AI 编程来了。
程序员要失业了？
恰恰相反。
他们成了地球上最有杠杆效应的人。
比以往任何时候都强。
为什么？
因为所有 AI 工具，都是会“漏水”的抽象层。
AI 会犯错。
会写出烂代码。
会留下有问的架构。
谁来堵上这些漏洞？
只有懂底层逻辑的工程师。
他们能看穿 AI 的把戏，然后修复它。
记住一个残酷的事实。
市场对平庸毫无需求。
没人想要一个“还行”的 App。
最好的那个，会拿走 100% 的市场。
第二名能得到什么？
一套牛排刀。
第三名呢？
你被解雇了。
这就是赢家通吃的游戏规则。
没有中间地带。
这要怎么解？
找到一个你能做到世界第一的领域。
不断重新定义你的赛道。
直到你成为那个无可争议的第一。

@https1024

以前那些看不起程序员、看不起开发的产品经理和设计师们，到了你们大显身手的时候了。
给我们看看，你牛逼的想法，怎么把它漂亮地实现出来，加油吧，产品经理们、CEO们、总经理们、设计师们、架构师们，加油加油！

@https1024

好想问下，他们单位在哪里，还招人吗？

这篇文章其实是写给产品经理看的。

互联网公司一般都有测试岗，他们的主要工作是用各种边界条件去测出人类程序员写出的 Bug ，并做成测试报告反馈给程序员。

现在有了 AI 编程之后，仅仅是测试出 Bug 这件事情，AI 已经能够完成大部分了，但还有一部分我觉得暂时 AI 完成不了，那就是体验测试，体验优化。

体验这东西，得见多识广，对行业业务有充分的了解，对用户需求得有足够认知，才有可能知道怎么做好。

测试 AI 做出来的产品，并且从体验交互方面找出问题，并且能够出一份报告和改进建议，指挥 AI 去改进，这事做到60分不难，拿到80分以上就不容易了，要想到90分以上就真的很吃经验和天赋了。

而一旦某个天才找到了更好的交互和体验，那么总分一下子从100分变成了1000分，也是有可能的，这就带动了全行业的进步了。

从体验交互方向去测试，并且给出修改建议，再到等 AI 改完，再测再改，整个循环过程中，人需要一直参与进来，也就是说 AI 的效率会被人的效率无限拉低，很多时候，AI 都在等待人给出的测试报告和改进建议。

目前我个人做点小玩意，就是这样被卡住进度的。

Sora 宣布关闭那一天，我就注册了两个域名，但是因为 AI 在等我，于是到现在也还没上线。

这就引出了另一个问题，难道我们真的要等到体验打磨到100%完美才上线产品吗？

这倒也不是，我一直在群里跟大家说，完成比完美更重要，要快速上线，上线之后还可以继续打磨，而不是一直不停打磨但就是不上线。

产品的持续改进，是需要用户参与进来的，你一直不上线，这个产品就只有你一个用户，其实你就是在自嗨。

这两年多我们看了大量的产品数据后发现，不管是我们自己产品，还是群友的甚至是全球各种产品，发现了另一个真相，好的体验并不等于订单多多。

订单多多靠的是产品能够解决需求并且搞到流量。

是的，产品体验其实不怎么重要，只要你能够解决用户需求，用户可以忍受各种差的体验。

重要的是搞到流量，注意，这里说的不是泛流量，而是真的有这个需求的潜在用户。

所以真正的难点是在于，怎么找到精准的流量。

我们实践下来的解法是 SEO 和 SEM，这两个都是把产品展示给主动搜索的人群，只不过一个是免费的一个是收费的。

主动搜索人群一定是带着强烈的需求目标来的，他们要找到某个能够解决他们需求的产品。

这个产品具体长啥样都没关系，只要能够解决他们的需求就行。

这里甚至有另一个反直觉的真相，体验更好更流畅丝滑的产品可能排名竞争不过体验更差一些需要等待的产品。

为什么？

因为谷歌等搜索引擎没办法感受到流畅丝滑，他们感受到的是用户在产品里的停留时长，他们粗暴的认为停留时长更长的产品更能够解决用户需求。

你看，从这里来看，AI 解决不了体验问题，算法也一样解决不了体验问题。

感谢雷总打 call 👏
6.78 亿活跃设备背后的每一次点击，都是我们研发团队疯狂码代码的动力。未来会继续保持初心，用最大的诚意和真金白银的投入，给大家搓出更多“不可思议”的靠谱 AI 办公应用。冲！

