即刻App年轻人的同好社区
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已经很久没看到过一家像Manus这样通过砸营销、硅谷化自我包装、跨赛道蹭头部产品的热度、邀请码机制来成功做到了让普通人混淆产品概念、无视技术原理、无需再去比对同类产品，再从普通人的狂热和体验需求来反制技术社区和资本眼色的产品公司了。
昨天刚好看了20VC一期视频就是Anthropic CPO Mike Krieger对于2025的展望，他也承认了AI产品不仅有DS这样的低成本竞争威胁，还存在“更引人注目的故事”。同时他还自我检讨，Anthropic的确错失了产品storytelling的先发优势，未来会加大「第一方产品」的投入。
产品需要营销，multi-agent毫无疑问就是一个能讲故事的产品赛道，尽管大多数公司做的事情只是套壳+组合workflow而已，但Agent也确实是离模型能力最近的应用领域。而且很多套壳公司都是从C端追捧中获得资金，开始训练自有的模型和技术，其中也包括众所周知的Cursor。
国内的商业大环境是，当每个人都在讨论一件事的时候，无论反馈是好是坏，类似的炒作过程都会被视为一种可用于复制的成功。
坏消息是感觉Manus目前不可能做出来特别实用的multi-agent，好消息是全球AI领域确实很缺会端着秀色可餐的产品跳过技术社区直接刺激大众味蕾的商人。
昨天刚好看了20VC一期视频就是Anthropic CPO Mike Krieger对于2025的展望，他也承认了AI产品不仅有DS这样的低成本竞争威胁，还存在“更引人注目的故事”。同时他还自我检讨，Anthropic的确错失了产品storytelling的先发优势，未来会加大「第一方产品」的投入。
产品需要营销，multi-agent毫无疑问就是一个能讲故事的产品赛道，尽管大多数公司做的事情只是套壳+组合workflow而已，但Agent也确实是离模型能力最近的应用领域。而且很多套壳公司都是从C端追捧中获得资金，开始训练自有的模型和技术，其中也包括众所周知的Cursor。
国内的商业大环境是，当每个人都在讨论一件事的时候，无论反馈是好是坏，类似的炒作过程都会被视为一种可用于复制的成功。
坏消息是感觉Manus目前不可能做出来特别实用的multi-agent，好消息是全球AI领域确实很缺会端着秀色可餐的产品跳过技术社区直接刺激大众味蕾的商人。
6 01
感谢Julian老师的认可，工具翻译时代，语言的魅力和重要性很矛盾，总是被原教旨主义翻译的「匠人情怀」高估，又总是被只用工具直译的人低估，确实是一个很宏大的命题。另外AI对于日常思考的实时协同作用也是一个很值得探讨的问题，希望还能挖掘提炼出更多场景。
julian: 雨洁老师说得太好了，既有逻辑又有实感。 这也是我们做 sekai 这款产品现在第一个 feature 的背后的思考。我很长时间在想一个问题：“语言是什么？” 从自己的习惯、到对别人的观察、再到宏大的变迁，我至今有一些假设，但还没有最终的答案。这是一个极大的命题，也在未来十年愈加重要。
6 11
看了Andrej Karpathy新出的一期长视频How I use LLMs，发现确实很多LLMs的前沿使用者，都在强调读书（这里的读书我认为是广义的知识汲取）和思考能够获得实时协同性的重要性。而这种汲取过程的反馈价值，绝对已经被大模型充分打破了壁垒。
虽然我们会说每个人都应该有「独立思考」而不被信息茧房牵制住的能力，但「独立思考」不等同于「独自思考」，「独自思考」其实是一件很被动、或者从工具主义的角度来说效率很低的事情。
我觉得我个人的LLMs使用过程中，可能因为我狭义读书比较少，新闻电影体育等爱好方面也有比较充足的观点和语料渠道，但这种思维其中一个比较显化的场景就是「使用语言」的过程。我个人学习阶段还比较早期的西语法语，可能顶多就是用大模型介绍一些语法，意义更大的反而是英语。毕竟英语一外环境这么多年了，每天都避免不了玩梗和交流，不会说我还在刻意“学习”英语，就像不会说我还在“学习”中文一样，只会说我在“使用”这两门语言。
一门语言深层次的魅力不是沟通写作，而是压缩和分层，最好理解的就是群体分层。举个例子，如果我表达一种态度的时候想要有趣、想要双关到我想双关的领域、想要方言化、想要genz化，如果不靠大模型的思考检索和辅助你进行创作，光是在sns和社区中笨拙模仿，会为了达成这个目的浪费很多时间吸收冗余的文化废料，还很有可能远远跟不上viral meme的迭代速度。
