#程序员
看到个很好玩的开源项目，OpenAgents，地址在这里：https://github.com/xlang-ai/OpenAgents，主要提供了3个能力：
1、DataAgent：主要提供数据分析能力。
2、PluginsAgent：插件集成能力，可以调用外部工具做些事。
3、WebAgent：可以在聊天对话框中针对用户需求做些操作。
我对WebAgent比较感兴趣，简单挖了一下，官方demo的使用文档在这里：https://docs.xlang.ai/user-manual/web-agent-setup，官方demo地址在这里：https://chat.xlang.ai
感兴趣的可以体验玩玩，自己定制扩展
看到个很好玩的开源项目，OpenAgents，地址在这里：https://github.com/xlang-ai/OpenAgents，主要提供了3个能力：
1、DataAgent：主要提供数据分析能力。
2、PluginsAgent：插件集成能力，可以调用外部工具做些事。
3、WebAgent：可以在聊天对话框中针对用户需求做些操作。
我对WebAgent比较感兴趣，简单挖了一下，官方demo的使用文档在这里：https://docs.xlang.ai/user-manual/web-agent-setup，官方demo地址在这里：https://chat.xlang.ai
感兴趣的可以体验玩玩，自己定制扩展
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分享一个喜茶品牌A类店铺的调研数据。
结论：
1 回本周期在24个月
2 投入成本在100万左右/店
3 商场周边有100万以上人群，活跃商圈
4 每天净利润900块
坐标：某新一线城市
详细数据：
营业数据：
每天外卖在300单左右（均价16一杯，平台扣点按照20%来算），堂食260单左右（均价也可以按照16来算）
工作时长12小时，员工1店长（7000一个月）+10-12操作人员（4500一个月）
面积：70平
成本数据：
单店合作费5w
培训费2w
设计1w
工程0.8w
系统使用2w
保证金3w
设备15w
装修15w
运营管理费6w提1%
房租42w/年，商场一般签3年
备用金15w
加和用成本104万
收入侧，因为调研是工作日，预估一天的流水大概在8000块（扣除外卖平台费用），饮品毛利大概是55%，也就是一天利润是4400
固定成本摊下来，大概是3500左右/天
所以最后的净利润：
4400-3500=900
如果这个值不变，那么回本周期大概在1155天左右，但是因为是工作日，考虑到节假日+周末人流会是平常的2倍左右，预估回本周期，应该在2年左右的时间。
回头来看，2年左右回本，且前期投入在100万+，恐怕加盟喜茶并不是个明智的选择。
结论：
1 回本周期在24个月
2 投入成本在100万左右/店
3 商场周边有100万以上人群，活跃商圈
4 每天净利润900块
坐标：某新一线城市
详细数据：
营业数据：
每天外卖在300单左右（均价16一杯，平台扣点按照20%来算），堂食260单左右（均价也可以按照16来算）
工作时长12小时，员工1店长（7000一个月）+10-12操作人员（4500一个月）
面积：70平
成本数据：
单店合作费5w
培训费2w
设计1w
工程0.8w
系统使用2w
保证金3w
设备15w
装修15w
运营管理费6w提1%
房租42w/年，商场一般签3年
备用金15w
加和用成本104万
收入侧，因为调研是工作日，预估一天的流水大概在8000块（扣除外卖平台费用），饮品毛利大概是55%，也就是一天利润是4400
固定成本摊下来，大概是3500左右/天
所以最后的净利润：
4400-3500=900
如果这个值不变，那么回本周期大概在1155天左右，但是因为是工作日，考虑到节假日+周末人流会是平常的2倍左右，预估回本周期，应该在2年左右的时间。
回头来看，2年左右回本，且前期投入在100万+，恐怕加盟喜茶并不是个明智的选择。
