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过去几周推背感极其强烈，之前 3 次这么强的冲击体验分别是：第一次见到 ChatGPT 发现机器真能对话；第一次用到 GPT-4 发现它真有脑子；火车上和 GPT-O1 Pro 深聊了一路正事儿发现它深度思考比我更强……然后就是最近 Vibe Working 了。
和徐文浩同学最近聊比较多，好像大家体感都差不多，很难言说，但都能感受到。刚翻 X，发现
大神 Andrej Karpathy 昨天也有类似的感叹“This iseasily the biggest change to my basic coding workflow in ~2 decades of programming and it happened over the course of a few weeks. ”
怪不得红杉最新文章标题是《2026: This is AGI》。
和徐文浩同学最近聊比较多，好像大家体感都差不多，很难言说，但都能感受到。刚翻 X，发现
大神 Andrej Karpathy 昨天也有类似的感叹“This iseasily the biggest change to my basic coding workflow in ~2 decades of programming and it happened over the course of a few weeks. ”
怪不得红杉最新文章标题是《2026: This is AGI》。
8 00
Lenny Newsletter 送了 Manus Pro，测试做了一个报告，很惊喜，成品质量甚至超过了 ChatGPT 和 Gemini Deep Research……刚想发朋友圈赞美一下，发现一次报告消耗掉了 2500 积分。月免费积分才 4000 分，这是一个月只能用一次的节奏啊 ~~
6 21
最近总觉得自己在浪费时间，但又理不出线头，看到 Every 这个 AI Native 战略框架顿时觉得清晰了很多：We live in the future; We write what we see; We build what's missing; We teach what works.
9 10
AI Coding 真有一种言出法随的感觉，真是太好玩了[呲牙][呲牙][呲牙]。
拿了余一的工作台做视频封面图，发现只支持Tiktok，YouTube和视频号，少了B站，于是开口说“让它同时出B站图”，5分钟后工作台就支持B站了[发呆]。
又用她的视频工作台，结果我的Mimimax 的声音克隆key总用不了（不支持海外key，但国内又不让做了），搞了半小时搞不定（还是习惯“想办法”而不是“改软件”），忽然想到“这是它的问题不是我的问题啊”，理直气壮和它说“你要支持MiniMax海外key”，3分钟后软件就支持海外key了[发呆]
以后遇到山，就命令山走到我背后去。[呲牙]
拿了余一的工作台做视频封面图，发现只支持Tiktok，YouTube和视频号，少了B站，于是开口说“让它同时出B站图”，5分钟后工作台就支持B站了[发呆]。
又用她的视频工作台，结果我的Mimimax 的声音克隆key总用不了（不支持海外key，但国内又不让做了），搞了半小时搞不定（还是习惯“想办法”而不是“改软件”），忽然想到“这是它的问题不是我的问题啊”，理直气壮和它说“你要支持MiniMax海外key”，3分钟后软件就支持海外key了[发呆]
以后遇到山，就命令山走到我背后去。[呲牙]
12 20
刚听完张小珺采访 Manus 创始人 Peak 的播客，有个工程细节很有意思：Manus 在做架构选择时，会把同源模型（如 Qwen 全家桶）拉齐，观测架构在不同 Scale 模型上的表现。他们关注的不是绝对分数，而是 Delta ——即性能随模型升级而提升的斜率。
只有 Delta 最大的架构，才能在未来彻底吃掉 Scaling Laws 的红利。我以前常跟合作方说架构要设计得“水涨船高”吃模型升级红利，但这还停留在道理层面。Manus 已经把这口“鸡汤”硬生生拆解成了可量化的工程指标，团队确实 NB。