只是拿英语翻译举个例子，我每一次为了我在意的内容做翻译，哪怕只是一个我自己随便就能写出来的短句，都会加上目的/场景/人设，看看AI写的是什么样的，还会追问“xxx不行吗，是不够常用还是不够流行”。中文其实一样，比如我们会说有的同龄人说话怎么这么没有网感，有的人线上语气和线下态度反差极大，都是「使用语言」能力的缺失/异化，倒不一定真的是母语非母语的问题。LLM的快速斟酌，其实真的能帮我们用很低的精力成本，表达出自己可能最想表达的意思。
使用语言是其中一个场景，辅助和协同思考的场景还有很多，但无一例外真的需要人去主动思考和汲取。
虽然我们会说每个人都应该有「独立思考」而不被信息茧房牵制住的能力，但「独立思考」不等同于「独自思考」，「独自思考」其实是一件很被动、或者从工具主义的角度来说效率很低的事情。
我觉得我个人的LLMs使用过程中，可能因为我狭义读书比较少，新闻电影体育等爱好方面也有比较充足的观点和语料渠道，但这种思维其中一个比较显化的场景就是「使用语言」的过程。我个人学习阶段还比较早期的西语法语，可能顶多就是用大模型介绍一些语法，意义更大的反而是英语。毕竟英语一外环境这么多年了，每天都避免不了玩梗和交流，不会说我还在刻意“学习”英语，就像不会说我还在“学习”中文一样，只会说我在“使用”这两门语言。
一门语言深层次的魅力不是沟通写作，而是压缩和分层，最好理解的就是群体分层。举个例子，如果我表达一种态度的时候想要有趣、想要双关到我想双关的领域、想要方言化、想要genz化，如果不靠大模型的思考检索和辅助你进行创作，光是在sns和社区中笨拙模仿，会为了达成这个目的浪费很多时间吸收冗余的文化废料，还很有可能远远跟不上viral meme的迭代速度。
只是拿英语翻译举个例子，我每一次为了我在意的内容做翻译，哪怕只是一个我自己随便就能写出来的短句，都会加上目的/场景/人设，看看AI写的是什么样的，还会追问“xxx不行吗，是不够常用还是不够流行”。中文其实一样，比如我们会说有的同龄人说话怎么这么没有网感，有的人线上语气和线下态度反差极大，都是「使用语言」能力的缺失/异化，倒不一定真的是母语非母语的问题。LLM的快速斟酌，其实真的能帮我们用很低的精力成本，表达出自己可能最想表达的意思。
使用语言是其中一个场景，辅助和协同思考的场景还有很多，但无一例外真的需要人去主动思考和汲取。
23 617
春节档连续去看了《封神2》和《哪吒2》，这两个IP的第一部我也都去电影院支持过，对两部1代的评价都算比较高。
本来续作出色就的确不容易，更别说《封神2》的作用还是过渡，所以本身也就没对剧情抱任何希望，想的其实是从视觉特效上能看到更多科技狠活和封神宇宙世界观的结合，比如魔力红乐队那四位我看过妆造BTS，很厉害也很震撼。
我之前说其实一点都不费解为什么有人想做出东方的指环王和漫威，然后选了封神。因为《封神演义》这部小说虽然文笔烂，但水字数的过程中设定非常宏大，有数不胜数的超级英雄，又有大家都隐隐约约有所了解的儒释道宗教对抗。
封神原著尊道抑儒，而《封神2》和《哪吒2》其实正好是站在了宗教对抗的两个对立面。一个站在历史舞台中央维护演义秩序，一个是以某种在西游界很流行的厚黑学视角解构了体制以下的九流。
结果即使是在这种背景同源、视角相反的情形下，这两部电影的剧情还是做到了各自烂得让我没话讲。《封神2》是太知道天高地厚了，剧情主打一个页游式堆战力，没法打了就摇人继续堆战力，现在战力已经快堆到顶了，就在彩蛋里告诉你一年之后接着氪金接着堆。你卖的不是特效，是数值。
其实我觉得在立意这方面，封神宇宙照抄迪士尼和漫威一点问题都没有，因为我记得《封神1》的killing part其实就是一句标准迪味的“重要的不是你是谁的儿子，而是你是谁”。
但《封神2》里「找自己」的这个内核就荡然无存，如果看作游戏，就像从一个AVG突然变成了人不重要（但也没看出任何谋略）的策略塔防。除了一次次被莫名其妙的主角莫名其妙信任的邓姐之外（莫名其妙是指，如果主角逻辑动线正常，邓姐早就死了，根本没有被立体化的机会，一个角色的立体是靠另一个角色的行为反常塑造的，这本身就很失败），没有任何角色是有灵魂的，就一个空洞的“以守护家园守护耀祖之力”秒杀一切，在这个相对和平年代真的都不知道在找谁共情。
而《哪吒2》作为一部已经破圈到不设年龄圈层的动画（在朋友圈发这篇影评的时候还是大年初二，还远远不知道它要成为影史第一），套上个已经被翻烂了的厚黑神话那一套东西本来就挺预制菜的，而且最大的问题是媚特定受众已经媚到没有底线了（还营销敖光的老头嬷）。我只想说纸片人卖腐非法外之地，能被豆瓣句号小组疯狂疼爱的电影可能终究和我口味很难一致。
而且可笑的是即使在男男卖腐的剧情里，占了「女位」的敖丙好像还是无法通过著名的花瓶理论。龙王心爱的花瓶被哪吒打碎了，花瓶有难等着男主来拯救，实质上不会改变任何剧情。
再有就是，《哪吒2》的少年燃向立意在如今的就业大环境下，其实也很难找到人群的共情点，在我看来也是比较尴尬的一点。虽然它评分高，票房也逆跌大爆，但这些都和所处的档位、舆论马太效应以及同行衬托得好不无关系，毕竟长津湖打的是你好李焕英，哪吒2打的是一堆五六分的凉菜拼盘。
