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置顶小龙虾爆火：一场各怀鬼胎的科技圈狂欢
春节后，OpenClaw 小龙虾成了科技圈顶流，腾讯楼下排队安装的盛况刷遍全网，甚至传出“上门安装一单赚几百上千”的说法——99% 是编造的噱头。
我蹲完几十个微信、飞书群，看遍了从大厂高管、中型公司一把手到普通程序员、early adopter 的众生相，我只能说，这波爆火根本不是什么AI技术革命，就是三类人各取所需的狂欢，算盘打得隔着屏幕都能听见。
老板群体：帝王主义作祟，圆唯我独尊的皇帝梦
以傅盛为代表的老板不惜亲自下场直播摇旗呐喊，核心根本不是看中技术价值，而是小龙虾完美满足了他们骨子里的掌控欲，圆了一场“当皇帝”的瘾。
对这帮早已脱离一线的老板来说，他们根本不用自己写skill 的 md文件，自有生活助理打理衣食起居，业务助理盯好团队OKR、人财物资源与业务进度，现成的指令喂到嘴边，他们只需要对着AI动动嘴发号施令。比起真人助理，AI不会抱怨、不会顶嘴、24小时随叫随到，让他们瞬间体验到几十个“专属助理”左拥右簇、唯命是从的快感，甚至产生了“AI能彻底替代真人助理”的错觉。说白了，他们吆喝的不是AI革命，是终于找到了一款不用顾及任何人情绪、百分百满足掌控欲的“皇帝玩具”。
普通程序员：哪怕被颠覆，纯纯找个完美摸鱼神器
普通程序员扎堆玩小龙虾，根本不是怕被AI颠覆，恰恰相反，他们是把这玩意儿当成了给自己减负、光明正大摸鱼的利器。
程序员最头疼的从来不是核心代码开发，而是那些重复低效、毫无技术含量的脏活累活：写重复的CRUD、调繁琐的接口、改边角料的bug、写没人看的文档、对齐细碎需求。这些活耗时间、没成长，之前只能自己硬扛，现在小龙虾能全接过去。于是圈子里分成了两类人：有追求的，把脏活甩给AI，腾出时间啃核心架构、学新技术，攒跳槽涨薪的资本；而绝大多数人，就是纯摆烂摸鱼——活早就被AI跑完了，还能心安理得跟产品、运营、设计哭诉求延期，嘴上说着“还在开发”，转头就在工位划水，AI成了他们最好的“挡箭牌”。
自媒体：🦞没装，靠编段子收割流量贩卖焦虑
这波狂欢里最鸡贼的，当属一众自媒体。他们绝大多数连小龙虾的安装包都没下过，就靠着网上的段子、截图，用AI写几篇危言耸听的稿子，就能赚得盆满钵满。
今天编“腾讯楼下全员抓龙虾”，明天编“某老板用龙虾干掉整个运营团队”，离谱段子张口就来。更精明的是，他们精准拿捏了老板们的降本焦虑：去年喊AI coding要干掉一半程序员，今年就鼓吹小龙虾能团灭产运财税法资全岗位，给老板画了个“一套AI省几百万人力成本”的大饼。老板们疯狂转发，自媒体靠流量变现，最后只有底层打工人被“AI要干掉你”的话术吓得惶惶不可终日，成了这场收割里唯一的牺牲品。
春节后，OpenClaw 小龙虾成了科技圈顶流，腾讯楼下排队安装的盛况刷遍全网，甚至传出“上门安装一单赚几百上千”的说法——99% 是编造的噱头。
我蹲完几十个微信、飞书群，看遍了从大厂高管、中型公司一把手到普通程序员、early adopter 的众生相，我只能说，这波爆火根本不是什么AI技术革命，就是三类人各取所需的狂欢，算盘打得隔着屏幕都能听见。
老板群体：帝王主义作祟，圆唯我独尊的皇帝梦
以傅盛为代表的老板不惜亲自下场直播摇旗呐喊，核心根本不是看中技术价值，而是小龙虾完美满足了他们骨子里的掌控欲，圆了一场“当皇帝”的瘾。
