个框架，其实这个问题本身就错了

一：没有最好的框架，只有最适合你当前阶段的框架

我观察到一个现象，90% 的人在选框架时都在犯同一个错误 —— 追求大而全

LangChain/graph 生态确实庞大，2026 年月下载量已经超过 2.2 亿次，但这不代表它适合你

我自己的经验是：如果你在做 MVP 验证，根本不需要考虑什么状态管理、多智能体编排，直接用 Claude SDK 起手，一天就能跑通原型

等你真的需要处理复杂的循环判断、失败重试这种场景时，再切到 LangGraph 也不迟

这就像创业，不要一上来就搭建完整的组织架构，先验证商业模式

二：调试体验决定你能走多远

Langchain体系的问题不是功能不够，而是出了问题你根本不知道哪里错了

报错指向的是它内部的某一层封装，不是你写的代码，这种感觉就像在黑盒里摸索

我现在的选择逻辑是这样的：

需要多步接力、循环判断 → LangGraph，目前这个场景没有更好的替代品

追求开发速度、原生支持流式输出和工具调用 → Claude SDK，这是我目前开发 Agent 最快的方式

第一次写 Agent、想快速跑通 → 可以从 LangChain 入门，但别指望用它做产品

不要在选框架上花太多时间

先问自己三个问题：

我现在要解决的核心问题是什么，是验证想法还是做生产环境

我的技术栈是什么，团队更熟悉哪种开发范式

这个场景是否需要复杂的状态管理和多智能体协作

这波豆包收费，你能看到什么机会？你是不是还在骂？

但是我告诉你，这绝对是一个万亿级的机会，你信不信

拼多多砍一刀，你肯定干过

当年多少人骂拼多多 low、骂它薅羊毛、骂它收割下沉市场，结果呢，它用补贴硬生生把三四线城市的大爷大妈教育成了线上购物的重度用户

现在豆包收费，又是一波人在骂

但作为一个 产品经理/AI个体，我看到的是同一个情景重演——字节正在用2000亿，重演一遍拼多多的市场教育

只不过这次教育的不是怎么网购，而是AI 值多少钱

字节这次是真下血本了，先说几个数据你就明白了：

豆包现在月活3.45亿，日活1.4亿，日均 Token 调用量突破120万亿

按火山引擎的数据测算，光是提供一天免费服务的成本就高达2.4亿元

字节2026年 AI 资本开支直接上调到2000亿人民币，比去年底的计划增加了至少25%

这是什么概念，这意味着字节是真的在用真金白银教育市场

付费习惯的培养，绝对比你想象的更重要，尤其是下沉市场

很多人不理解为什么我说这是好事和机会

因为过去两年，国内 AI 圈最大的问题就是——用户不知道 AI 到底值多少钱！！

用户是没概念的，免费用久了，大家会觉得 AI 就应该免费，这对整个生态是毁灭性的

你做个 AI 工具，用户第一反应是为什么要收费，而不是“这个工具能帮我省多少时间”

这个逻辑其实和拼多多当年用砍一刀打开下沉市场是一个道理

拼多多用补贴和社交裂变，让三四线用户习惯了线上购物，习惯了比价，习惯了用手机下单

等这批用户被教育好了，整个电商生态都受益，京东、淘宝都能吃到红利

豆包现在做的就是这件事——用字节的钱，教育3亿用户什么是 AI 付费，什么是 Token 计费，什么是按价值定价

等用户习惯了为 AI 服务付费，受益的不只是豆包，是整个 AI 创业生态

豆包这次推出三档付费：标准版68元/月、加强版200元/月、专业版500元/月

更关键的是，他们明确告诉用户：基础功能永久免费，付费的是复杂任务和生产力场景

这个定价策略非常聪明，它在告诉市场一个事实——AI 是按价值收费的，不是按功能收费的

Token 付费意识的觉醒

我最看重的其实是另一件事：豆包让普通用户开始理解 Token 这个概念了

以前跟客户解释为什么 AI 服务要按 Token 计费，他们完全听不懂

现在豆包日均120万亿 Token 的数据被媒体反复报道，用户开始意识到——原来我每次对话都在消耗资源

这对我们这些小opc来说太重要了

当用户理解了 Token 的概念，他们就能理解为什么你的服务要这样定价，为什么复杂任务要收更多钱，为什么高质量输出需要付费

这不是在割韭菜，这是在建立一个健康的价值交换体系

付费率不会低的三个理由

我预估豆包的付费转化率绝对不会低，至少能达到5%-10%

第一，用户基数够大。3.45亿月活，哪怕只有5%付费，那也是1700多万付费用户

第二，刚需场景已经形成

很多专业人士现在已经离不开 AI 了

第三，字节不急着赚钱

官方明确说了2026年不考核付费用户渗透率，核心目标是打磨产品、完善生态，为2027年的长期商业化布局

这说明什么，说明字节在下一盘大棋，他们要的不是短期收割，而是建立一个可持续的商业模式

对我们意味着什么

豆包收费这件事，本质上是在帮我们教育市场

当3亿多用户开始接受“AI 是要付费的”这个事实，当他们开始理解 Token、理解算力成本、理解价值定价，我们再去推自己的 AI 服务时，阻力会小很多

以前你跟客户说“这个 AI 工具月费200”，他们会觉得贵

现在豆包都500一个月了，你的200反而显得合理了

更重要的是，用户的付费心理门槛被打破了

他们开始习惯为 AI 工具付费，开始把 AI 当成像云存储、音乐会员一样的日常订阅服务

这对整个 AI 创业生态都是利好

很多人把豆包收费看成是“免费时代的终结”，我反而觉得这是“价值时代的开始”

