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置顶沉淀了三个月关于做语音产品的思考，回答下面五个问题：
1. 语音是一种怎样的信息模态？
2. 口语对话？人类最早的交流方式
3. 语音产品（Voice-first），有什么特点？
4. 语音产品（Voice-first），为什么是现在？
5. LUI 还是 GUI？如何做一款 Voice-first产品？
文字是线性的，思想是网状的。用线性的文字把思绪记录下来，也算是对思维的梳理。
Now is the time to reinvent the phone call，
是时候重塑传统的电话体验了。
1. 语音是一种怎样的信息模态？
2. 口语对话？人类最早的交流方式
3. 语音产品（Voice-first），有什么特点？
4. 语音产品（Voice-first），为什么是现在？
5. LUI 还是 GUI？如何做一款 Voice-first产品？
文字是线性的，思想是网状的。用线性的文字把思绪记录下来，也算是对思维的梳理。
Now is the time to reinvent the phone call，
是时候重塑传统的电话体验了。
Voice-first，闭关做一款语音产品的思考
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有一天我们前端工程师把显示屏转向我这边和我说，‘DeepSeek started to speaking Chinese all of the sudden. What does this mean?’ 。我看着屏幕上熟悉的中文字体，哭笑不得。是的，DeepSeek 突然开始说中文了
Vela_pika: Deepseek V4 flash 真是国货之光 从这周开始我们engineer团队全部转向了deepseek做coding model 智能够用、便宜大碗 Fast and cheap as fuck 老外也觉得真香
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Deepseek V4 flash 真是国货之光
从这周开始我们engineer团队全部转向了deepseek做coding model
智能够用、便宜大碗
Fast and cheap as fuck
老外也觉得真香
从这周开始我们engineer团队全部转向了deepseek做coding model
智能够用、便宜大碗
Fast and cheap as fuck
老外也觉得真香
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熟悉我的人都知道，Dan Shipper是我非常喜欢的创作者（creator），他主理every newsletter，同时组建团队孵化了多个产品，是一个具备极好的产品taste同时身居一线，产品开发迭代很快的人。 昨天他回到lenny的播客，谈到了十个新洞察：
AI时代的10个判断
1. 未来的工作将在AI智能体内完成。 （The future of work will happen inside Codex or Claude Code）不是把AI嵌入SaaS工具，而是在Codex或Claude Code的内置浏览器里使用SaaS工具。智能体全程可见操作上下文，人机协作效率极高。
2. 自动化是个谎言——每个自动化都需要人。（Automation is a lie—every automation needs a human）基准测试具有误导性，只衡量已经能定义和打分的问题。让自动化真正运转，始终需要人在背后维护。
3. PM将赢得AI时代。（PMs will win the AI era）AI解决了”怎么做”的问题，剩下最值钱的是”做什么”和”做得好不好”——这正是PM的核心能力。深度AI化的PM将极具竞争力。
4. 全栈设计师正在成为超级英雄。（Full-stack designers are becoming superheroes）不再需要把设计移交给工程师，创意可以直接落地实现。AI让创意人才彻底打通了从想象到执行的通道。
5. SaaS没有死，反而看涨。（SaaS is not dead）当用户自带AI使用SaaS产品时，token费用由用户承担，SaaS利润率反而提升。智能体还会产生大量新的席位需求。
6. 每家公司将共用一个”超级智能体”。（Every company will have one “super-agent” inside their Slack）不是每人一个私人智能体，而是由一名懂AI的工程师维护一个全公司共用的智能体。智能体需要有人持续维护才能保持有效。
7. AI不会引发大规模失业，但必须主动进化。（The AI job apocalypse is not happening, but you do need to evolve to stay relevant）模型让昨天的人类能力变得廉价，千篇一律的默认用法只会产出平庸内容。关键在于”骑着模型走”——把模型用于所做的一切，不断尝试新模型。
8. 会读到越来越多AI生成的内容，而且会喜欢它。（We will read way more AI-generated writing, and we will like it）真正重要的事情仍需人类书写，但内部文档、规划和邮件，AI往往写得比大多数人更好。
9. 为人与智能体协同使用而设计软件。（Build software for humans and agents to use together）不是让智能体独立运行，而是人与智能体共同使用同一个应用。新的设计挑战包括：审批流、操作日志、一键回滚等。
10. 前线部署工程师是新时代最关键的角色。（Forward-deployed engineers are the new most essential role）负责在公司内部管理和维护智能体，随着模型能力提升，所管理的智能体将越来越多、越来越复杂。
AI时代的10个判断
1. 未来的工作将在AI智能体内完成。 （The future of work will happen inside Codex or Claude Code）不是把AI嵌入SaaS工具，而是在Codex或Claude Code的内置浏览器里使用SaaS工具。智能体全程可见操作上下文，人机协作效率极高。
2. 自动化是个谎言——每个自动化都需要人。（Automation is a lie—every automation needs a human）基准测试具有误导性，只衡量已经能定义和打分的问题。让自动化真正运转，始终需要人在背后维护。
3. PM将赢得AI时代。（PMs will win the AI era）AI解决了”怎么做”的问题，剩下最值钱的是”做什么”和”做得好不好”——这正是PM的核心能力。深度AI化的PM将极具竞争力。
4. 全栈设计师正在成为超级英雄。（Full-stack designers are becoming superheroes）不再需要把设计移交给工程师，创意可以直接落地实现。AI让创意人才彻底打通了从想象到执行的通道。
5. SaaS没有死，反而看涨。（SaaS is not dead）当用户自带AI使用SaaS产品时，token费用由用户承担，SaaS利润率反而提升。智能体还会产生大量新的席位需求。
6. 每家公司将共用一个”超级智能体”。（Every company will have one “super-agent” inside their Slack）不是每人一个私人智能体，而是由一名懂AI的工程师维护一个全公司共用的智能体。智能体需要有人持续维护才能保持有效。
7. AI不会引发大规模失业，但必须主动进化。（The AI job apocalypse is not happening, but you do need to evolve to stay relevant）模型让昨天的人类能力变得廉价，千篇一律的默认用法只会产出平庸内容。关键在于”骑着模型走”——把模型用于所做的一切，不断尝试新模型。
8. 会读到越来越多AI生成的内容，而且会喜欢它。（We will read way more AI-generated writing, and we will like it）真正重要的事情仍需人类书写，但内部文档、规划和邮件，AI往往写得比大多数人更好。
9. 为人与智能体协同使用而设计软件。（Build software for humans and agents to use together）不是让智能体独立运行，而是人与智能体共同使用同一个应用。新的设计挑战包括：审批流、操作日志、一键回滚等。
10. 前线部署工程师是新时代最关键的角色。（Forward-deployed engineers are the new most essential role）负责在公司内部管理和维护智能体，随着模型能力提升，所管理的智能体将越来越多、越来越复杂。
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可能是最近《易经》看多，
都开始收到reddit的个性化推送了。
但是很多西方学者都认为老子不是一个具体的人，而是一个集合观点的名字，就连身边的朋友也这么坚定的认为。
所以“老子”真的是一个人吗？
还是这其实并不重要？
都开始收到reddit的个性化推送了。
但是很多西方学者都认为老子不是一个具体的人，而是一个集合观点的名字，就连身边的朋友也这么坚定的认为。
所以“老子”真的是一个人吗？
还是这其实并不重要？
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