对这帮早已脱离一线的老板来说，他们根本不用自己写skill 的 md文件，自有生活助理打理衣食起居，业务助理盯好团队OKR、人财物资源与业务进度，现成的指令喂到嘴边，他们只需要对着AI动动嘴发号施令。比起真人助理，AI不会抱怨、不会顶嘴、24小时随叫随到，让他们瞬间体验到几十个“专属助理”左拥右簇、唯命是从的快感，甚至产生了“AI能彻底替代真人助理”的错觉。说白了，他们吆喝的不是AI革命，是终于找到了一款不用顾及任何人情绪、百分百满足掌控欲的“皇帝玩具”。
普通程序员：哪怕被颠覆，纯纯找个完美摸鱼神器
普通程序员扎堆玩小龙虾，根本不是怕被AI颠覆，恰恰相反，他们是把这玩意儿当成了给自己减负、光明正大摸鱼的利器。
程序员最头疼的从来不是核心代码开发，而是那些重复低效、毫无技术含量的脏活累活：写重复的CRUD、调繁琐的接口、改边角料的bug、写没人看的文档、对齐细碎需求。这些活耗时间、没成长，之前只能自己硬扛，现在小龙虾能全接过去。于是圈子里分成了两类人：有追求的，把脏活甩给AI，腾出时间啃核心架构、学新技术，攒跳槽涨薪的资本；而绝大多数人，就是纯摆烂摸鱼——活早就被AI跑完了，还能心安理得跟产品、运营、设计哭诉求延期，嘴上说着“还在开发”，转头就在工位划水，AI成了他们最好的“挡箭牌”。
自媒体：🦞没装，靠编段子收割流量贩卖焦虑
这波狂欢里最鸡贼的，当属一众自媒体。他们绝大多数连小龙虾的安装包都没下过，就靠着网上的段子、截图，用AI写几篇危言耸听的稿子，就能赚得盆满钵满。
今天编“腾讯楼下全员抓龙虾”，明天编“某老板用龙虾干掉整个运营团队”，离谱段子张口就来。更精明的是，他们精准拿捏了老板们的降本焦虑：去年喊AI coding要干掉一半程序员，今年就鼓吹小龙虾能团灭产运财税法资全岗位，给老板画了个“一套AI省几百万人力成本”的大饼。老板们疯狂转发，自媒体靠流量变现，最后只有底层打工人被“AI要干掉你”的话术吓得惶惶不可终日，成了这场收割里唯一的牺牲品。
115 2738
不得不说，即使推擦边，豆瓣也更有品味一些。
我很久没刷豆瓣首页了，只当数据库搜索和记录工具用。
我猜测，我个人在后台推荐的初始标签是：喜欢绿茶清纯校花和宏大叙事政治的lsp？（大多数男的都这些吧？
结果，首屏出现的奶茶MM和伊朗的帖子我都没点击（图1）
滑了几页后，慢慢就推荐对了（图2）算法还是灵敏的～
我很久没刷豆瓣首页了，只当数据库搜索和记录工具用。
我猜测，我个人在后台推荐的初始标签是：喜欢绿茶清纯校花和宏大叙事政治的lsp？（大多数男的都这些吧？
结果，首屏出现的奶茶MM和伊朗的帖子我都没点击（图1）
滑了几页后，慢慢就推荐对了（图2）算法还是灵敏的～
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闲鱼2026的目标是1亿DAU，我看好可以达到。独立App八千万以上+其他各种阿里系入口。
-mingyan-: 我在咸鱼从灰黑产看到了擦边看到了pc看到了相亲贴 可能是全球最大的暗网平台，还是人民币结算的
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大部分是吧。我江苏的，从小到大，身边同学99%是独生子女（除了一对双胞胎，还有个外地转学来的）。但我这个例子太奇葩，我们县是全国计划生育模范县，人口连续二十年负增长了（也有一部分被江南和上海虹吸走了）
浙江藏富于民，二胎比例会高一些，但基本上2016年开放二胎之前，大部分80、90和00后的江浙沪人也都是独生子女。 //@杏皮芭乐: 江浙沪的赘婿一定是独生女家庭吗😳多子女家庭赘婿也很多吗😳我不太懂，想问一下
浙江藏富于民，二胎比例会高一些，但基本上2016年开放二胎之前，大部分80、90和00后的江浙沪人也都是独生子女。 //@杏皮芭乐: 江浙沪的赘婿一定是独生女家庭吗😳多子女家庭赘婿也很多吗😳我不太懂，想问一下