AI 从来不是免费的，只是有人在替你买单

现在字节用2000亿的投入、3亿用户的规模，帮整个行业完成了用户教育

作为 AI 超级个体，我们要做的就是抓住这个窗口期，用真正有价值的产品和服务，去承接这波被教育好的用户

毕竟，当用户愿意为价值付费时，才是创作者最好的时代这波豆包收费，你能看到什么机会？你是不是还在骂？

但是我告诉你，这绝对是一个万亿级的机会，你信不信

拼多多砍一刀，你肯定干过

当年多少人骂拼多多 low、骂它薅羊毛、骂它收割下沉市场，结果呢，它用补贴硬生生把三四线城市的大爷大妈教育成了线上购物的重度用户

现在豆包收费，又是一波人在骂

但作为一个 产品经理/AI个体，我看到的是同一个情景重演——字节正在用2000亿，重演一遍拼多多的市场教育

只不过这次教育的不是怎么网购，而是AI 值多少钱

字节这次是真下血本了，先说几个数据你就明白了：

豆包现在月活3.45亿，日活1.4亿，日均 Token 调用量突破120万亿

按火山引擎的数据测算，光是提供一天免费服务的成本就高达2.4亿元

字节2026年 AI 资本开支直接上调到2000亿人民币，比去年底的计划增加了至少25%

这是什么概念，这意味着字节是真的在用真金白银教育市场

付费习惯的培养，绝对比你想象的更重要，尤其是下沉市场

很多人不理解为什么我说这是好事和机会

因为过去两年，国内 AI 圈最大的问题就是——用户不知道 AI 到底值多少钱！！

用户是没概念的，免费用久了，大家会觉得 AI 就应该免费，这对整个生态是毁灭性的

你做个 AI 工具，用户第一反应是为什么要收费，而不是“这个工具能帮我省多少时间”

这个逻辑其实和拼多多当年用砍一刀打开下沉市场是一个道理

拼多多用补贴和社交裂变，让三四线用户习惯了线上购物，习惯了比价，习惯了用手机下单

等这批用户被教育好了，整个电商生态都受益，京东、淘宝都能吃到红利

豆包现在做的就是这件事——用字节的钱，教育3亿用户什么是 AI 付费，什么是 Token 计费，什么是按价值定价

等用户习惯了为 AI 服务付费，受益的不只是豆包，是整个 AI 创业生态

豆包这次推出三档付费：标准版68元/月、加强版200元/月、专业版500元/月

更关键的是，他们明确告诉用户：基础功能永久免费，付费的是复杂任务和生产力场景

这个定价策略非常聪明，它在告诉市场一个事实——AI 是按价值收费的，不是按功能收费的

Token 付费意识的觉醒

我最看重的其实是另一件事：豆包让普通用户开始理解 Token 这个概念了

以前跟客户解释为什么 AI 服务要按 Token 计费，他们完全听不懂

现在豆包日均120万亿 Token 的数据被媒体反复报道，用户开始意识到——原来我每次对话都在消耗资源

这对我们这些小opc来说太重要了

当用户理解了 Token 的概念，他们就能理解为什么你的服务要这样定价，为什么复杂任务要收更多钱，为什么高质量输出需要付费

这不是在割韭菜，这是在建立一个健康的价值交换体系

付费率不会低的三个理由

我预估豆包的付费转化率绝对不会低，至少能达到5%-10%

第一，用户基数够大。3.45亿月活，哪怕只有5%付费，那也是1700多万付费用户

第二，刚需场景已经形成

很多专业人士现在已经离不开 AI 了

第三，字节不急着赚钱

官方明确说了2026年不考核付费用户渗透率，核心目标是打磨产品、完善生态，为2027年的长期商业化布局

这说明什么，说明字节在下一盘大棋，他们要的不是短期收割，而是建立一个可持续的商业模式

对我们意味着什么

豆包收费这件事，本质上是在帮我们教育市场

当3亿多用户开始接受“AI 是要付费的”这个事实，当他们开始理解 Token、理解算力成本、理解价值定价，我们再去推自己的 AI 服务时，阻力会小很多

以前你跟客户说“这个 AI 工具月费200”，他们会觉得贵

现在豆包都500一个月了，你的200反而显得合理了

更重要的是，用户的付费心理门槛被打破了

他们开始习惯为 AI 工具付费，开始把 AI 当成像云存储、音乐会员一样的日常订阅服务

这对整个 AI 创业生态都是利好

很多人把豆包收费看成是“免费时代的终结”，我反而觉得这是“价值时代的开始”

AI 从来不是免费的，只是有人在替你买单

现在字节用2000亿的投入、3亿用户的规模，帮整个行业完成了用户教育

作为 AI 超级个体，我们要做的就是抓住这个窗口期，用真正有价值的产品和服务，去承接这波被教育好的用户

毕竟，当用户愿意为价值付费时，才是创作者最好的时代这波豆包收费，你能看到什么机会？你是不是还在骂？

但是我告诉你，这绝对是一个万亿级的机会，你信不信

拼多多砍一刀，你肯定干过

当年多少人骂拼多多 low、骂它薅羊毛、骂它收割下沉市场，结果呢，它用补贴硬生生把三四线城市的大爷大妈教育成了线上购物的重度用户

现在豆包收费，又是一波人在骂

但作为一个 产品经理/AI个体，我看到的是同一个情景重演——字节正在用2000亿，重演一遍拼多多的市场教育

只不过这次教育的不是怎么网购，而是AI 值多少钱

字节这次是真下血本了，先说几个数据你就明白了：

豆包现在月活3.45亿，日活1.4亿，日均 Token 调用量突破120万亿

按火山引擎的数据测算，光是提供一天免费服务的成本就高达2.4亿元

字节2026年 AI 资本开支直接上调到2000亿人民币，比去年底的计划增加了至少25%

这是什么概念，这意味着字节是真的在用真金白银教育市场

付费习惯的培养，绝对比你想象的更重要，尤其是下沉市场

很多人不理解为什么我说这是好事和机会

因为过去两年，国内 AI 圈最大的问题就是——用户不知道 AI 到底值多少钱！！

用户是没概念的，免费用久了，大家会觉得 AI 就应该免费，这对整个生态是毁灭性的

你做个 AI 工具，用户第一反应是为什么要收费，而不是“这个工具能帮我省多少时间”

