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@supermao @vibeverything 我的怎么样

建议大家都尽快去抢注一下心仪 X 的 handle ，X 官方开的 Handles 地址：handles.x.com 打开网站点 Requests 输入你的要求就行，现在是免费的，比如我就申请了 supermao，几小时就下来了。 未来 X 官方肯定也会有这个 Handle 交易所。 我抢注了：超毛 @supermao / @vibeverything / @prmptart / @vibeRWA

安装了 Chatgpt Atlas，就为了看这个天数

@topickai 我的看法是： 1. 深度用过 cursor 的人，大部分人能明白 agent 的意义在哪里 2. 全自动化不是 agent 追求的目标，提高效率或者完成之前不能完成的工作，才是目标。至少 cursor 的流程体现了这个，往往一个任务需要大量的人工介入，这都不是问题 3. AI自动评估中间结果很重要，目前只有coding 容易做到

需求面前，Agent 并不比 workflow 高级 （这边的讨论氛围太好了，拜几位大 V 转发，这个号算是冷启了。也发发我在其他平台的一些旧文） 一位刚融资的 AI 创业朋友夜里两点给我发微信："我们团队争论一整天了，投资人希望看到更'高级'的 agent，但我们现在的 workflow 方案其实更实用...你说我们该怎么选？" 你看，搞 AI 的人人都在 FOMO（Fear Of Missing Out，害怕错过）——仿佛不做 agent 就落伍了，做了 workflow 就没有故事可讲。 概念与需求的错位 如今，"agent"已经成为智力上限突破的代名词。越是自发自动、高自由度的 AI，就越被认为是技术前沿。创业路演中，"自主决策"、"自动执行"、"智能规划"这些词汇成了标配。 但现实很残酷 —— 高级的锤子也需要适配合适的钉子。 在用户的实际问题（钉子）没变得足够复杂之前，过于高级的解决方案（锤子）很可能是一种资源浪费。上周我参观的一家 AI 创业公司，花了 4 个月开发了一个"全自主思考"的 agent，结果用户最常用的功能竟然是"帮我整理这份会议记录"。 预期管理是最大挑战 当下 AI 应用落地的最大难题之一，就是如何控制用户预期。 agent 的全自动预期真的能在短期内实现吗？更关键的是，全自动真的能处理所有那些棘手的 Corner case（边缘情况）吗？ 仔细想想，当这些 Corner case 需要反复微调，且调整起来未必能精准命中时，是不是预先设计好的 workflow 反而更可靠？ 认识到一个团队上个月做了个难受的测试：同一组任务，分别用"智能 agent"和"固定 workflow"解决： agent 方案：完成率 76%，平均耗时 13.5 分钟，用户满意度 6.8/10 workflow 方案：完成率 94%，平均耗时 7.2 分钟，用户满意度 8.5/10 这结果说明了什么？那些看似"低级"的脏活累活，恰恰可能是最有价值的壁垒。难道只有高概念、高智能才算是竞争优势？这或许只是面向投资人的故事，而非面向用户的价值。 榜单背后的市场选择 第三个现象更耐人寻味：去看看 Product Hunt 等产品榜单，稳定的头部产品几乎都是 workflow 类，真正的 agent 产品寥寥无几。为什么会这样？ 因为需求本质没有变。 大模型公司确实有话语权，它们需要讲述足够宏大的故事，构建更具想象力的生态。媒体也需要新概念和新噱头来吸引眼球。这些我都理解。 但当浮躁的概念退去，留下的仍是用户最基础的需求。"帮我解决问题，省时省力"—— 这才是产品存在的根本理由。 从概念回归价值 当开发者们争论"agent vs workflow"时，我建议从三个维度重新审视： 需求主导技术不该问"我是做 agent 还是 workflow"，而应该问"用户的痛点是什么，哪种方案能更可靠地解决"。在面对"我要赚钱"的投资人和"我要解决问题"的用户时，明智的创业者知道该听谁的。 可靠性胜过智能性一个可靠解决 80% 场景的半自动化产品，往往比一个时灵时不灵的"全能 agent"更有商业价值。用户容忍的不是功能上限，而是下限。 解决问题比讲故事重要投资人喜欢故事，但用户只在乎结果。在炒作"全能 agent"概念的同时，有多少团队真正关注过用户反馈？ 上个月我与一位做 AI 文档处理的创始人交流，他的产品表面上像 workflow，背后却有 agent 的思想。他说："与其自称 agent 但做不到，不如默默做好 workflow 但超出预期。前者失望，后者惊喜。" 这话说到了点子上。 说到底，真正的技术壁垒不是概念有多前沿，而是解决问题有多彻底。 需求面前，没有高级不高级，只有有用和没用。那些能扎扎实实降低用户成本、提高工作效率的产品，无论叫什么名字，最终都会赢得市场认可。