#出海运营秘籍👉@yunying23

确实有点东西，GEO搜索豆包元宝各有屁股，假如想要“投毒”应该去一些冷门门户以及垂类内容平台，做内容可能更容易被抓取，比如财经应该去雪球，汽车去懂车帝。
可以预见这个事在今年一定是热门产业了。

FastClaw 发布一天，收到了两个由社区贡献的插件👇

1. fastclaw-mattermost-plugin

这位开发者使用 go 为 Mattermost（开源自托管的企业通讯平台，类似 Slack）实现了一个 FastClaw 通信渠道

https://github.com/cornking2020/fastclaw-mattermost-plugin

2. fastclaw-plugin-weixin

这位开发者使用 js 实现了一个 weixin 插件，让微信 ClawBot 可以连接上 FastClaw Gateway 通信，当前是以 pr 的形式提交到 FastClaw 主仓库，我留言让他发布到独立的仓库

https://github.com/fastclaw-ai/fastclaw/pull/6

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非常感谢开发者的贡献，也感受到了社区力量的强大，让我对 FastClaw 有了更大的信心。

顺便也介绍一下 FastClaw 的插件机制，借鉴了 OpenClaw 的插件设计，做了一些架构上的优化👇

FastClaw 以独立子进程运行插件，比起 OpenClaw

1. 灵活性更高。你可以用任意语言编写插件，不限于 ts

2. 安全性更强。插件挂了不影响主进程，风险隔离

3. 零依赖分发。插件通过二进制分发，无运行时依赖

4. 开发门槛更低。基于 JSON-RPC 2.0 标准协议，stdin/stdout 通信，无额外学习成本，几十行代码写一个插件

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期待更多朋友参与共建，让 FastClaw 成为更好的 Agent OS 基础设施。🙏

https://github.com/fastclaw-ai/fastclaw

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分享实用的赚钱策略，发现那些隐藏的赚钱宝藏。

10. 📢 草台班子世界
社会观察、奇闻视频、突发事件和生活短片。

企业ai化变革，首先是政治问题，然后是业务问题，最后才是技术问题

政治问题也是利益分配的问题，旧的利益格局被打破，很多人从有用的状态直接被斩杀到无用的状态，为了保住自己的饭碗、自己的利益，得反对改革。

业务问题是原有的工作模式是否有流程化，还有数字化的基建。流程和数据都没有，是没法实现AI化的。 毕竟AI本质也只是提高了效率，原有的商业模式如果出了问题，效率再高也是徒劳。