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今天和@Will42 讨论了一个投资猜想，Apple也许会在AI浪潮中捕获大量价值。
如这个视频所示（https://www.bilibili.com/video/BV1fh4y1M7DX），如果没有理解错，Apple 的芯片在训练大模型上，有着数量级的优势。虽然还没有形成CUDA那样成熟的技术栈，但这种数量级的优势有可能在未来抢下一部分英伟达的市场？
甚至苹果完全可以像最开始的亚马逊一样，自己就是AWS最大的客户。把大模型的能力放在生态系统的底层，让App Store里的App付费调用。这种应用场景无人能比。
苹果本身的商业模式非常简洁清晰，在这个角度看苹果公司的股票，也许类似赠送一个AI的看涨期权。也许比当前的微软更好，毕竟ChatGPT只是技术上的优势，还没有表现出很强的生态系统垄断，比如Plugin做得并不咋地。即使是微软自身应用接入了ChatGPT，也还不构成双边市场效应。
以上思考还有许多不成熟之处：
1. 这个视频有不少反对声，得出的结论并不严谨，未必能够作为思考的前提。
2. 苹果有潜力并不代表能够做好。苹果汽车至今没有身影。
3. 特斯拉训练AI的数据可以源于现实世界，数量级可以更高，潜力也许更大。
4. 微软在企业的AI应用上可能会有很强的护城河，但自己并不是直接用户，没有感受到。
5. 苹果的估值可能已经太高了，已经包含了这部分价值。
6. 生态系统底层随时调用的AI能力，也许就像是当年“所有的应用都运行在手机浏览器上”一样，只是美好的构想。最终还是各厂商自己开发大模型。
如这个视频所示（https://www.bilibili.com/video/BV1fh4y1M7DX），如果没有理解错，Apple 的芯片在训练大模型上，有着数量级的优势。虽然还没有形成CUDA那样成熟的技术栈，但这种数量级的优势有可能在未来抢下一部分英伟达的市场？
甚至苹果完全可以像最开始的亚马逊一样，自己就是AWS最大的客户。把大模型的能力放在生态系统的底层，让App Store里的App付费调用。这种应用场景无人能比。
苹果本身的商业模式非常简洁清晰，在这个角度看苹果公司的股票，也许类似赠送一个AI的看涨期权。也许比当前的微软更好，毕竟ChatGPT只是技术上的优势，还没有表现出很强的生态系统垄断，比如Plugin做得并不咋地。即使是微软自身应用接入了ChatGPT，也还不构成双边市场效应。
以上思考还有许多不成熟之处：
1. 这个视频有不少反对声，得出的结论并不严谨，未必能够作为思考的前提。
2. 苹果有潜力并不代表能够做好。苹果汽车至今没有身影。
3. 特斯拉训练AI的数据可以源于现实世界，数量级可以更高，潜力也许更大。
4. 微软在企业的AI应用上可能会有很强的护城河，但自己并不是直接用户，没有感受到。
5. 苹果的估值可能已经太高了，已经包含了这部分价值。
6. 生态系统底层随时调用的AI能力，也许就像是当年“所有的应用都运行在手机浏览器上”一样，只是美好的构想。最终还是各厂商自己开发大模型。
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#产品知识库
蚂蚁金服的愿景是让天下没有难做的生意，小红书，让普通人也能用爱好做生意。
曼钰是从零看我的专栏起号的读者朋友，她从互联网离职以后，转行自己喜欢的摄影，直接当起了跟拍摄影师。
女摄影师总是有区别于男性的独到视角，也更长于对模特的共情和引导，这是优势之一；找到方法从小红书获客引流，学习能力强是她的优势之二；干过互联网，逻辑思维强，是为优势之三，看到她的图表给我整笑了，互联网人写周报已经练出来了。
很开心看到这样的好消息，提振所有人在当下经济形势和就业环境下的信心。
曼钰在北京，欢迎有需求的朋友们约拍。我也很喜欢曼钰的作品，祝她生意兴隆，见图九。
蚂蚁金服的愿景是让天下没有难做的生意，小红书，让普通人也能用爱好做生意。
