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这两年 AI 硬件有一个信号越来越明显：更深入、更紧密地接入AI。
Rabbit r1 是我看到的目前最有代表性的一个答案。
外观很朴素：亮橙色小砖，小屏幕，一颗拨轮，一个按住说话的键，再加一只会转向的摄像头。比起"智能设备"，更像某个潮牌的随身播放器。
但它从设计逻辑上就没想做小手机——它想做的是随身 AI 代理：你不打开 app，你直接说"帮我干个啥"。
RabbitOS 2就是围绕这个逻辑搭的：卡片界面，主交互是说话，屏幕只负责简单反馈。你给的不是指令，是任务描述，后面是大模型 + 动作模型在跑流程。
用一句话理解：它更想当手边的数字实习生，不是缩小版的手机。
这东西最让人印象深刻的，应该是它往"执行"这块迈的那一步。
靠 LAM / DLAM，它能看懂屏幕、移动鼠标、点按钮、填表单，把一串操作自动跑完。你只说一句"帮我登进去，导出报表存到文档"，剩下交给它。
这是实实在在“帮你干活”。
感觉像是把以前的宏命令和自动化脚本，重新用 AI 包了一层，但这次不用你写脚本，它自己帮你跑完了。
还有一个功能叫 creations，更接近科幻设定：
你不写代码，直接跟 rabbit intern 这个代理聊，说清楚自己要什么，它就能在 r1 里生成一个小工具 / 小游戏 / 工作流，还能分享给别人。
这个世界观里，"应用"不是你打包上传的 App，是一段可复用的对话结果。这种生态逻辑，只有大模型时代才说得通。
当然，这毕竟是个概念性更强的产品。
首代 r1 的问题大家也聊得够多了：云端成本、网络依赖、地区限制、体验稳定性、199 一次性买断能撑多久……这些问号还在。
现阶段我们只能把把它当"未来形态的公开 demo"，不是已经打磨好的生产力工具。
但从行业角度，这条线的方向已经清晰：
新设备不是多一块屏幕，是多了一个具身的 AI 代理
系统逻辑从"围绕 app"慢慢往"围绕意图和动作"迁移，是真正服务于用户需求的。
未来会更多出现"聊需求就能长出工具"这样的产品形态。
Rabbit r1 最后也许只是个小众玩具。
但我有点确定：以后回头看这几年，它大概率会出现在"AI 硬件怎么来的"这个故事的前几页。属于那种实际体验一言难尽、但方向感很清晰的东西。
Rabbit r1 是我看到的目前最有代表性的一个答案。
外观很朴素：亮橙色小砖，小屏幕，一颗拨轮，一个按住说话的键，再加一只会转向的摄像头。比起"智能设备"，更像某个潮牌的随身播放器。
但它从设计逻辑上就没想做小手机——它想做的是随身 AI 代理：你不打开 app，你直接说"帮我干个啥"。
RabbitOS 2就是围绕这个逻辑搭的：卡片界面，主交互是说话，屏幕只负责简单反馈。你给的不是指令，是任务描述，后面是大模型 + 动作模型在跑流程。
用一句话理解：它更想当手边的数字实习生，不是缩小版的手机。
这东西最让人印象深刻的，应该是它往"执行"这块迈的那一步。
靠 LAM / DLAM，它能看懂屏幕、移动鼠标、点按钮、填表单，把一串操作自动跑完。你只说一句"帮我登进去，导出报表存到文档"，剩下交给它。
这是实实在在“帮你干活”。
感觉像是把以前的宏命令和自动化脚本，重新用 AI 包了一层，但这次不用你写脚本，它自己帮你跑完了。
还有一个功能叫 creations，更接近科幻设定：