@aigc1024

OpenClaw小龙虾🦞专属频道
@openclaw1024

哇，看到雷总了

超级个体的天花板到底在哪里
不在能力，不在资源，在时间的不可复制性
你一天只有24小时 写方案、见客户、做交付、搞运营，全是你一个人 越忙越焦虑，越焦虑越想接更多单子，然后发现自己卡在一个死循环里——业务规模上不去，因为你没法克隆自己
Claude Skills这事儿，99%的人都看错了方向
大家都在讨论"Skills是提示词革命还是Tool Calling升级"，都在研究技术架构和第一性原理
其实我的理解是：
Skills不是技术创新，是超级个体突破时间天花板的唯一基础设施
这句什么意思
我先给你算笔账
Boulder SEO的创始人最近公开了他们的玩法：把案例研究、新闻稿、客户报告、社交媒体内容，全部封装成Skills
以前每做一个案例研究，要花2小时——收集素材、套模板、反复调整格式 现在呢，10分钟，而且质量比人工更稳定
Anthropic自己的研究数据更狠：对于平均1.4小时的任务，Skills能节省80%时间，换算成时薪就是每小时省$55
但重点不是"省时间"，重点是你终于可以把业务流程产品化了
这才是Skills真正颠覆的地方
以前你作为超级个体，有两个致命问：
第一，交付不可复制 你给客户A做了一套竞品分析，质量爆表，客户很满意
下周客户B也要竞品分析，你得从头再来一遍——重新梳理框架、重新调教AI、重新检查输出 每个项目都是定制，每次交付都在重新发明轮子
第二，专业经验无法沉淀
你做了50个项目，积累了一套自己的方法论，但这些know-how全在脑子里 招不起员工，就没法传承；做不了培训，就没法变现 你的专业壁垒，只能跟着你的时间一起卖
Skills把这两个死结全解开了
它的本质不是让AI更聪明，而是让你的业务流程变成可调用的模块
举个我自己测试过的实战场景
假设你是做内容运营的超级个体，主要业务是帮B端客户写行业洞察文章
以前的流程：
客户给需求 → 你花1小时理解背景
你去搜资料 → 花2小时找案例和数据
你写初稿 → 花3小时憋文章
客户提修改意见 → 你再花1小时调整
一篇文章7小时，一天最多干一篇，收费2000块
现在用Skills怎么玩
你把自己的"行业洞察写作方法论"封装成一个Skill：
包含你的分析框架（5W2H、SWOT、波特五力，随便什么）
包含你的行文风格（数据+案例+观点的黄金比例）
包含你的质量标准（逻辑链完整性、论据充分性）
然后再搭配几个通用Skill：
行业数据抓取Skill（自动联网搜最新报告）
案例库检索Skill（从你的素材库里匹配相关案例）
客户风格适配Skill（根据客户过往稿件调整tone）
整个流程变成： 客户给需求 → 你丢给Claude → Claude自动调用4个Skills → 40分钟出初稿 → 你花20分钟精修 → 交付
一篇文章1小时，一天能干6篇，你可以只接3单、收费不变、时间多出来4倍
更关键的是什么
你的业务模式从卖时间变成了卖系统
有个国内独立开发者分享过一个案例：他用OpenClaw + Skills搭了一套B2B SaaS的需求响应系统，客户提需求当天就能交付功能，30分钟完成7个PR
这不是"效率提升"，这是业务模式的重构
当你把交付流程封装成Skills，你就不再受限于"一天能干几个小时活"
你开始受限于"一天能接几个客户"——而这个天花板，比时间高得多
再说个更狠的
Skills不仅能放大你现有业务，还能帮你创造新的收入来源
有人用Claude Cowork批量生成9篇文章的Gumroad产品页面——销售文案、定价建议、产品描述，全自动
想象一下这个场景： 你是做财务咨询的，手上有一套"初创公司财务健康诊断"的方法论 以前这套东西只能通过一对一咨询变现，时薪500，一个月最多服务10个客户
现在你把诊断流程封装成Skills，打包成一个自助诊断工具： 客户上传财务报表 → Claude自动分析 → 生成诊断报告+改善建议 定价199一次，完全自动化，一个月能服务200个客户
你的收入从5万（10客户×5000）变成4万（200×199），但工作量从一个月掉到一周
而且腾出来的时间，你可以去做更高客单价的深度咨询——那些真正需要你人工介入的复杂case
这就是Skills作为业务基础设施的威力
它不是让你"干活更快"，而是让你把重复劳动变成可调用的资产，然后把自己的时间投入到更高价值的地方
最后说三个超级个体该怎么上手的建议
第一，别从"学技术"入手，从"盘业务"入手 问自己三个问：
我每周花最多时间在哪个重复性任务上
这个任务的交付标准能不能被明确定义
如果这个任务自动化了，我能多接多少单
想清楚这三个问，你就知道第一个Skill该做什么
第二，别追求完美，先跑通一个最小闭环 一个Skill不需要很复杂，甚至不需要接外部工具 先把你的"工作SOP"写成一个Markdown文件，让Claude在合适的时候自动加载，就已经能省掉50%的重复沟通成本
第三，把Skills当成你的"业务操作系统"来迭代
每完成一个项目，问自己：这次有哪些步骤是下次还会重复的 把这些步骤抽象成一个新的Skill，或者优化已有的Skill
三个月后你会发现：你的交付体系已经从"手工作坊"变成了"流水线"
大模型的下半场，超级个体的竞争力不再是"我会用AI"
而是"我能用AI构建多大规模的业务"
Skills就是那个关键的杠杆支点

@https1024

刚需就是硬气，反正OpenAI Sora2死翘翘了，主要竞争对手只剩快手可灵、谷歌Veo 3.1

愿意月付99刀的用户，对我们都是真爱