这个逻辑其实和拼多多当年用砍一刀打开下沉市场是一个道理

拼多多用补贴和社交裂变，让三四线用户习惯了线上购物，习惯了比价，习惯了用手机下单

等这批用户被教育好了，整个电商生态都受益，京东、淘宝都能吃到红利

豆包现在做的就是这件事——用字节的钱，教育3亿用户什么是 AI 付费，什么是 Token 计费，什么是按价值定价

等用户习惯了为 AI 服务付费，受益的不只是豆包，是整个 AI 创业生态

豆包这次推出三档付费：标准版68元/月、加强版200元/月、专业版500元/月

更关键的是，他们明确告诉用户：基础功能永久免费，付费的是复杂任务和生产力场景

这个定价策略非常聪明，它在告诉市场一个事实——AI 是按价值收费的，不是按功能收费的

Token 付费意识的觉醒

我最看重的其实是另一件事：豆包让普通用户开始理解 Token 这个概念了

以前跟客户解释为什么 AI 服务要按 Token 计费，他们完全听不懂

现在豆包日均120万亿 Token 的数据被媒体反复报道，用户开始意识到——原来我每次对话都在消耗资源

这对我们这些小opc来说太重要了

当用户理解了 Token 的概念，他们就能理解为什么你的服务要这样定价，为什么复杂任务要收更多钱，为什么高质量输出需要付费

这不是在割韭菜，这是在建立一个健康的价值交换体系

付费率不会低的三个理由

我预估豆包的付费转化率绝对不会低，至少能达到5%-10%

第一，用户基数够大。3.45亿月活，哪怕只有5%付费，那也是1700多万付费用户

第二，刚需场景已经形成

很多专业人士现在已经离不开 AI 了

第三，字节不急着赚钱

官方明确说了2026年不考核付费用户渗透率，核心目标是打磨产品、完善生态，为2027年的长期商业化布局

这说明什么，说明字节在下一盘大棋，他们要的不是短期收割，而是建立一个可持续的商业模式

对我们意味着什么

豆包收费这件事，本质上是在帮我们教育市场

当3亿多用户开始接受“AI 是要付费的”这个事实，当他们开始理解 Token、理解算力成本、理解价值定价，我们再去推自己的 AI 服务时，阻力会小很多

以前你跟客户说“这个 AI 工具月费200”，他们会觉得贵

现在豆包都500一个月了，你的200反而显得合理了

更重要的是，用户的付费心理门槛被打破了

他们开始习惯为 AI 工具付费，开始把 AI 当成像云存储、音乐会员一样的日常订阅服务

这对整个 AI 创业生态都是利好

很多人把豆包收费看成是“免费时代的终结”，我反而觉得这是“价值时代的开始”

AI 从来不是免费的，只是有人在替你买单

现在字节用2000亿的投入、3亿用户的规模，帮整个行业完成了用户教育

作为 AI 超级个体，我们要做的就是抓住这个窗口期，用真正有价值的产品和服务，去承接这波被教育好的用户

毕竟，当用户愿意为价值付费时，才是创作者最好的时代

做过视频的人都知道一个痛点：画面和声音永远对不齐

你用 AI 生成了画面，再用 AI 配了音，然后花几个小时手动调时间轴、对口型、卡节奏

稍微专业点的创作者，光音画同步这一步就能耗掉半天时间。更要命的是，调完还不一定自然

这个问题在 AI 视频生成领域一直没有解决方案，因为技术难度太高

——要让声音和画面在生成的时候就天然对齐，而不是事后硬拼，这需要模型同时理解音频和视频的底层逻辑

直到百度文心团队放出了 NAVA-这是业界第一个仅有6.3B参数大小，但是能原生同步生成音视频的模型

其他能实现的模型哪个不是10B以上？

作为一个跑过无数 AI 工具的产品经理，我看到这个模型的第一反应是：这才是真正的技术突破

它到底能干什么？

你给 NAVA 输入一段文字描述，它直接输出720p 的视频+立体声音频，而且声画天然同步，不需要任何后期调整

这不是简单的文生视频+文生音频拼接，而是音视频在同一个生成过程中共同演化、原生对齐

音视频联合生成这个赛道，LTX、Ovi、MOVA 等模型都在做

但 NAVA 用了一个更聪明的架构：Align-then-Fuse，先让音视频在专门的对齐空间建立对应关系，再融合文本条件生成。

更炸裂的是参数量：6.3B 打败所有对手

NAVA 只有6.3B 参数，但在 Verse-Bench 基准测试上，音视频同步指标、视频质量、音频准确率全面超越：

Ovi 1.1(10B 参数）
MOVA(32B 参数）
Davinci(15B)
LTX 2.3(19B)

用三分之一甚至六分之一的参数量，拿下 SOTA。这意味着什么？意味着普通人真的用得起了

不需要4090显卡，不需要租昂贵的云算力，甚至12GB 显存的3060就有可能跑起来。而那些参数量动辄15B、19B 的模型，普通人根本碰不到，只能在云端按次付费

