0x小明

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@CryptoTycoonBTC

Co-founder @eureka_partners| web3&AI builder | Investor #Crypto #Bitcoin #ETH

Web3 Katılım Şubat 2022
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AI Will
AI Will@FinanceYF5·
你现在就开始为企业安装、配置和优化 Clawdbot,到 2026 年很可能能做到 1000 万美元以上收入
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0x小明
0x小明@CryptoTycoonBTC·
老板马上就会发现,发现有了AI,开发不需要了 → 然后PM也不需要了,自己干就行 → 最后员工全开掉。 结果不久后,AI觉得老板也可以不要了 —— 毕竟AI自己当老板,不更香吗?🤖👑
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0x小明@CryptoTycoonBTC·
😆xs
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DeFi Teddy
DeFi Teddy@DeFiTeddy2020·
2026年必备AI 10大工具 1. Chatgpt deep research @OpenAI - 深度报告 2. Google ai studio @GoogleAI - vibe coding入门 3. Claude Code @claudeai - AI 主导编程(人类是co pilot) 4. Nano Banana @NanoBanana - 图片生成 5. Sora2 @OpenAI -文生影片 6. Grok @grok - 基于推特实时信息的大语言模型 7. NotebookLM @NotebookLM - 知识管理神器 8. Cursor @cursor_ai - AI原生编程 9. Lovable @Lovable - 小白制作app 10. Manus @ManusAI - 可操作电脑的通用AI Agent Web3 加强 11. Surf AI @SurfAI - Web3版的Chatgpt 12. XHunt @xhunt_ai - 社交影响力评估和变现 还有需要增加的吗?欢迎大家评论区留言
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0x小明
0x小明@CryptoTycoonBTC·
如果马斯克晚上突然邀请你,去他的酒店房间一起看大火箭,那他真的就只是想给你,看发射火箭视频,并不是那种意义上的大火箭。。
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0x小明
0x小明@CryptoTycoonBTC·
@ViewsOfChris crypto应该怎么做为辅助工具呢?crypto是否只能成为金融工具?
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Chris Lee
Chris Lee@ViewsOfChris·
“Web3在亚洲没太多机会了,受限于政策和规模。 而AI没这方面问题,还得到政策支持,虽然估值不如美国。 未来十年是AI主导,crypto/区块链成了辅助工具。” - Chris Lee
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0x小明
0x小明@CryptoTycoonBTC·
@KuiGas 所以一定要早点混出头
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EudemoniaCC🌷
EudemoniaCC🌷@EudemoniaCC·
Plaud好用吗,真诚求答,工作需要想买个海外版的🥹
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YC (Yucheng)
YC (Yucheng)@yucheng·
一年前,前司的 PM 问我在用什么 AI 产品,我跟他讲“just use Cursor for everything”。 今天他跑过来跟我讲“你完全说中了” 然后我说,现在是“just use Claude Code for everything” 😅 不过底层逻辑是一样的。很多非技术背景也完全不用担心,以前像是 IDE,Terminal 之所以让人一看就想跑,是因为学习曲线太陡峭了。现在套了一层,实际上的曲线要比你看到的平缓得多。 这次也许用不了一年,销售人员和 PM 都会开始用 Claude Code 了。
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0x小明
0x小明@CryptoTycoonBTC·
当年的计算机,曾经是一份工作,而不是一台机器。一屋子人手算也比不过一个excel函数
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0x小明
0x小明@CryptoTycoonBTC·
@oooodjdjd 这个看着像是ai写的啊,排列太整齐了😂
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meme
meme@oooodjdjd·
如何识别大佬幼年体 真正厉害的人,往往很早就露出端倪,只是当时没人看懂 1. 行动快,更快的是复盘能力 他们习惯先动手,再在行动中修正 完成一件事后,会自动总结步骤、方法和可复用规律 关注点不在一次成败,而在是否能解决一类问题 2. 目标极其清晰,有长期主线 他们知道自己要走向哪里 目标具体、有画面感,并能拆解为阶段任务 因此在选择面前异常果断,干扰项会被自然过滤 3. 对人性有敬畏,也有利用能力 他们会观察、总结人性的运行方式 与不同的人沟通时,能快速切换表达策略 清楚自己要什么,以及对方能提供什么 4. 构建的是价值网络,而非人脉数量 社交具有明确方向 主动靠近导师、同频伙伴和潜在合作者 习惯先提供价值,通过真实帮助建立长期信任 5. 情绪韧性极强,具备反脆弱特征 挫折出现时,情绪恢复速度很快 注意力迅速转向“现在还能做什么” 有时甚至会在困境中产生兴奋感,把挑战当作养分 6. 现实感强,容易显得功利 强目标导向会削弱浪漫与情绪表达 在亲密关系中,容易被评价为冷静甚至算计 这是能力结构带来的副作用 7. 内在孤独感明显 思考层级靠前,又高度专注个人主线 很难找到真正同频的人 孤独既提供动力,也在长期消耗心力 8. 控制欲重,隐性的强势人格 对判断和逻辑高度自信 对事情走向有明确预期 当现实偏离设定路径时,容易不耐烦或固执 9. 道德判断更偏灰度 评估标准更接近有效性与可行性 对规则边界保持高度敏感 在他们眼中,规则漏洞本身是一种智力挑战 10. 早期常被低估 在强调服从与短期成绩的环境里 他们的长期主义与不合群容易被误解 真正的价值,往往需要时间才能显现 ——