说实话现在根本看不到太多年轻人还有改变世界的动力（混AI圈的除外），所以面对哪吒的精神理想可能我们只会说一句“挺好的，去吧，反正你是主角”，也就过去了，已经不再有几年前看这些燃向主角时的骄傲。
再有就是，春节档没有一部电影能过得了Bechdel Test，即：电影中是否出现了至少两名非龙套的女性角色，这两名女性角色之间是否有对话，对话的主题是否不涉及男性。所以作为一名女观众，我实在是给不出及格分。
这两部都给打了两星（《唐探1900》我也打了两星，《射雕》很不幸我也看了，这个实在打不出两星......）两星都是给辛苦又伟大的视觉特效美术团队。你们是真的想做出国产电影艺术之光，但导演编剧交出这种登味十足还不过脑子的剧情，确实说不过去。
《哪吒2》虽然我个人不喜欢，最终倒是青史留名了，而《封神2》的剧情就直接毁了整个团队的心血。当然，这和主角塌房戏份被删、被迫给女配加戏补拍也有一定关系，毕竟内娱男明星怎么比得上纸片人安全。
总体来说真的视觉上很欣喜（感觉这两部电影就是春晚和老谋子想要的效果），精神上非常失望，但也感谢最近这些封神预制菜又激起了我对儒释道发展史的兴趣，确实是一个值得继续阅读和学习的主题。此类电影最大的贡献之一不就是能让不少喜欢或者讨厌它们的人突然想起来去了解一下文化思想历史吗，没记错的话《封神1》好像带火了《翦商》。
本来续作出色就的确不容易，更别说《封神2》的作用还是过渡，所以本身也就没对剧情抱任何希望，想的其实是从视觉特效上能看到更多科技狠活和封神宇宙世界观的结合，比如魔力红乐队那四位我看过妆造BTS，很厉害也很震撼。
我之前说其实一点都不费解为什么有人想做出东方的指环王和漫威，然后选了封神。因为《封神演义》这部小说虽然文笔烂，但水字数的过程中设定非常宏大，有数不胜数的超级英雄，又有大家都隐隐约约有所了解的儒释道宗教对抗。
封神原著尊道抑儒，而《封神2》和《哪吒2》其实正好是站在了宗教对抗的两个对立面。一个站在历史舞台中央维护演义秩序，一个是以某种在西游界很流行的厚黑学视角解构了体制以下的九流。
结果即使是在这种背景同源、视角相反的情形下，这两部电影的剧情还是做到了各自烂得让我没话讲。《封神2》是太知道天高地厚了，剧情主打一个页游式堆战力，没法打了就摇人继续堆战力，现在战力已经快堆到顶了，就在彩蛋里告诉你一年之后接着氪金接着堆。你卖的不是特效，是数值。
其实我觉得在立意这方面，封神宇宙照抄迪士尼和漫威一点问题都没有，因为我记得《封神1》的killing part其实就是一句标准迪味的“重要的不是你是谁的儿子，而是你是谁”。
但《封神2》里「找自己」的这个内核就荡然无存，如果看作游戏，就像从一个AVG突然变成了人不重要（但也没看出任何谋略）的策略塔防。除了一次次被莫名其妙的主角莫名其妙信任的邓姐之外（莫名其妙是指，如果主角逻辑动线正常，邓姐早就死了，根本没有被立体化的机会，一个角色的立体是靠另一个角色的行为反常塑造的，这本身就很失败），没有任何角色是有灵魂的，就一个空洞的“以守护家园守护耀祖之力”秒杀一切，在这个相对和平年代真的都不知道在找谁共情。
而《哪吒2》作为一部已经破圈到不设年龄圈层的动画（在朋友圈发这篇影评的时候还是大年初二，还远远不知道它要成为影史第一），套上个已经被翻烂了的厚黑神话那一套东西本来就挺预制菜的，而且最大的问题是媚特定受众已经媚到没有底线了（还营销敖光的老头嬷）。我只想说纸片人卖腐非法外之地，能被豆瓣句号小组疯狂疼爱的电影可能终究和我口味很难一致。
而且可笑的是即使在男男卖腐的剧情里，占了「女位」的敖丙好像还是无法通过著名的花瓶理论。龙王心爱的花瓶被哪吒打碎了，花瓶有难等着男主来拯救，实质上不会改变任何剧情。
再有就是，《哪吒2》的少年燃向立意在如今的就业大环境下，其实也很难找到人群的共情点，在我看来也是比较尴尬的一点。虽然它评分高，票房也逆跌大爆，但这些都和所处的档位、舆论马太效应以及同行衬托得好不无关系，毕竟长津湖打的是你好李焕英，哪吒2打的是一堆五六分的凉菜拼盘。
说实话现在根本看不到太多年轻人还有改变世界的动力（混AI圈的除外），所以面对哪吒的精神理想可能我们只会说一句“挺好的，去吧，反正你是主角”，也就过去了，已经不再有几年前看这些燃向主角时的骄傲。
再有就是，春节档没有一部电影能过得了Bechdel Test，即：电影中是否出现了至少两名非龙套的女性角色，这两名女性角色之间是否有对话，对话的主题是否不涉及男性。所以作为一名女观众，我实在是给不出及格分。
这两部都给打了两星（《唐探1900》我也打了两星，《射雕》很不幸我也看了，这个实在打不出两星......）两星都是给辛苦又伟大的视觉特效美术团队。你们是真的想做出国产电影艺术之光，但导演编剧交出这种登味十足还不过脑子的剧情，确实说不过去。