曼钰是从零看我的专栏起号的读者朋友，她从互联网离职以后，转行自己喜欢的摄影，直接当起了跟拍摄影师。
女摄影师总是有区别于男性的独到视角，也更长于对模特的共情和引导，这是优势之一；找到方法从小红书获客引流，学习能力强是她的优势之二；干过互联网，逻辑思维强，是为优势之三，看到她的图表给我整笑了，互联网人写周报已经练出来了。
很开心看到这样的好消息，提振所有人在当下经济形势和就业环境下的信心。
曼钰在北京，欢迎有需求的朋友们约拍。我也很喜欢曼钰的作品，祝她生意兴隆，见图九。
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Paul Graham 今天发了一篇万字长文，还是一如既往的干货。http://paulgraham.com/superlinear.html
他提到线性增长是无法获得超额回报，超线性的回报往往都不是和“你的付出”成正比的，这也 echo 到我之前读过的一本书 10x is easier than 2x，在这里也推荐给大家：2x 的增长是线性的，要继续增长需要更多的努力。这是更加辛勤地工作，而不是更聪明地工作；10x 的增长是非线性的，巨大的增长并不需要更多的努力，而往往需要更少的努力，但要做得更好。
Paul 还提到今时不同往日，现在是一个不再需要通过加入知名组织/机构才能获取所需资源、实现超额增长的时代。现在有更多的人可以像 20 世纪的艺术家和作家一样拥有自由，有很多雄心勃勃的项目不需要太多的初始资金。特别是对于 Indie Maker 而言，可以通过社交媒体 build in public 实现产品的早期冷启动增长、获客。
除此之外，Paul 还讲到了如何寻找能获得超线性回报的领域，以及什么样的人能够获得超线性回报：寻找那些只有少数玩家胜过其他人的领域，如果在一个每个人表现都差不多的领域，不太可能存在超线性回报；一开始你的成绩肯定会微不足道，但超线性回报的奖励曲线上升会非常陡峭；再次提到了这句耳熟能详的硅谷信条：Do things that don't scale, 在最开始专注于一小部分客户，你将通过口碑传播获得指数级增长，同理学习、科研、投资亦如此。
说了这么多，对我最有感触的还是这句话：不要把 work 等同于一份 job——要被好奇心驱使，而不是职业主义；要给予你的好奇心自由发挥，而不是只做你应该做的事情。
他提到线性增长是无法获得超额回报，超线性的回报往往都不是和“你的付出”成正比的，这也 echo 到我之前读过的一本书 10x is easier than 2x，在这里也推荐给大家：2x 的增长是线性的，要继续增长需要更多的努力。这是更加辛勤地工作，而不是更聪明地工作；10x 的增长是非线性的，巨大的增长并不需要更多的努力，而往往需要更少的努力，但要做得更好。
Paul 还提到今时不同往日，现在是一个不再需要通过加入知名组织/机构才能获取所需资源、实现超额增长的时代。现在有更多的人可以像 20 世纪的艺术家和作家一样拥有自由，有很多雄心勃勃的项目不需要太多的初始资金。特别是对于 Indie Maker 而言，可以通过社交媒体 build in public 实现产品的早期冷启动增长、获客。
除此之外，Paul 还讲到了如何寻找能获得超线性回报的领域，以及什么样的人能够获得超线性回报：寻找那些只有少数玩家胜过其他人的领域，如果在一个每个人表现都差不多的领域，不太可能存在超线性回报；一开始你的成绩肯定会微不足道，但超线性回报的奖励曲线上升会非常陡峭；再次提到了这句耳熟能详的硅谷信条：Do things that don't scale, 在最开始专注于一小部分客户，你将通过口碑传播获得指数级增长，同理学习、科研、投资亦如此。
说了这么多，对我最有感触的还是这句话：不要把 work 等同于一份 job——要被好奇心驱使，而不是职业主义；要给予你的好奇心自由发挥，而不是只做你应该做的事情。
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