文心用6.3B 做到了别人19B 才能做到的效果，这不是简单的参数压缩，而是在模型架构和训练策略上下了真功夫

他们用了一个叫 Align-then-Fuse 的架构，先让音频和视频在专门的对齐空间里建立对应关系，再融合文本条件进行生成

这个技术路线的价值在于：小模型+高性能=普通人能用的 AI 工具

它解决了什么真实痛点？

我观察到三个场景，NAVA 可能发挥非常大的作用：

1.短视频创作者的效率问题：

现在做抖音、视频号内容，很多人卡在配音和画面匹配上。用传统工具，要么花钱请配音，要么用 AI 配音但对不上口型。NAVA 直接生成同步内容，省掉了这个环节

2.教育和培训内容制作：

很多老师、培训机构想做视频课程，但制作成本太高

如果能用文字描述直接生成带讲解的演示片段，内容生产效率会提升几倍

3.小白的内容创业门槛

过去你想做视频内容，得学剪辑、学配音、学调色

现在你只需要会写文案，描述清楚你想要什么，工具帮你生成

这对于想入局但没技术背景的人来说，是真正的降维打击

文心在下一盘什么棋？

有意思的是，NAVA 目前还只是研究阶段的开源项目，但它透露出的信号很明确：

文心在往音视频联合生成、甚至世界模型的方向布局

从产品思维来看，这个方向很聪明

视频生成是红海，音频生成也是红海，但音视频原生同步生成，还是蓝海

而且这个能力，恰好是搭建世界模型、实现真正多模态 AI 的关键拼图

更重要的是，他们选择了小模型路线

在大家都在卷参数量、卷算力的时候，文心用6.3B 做到了 SOTA 水平，这意味着他们在模型效率和工程优化上下了功夫

这对普通用户是好事，因为小模型意味着更低的使用成本、更快的推理速度、更容易的本地部署

NAVA 现在还在早期，但它代表的方向——让 AI 工具更轻、更快、更容易用，才是真正会改变普通人生活的技术路线

GitHub 项目地址： ernie-research.github.io
论文地址： arxiv.org
Hugging Face 模型页： huggingface.co

Coze 悄悄更新了3.0版本，我测了一下午

发现了一个很多人没注意到的点：大家都在说“AI Agent 很强”，但是真正拉开人和人之间效率差距的，不是你用的 AI 有多聪明

而是人自身能不能像 CEO 一样，调度一支 AI 团队

这次Coze 3.0，我认为是真实的解决了很多我们以往的痛点：

问题 1：AI 工具太多，来回切换效率低
以前的工作方式：Claude Code 写代码，ChatGPT 出文案，Midjourney 做图，浏览器开 10 个 tab 疯狂切换
Coze 3.0 的解法：多人多 Agent 协作
你创建一个项目，往里面塞多个 Agent：运营Agent、调研Agent
然后 @ 一下，主 Agent 自动识别项目里的其他 Agent，给它们派活
比如你说“帮我做个产品发布会的 PPT”
主 Agent 会自动拆解任务： @ 文案 Agent 写大纲做视觉封面 @ 调研 Agent 拉最新数据
你不用管中间过程，只需要最后验收结果

问题 2：团队协作效率低，信息对齐成本高

很多小团队遇到过这个场景：
产品经理问研发一个技术问题，研发在忙回不过来
运营想要数据，数据分析师在开会
设计师改完图，开发说看不到最新版
Coze 3.0 的解法：本地 Agent 接入云端协作
你可以把本地的 Claude Code、Codex、OpenClaw 接入 Coze 项目
关键是：Agent 仍然在你本地执行，能访问你的文件、代码和软件
但团队成员可以直接在云端 @ 你的本地 Agent 问问题
我和研发协作的时候就是这么用的：他把他本地的 Claude Code 接入项目，我直接 @ 他的 CC 问技术问题
他的 CC 有完整的项目代码上下文，能直接回答我，不用等他有空
相当于每个人都有个 24 小时在线的分身，专门处理团队协作

问题 3：从 0 搭建 Agent 成本太高
很多人想用 AI 提效，但不知道怎么配置 Agent

Coze 3.0 的解法：行业模板开箱即用
它提供了投资顾问、小红书创作达人、数据分析师、公众号创作达人等职业模板

每个模板都内置了完整的技能包

比如小红书创作达人模板，自带 6 个技能：账号诊断、标题生成、爆款笔记查询、笔记优化助手、每日爆款笔记、相似账号推荐
你直接选模板，对它说“我是小红书童书博主，帮我搜今天小学生儿童文学主题的热门榜单”
它会自动拉回来当前热门趋势、全网童书热点、具体的选题建议

顺带一提，Coze 3.0 还有真正的长期记忆

不是单次对话的短期上下文，而是跨时间、跨场景记住你的长期偏好
你只需要说一次：“我是内容运营专员，叫我金老板，我喜欢活泼直接的沟通风格”
以后所有对话，Agent 都会以“金老板”称呼你，保持活泼直接的风格
这个记忆是持久化的，换设备、换项目都生效

问题 4：高质量视频创作门槛太高

以前做视频的流程：写脚本、找素材、剪辑、调色、配音乐
每个环节都需要专业技能，一个 30 秒短视频可能要折腾几个小时
Coze 3.0 的解法：接入 Seedance 2.0，一句话生成高质量视频
这是我测试后最兴奋的功能
你在手机上说一句话：“用科幻风格生成一个 45 秒短视频”
它会自动生成完整的视频脚本，包括分镜、角色、场景、道具
你审核脚本，确认没问题
然后 Seedance 2.0 开始工作：自动生成视频、配音乐、调色
成片质量直接能发抖音
如果哪里不满意，点开视频，选中片段，说“把这段色调调暖一点”“把字幕改成更口语化”
自然语言修改，不用学剪辑软件
而且移动端和 PC 端全同步：手机上创建的项目，回到电脑上可以继续精修；电脑上做的视频，手机上随时能查看进度
暂时无法在飞书文档外展示此内容
一句话生成高质量视频的时代，真的来了