《哪吒2》虽然我个人不喜欢，最终倒是青史留名了，而《封神2》的剧情就直接毁了整个团队的心血。当然，这和主角塌房戏份被删、被迫给女配加戏补拍也有一定关系，毕竟内娱男明星怎么比得上纸片人安全。
总体来说真的视觉上很欣喜（感觉这两部电影就是春晚和老谋子想要的效果），精神上非常失望，但也感谢最近这些封神预制菜又激起了我对儒释道发展史的兴趣，确实是一个值得继续阅读和学习的主题。此类电影最大的贡献之一不就是能让不少喜欢或者讨厌它们的人突然想起来去了解一下文化思想历史吗，没记错的话《封神1》好像带火了《翦商》。
5 01
VideoLingo（videolingo.io）确实太好用了，目前为止效果+性价比最好的AI字幕生成服务。
这个服务也是我个人近半年以来，除了R1之外，在我的产品体验信息流已经被无数同质化的AI产品和「创造需求」idea淹没的情况下，真正感受到生产力被「直接解放掉了」的一个瞬间。现在的定价，普通人也已经完全负担得起，相信成本还会再降。
我的使用场景很简单，因为在帮两位拍Vlog的国外运动员做中文运营，把她们的长视频从油管搬到Bilibili账号（以英语和俄语为主，但她们的英语会有一些俄国口音或者不地道的用法，所以有时候有识别难度），所以也在和其他几位朋友做一些字幕的工作。
之前的工作流都是传统的提取打轴软件+机翻+术语调整。
关注到VideoLingo其实不是看到人推（因为AI翻译工具太多，营销也太多，多模态模型的playground也都会自带，但基于效果或者定价affordable问题，已经懒得尝试了），而是因为看到它在GitHub上trending。
不得不说，slogan非常立功：「Netflix级别的字幕」。
目前的定价是免费额度15分钟，starter是5刀每月1小时额度，因为我们的Vlog时长也是1小时左右，需求基本严丝合缝。
找了一期要翻的Vlog，crop了前15分钟用免费额度试效果（如果不是视频时长超出额度的话，可以直接解析ytb视频地址），执行完毕可以下载.srt，也可以下载压制好的视频，出来的效果是这样的，可以直接传。真的非常满意。
根据自己的需求场景希望之后会有的advanced功能：同一个视频内可以选择两种source language，支持A+B→C的转换。如果直接处理的技术难度比较大，也可以引入轻量的编辑界面，让用户手动把视频切割成两个source language的部分（不懂这方面的工程化，随便一说）。
这个服务也是我个人近半年以来，除了R1之外，在我的产品体验信息流已经被无数同质化的AI产品和「创造需求」idea淹没的情况下，真正感受到生产力被「直接解放掉了」的一个瞬间。现在的定价，普通人也已经完全负担得起，相信成本还会再降。
我的使用场景很简单，因为在帮两位拍Vlog的国外运动员做中文运营，把她们的长视频从油管搬到Bilibili账号（以英语和俄语为主，但她们的英语会有一些俄国口音或者不地道的用法，所以有时候有识别难度），所以也在和其他几位朋友做一些字幕的工作。
之前的工作流都是传统的提取打轴软件+机翻+术语调整。
关注到VideoLingo其实不是看到人推（因为AI翻译工具太多，营销也太多，多模态模型的playground也都会自带，但基于效果或者定价affordable问题，已经懒得尝试了），而是因为看到它在GitHub上trending。
不得不说，slogan非常立功：「Netflix级别的字幕」。
目前的定价是免费额度15分钟，starter是5刀每月1小时额度，因为我们的Vlog时长也是1小时左右，需求基本严丝合缝。
找了一期要翻的Vlog，crop了前15分钟用免费额度试效果（如果不是视频时长超出额度的话，可以直接解析ytb视频地址），执行完毕可以下载.srt，也可以下载压制好的视频，出来的效果是这样的，可以直接传。真的非常满意。
根据自己的需求场景希望之后会有的advanced功能：同一个视频内可以选择两种source language，支持A+B→C的转换。如果直接处理的技术难度比较大，也可以引入轻量的编辑界面，让用户手动把视频切割成两个source language的部分（不懂这方面的工程化，随便一说）。
14:58
3 00
中国互联网公司没有那个自信不靠给用户本地生产垃圾也能得到自己想要的东西，不过虽然小红书也没有，但好歹为了上班摸鱼这个场景还是做了能看的网页版。spotify网页版就足够用，但网易云的主流人群感觉渐渐固化在对抖曲和二次元强需求的人了，要卷的是QQ音乐不会做的东西。没有网页版是国产音乐流媒体生态联合操办的煤气灯，对待一些只要是国产生态联手喂的💩喂啥都吃、有人喂了块巧克力味的💩还要感恩戴德、拉踩原味💩的用户们来说，好像卷卷什么国风图标就够了。因为这些人根本不可能考虑向外找竞品。
