在阿里期间，最佩服的一个人，是蚂蚁集团和阿里巴巴集团的 CTO 程立，花名鲁肃。
早期，鲁肃有个工作习惯：会查看每一封邮件，并认真回复大部分。有收获的，表示感谢。有疑问的，进行探讨。
一次分享，有人好奇鲁肃是如何在繁忙的工作中，还能做到如此高频的邮件回复。
鲁肃回答：刚担任 CTO 时，对很多部门的具体工作不够了解。通过邮件，能了解每个同学的具体工作。邮件阅读和回复讨论，是获取上下文的非常好的方式。习惯养成后，就变成了习惯。
如今，OpenClaw 时代，可以让 AI 去阅读和回复邮件。
（以上是玉伯人肉手写，写不下去了，求各种强大的 Claws 补充写完这条推文）
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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。
当年是套一个新能源；今天是套一个AI。
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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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2023年去硅谷时，没来得及去计算机历史博物馆，这次去时得以成行。喜欢吴军的《浪潮之巅》和《文明之光》的朋友，是一定会想去看看的。
给我第一印象深刻的是HP-35计算器，这在1972年也是一款革命性的产品，售价395美元，折算到今天是3000美元左右，头一年卖了10万台。它直接结束了计算尺时代，进入口袋科学计算器时代。它的一个特点是压栈式的，比如7+8=输入时会是7 enter 8 +，计算机系的朋友都懂。我当时为了体验它的效果，还在APP STORE 上花了十几块钱买了个模拟器（图2）。换到今天，我就直接vibe coding 一个了。
第二印象深刻的是Enigma 密码机（图3），十几年前看图灵传记时，对这块情节很着迷，我还自己写过一个模拟程序，给媳妇发加密消息。图灵当年就是想了一套算法破解了德国的Enigma 机，这个在电影《模仿游戏》里有讲。
第三印象深刻的是ENIAC 计算机，算是第一台计算机，本来脑袋里的印象是有三间屋子那么大，实际也就一个洗手间的规模。
其他还有很多种，如果写计算机发展史，真是素材丰富。
给我第一印象深刻的是HP-35计算器，这在1972年也是一款革命性的产品，售价395美元，折算到今天是3000美元左右，头一年卖了10万台。它直接结束了计算尺时代，进入口袋科学计算器时代。它的一个特点是压栈式的，比如7+8=输入时会是7 enter 8 +，计算机系的朋友都懂。我当时为了体验它的效果，还在APP STORE 上花了十几块钱买了个模拟器（图2）。换到今天，我就直接vibe coding 一个了。
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opus 4.7 和 gpt 5.5 复杂任务处理能力差太多了。gpt 5.5 跑得很顺的任务下，opus 会乱总结，乱给结论，发生了十几次了，累了，长任务真的拉
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