Akira神小狼: 给大家看看相亲群的一些相亲要求。
14 50
兄弟，人家的广告消耗是每天数亿人民币级别。且，这么多人还分为投手/素材/媒介/商务/项管等角色，真正做素材的人数估计占总员工的20-30% 左右（未来大部分是脚本策划、剪辑师和 AI 抽卡师了），且都放二三线以下城市。大概流程：商务拉来客户 → 策划出方案 → 媒介找渠道/达人 → 编导+文案+素材出广告 → 投手花钱跑量 → 运营盯进度 → 客服收口转化 → 财务回款。 //@Kelly.soul: 3k/1k人，现在可能最多10-20人就能出这么多素材了。但国内的投放平台应该是更高级更智能
Kelly.soul: 做了一个月投放之后我发现一个很反直觉的事情：投放的瓶颈根本不在投放，在素材。素材的瓶颈也不在创意本身，在生产效率。 你脑子里有再多想法，一周只能产出五条成品素材，就永远跑不过平台的疲劳周期。算法需要持续被喂新内容，而传统的制作流程：从脚本到拍摄到剪辑到上传，天然就是慢的。 这个结论是交了学费之后才想明白的。 一个月前我连Meta Ads Manager都没打开过。做了十年产品/工程/自然营销，从来没花过一分钱买流量。CPR这个词我第一反应是心肺复苏，attribution window怎么设不知道。然后因为团队调整，增长投放这件事突然落到了我手上。六位数的月预算，跑了两年的campaign架构，一整 套我完全看不懂的广告后台，需要有人马上接手，没有过渡期。 创业公司就是这样，事情来了你就得上。 接手之后做的第一件事不是学怎么建campaign（meta ads manager真的巨巨巨难用），是把过去两年的数据全翻了一遍。翻完发现一个很刺眼的事实：历史上花在网红渠道的钱，算到最终付费用户，单个成本是四位数美金。而同一时期，一个外包UGC创作者一条视频一百多美金，跑出来的注册成本比整个网红项目加起来还低，观众留存率是所有素材里最高的💀💀💀。 这个对比太明显了，它直接决定了接下来一个月的方向：❌传统渠道上补人，✅AI把UGC素材的生产效率升量级。 首先决定的是：素材全是AI生成的。我们同时起了五个campaign，每个campaign塞不同风格的角色和场景，想的是快速铺开看哪个方向有信号。头几天确实有几条素材跑出了还不错的数据，会觉得好像方向对了，开始有一点兴奋。然后两周之内全部崩了。五个campaign，每一个都在同一个时间段进入了素材疲劳。花费断崖式下降，转化几乎归零。最差的那一周，所有campaign加起来跑了整整七天，回来的注册个位数。看后台的时候真的会开始怀疑，AI生成的素材到底能不能转化？ 后来复盘的时候才发现，公司内部文档里团队其实早就写过一份文档，把我们踩的每一个坑都预判到了。单一内容形式会快速消耗受众注意力，重复同一种风格只会加速疲劳，top-of-funnel的观众根本不想看产品demo。我们犯的不是AI的错误，是内容策略的错误，只不过用AI角色把传统的坑重新踩了一遍。 想明白这件事之后，第二代素材完全换了做法。不再只有一种格式，而是同时测POV视角、reaction，hook、多素材混剪。角色也不再单一，测试纪律拉起来👉每条素材给一小笔预算，48小时看数据，达标就放大，不达标就杀掉，不跟任何一条素材谈感情。这个框架跑起来之后，数据慢慢回来了。某些hook风格的点击率接近20%，特定角色加场景的组合在持续找到自己的受众。从噪音里开始能听到信号了。 这就是开头说的那个判断开始变清晰的时刻。 GEN2证明了AI素材是能转化的，但同时也证明了一件事：素材的生命周期比我想象的短得多。