王与桐: 2024年了，网易云音乐的网页版还是做得那么烂，一点没觉得“网易”，也不“云”。互联网公司到底什么时候才能意识到网页版的重要性🥺 互联网不是法外之地，但是互联网上有互联网荒地💩 这条我在朋友圈也发了，有人回复我说，中国toc场景的网页版需求不存在。我觉得，可能iphone出来之前，人们触屏操作手机的需求也不存在。
2 00
听说ATP世界第一辛纳在接洽德约科维奇的前体能教练Marco Panichi（因为旧体能教练引发了药检风波所以被辛纳开除），Panichi本来就是意大利人，除了体能训练之外也有理疗师的专业能力，年轻的时候是一名跳远运动员。在德约以外还合作过卡洛维奇、弗格尼尼、李娜、汉图楚娃等人，我记得他在带德约期间也曾经在19年和科贝尔以兼职形式合作过，去科贝尔的网校开过speech。
能够同时在两名顶级球员的团队内做兼职，另外还有自己在协会、网校、体育学院等诸多机构中的兼职身份，也相当符合当下技术工种可拆卸可共享的灵活就业趋势。
其实感觉网球体能教练不像教练一样是一个履历加成很重的职业，比如一个Top球员结束合作之后就会立刻受到其他头部球员哄抢的情况。所以个人非常好奇球员在谈的时候看重的是哪些部分，专业的体能师又是如何在面试的时候给出方案和初步方法论来增强信任。因为圈子很小，如果说网校和从业者之间口碑推荐，很多体能师都不缺这么一个“机会”。但我确实发现Panichi的履历中有一个很出色的点，就是他有很多演讲和做讲师的经验，可能具象一点就是制定课程和执行课程的沟通表达能力。
和德约分手之后，Marco Panichi进入了商竣程的团队，商竣程虽然只是一名05年的小将，但专业资源和团队建设方面一向比较靠谱，这两年才进入爆发期，赛场上的体能表现也确实进步不少。希望辛纳传闻中的橄榄枝不会重蹈“费塞特”事件的覆辙。
能够同时在两名顶级球员的团队内做兼职，另外还有自己在协会、网校、体育学院等诸多机构中的兼职身份，也相当符合当下技术工种可拆卸可共享的灵活就业趋势。
其实感觉网球体能教练不像教练一样是一个履历加成很重的职业，比如一个Top球员结束合作之后就会立刻受到其他头部球员哄抢的情况。所以个人非常好奇球员在谈的时候看重的是哪些部分，专业的体能师又是如何在面试的时候给出方案和初步方法论来增强信任。因为圈子很小，如果说网校和从业者之间口碑推荐，很多体能师都不缺这么一个“机会”。但我确实发现Panichi的履历中有一个很出色的点，就是他有很多演讲和做讲师的经验，可能具象一点就是制定课程和执行课程的沟通表达能力。
和德约分手之后，Marco Panichi进入了商竣程的团队，商竣程虽然只是一名05年的小将，但专业资源和团队建设方面一向比较靠谱，这两年才进入爆发期，赛场上的体能表现也确实进步不少。希望辛纳传闻中的橄榄枝不会重蹈“费塞特”事件的覆辙。
1 00
发现我长期以来最爱的本地应用之一Eagle（eagle.cool）半个月前进行了大版本的升级，现在在本地管理器中加入了插件中心，第一批直接集成了一些AI插件，比如抠图、放大、一键搜图等。
Eagle是一个支持Windows/macOS的本地图片及设计资产管理器，管理方式是在本地建立一个library（我把library上传到了icloud中），之后就不用再把这些文件资产散落在本地文件夹中了。
我不知道Eagle这个由台北开发者开发的产品算不算红，所以不知道自己算不算早期用户，依稀记得是2017年还在上大学的时候开始用的，因为当时还是个“囤素材党”。那个时候国内对软件付费意识不强，199元的license定价考虑了很久，最后因为太好用了含泪发邮件拿下教育优惠hhh，所以记忆很深刻。
少数派在18年的一篇幕后专访：sspai.com
图片及设计资产DAM（数字资产管理）其实是一个更toB、更SaaS的概念，比如特赞主要在做这个，国内从设计、云盘等切入的一站式SaaS基本都会有相应的工具，只不过这些toB工具之间的差异，作为普通用户就体验不到太多了。但我一直觉得DAM首先是基于个人用户对自有的数字内容管理的理念，才能被更自然地运用于工作流之中，否则会给专业人员徒增负担。
对于个人用户来说，最简单的数字资产无非就是：
- 第一方资产，即自己生产的内容，可能会有成品、半成品、源文件等多种格式，可能会以单张、组图、项目等不同形式存在；
- 第三方资产，即收藏的内容，无论是设计灵感、喜欢的短视频还是追星饭拍，万变不离其宗，这些内容往往需要通过建文件夹、打多维标签、通过色彩、功能等不同方式检索来达到管理效果。
而这些，Eagle都能很好地解决，组织逻辑做得非常好，支持的文件类型也在不断丰富和现代化。一个记忆很深刻的点是，2017年那会UI设计师还在用Sketch（macOS限定）和Adobe XD（算是Windows用户当时的唯一UI设计工具）画图，我发现Eagle只支持Sketch、不支持XD的文件类型，去社区提了建议，下一个小版本立刻就支持了。陪伴一个愿意成长、而不是靠非订阅式收费路径及不可撼动的口碑“躺平”的产品成长，是一件很鼓舞人心的事。