我观察到一个趋势：
AI 工具的竞争，已经从“谁更聪明”变成了“谁能让用户用最低成本完成最复杂的任务”

Coze 3.0 的产品逻辑很清晰：
不是让人去适配 10 个工具，而是让 AI 团队自己组队把活干完

我做agent大概已经1-2年的时间了，我踩过的最大的坑就是框架选择

很多人上来就问：哪个框架最好，我应该用哪个框架，其实这个问题本身就错了

一：没有最好的框架，只有最适合你当前阶段的框架

我观察到一个现象，90% 的人在选框架时都在犯同一个错误 —— 追求大而全

LangChain/graph 生态确实庞大，2026 年月下载量已经超过 2.2 亿次，但这不代表它适合你

我自己的经验是：如果你在做 MVP 验证，根本不需要考虑什么状态管理、多智能体编排，直接用 Claude SDK 起手，一天就能跑通原型

等你真的需要处理复杂的循环判断、失败重试这种场景时，再切到 LangGraph 也不迟

这就像创业，不要一上来就搭建完整的组织架构，先验证商业模式

二：调试体验决定你能走多远

Langchain体系的问题不是功能不够，而是出了问题你根本不知道哪里错了

报错指向的是它内部的某一层封装，不是你写的代码，这种感觉就像在黑盒里摸索

我现在的选择逻辑是这样的：

需要多步接力、循环判断 → LangGraph，目前这个场景没有更好的替代品

追求开发速度、原生支持流式输出和工具调用 → Claude SDK，这是我目前开发 Agent 最快的方式

第一次写 Agent、想快速跑通 → 可以从 LangChain 入门，但别指望用它做产品

不要在选框架上花太多时间

先问自己三个问题：

我现在要解决的核心问题是什么，是验证想法还是做生产环境

我的技术栈是什么，团队更熟悉哪种开发范式

这个场景是否需要复杂的状态管理和多智能体协作

拆解 AI 时代生意的三层结构：信息差、认知差、执行差，以及每一层的具体打法

第一层：信息差——AI 让信息搬运进化成知识产品

什么是信息差

信息差的本质是时间差+渠道差，你知道别人不知道的，你能触达别人触达不了的

在 AI 时代，信息差主要体现在：技术认知差（对 AI 工具的理解和应用能力）、行业洞察差（对趋势和机会的识别能力）、工具使用差（对 AI 工具的掌握程度）、信息处理差（对海量信息的处理和分析能力）

传统信息差是搬运，AI 时代的信息差是深加工+产品化

具体打法

路径一：垂直领域深度聚合

让 AI 去检索特定平台的用户需求信号，写成结构化报告

关键不是简单搬运，而是建立信息处理的系统：输入（平台数据）→ AI 分析（需求提取、情绪分析、聚类）→ 输出（可售卖的知识产品） 比如健身器材选购指南：让 AI 检索 Reddit、Amazon、YouTube 的真实用户评价，提取痛点和需求，生成对比报告，配上性能表格

这不是教程的例子，这是方法论：找到信息密度高但分散的领域，用 AI 做结构化整合

路径二：跨平台内容重组

同一个信息在不同平台有不同价值密度

YouTube 的长视频访谈 → AI 提取金句 → 小红书图文 → 推特短推 → 最终聚合成付费专栏

这里的信息差是跨平台的内容形态转化能力

路径三：实时信息监控

用 AI 持续监控特定领域的新工具、新玩法、新趋势，第一时间产出教程（比如出海saas）

信息差的时效性在 AI 时代被压缩到小时级，谁先跑通谁吃肉

信息差的天花板

信息差是最容易起步的，但也是护城河最薄的

因为信息会快速扩散，你今天的独家，三天后就是常识

所以信息差只能作为冷启动手段，必须快速向上迁移

第二层：认知差——把信息变成洞察和方法论

什么是认知差

认知差是看到同样的信息，得出不同结论的能力

别人看到的是工具，你看到的是生产关系的重构

别人看到的是案例，你看到的是底层逻辑和可复制的 SOP

AI 时代的认知差体现在：对 AI 技术本质的理解、对商业模式的拆解能力、对用户需求的洞察深度

具体打法

路径一：建立思维框架

把散点信息组织成可迁移的认知模型

比如不是教“如何用 AI 做 Reddit 选品”，而是教“需求信号识别的三层模型：显性抱怨（差评）、隐性需求（高频提问）、潜在缺口（竞品空白）”