@bcnveek @mtrainier2020 当时一个业务需要调用它的 API 拿一批数据

@zcc @mtrainier2020 月费？用了那么多年都是免费的啊

码农的一个机会：在amazon时代有个网站叫keepa，追踪amazon产品的价格，卖家，等等数据，年收入几个亿美元。

@inroading 这个比较轻量，用了四年多了。每个月给它贡献十几刀。ploi.io/register?refer…

求类似cPanel服务器环境推荐，今天第一次用宝塔，有些惊艳，之前一直LNMP命令行。国际化通行，流行或活跃度是参考项，谢谢

@YanHuiMi 时光机：web.archive.org/web/2008032506…

@zcc 方便发个网址的链接么？

推荐两个blog给大家。 xiaohui.com。 liuhu.net。 看看这些文章，可以了解2000-2010年的计算机软件。

@YanHuiMi 截个图，纪念下当年真正的互联网大V

@zcc 应该说，见证了中国IT的业的成长的人。

@YanHuiMi 哈哈，大家都是上了年纪的人

@zcc keso是见证了中国计算机网络成长的人。

@__oQuery 最接近的估计就是它了，@statamic statamic.dev/reference/fiel…

有没有一种 CMS，可以定义表结构，然后用低代码拖一个可视化编辑器页面和表字段关联的 的 SasS

@jesselaunz SEO站日流量20万，猛。冒昧的问下，这是什么类型的站，内容站还是工具站。

OpenAI的过亿周活大概很少用Google了。 我也不大用Google了 就算需要搜索，也是祭起voxscript跑一下。 所以我的网站流量下跌似乎也没多少好办法，只能尽量提高用户体验，提供价值。 这AI时代瞬息万变。 一年的OpenAI就成长到跟Google老大抢门户入口的程度。🥸

@liuyi0922 老板玩的开心

到重庆啦

@liuyi0922 需要跟秘书预约吗

我的小空间满意了，欢迎大家来找我聊天

@XDash 我最近也在准备测试类似的。还在准备训练素材，说下大体方案，以你的需求举例： 1. 你已经有了不少某人的片段 2. 根据片段提取核心意思（summary），尽量剔除口吻，只留核心意思 3. 训练素材就是：简单的prompt+（核心意思），输出就是原片段。 相当于反向对

@mike_d1213 细节需要很多context，基本讲出来，除了你自己，也没人听得懂~

到处都在讲高大上的战略，为什么没人讲讲如何把最土最low的执行部分落实到位？ 我的个人经历，正是在执行过程中尽量做到一丝不苟，才能一步步提升自己的认知。因为很多人觉得只要战略制定到位，脑子就能指导行动，实际并非如此。 脑子能指导行动吗？看看自己懂了多少道理却还做不到，就知道执行到位有多难了。或者再退一步说，即使你能做到脑子指导行动，但如何做到让你的脑子能指导别人/团队/下属的行动。 所以脑子是一回事，执行是另一回事。执行做的好，能反哺脑子成长的更快，真的做到知中行、行中知，执行不到位，人就总怀疑脑子不对，最后找不到原因很伤士气。 任何好的想法，落不下来都是虚的。而且往往落地以后发现和最初的想法已经不同了，这才是真实的，也是对现实世界的互动和敬畏。 但是为什么都喜欢讲战略？因为框架够多，谁都能讲两句。讲执行多土多low，而且是不是对的立刻就能验证，立刻能证伪，那这样的话那些老师咋赚钱呢（笑

TPM 从90k上涨到 250k 了，难怪之前申请提升一直没反应，这直接就到位了。

前阵子搞了个 ChatGPT 的插件审核通过了，虽然没啥商业价值，也算体验了一把。 Sam之前采访时也提到了 Plugins 还没PMF，继续观望吧。

初步瞄了眼，大致内容重点部分和吴恩达的《Building Systems with the ChatGPT API》的类似，但似乎更方便的在 Playground 中演示（直接内置案例）。值得明天再仔细过一遍。

@waylybaye @nishuang 早该如此了~

去年和 @nishuang 聊天，他推荐我建立全英文的个人/工作室品牌，海外的很多独立开发者商业上都非常成功。虽然很有道理，但我还是选择了活在中文舒适圈…… 直到我前一阵看到行业报告说，因为种种原因，出海已经不是国内开发者的可选项，而是必选项时，才觉得真的应该认真考虑出海探险了。