所以在购买了这个软件以后，作为一个重度产品体验癖，我居然立刻就知道自己不需要再去体验其他的图片类资产管理器了。
不过这几年我比较习惯给自己的本地文件做减法，也就是说“不囤资源”。因为无论是对于设计素材还是简单的图片资源来说，如果你的目的只是欣赏没问题，但出于做项目做产出的目的，毫无疑问信息是过载的。你需要把收集和使用素材变成一个流动的过程，而要避免扔进仓库的自我感动行为。而自己所做的项目已经从Adobe的本地逻辑向Figma为代表的云原生workspace去走，更多的难点不再是文件管理，而变成了portfolio的呈现和努力去做资源共享。
所以我现在对于Eagle的利用率其实并不算高，但不得不说Eagle的浏览器插件是一个非常好用的图片抓取工具，直接保存进Eagle也很方便。在这种趋势下，我感觉Eagle作为一个仓库属性的产品，推出一个集成一些比较成熟、低成本单点AI能力的插件中心是非常合理的，也是非常有用的。这个版本又找回了我把Eagle作为工具的初心。
一个感受不一定对：时代变化，产品可以去做最小众最精致的切口，但ego最好不要是“尽管大众的需求在收缩，我们也满足于把对于一小部分人的用处做到了极致“。
Eagle是一个支持Windows/macOS的本地图片及设计资产管理器，管理方式是在本地建立一个library（我把library上传到了icloud中），之后就不用再把这些文件资产散落在本地文件夹中了。
我不知道Eagle这个由台北开发者开发的产品算不算红，所以不知道自己算不算早期用户，依稀记得是2017年还在上大学的时候开始用的，因为当时还是个“囤素材党”。那个时候国内对软件付费意识不强，199元的license定价考虑了很久，最后因为太好用了含泪发邮件拿下教育优惠hhh，所以记忆很深刻。
少数派在18年的一篇幕后专访：sspai.com
图片及设计资产DAM（数字资产管理）其实是一个更toB、更SaaS的概念，比如特赞主要在做这个，国内从设计、云盘等切入的一站式SaaS基本都会有相应的工具，只不过这些toB工具之间的差异，作为普通用户就体验不到太多了。但我一直觉得DAM首先是基于个人用户对自有的数字内容管理的理念，才能被更自然地运用于工作流之中，否则会给专业人员徒增负担。
对于个人用户来说，最简单的数字资产无非就是：
- 第一方资产，即自己生产的内容，可能会有成品、半成品、源文件等多种格式，可能会以单张、组图、项目等不同形式存在；
- 第三方资产，即收藏的内容，无论是设计灵感、喜欢的短视频还是追星饭拍，万变不离其宗，这些内容往往需要通过建文件夹、打多维标签、通过色彩、功能等不同方式检索来达到管理效果。
而这些，Eagle都能很好地解决，组织逻辑做得非常好，支持的文件类型也在不断丰富和现代化。一个记忆很深刻的点是，2017年那会UI设计师还在用Sketch（macOS限定）和Adobe XD（算是Windows用户当时的唯一UI设计工具）画图，我发现Eagle只支持Sketch、不支持XD的文件类型，去社区提了建议，下一个小版本立刻就支持了。陪伴一个愿意成长、而不是靠非订阅式收费路径及不可撼动的口碑“躺平”的产品成长，是一件很鼓舞人心的事。
所以在购买了这个软件以后，作为一个重度产品体验癖，我居然立刻就知道自己不需要再去体验其他的图片类资产管理器了。
不过这几年我比较习惯给自己的本地文件做减法，也就是说“不囤资源”。因为无论是对于设计素材还是简单的图片资源来说，如果你的目的只是欣赏没问题，但出于做项目做产出的目的，毫无疑问信息是过载的。你需要把收集和使用素材变成一个流动的过程，而要避免扔进仓库的自我感动行为。而自己所做的项目已经从Adobe的本地逻辑向Figma为代表的云原生workspace去走，更多的难点不再是文件管理，而变成了portfolio的呈现和努力去做资源共享。
所以我现在对于Eagle的利用率其实并不算高，但不得不说Eagle的浏览器插件是一个非常好用的图片抓取工具，直接保存进Eagle也很方便。在这种趋势下，我感觉Eagle作为一个仓库属性的产品，推出一个集成一些比较成熟、低成本单点AI能力的插件中心是非常合理的，也是非常有用的。这个版本又找回了我把Eagle作为工具的初心。
一个感受不一定对：时代变化，产品可以去做最小众最精致的切口，但ego最好不要是“尽管大众的需求在收缩，我们也满足于把对于一小部分人的用处做到了极致“。
1 00
Wordware上有一个Trending小应用叫“Try all the models for a single question”.