你不写代码，直接跟 rabbit intern 这个代理聊，说清楚自己要什么，它就能在 r1 里生成一个小工具 / 小游戏 / 工作流，还能分享给别人。
这个世界观里，"应用"不是你打包上传的 App，是一段可复用的对话结果。这种生态逻辑，只有大模型时代才说得通。
当然，这毕竟是个概念性更强的产品。
首代 r1 的问题大家也聊得够多了：云端成本、网络依赖、地区限制、体验稳定性、199 一次性买断能撑多久……这些问号还在。
现阶段我们只能把把它当"未来形态的公开 demo"，不是已经打磨好的生产力工具。
但从行业角度，这条线的方向已经清晰：
新设备不是多一块屏幕，是多了一个具身的 AI 代理
系统逻辑从"围绕 app"慢慢往"围绕意图和动作"迁移，是真正服务于用户需求的。
未来会更多出现"聊需求就能长出工具"这样的产品形态。
Rabbit r1 最后也许只是个小众玩具。
但我有点确定：以后回头看这几年，它大概率会出现在"AI 硬件怎么来的"这个故事的前几页。属于那种实际体验一言难尽、但方向感很清晰的东西。
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给你的屏幕装一个“行车记录仪”
一直觉得 AI 有个根本问题：它不够了解你。
每次开新对话都要重新交代背景，烦死了。
Littlebird 在解决这个问题。
它不需要你手动喂信息，它直接"读"你的屏幕——你在写什么文档、开什么会、查什么资料，它全程跟着，随时有上下文。
Littlebird跟 Rewind（对，死掉了的那个有用的项目） 的思路有点像，但关键区别是：Rewind 存的是截图，数据量大还更有侵入感；Littlebird 只提取文字内容，数据量轻得多，也更克制。
实际能干什么：
开会录音、转录、生成笔记，全程后台运行，不用分心
要跟别人开会，会议之前能帮你整理议题、背景材料
某天看过一个内容，想不起在哪了 → 直接问它
想回顾今天干了什么、跟谁谈过什么 → 直接问它
可接入 Gmail、Google Calendar，帮你安排会议
......
简言之，就是，你看过的、写过的、聊过的，它都记着，你随时可以问它。
隐私方面：密码管理器和隐私浏览窗口自动跳过，数据加密存云端，随时可删，不用于训练模型，不卖给广告商。
Littlebird目前刚完成 $11M 融资，投资人包括 Lenny Rachitsky、Scott Belsky 等，几位投资人自己就是重度用户。
现在免费可用，Mac 端直接下载。（Windows 候补中）
想试的点这里 → littlebird.ai
一直觉得 AI 有个根本问题：它不够了解你。
每次开新对话都要重新交代背景，烦死了。
Littlebird 在解决这个问题。
它不需要你手动喂信息，它直接"读"你的屏幕——你在写什么文档、开什么会、查什么资料，它全程跟着，随时有上下文。
Littlebird跟 Rewind（对，死掉了的那个有用的项目） 的思路有点像，但关键区别是：Rewind 存的是截图，数据量大还更有侵入感；Littlebird 只提取文字内容，数据量轻得多，也更克制。
实际能干什么：
开会录音、转录、生成笔记，全程后台运行，不用分心
要跟别人开会，会议之前能帮你整理议题、背景材料
某天看过一个内容，想不起在哪了 → 直接问它
想回顾今天干了什么、跟谁谈过什么 → 直接问它
可接入 Gmail、Google Calendar，帮你安排会议
......
