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内容多为技术、产品、设计、运营等不同话题内容;
目标人群为程序员、设计师、产品经理、运营管理等不同职能。
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感觉现在的AI应用创业,越来越像前几年国内那波新能源创业。

当年是套一个新能源;今天是套一个AI。

故事都很顺:

赛道足够大,资本足够热,技术叙事足够性感,然后先融一笔钱,组个团队,做个看起来还不错的产品。

但最后能不能活下来,看的从来不是壳子。

还是那几个老问题:

产品是不是真的有用、成本能不能打下来、体验有没有明显超过旧方案、用户愿不愿意持续付钱。

新能源那波已经演过一遍了。

哪吒、高合、极越,到最后不是不会讲故事,也不是没有热度,而是产品、价格、供应链、渠道、现金流,只要有一个环节撑不住,故事就会塌。

AI应用也一样。

今天很多项目看起来很新,本质上只是把一个旧需求套进AI界面里。

以前叫智能客服,现在叫AI Agent。

以前叫知识库,现在叫企业大脑。

以前叫自动化工具,现在叫AI工作流。

名字变了,用户的问题没变。

最后真正能活下来的,还是那些把产品做得足够好、把成本压得足够低、把交付做得足够稳的公司。
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openclaw爆火这么久,再一次证明了AI Agent就是程序员的最大护城河,非程序员连发现和定义问的能力都没有。
这么多非程序员用上了openclaw,能调用可以调用的一切工具,
结果你看看他们较劲脑汁产出的东西,日常的应用场景和工作,也只有上小红书和微信里洗稿,以及在上爬新闻读评论。
一个经过标准训练过的科班程序员,最大的优势是known unknown,拥有一个知识体系,如果对于不知道的事情,知道该如何学习和检索,从哪里入门,有哪些实现,如何从architecture角度了解,
而非程序员连他们自己什么东西不知道都不知道,整个世界是一个巨大的unknown unknown。
因为知识的壁垒,程序员和非程序员的认知差距将会无限制扩大,
我预测,未来除了程序员以外,其他所有工作都会消失。

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