🔗 app.wordware.ai
其实就是一个很简单的输入分发整合，因为集成这些主流大模型是Wordware本身就有的能力。而比分发问题多想了一步的点是，它还引入了一个优化反馈系统：
在你输入问题之后，它会按照问题处理、最佳答案评估、评估审查三个步骤，相对“科学”地帮助你在“答案之森”中跃出信息屏障。
这让我想到了我的一个长期方法论：初步了解一个圈子最快的方法，就是去论坛或者社群里找圈内人的争论焦点。多比较“权威”之间的相同点和不同点，能帮助你形成辐射区域更大的知识面。
已经达成共识却还能被拎出来讨论的相同点，往往就是有别于表面知识的“精华型共识”，而不同点，往往就是还有折腾空间和分化价值的前沿信息。
另外，我其实非常喜欢这些能用标题寥寥一行字就「交代清楚自己到底解决了什么问题」的单点应用。
事实上我也认为，现在是AI应用的过渡期，最适用于C端用户的工具（从好用的角度考虑，不去想商业化的事），仅就效率领域而言，最好应该在场景上被切得再碎一点，同时能力上集百家之大成。
因为，以我个人来说，对任何生成工具的不信任感，其实仅仅来自两个方面：
1. 它接入的底层大模型是在这件事上做得最好的吗？
2. 它喂了哪些数据，和我调性符合吗？
这也就是为什么，很多冠以各种专业能力的chatbot摆在面前，我其实并“不敢”用。因为当一个产品将自己定义为一项“像专业人士一样的服务”，给我的感觉就是在写一本名为《中国现代发展史》的书。写这书没毛病，但谁来写太重要了，而且往往我们也没那么多时间去做背调。
消除这两个信任疑虑其实是很难的，但当你把问题一起丢给所有最前沿的主流大模型，这就不是委派逻辑了，变成了“招标逻辑”和“投票逻辑”。
🎯 招标逻辑：谁给出的答案最符合你的认知属性，你就会把这个大模型加入你的初筛，再锚定和了解。单点问题问多了，总有一天你会发现，在这个领域，xxx就是最适合为你排忧解难的大模型。
🗳️ 投票逻辑：所有大模型的观点都言之成理，但可以给你一点统计学的价值。
话不多说举个例子，我用这个小应用随便提了一个没有标准答案的中文问题：最伟大的三位现代艺术家是谁？
GPT-4 / GPT-4 Turbo：毕加索，达利，安迪沃霍尔
GPT-4o：毕加索，马蒂斯，波洛克
Mistral：毕加索，杜尚，波洛克
Openchat：卢梭，莎士比亚，达芬奇（直接偏题）
Claude 3：毕加索，马蒂斯，达利
LLAMA 3：毕加索，达利，安迪沃霍尔
（还有一些其他的版本就不列举了）
最后这个应用帮我一通分析之后排的顺序是，它认为GPT-4 Turbo是表现最好的，Openchat表现最差。并在对没有完全用中文作答的大模型给予了一定权重的惩罚。
同样的问题，假如你对现代艺术一无所知，你只让其中一个大模型给你科普，那毕加索和波洛克在文本中可能没有什么区别。但当十几个主流大模型无一例外地回答了毕加索，你自然也就能感受到，尽管这是一个开放性的问题，这个人的地位仍然是不可撼动的。
🔗 app.wordware.ai
其实就是一个很简单的输入分发整合，因为集成这些主流大模型是Wordware本身就有的能力。而比分发问题多想了一步的点是，它还引入了一个优化反馈系统：
在你输入问题之后，它会按照问题处理、最佳答案评估、评估审查三个步骤，相对“科学”地帮助你在“答案之森”中跃出信息屏障。
这让我想到了我的一个长期方法论：初步了解一个圈子最快的方法，就是去论坛或者社群里找圈内人的争论焦点。多比较“权威”之间的相同点和不同点，能帮助你形成辐射区域更大的知识面。
已经达成共识却还能被拎出来讨论的相同点，往往就是有别于表面知识的“精华型共识”，而不同点，往往就是还有折腾空间和分化价值的前沿信息。
另外，我其实非常喜欢这些能用标题寥寥一行字就「交代清楚自己到底解决了什么问题」的单点应用。
事实上我也认为，现在是AI应用的过渡期，最适用于C端用户的工具（从好用的角度考虑，不去想商业化的事），仅就效率领域而言，最好应该在场景上被切得再碎一点，同时能力上集百家之大成。
因为，以我个人来说，对任何生成工具的不信任感，其实仅仅来自两个方面：
1. 它接入的底层大模型是在这件事上做得最好的吗？
2. 它喂了哪些数据，和我调性符合吗？
这也就是为什么，很多冠以各种专业能力的chatbot摆在面前，我其实并“不敢”用。因为当一个产品将自己定义为一项“像专业人士一样的服务”，给我的感觉就是在写一本名为《中国现代发展史》的书。写这书没毛病，但谁来写太重要了，而且往往我们也没那么多时间去做背调。
消除这两个信任疑虑其实是很难的，但当你把问题一起丢给所有最前沿的主流大模型，这就不是委派逻辑了，变成了“招标逻辑”和“投票逻辑”。