简言之，就是，你看过的、写过的、聊过的，它都记着，你随时可以问它。
隐私方面：密码管理器和隐私浏览窗口自动跳过，数据加密存云端，随时可删，不用于训练模型，不卖给广告商。
Littlebird目前刚完成 $11M 融资，投资人包括 Lenny Rachitsky、Scott Belsky 等，几位投资人自己就是重度用户。
现在免费可用，Mac 端直接下载。（Windows 候补中）
想试的点这里 → littlebird.ai
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关于 openclaw 小龙虾，我想说几句
腾讯门口排队装小龙虾的，估计也用不好小龙虾，他们愿意去排队，应该是因为焦虑。焦虑这件事，本质上是对未知的恐惧。
但很多时候，未知并不等于危险。
1. 工具思维 vs 本质思维
工具思维：我必须掌握每一个新工具，否则就会被淘汰。
本质思维：工具是为人服务的，不是人为工具服务的。
openclaw 小龙虾是一个工具。会用，很好。不会用，也没什么。
2. 问题的关键不在工具
如果你发现一个工具的使用成本高到让你焦虑，那可能不是你的问题。
是工具的问题。
真正好的工具，应该是降低门槛的，不是制造焦虑的。
3. 时代在变，逻辑不变
AI 时代的基础逻辑是丰裕而非稀缺。
生产已经没有价值，分配才是关键。
但分配的前提是你有价值。
价值从哪里来？从你的思考来，从你的判断来，不是从你会不会用某个工具来。
4. 所以
不要为不会用 openclaw 小龙虾而焦虑。
要为你停止思考而焦虑。
要为你盲目跟风而焦虑。
要为你把工具当能力而焦虑。
最后说一句：
如果你做一件事情解决方案非常复杂，那一定是问题错了。
同理，如果一个工具让你感到焦虑，那可能是你不需要它。
腾讯门口排队装小龙虾的，估计也用不好小龙虾，他们愿意去排队，应该是因为焦虑。焦虑这件事，本质上是对未知的恐惧。
但很多时候，未知并不等于危险。
1. 工具思维 vs 本质思维
工具思维：我必须掌握每一个新工具，否则就会被淘汰。
本质思维：工具是为人服务的，不是人为工具服务的。
openclaw 小龙虾是一个工具。会用，很好。不会用，也没什么。
2. 问题的关键不在工具
如果你发现一个工具的使用成本高到让你焦虑，那可能不是你的问题。
是工具的问题。
真正好的工具，应该是降低门槛的，不是制造焦虑的。
3. 时代在变，逻辑不变
AI 时代的基础逻辑是丰裕而非稀缺。
生产已经没有价值，分配才是关键。
但分配的前提是你有价值。
价值从哪里来？从你的思考来，从你的判断来，不是从你会不会用某个工具来。
4. 所以
不要为不会用 openclaw 小龙虾而焦虑。
要为你停止思考而焦虑。
要为你盲目跟风而焦虑。
要为你把工具当能力而焦虑。
最后说一句：
如果你做一件事情解决方案非常复杂，那一定是问题错了。
同理，如果一个工具让你感到焦虑，那可能是你不需要它。
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GPT讨厌的地方在于一定要继续“深挖”，为挖而挖，你要是意识不到，会被它牵引着在一个细枝末节问题上浪费大量时间而不自知 //@小赫一言: 哈哈，是的。同样感觉。用了那么久的gemini，从昨天开始用chatgpt了。自从3.1开始，就感觉有点不大对了。
志达: 今天一个产品调研的提问，真的被 gemini-3.1-pro 的回答质量恶心到了，实在不能明白为什么退步这么明显，充满了谄媚和讨好，实际体验已经比 gpt-5.2-thinking 差了，更显著弱于 opus-4.6。
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大模型，就是把最聪明的人的大脑萃取出来，放在你身边，你随时可以调用，只要你按量付钱就行。
用的好不好，依赖于你自己会不会用，怎么用。
OpenClaw只是你调用的一种方式，🦞一定程度上就是代表你去干活，但是它干活的质量，取决于你自己。
用的好不好，依赖于你自己会不会用，怎么用。
OpenClaw只是你调用的一种方式，🦞一定程度上就是代表你去干活，但是它干活的质量，取决于你自己。
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念天地之悠悠，独怆然而涕下。今天网上充斥着各种AI做出来的垃圾，少而精的设计的精神，是多么稀有。但正因如此，才会更加珍贵
启师傅今天逛动物园了吗: 大半夜的看一本书，看得竟然看感动了！ ！ 乔布斯纪念馆刚刚出版了一本书，叫做《给青年创造者的信 Letters to a Young Creator》，这本书邀请了 100 多位当今的创造者给年轻人写信。 其中，我读到了安藤忠雄和迪特拉姆斯（Dieter Rams）的信，尤其是迪特拉姆斯信里的最后一句话，看得我眼泪汪汪！ 把这句话送给自己和大家： Do less, but better things. 这本书是开源的，可以免费下载，下载链接： https://stevejobsarchive.com/publications
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