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目前的自我认知是比较会赚钱的产品经理，专注 AI 出海创业。我说的可能全都是错的。

昨天看到了一个叫 pixel-agent 的项目然后感觉里面有一些思路很有意思，就直接加进我自己改的这个Claudecode 的客户端里面了，体验就是老板是不用看研发具体在干什么的，老板只用发命令和验收，以及偶尔观察一下员工是不是在干活，AI员工把东西做完了跟我说一下就好了。用像素小人来可视化整个AI活动，很像是在玩模拟经营游戏了。

节后第一天，闪电说日活破万了，但这应该是我们最后一次为日活激动了。未来的 AI 产品的目标应该是获得更高的时薪，希望 26 年我们能做出超乎想象的产品体验！

我把自己过去三个月在闪电说的语料训了一个技能，然后闪电说现在可以模仿我说话，而且有毒舌模式和夸夸模式，大家感兴趣可以来找我触发对话🤓直接评论这条消息就可以，just for fun！

梦回 2023，3 年是一个轮回

前两天才吐槽完 claudecode 写代码要我前后端来回传话，没想到昨天 claudecode 的新功能就把这个问题给解决了，agent team 可以用可相互通信的子 agent 并行执行任务，相当于前后端坐在一起开发联调了，所以 我还有一篇 agent 的尽头是管理学的 memo 没写，有管理技能的人效率还能超级加倍。

为什么说Agent的尽头是经济学？

最近看了Anthropic的经济指数报告，结合之前的经历，越来越确信这个判断。

2023年我在巴西做滴滴国际化的网约车业务，当时全球油价飙涨，大量司机流失。原因很简单——油费涨了，IPH（Income Per Hour，每小时净收入）降了，司机算完账发现不如去做其他蓝领工作，就跑了。后来我们把车费提价，司机的IPH回来了，人也回来了。

就这么简单的一件事，但它说明了一个东西：任何劳动力的供给，最终都是IPH驱动的。

现在看AI行业，同一个问题。

衡量一个AI产品或Agent好不好，不应该看跑分多高、模型多聪明，应该看两个数：

- IPH：它每小时帮用户创造的净收入
- CPH：它每小时的净成本

IPH - CPH = 用户实际赚到的钱。这个差值越大，adoption的摩擦越低——ROI太明显了，不需要教育市场。

Anthropic报告里的数据也印证了：AI目前能让美国劳动生产率每年多涨约1个百分点。听起来不多？但美国最近十年低增长期的平均增速也就1%左右。相当于AI直接让生产率翻倍。

它干了什么？说白了就是替代了大量的人类劳动时间。

模型能力是基础设施，但谁的IPH高、谁能把CPH压下去，才决定谁活下来。技术问题会收敛，经济问题不会 😐

agent 的尽头是经济学和管理学。

没想到毕业十年了还是和刚毕业时候一样的😅
告诉前端 claudecode 后端在干嘛，告诉后端 claudecode 前端在干嘛，传话和帮他们把话说清楚，这活我的 openclaw 应该也能干好

做一些东西来激进地吸 ai 的氧气，吸到氧中毒为止😃

可能大家不相信，我一半的以上的ai编程小技巧都是在抖音上学的。