只有 Delta 最大的架构，才能在未来彻底吃掉 Scaling Laws 的红利。我以前常跟合作方说架构要设计得“水涨船高”吃模型升级红利，但这还停留在道理层面。Manus 已经把这口“鸡汤”硬生生拆解成了可量化的工程指标，团队确实 NB。
32 44
很多我们以为的“问题”和“需求”，其实是一种“解决方案”和“消费体验”。
比如反复纠结到底买哪一款铸铁锅、哪个牌子哪种轴的机械键盘；
比如做国庆行程规划，一篇一篇翻小红书，根据别人的推荐和避雷帖把自己的计划改了一遍又一遍。
工具型产品经理会觉得这个过程是成本和浪费，要做一个 Agent，帮用户更高效地得到答案——买到性价比最高的那把键盘；
游戏型产品经理会觉得用户享受的就是这个过程，其实最后买啥去哪都差不多，关键是顺着这点小动力，把“纠结”过程做得更有趣味更有反馈，让用户更沉浸其中逛出心流。
人生不是马拉松，而是旅行，不用每段路都求效率求快。
比如反复纠结到底买哪一款铸铁锅、哪个牌子哪种轴的机械键盘；
比如做国庆行程规划，一篇一篇翻小红书，根据别人的推荐和避雷帖把自己的计划改了一遍又一遍。
工具型产品经理会觉得这个过程是成本和浪费，要做一个 Agent，帮用户更高效地得到答案——买到性价比最高的那把键盘；
游戏型产品经理会觉得用户享受的就是这个过程，其实最后买啥去哪都差不多，关键是顺着这点小动力，把“纠结”过程做得更有趣味更有反馈，让用户更沉浸其中逛出心流。
人生不是马拉松，而是旅行，不用每段路都求效率求快。
9 00
智能本质上就是一种“更高效利用资源的能力”。所以从经济学角度看，智能这个生产要素，天然可以去替代别的要素——人力、材料、能源、时间、甚至风险。
当“智能”变得足够便宜时，最划算的策略往往不是省着用，而是反过来：尽情消耗智能，来节省那些昂贵的东西，从而形成结构性的成本优势。
举个例子：田里除草，传统做法是整片喷除草剂，看起来跟智能没啥关系。但如果“识别与判断”几乎不要钱，你就可以把粗放动作变成精细动作：像安排 100 个人盯 100 平米一样——识别到哪一株是杂草，就对着根部精准处理。于是你会发现，除草这件事不一定要“喷洒”，可以“点杀”；甚至不一定要药，直接激光对准烧掉就行。
前者是 John Deere 的方案，后者是 Carbon Robotics 的方案，都很成熟了。
我们过去习以为常的操作，其实是在用“过度的资源投入和覆盖”来适应“稀缺的智能”。未来，要学会用“过度的投入廉价的智能”，去换取“更高效的资源投入”。
当“智能”变得足够便宜时，最划算的策略往往不是省着用，而是反过来：尽情消耗智能，来节省那些昂贵的东西，从而形成结构性的成本优势。
举个例子：田里除草，传统做法是整片喷除草剂，看起来跟智能没啥关系。但如果“识别与判断”几乎不要钱，你就可以把粗放动作变成精细动作：像安排 100 个人盯 100 平米一样——识别到哪一株是杂草，就对着根部精准处理。于是你会发现，除草这件事不一定要“喷洒”，可以“点杀”；甚至不一定要药，直接激光对准烧掉就行。
前者是 John Deere 的方案，后者是 Carbon Robotics 的方案，都很成熟了。
我们过去习以为常的操作，其实是在用“过度的资源投入和覆盖”来适应“稀缺的智能”。未来，要学会用“过度的投入廉价的智能”，去换取“更高效的资源投入”。
6 04
觉得自己心里关于 AI 的隐喻，真的会限制发挥它最大的效用。虽然在问答型工作上我会同时发起很多对话（类似给一个同事发很多留言问不同的事儿），等他一个一个回复；但交付型工作（比如 vibe coding 一个小工具）上我好像就会默认串行工作，一次只给 AI 安排一个活儿。
但看看同事，则是把 Claude Code 用得飞起，同步在跑五六个不同的项目——自己是调度中心，同时推进 n 个小分队奔向 n 个方向；刚又看到 idoubi 的分享，他则是同时调度 6 个 Agent 干同一个活儿——充满浪费的饱和式投入，哪个 agent 搞定了都行。
从来没打过这么富裕的仗，所以得时刻提醒自己：可以更大手大脚一点：）
但看看同事，则是把 Claude Code 用得飞起，同步在跑五六个不同的项目——自己是调度中心，同时推进 n 个小分队奔向 n 个方向；刚又看到 idoubi 的分享，他则是同时调度 6 个 Agent 干同一个活儿——充满浪费的饱和式投入，哪个 agent 搞定了都行。
从来没打过这么富裕的仗，所以得时刻提醒自己：可以更大手大脚一点：）
12 02