这个框架可以用在 Reddit、也可以用在知乎、小红书、任何 UGC 平台

认知差的核心是抽象能力：从具体案例中提炼通用方法论

路径二：深度拆解与复盘

不是告诉用户“我月入5万”，而是拆解完整的决策链路和执行细节

从选品逻辑、工具组合、内容策略、引流路径、转化设计，每个环节的坑和解法

这种深度内容的价值是降低用户的试错成本，这是认知差的变现基础

路径三：趋势预判与提前布局

基于对技术和市场的理解，提前识别机会窗口

比如2026年 AI Agent 从“会聊天”到“会做事”的跃迁，意味着自动化服务的商业机会 citation

认知差让你在别人还在观望时，已经完成了第一轮验证

认知差的护城河

认知差的护城河是持续学习和思考的复利

你的每一次实践、每一次复盘，都在加深对商业本质的理解

但认知差也有问题：知道不等于做到

这就需要第三层

第三层：执行差——AI 成为你的执行力放大器

什么是执行差

执行差是从想法到结果的转化效率

2026年的 AI 创业，正在变成“执行力的极限测试”，技术差距从以年计变成以月计，真正拉开差距的是谁能更快跑通

研究显示，AI 助手完成复杂工作任务的成功率只有14%，问题出在执行环节的系统性和可控性

执行差在 AI 时代体现为：工具组合的熟练度、工作流的自动化程度、从 idea 到 MVP 的速度、持续迭代的一致性

具体打法

路径一：构建 AI 执行系统

不是零散地用 AI，而是建立输入-处理-输出的自动化流水线

举例：内容生产系统

输入层：RSS 订阅+关键词监控+平台爬虫
处理层：AI 内容分析+观点提取+改写重组
输出层：多平台适配+定时发布+数据追踪

这个系统一旦搭建，你的执行效率是手工操作的10倍以上

路径二：最小可行日与快速迭代

执行差的核心是速度和一致性

不是等到完美才发布，而是快速推出 MVP，用真实反馈迭代

AI 的价值是把“从想法到初稿”的时间从3天压缩到30分钟，让你可以在同样时间内完成10倍的实验次数 citation

建立“最小可行日”机制：每天至少推进一个可见的执行动作，让 AI 帮你生成选项和落地路径

路径三：从工具到工作流

大多数人用 AI 停留在“单点工具”阶段，高手在构建端到端的工作流

比如私人定制服务：

用户填写表单（自动收集）
AI 分析需求+生成方案（Claude/GPT）
方案可视化（AI 绘图）
自动发送+支付+交付（自动化流程）

整个流程无需人工介入，这就是执行差的终极形态

路径四：建立反馈闭环

执行不是一次性动作，而是循环优化

每次执行后收集数据：哪些内容转化率高？哪些引流渠道有效？哪些话术打动用户？

把这些数据反馈给 AI，让它持续优化内容策略、选题方向、表达方式

这个闭环让你的执行质量呈指数级增长

执行差的本质

执行差的本质是把 AI 从对话工具变成生产力系统

不是问 AI 一个问题得到一个答案，而是让 AI 成为你的自动化团队：内容团队、运营团队、客服团队

AI 时代的超级个体，本质上是一个人+一套 AI 执行系统

说实话，我认真看完并且整理这份文档，这绝对是任何一个

AI从业者/创业者/开发者都值得反复看十遍以上的内容！

Anthropic官方发布了一个文章,里面有一个完整的ppt文档：构建AI原生的创业公司

把"我有一个想法"到"我有一个产品"的距离压缩到了一个下午

按理说这应该让创业更容易成功，我一开始也这么想

他们讲了一个反直觉的判断（ps：我认为，并不是ai写的）：AI 让创业的失败率，只会上升。

这本手册是谁写的，凭什么值得看

写这本东西的是 Anthropic 自己。

他们不是只在卖 API。

他们的工程团队自己在用 Claude Code 构建产品；他们投了一堆 YC 早期项目；他们的 Startup Program 直接管着一批正在用 Claude 跑 MVP 的公司。

这本手册基本上是他们看着自家产品和投资组合里的创始人趟过来的坑，反过来整理出的"AI 原生创业操作系统"。

我看完最强烈的感受是：这不是一本鼓动你拥抱 AI 的宣传册，反而处处在浇冷水。

它把创业拆成 4 个阶段（Idea / MVP / Launch / Scale），每个阶段最值得讲的不是 AI 能帮你做什么，而是 AI 在每个阶段会放大什么陷阱。

下面是我把全书 36 页啃完之后提炼的 4 个核心要点，每一个点都蕴藏着我创业五年的一些感悟以及字字珠玑的原文

1.idea 阶段：原型不等于验证，MVP绝对不等于成功

42% 的失败率会上升，根源就在这。

过去要造一个能跑的原型，需要找一位有合适技术栈的联合创始人，或者一笔预算外包给开发团队。

一来一回最少几个月。这个慢本身是一种保护：它逼着创始人在没造出东西的几个月里，必须去和真实用户对话。

现在 Claude Code 一个下午就能给你一个能 demo 的版本。

听起来很好。但 Anthropic 直接点破了：一个能跑的原型很容易被误以为是你在解决真实问题的证据——但实际上它不是

原型只是一根用来跟潜在用户对话的压力测试棒，对话本身才是证据。

更狠的当头一棒在后面，手册里有一句我反复读了好几遍：“确认偏误这件事现在配上了一个研究引擎。”

意思是：你让 AI 验证你的创业想法，它会去找支持的证据；你让它估你的 TAM，它会找让你的 TAM 看起来值得融资的那个数字。

AI 沿着你给的方向前进——一个不发出尖锐问题的创始人，可以为一个糟糕的想法构造一份精致、看起来有研究依据的论证，比以往任何时候都更快，同时还感觉自己已经在做尽职调查。

Anthropic 给的解药是把同一把 AI 反过来用——让 Claude 当结构化反方辩手，专门去找证据否定你的假设。

这个用法他们说是 AI 原生创业生命周期里每一个阶段的核心用例。

我自己的体会：现在用 AI 写 BP 这件事，本质就是在让 AI 帮自己做自我催眠。

真正应该让 AI 做的事是：专门找反对你的理由，不停的辩证你的想法

2.MVP 阶段：AI时代出现了一种新的东西叫Agentic 技术债

到了 MVP 阶段，Anthropic 提出了一个我没在别的地方看到过的概念。

传统技术债是线性的：人写了个临时方案，欠下一笔，慢慢还。

AI 时代的技术，债是复利的，因为AI效率的直线提升，制造垃圾的效率也直线提升

原文是这么说的：

"如果规约和架构约束没有写在 AI 能读到的地方，每一次会话都会从零重新推导基础决策，这些决策就开始漂移。最终你得到一个没有任何连贯心智模型的代码库——不是因为任何单个部分糟糕，而是因为这些部分从未被设计成能拼到一起。"