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0x小明
0x小明@CryptoTycoonBTC·
@indie_maker_fox 这么说的我也有,但是并不影响我们直接依然差距巨大😂
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Indie Fox
Indie Fox@indie_maker_fox·
最近后知后觉的事情 1、我竟然认识智谱CEO,绿泡泡都有 2、manus的创始人季逸超比我小1岁,他的采访听得我感叹人生,他在搞知识图谱的时候,我也在搞知识图谱,他是兴趣使然,我是毕业所需 3、我不知道我想说什么,就是感觉自己认知浅薄,为了生活,一直走着普通的路,风口就在旁边,一直没有感觉
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0x小明
0x小明@CryptoTycoonBTC·
@0xcryptowizard 非常同意,在上升趋势的行业,不管做什么,最重要的是开始做了
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0xWizard
0xWizard@0xcryptowizard·
人与人的一道巨大鸿沟 : 行动力 . 我进入 crypto 开始 trading , 最早是听说 defi 流动性挖矿 , 觉得有点意思 ; 然后听说 yfi 很多人发财了 . 当时啥也不懂 , 小狐狸钱包是啥都不知道 , 无常损失是何物都不懂 , 就开始连上钱包开干 , 前两个月先亏了 50% . 而我第一次听说 bitcoin , 是2016年 , 一个当时在做游戏策划的朋友 , 他跟我讲这个东西有意思 ; 2017年 , 另一个做海外游戏商务的朋友 , 跟我讲 ico 很牛逼 , 虽然都是诈骗但是都发财了 . 现在 , 我这俩朋友还在做游戏 , 一个币没交易过.
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0x小明
0x小明@CryptoTycoonBTC·
其实我挺认同姚顺雨的观点,最近跟很多人聊起AI,大家的反馈都出奇一致,当下AI对B端的提效是非常巨大的,但是对于C端更多作为一种娱乐方式
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0x小明
0x小明@CryptoTycoonBTC·
@tuolaji2024 我觉得他说的其实是对的,包括manus,最大的付费用户仍然是b端
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0x小明
0x小明@CryptoTycoonBTC·
最近身边很多朋友的AI项目都在思考这个问题 目前并不知道政府是否会扩大审查范围,但是根本来看,会发现这其实是两难情形: Manus之所以能跑出来,除了创始人的高瞻远瞩,本质上占了中国AI人才便宜的优势,其余华人AI公司,据我了解也差不多 所以是否可以挂vpn或者发U其他办法规避一下这个问题?
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0x小明
0x小明@CryptoTycoonBTC·
@ViewsOfChris 如果不到30岁就已经明白了,要怎么才能挣扎脱离呢
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Chris Lee
Chris Lee@ViewsOfChris·
一个很扎心的真相: “没有家族托举,贵人引导,普通人通常在35-40岁才会明白社会运行的真实逻辑,但无力挣扎。”
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0x小明
0x小明@CryptoTycoonBTC·
Manus被收购遭遇国内审查的事,告诉我们一个道理, 选边站的大背景下,跳来跳去的行为容易被清算,需要一开始就决定自己在哪
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0x小明
0x小明@CryptoTycoonBTC·
@FuSheng_0306 有对比过Manus和其他类似工具的朋友么?能不能说说为什么Manus能取得这么大的用户付费?
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傅盛
傅盛@FuSheng_0306·
【Manus季逸超:六个月后,基本每一家头部的应用公司都有做模型的能力】 最近看了Manus联合创始人季逸超的访谈,很多人诟病 Manus 早期没有自己的模型、只是个套壳,但看完视频就会发现,Manus的逻辑是有道理的。一般的思维模式是先练模型(鸡),再顺便出个产品(蛋),这叫“沿途下蛋”。但这种方式是以模型为中心的,它的风险在于,蛋的形状取决于鸡能生出什么。模型能做到哪,产品才能做到哪,产品只能迁就技术。 Manus的路子是以产品为中心“借鸡生蛋”:早期直接用现成的模型。别管鸡是谁的,先让产品跑起来,看用户愿不愿意买单,找到PMF。等产品逻辑通了、用户量大了,发现现有的模型太贵、太慢、或者不够适配,再反过来去倒逼技术,优化出一种特定的模型。 以Cursor为例,它一开始就是个代码编辑器,接入的是别人的接口。但等到它成为程序员的刚需后,为了追求极致的速度和更准的代码逻辑,它才跳出来做了自研模型。说到底是应用先于模型,需求定义底座。
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