🎯 招标逻辑：谁给出的答案最符合你的认知属性，你就会把这个大模型加入你的初筛，再锚定和了解。单点问题问多了，总有一天你会发现，在这个领域，xxx就是最适合为你排忧解难的大模型。
🗳️ 投票逻辑：所有大模型的观点都言之成理，但可以给你一点统计学的价值。
话不多说举个例子，我用这个小应用随便提了一个没有标准答案的中文问题：最伟大的三位现代艺术家是谁？
GPT-4 / GPT-4 Turbo：毕加索，达利，安迪沃霍尔
GPT-4o：毕加索，马蒂斯，波洛克
Mistral：毕加索，杜尚，波洛克
Openchat：卢梭，莎士比亚，达芬奇（直接偏题）
Claude 3：毕加索，马蒂斯，达利
LLAMA 3：毕加索，达利，安迪沃霍尔
（还有一些其他的版本就不列举了）
最后这个应用帮我一通分析之后排的顺序是，它认为GPT-4 Turbo是表现最好的，Openchat表现最差。并在对没有完全用中文作答的大模型给予了一定权重的惩罚。
同样的问题，假如你对现代艺术一无所知，你只让其中一个大模型给你科普，那毕加索和波洛克在文本中可能没有什么区别。但当十几个主流大模型无一例外地回答了毕加索，你自然也就能感受到，尽管这是一个开放性的问题，这个人的地位仍然是不可撼动的。
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ProductHunt年度级产品 www.wordware.ai
体验了一把Wordware，是真的很好玩，好玩的逻辑甚至就是“逻辑即产品”，不愧是马上要破7k Votes的项目，而且还是一个大多数人根本懒得用到的IDE。
只能说，确实是直接把普通人开发大模型应用的上手门槛拉到了写一篇Notion文档或者markdown文档的低度，不只是block-based page / page-based project的形式主义工具而已。语法基本等同于普通话，唯一需要的就是作者会解构需求。
不过这也确实是一件很多掌握“硬技能”的人反而并不擅长的事。
如果只是想结构化一些指令公式，或者叠加一些主流大模型的能力，输出一些knowhow，起到一个金牌导师的公式秘方作用，其实导入模版改几行文字、换一个爬数据的API，就能立刻做出对自己对别人有用的东西。
比起娱乐化的爆款应用，“可交互的方法论”这可能也是我本人目前更感兴趣的东西，因为各行各业现在能用好大模型的人已经足够多了，在IDE变得如此简单以前，有信心能把自己的方法论输出为普适性解决方案的人却屈指可数。
各个社交媒体上广泛传播的“优质prompt”和结构化大模型对话思维不胜枚举，真正能讲明白是有着什么样的经验的人写出来的、具体被用于什么场景的案例却很少。而当一个作者需要为了自己的应用去背书、去负责，这方面的共识至少就有望达成一些了。
产品体验就是找到一个确定性的场景，“谁来教你完成怎样的一件事”，输入一个确定性的东西，得到一些有主观优化空间的结果。其实比每次为了一项突如其来的任务要在chatbot里重新和AI培养感情方便多了。
体验了一把Wordware，是真的很好玩，好玩的逻辑甚至就是“逻辑即产品”，不愧是马上要破7k Votes的项目，而且还是一个大多数人根本懒得用到的IDE。
只能说，确实是直接把普通人开发大模型应用的上手门槛拉到了写一篇Notion文档或者markdown文档的低度，不只是block-based page / page-based project的形式主义工具而已。语法基本等同于普通话，唯一需要的就是作者会解构需求。
不过这也确实是一件很多掌握“硬技能”的人反而并不擅长的事。
如果只是想结构化一些指令公式，或者叠加一些主流大模型的能力，输出一些knowhow，起到一个金牌导师的公式秘方作用，其实导入模版改几行文字、换一个爬数据的API，就能立刻做出对自己对别人有用的东西。
比起娱乐化的爆款应用，“可交互的方法论”这可能也是我本人目前更感兴趣的东西，因为各行各业现在能用好大模型的人已经足够多了，在IDE变得如此简单以前，有信心能把自己的方法论输出为普适性解决方案的人却屈指可数。
各个社交媒体上广泛传播的“优质prompt”和结构化大模型对话思维不胜枚举，真正能讲明白是有着什么样的经验的人写出来的、具体被用于什么场景的案例却很少。而当一个作者需要为了自己的应用去背书、去负责，这方面的共识至少就有望达成一些了。
产品体验就是找到一个确定性的场景，“谁来教你完成怎样的一件事”，输入一个确定性的东西，得到一些有主观优化空间的结果。其实比每次为了一项突如其来的任务要在chatbot里重新和AI培养感情方便多了。
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