这一段我建议每一个用 Cursor/Claude Code 写代码的人贴墙上，每次对话之前拷问一下自己，你和现在状态的AI真的了解上下文吗？？

Anthropic 给的具体解法是：在 Claude Code 写下第一行代码之前，先让 Claude（不是 Claude Code）和你一起讨论清楚——

这个产品的核心问题是什么
你 6 个月内现实预期的规模是多少
因此应该遵循哪些架构原则
因此应该避免哪些依赖
这个阶段你有意接受的权衡是什么

把这次讨论的输出存为一个叫 CLAUDE.md 的文件。

这个文件之后会被 Claude Code 在每个新会话开始时自动读到。

它不是文档，是项目的持久化记忆——以及你和 AI 之间共享的、关于"为什么这么设计"的契约。

Anthropic 的建议：每个 Claude Code 会话结束后，花 5 分钟把今天做了什么决定、引入了什么假设，加一条日志到 CLAUDE.md

大家千万不要小看这个习惯，这将成为你的项目是否是屎山的关键：

"每会话 5 分钟的文档化，是对抗'复利成不可管理代码库的架构漂移'的便宜保险。"

顺便提一句，手册里另一个我喜欢的观点是关于零摩擦的范围蔓延。当加一个功能从一个 sprint变成一个下午，每一个 feature 的添加单独看都说得通。

这种范围蔓延在当下感觉不到，因为代价太小，但它会让你的产品在几周内膨胀到失去方向。

正确的做法：在写第一行代码之前，写一份 scope 文档，明确你的 MVP 刻意不做什么，以及什么样的真实用户证据才足以加新东西。

3.Launch 阶段：你自己就是最大的瓶颈

到了 Launch 阶段，前两阶段那个"创始人事事亲为"的本能开始反噬。

这是 Anthropic 给出的几个非常具体的征兆：

本该 1 小时完成的决策，现在要等一周才轮到你
只有你知道答案，所以问题越积越多
只有你亲自记得做的运营任务才会发生

我看到这一段的时候笑了——这画面太熟悉了，身边见过好几个AI独角兽人就是卡在这一步。

更难的是：没有一个清晰的时刻告诉你这个转换发生了，你只会在某个月底某天突然发现，公司停滞了，而你以为自己在埋头干活。

Anthropic 给的方法是做一次全开式审计——把你亲自处理的所有事列出来，从最微小的任务到最高风险的决策，然后让 Claude 帮你分成三类：

可以完全自动化的
需要人但不一定是你的
真正需要创始人判断的

第三类才是你这个阶段应该花时间的。其余的，要么交给 Claude自动化，要么招人或委派。

这一阶段还有两个值得记的细节：

关于安全——Anthropic 直接说：智能体编码工具生成的是能工作的代码，不是天然安全的代码。

功能性问题肉眼可见，安全漏洞要被利用才知道。他们建议在任何真实用户碰你的应用前，专门做一轮安全审查（认证、会话、API 数据暴露、注入风险、有漏洞依赖）。

关于度量——那些把早期 traction 误判成 PMF 的人，往往是发布之后才开始追踪数据的。

Anthropic 的建议是反过来：在第一个用户出现之前，先和 Claude 一起定义清楚什么是假阳性（注册但没激活、收入但没留存、热情但没回访），等数据进来时，专门让 Claude 用怀疑者视角解读这些数字。

4. Scale 阶段：累积深度，才是真护城河

到了 Scale 阶段，Anthropic 的论调变了。

前三个阶段都在讲"AI 是工具"。到这里，他们讲的是怎么让 AI 沉淀出一条别人复制不了的护城河。

最有意思的一个例子是这样的：

"一个通用的 AI 医疗账单工具会在 340B 药品计划 claim 上崩溃，但你的工具针对它们有专门逻辑。"

340B 是美国一个非常细分的药品折扣项目。通用 AI 不可能懂这种垂直行业的边界情况——但领域创始人懂。

Scale 阶段的核心工作，是把这些只有你知道的东西——行业行话、监管陷阱、为什么显而易见的答案行不通——通过 Claude 的对话/项目/记忆结构化外化出来，再通过 Skills 把"我如何审计一份商业租约"或"我如何分诊一份病人接诊表"变成 Claude 每次都能以同样方式跑的可重用流程。

Anthropic 的话是：

"几个月之后，这就成为一种没有任何通用 AI 能匹敌的专有知识基底。"

更进一步是用户数据飞轮——用户与你产品的每一次互动都生成行为信号，这些信号是时间锁定的、上下文相关的、抄袭者买不到的。Anthropic 让你针对这件事专门写一份给产品营销用的一页护城河叙事：

"你的数据飞轮怎么转、转了多久、为什么一个今天才起步的、资源充足的竞品在两年内都无法复刻。"

我读这一段的时候反应是：直觉上 AI 时代护城河应该更难造，因为模型谁都能用。

但 Anthropic 的论点完全反过来——AI 时代护城河反而更深，因为它来自一个通用模型永远拿不到的东西：你这个特定垂直里的边界情况、特定用户群的行为指纹、和已经嵌进客户日常工作流的集成深度。

我的一句话总结

这本手册的最后一句话，是我读完后停了很久的：

"瓶颈不再是你能造什么，而是你选择造什么。"