一条好素材可能只有几天的黄金期，之后就进入衰减。你不是在做"几条好内容"，你是在跟一个永远在消耗的系统赛跑。能赢的唯一方式就是让生产速度远远超过消耗速度。 所以接下来三周，我把几乎所有精力砸在了工具上。我们用Claude Code从零搭了一整套AI素材生产系统: 完整的、任何团队成员都可以直接调用的技能包体系。 举个具体🌰：假设我们在TikTok上看到一条爆款视频，觉得这个hook有意思想复用。在以前，这是一个需要看几遍、截图、写文档、开会讨论、再让剪辑师理解你意思的过程。现在的流程是：把链接丢进Claude Code的视频理解技能，它自动下载、拉字幕、做镜头分析、跟画面内容交叉比对，输出一份结构化的拆解报告，这条视频的开头三 秒用了什么情绪触发、文字出现在第几帧、转折点在哪里、哪些元素是可以迁移到我们产品的。拿着这份拆解，喂给prompt生成技能。这个技能通过一个变量矩阵——角色乘以场景乘以hook类型乘以CTA结尾——一次性输出二十条视频prompt变体。每一条都不一样，但都是基于同一个经过验证的结构生成的。 🌟创意思考被前置到了系统设计层面，到了生成环节就是纯粹的执行。 生成完的视频丢给组装技能，自动把hook片段、正片内容、CTA结尾拼在一起，叠上logo、字幕、标签，位置和尺寸根据视频分辨率自动算好。出来就是可以直接传到广告后台的成品。 角色一致性的问题也解决了。AI视频最头疼的就是character drift——你的角色换个镜头就长得不一样，观众一眼就能看出来是AI。我们在Kling和Seedance上搭了一套角色身份库，每个角色是 一个JSON文件，锁定五官比例、肤色、体型、发型、标志性配饰，生成的时候挂载上去，几十条视频里同一个人保持一致。 投放数据那头也接上了。Meta广告数据自动拉回来，按创意变量拆分：哪个角色在转化、哪个场景成本最低、哪种hook类型点击率最高。制作团队不需要猜下一批做什么，看这张表就知道算法在告诉你什么东西在起效。 整条链路走通之后，一个下午可以完成从"这条TikTok火了"到"这里有二十条基于它为什么火而生成的广告变体"的全流程。这在一个月前是不可能的事情。 但工具只是一半。另一半是用这套工具的人。这可能是这一个月里我最想说的部分。 我们招了四个人进ABG Army。三个年轻人，一个资深视频剪辑师。四个人没有一个碰过Claude Code，没有一个写过任何AI工作流。有一个进来的时候连终端都没打开过，不知道命令行是什么。 我没有给他们上课。没有做培训PPT，没有搞什么"AI入门三天速成"。方式很简单也很残酷，直接给真实任务、真实deadline，遇到不会的现场查现场解。每天一起搭，每天一起踩坑，每天收工的时候比早上多会一点东西。 现在团队有了固定的周度投放复盘节奏，campaign数据和创意策略在同一张桌子上看。有agency partner接进来跑同一套数据流。有一条能从爆款拆解一路走到批量生成的素材管线。有一个虽然只有几个人但每个人都能独立搭工具的团队。 这些东西三十天前全部不存在。 当然我们还差得很远。素材疲劳的周期还是比我想要的快。注册之后的漏斗追踪有缺口，意味着我们对用户从注册到付费这段路径的理解还是模糊的。我不知道的东西，大概比我现在意识到的要多得多。 但机器在转了。数据在流，素材在出，团队在长。每周回头看上一周，都会觉得上周的自己挺蠢的。这大概就是对的方向。 虽然才30天，但我们才刚刚开始💜 （100%原创，如有任何行为的转发，必须经过本人同意）
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