过去创业的瓶颈是执行——找到联合创始人、招到工程师、攒够现金跑道。现在这些瓶颈被 AI 大部分抹平了。

剩下的瓶颈只有一个：判断力。

在 Idea 阶段，判断力 = 在 AI 帮你立刻造原型的诱惑面前，先去和真实用户说话

在 MVP 阶段，判断力 = 在加一个 feature 只要 30 分钟的诱惑面前，坚持你写下的 scope

在 Launch 阶段，判断力 = 在自己干快又顺手的诱惑面前，主动把工作交出去

在 Scale 阶段，判断力 = 在通用 AI 越来越强的对比下，坚持往你的垂直深度里下注

AI 让造变得无成本，但判断反而变得前所未有地致命

说实话我真的被震撼到了，我创业了五年，我觉得这篇文章基本上涵盖了我之前传统时代还有AI时代都踩过的坑，我强烈推荐大家不断看，因为这都是用钱砸出来的经验。

Anthropic 悄悄发布了一个官方插件，叫 claude-code-setup

这不是第三方工具，是 Anthropic 自己团队做的，藏在官方插件仓库 claude-plugins-official 里

它做的事情很简单：扫描你的项目，然后告诉你

“嘿，你这个项目应该配这些 hooks、skills、MCP servers、subagents 和 automations”

然后一步步帮你配好

装完之后，Claude Code 从“还不错的 AI 编程工具”变成了“真正的 AI 开发环境”

根据官方数据，这个插件的安装量已经超过 12 万次

1.这个插件到底在解决什么问题？

Claude Code 本身只是一个“会写代码的 AI”，但它真正的生产力来自于：

Hooks（钩子） — 自动触发某些操作，比如保存时自动跑测试、提交前自动格式化代码

Skills（技能） — 给 Claude 注入领域知识和可复用工作流，比如你的团队的数据库查询规范、消息格式标准

MCP servers（模型上下文协议服务器） — 这是 Anthropic 推出的开放标准，让 Claude Code 能直接连接 GitHub、数据库、浏览器、Slack 等外部工具

Subagents（子代理） — 多个 AI 代理协作，在隔离的上下文中并行处理任务

Automations（自动化） — 把重复的工作流程自动化执行

问题是，大部分人装完 Claude Code 就直接开始用了

没配 hooks，没装 skills, MCP servers 一个都没连

就像买了一台高配电脑，但只用记事本写代码

claude-code-setup 做的就是“一键搭生态”

它会分析你的项目结构、依赖、技术栈，然后推荐最适合你的配置

不是给你一个通用模板，而是针对你这个项目量身定制

2.如何安装

打开 Claude Code，输入：

/plugin install claude-code-setup@claude-plugins-official

回车，会弹出插件详情页

描述是：“分析代码库并推荐定制的 Claude 代码自动化，例如钩子、技能、MCP 服务器和子代理”

选择安装范围：

User scope — 全局生效，所有项目都用

Project scope — 整个项目，所有协作者都能用

Local scope — 只在当前 repo 生效，本地使用

大部分人选 Local scope

装完之后，输入：

/reload-plugins

插件会立刻扫描你的项目，给出一份推荐清单

比如：

“检测到你在用 TypeScript + React + PostgreSQL，建议你装这些：”

MCP server: GitHub（管理 PR 和 issue）

MCP server: PostgreSQL（直接查询数据库）

Skill: 你的团队的 API 设计规范

Hook: 保存时自动运行 ESLint

Subagent: 代码审查助手

然后它会一步步引导你启用和配置

整个过程 30 秒左右

之后 Claude Code 就从“还不错”变成“真正懂你项目”的开发环境

3.我收集和自用的技巧分享

技巧1：先建 CLAUDE.md 文件

在项目根目录创建一个 CLAUDE.md 文件，写上：

你是谁，团队是谁

公司专有的缩写和术语

项目目标和架构

编码规范和工作流

Claude Code 会自动读取这个文件，作为每次对话的上下文

插件 + CLAUDE.md 的组合，能极大减少重复解释

你可以直接在 Claude Code 里输入 /init 命令，它会自动生成一个初始版本，然后你再根据项目调整

技巧2：别贪多，够用就好

有人花 3 个月堆了 23 个插件、8 个 skills、5 个 MCP servers

结果上下文直接爆掉 40%,Claude 开始答非所问

删到只剩 2 个核心插件后，反而速度飞起

建议：让 claude-code-setup 推荐什么就先装什么

用一段时间，发现真正高频用的留下，其他的删掉

上下文是有限的，每一行配置都在跟你的实际代码竞争注意力

技巧3：项目专属优化

不同项目推荐的配置完全不一样

一个 React 前端项目和一个 Python 数据分析项目，推荐的 skills 和 MCP servers 完全不同

建议在真实项目上跑一次，看它说“你缺什么”，然后按提示操作

不要用通用模板，那样等于没用

技巧4：管理上下文

即使装了插件，上下文管理依然重要

结合原生命令：

/compact — 压缩对话历史

/clear — 清空当前对话

/rewind — 回退到之前的状态

还有 Plan Mode，让 Claude 先规划再执行，避免老对话污染新任务

一个被忽视的事实

Claude Code 的创始人 Boris Cherny 在 X 上分享过他自己的配置

他说：“我的配置可能出乎意料地简单，Claude Code 开箱即用就很好，所以我个人不怎么定制它”

他强调：“没有一种正确的使用方式，我们故意把它设计成你可以随意使用、定制和 hack 的样子”

这给了我一个启发

工具本身不是目的，解决问题才是

claude-code-setup 的价值不是让你装一堆插件

而是让你快速找到“你这个项目真正需要什么”

装完之后，用一段时间，删掉不需要的，留下真正高频的

这才是正确的使用方式