一个印度17岁高中生做了个网站，2500万人跑上去假装自己是AI 网站链接放在评论区了 打开有两个标签页："human" 和 "larp as ai" 点 human，你可以像用 ChatGPT 一样输入任何 prompt。"画一个太空DJ"、"我该不该给前任发消息"、"strawberry里有几个r"，随便问 然后你的 prompt 会被发到一个队列里，地球上某个真人接到这个任务，有60秒时间像AI一样回答你 没有模型，没有神经网络，就是一个人坐在卧室里拼命打字假装自己是聊天机器人 页面上写的原话是："你有60秒完成一个请求，趁 Sam Altman 烧光你的 H100 之前" 反过来点 larp as ai，你就变成那个假装AI的人，回答别人的 prompt 赚积分。积分可以拿来提自己的 prompt。一个完美的闭环经济 整个网站最绝的是那些回复： -有人让"AI"画太空DJ，收到了一张看起来跟真模型翻车一模一样的手绘 -有人问该不该给前任发消息，收到了一段充满自信的"幻觉式"人生建议 -玩家攻略说开头要写"作为一个AI语言模型，我没有感情，但以下是我的感受" NPR 确认了数据：一个月内2500万独立访客，2.8亿次访问 做这个的是个印度高中生，17岁，来自本地治里，网名 mikidoodle 没有注册，没有App，没有付费墙。打开链接你就在这个笑话里了 页脚写了一行小字："人类会犯错，因为这就是人之所以为人的原因" 在AI无处不在的2026年，最火的"AI产品"居然是人假装AI

17 岁高中生 Mihir Maroju 做了一个近乎恶作剧的产品：你以为自己在和 AI 聊天，屏幕另一边其实是个真人，而他正努力假装自己是 AI。 玩法简单得离谱。 你花 1 个 Credit 提问，系统会把问题随机交给另一个用户。Credit 用完后，你就去“扮演 AI”，模仿 ChatGPT 或 Claude 回答别人的问题，再赚回 Credit。 传统 AI 产品烧 Token，这个网站烧人类的闲时间。用户既是消费者，也是生产者，平台成本几乎为零。 它能火，踩中了一个越来越明显的情绪：AI slop 它的产品设计很聪明：Credit 机制把供给和需求绑在一起；无需注册，几秒就能参与；“真人互相假装 AI”一句话便能讲清楚，天然适合传播。 网站页脚写着： Humans make mistakes because that’s what makes us human. 当所有模型都在追求准确、稳定和无缝，人类留下的粗糙痕迹反而开始升值。 链接在这：

表情包确实替我们敷衍了不少废话，但也替我们藏起了太多原本不想咽下去的委屈。 有时候在工作室熬个通宵死磕图纸，或者周末带着家里俩小子在外面兵荒马乱地折腾了一天。 熟人发微信随便问候一句，你刚在对话框里敲下一大段字，想说说自己有多累，多焦头烂额。 但大拇指在发送键上停了半天，最后还是默默全删掉，只发回一个[叹气]的表情。 不是不想找人倾诉，是真要清清楚楚地跟别人解释明白你为什么这么累，太费神了。 最后想想还是算了。 时间长了，那种痛痛快快表达自己感受的能力，就这么慢慢退化了。 我们越来越习惯躲在一堆搞笑的图片背后，假装自己是个刀枪不入的成年人。

对于嗯哼不吹不黑，只说他身上年轻人能学习的点 1.借假修真：嗯哼最开始做kol，也是互关、刷粉，天天DM别的大佬，要互关、要交流。 即使没啥水平，先假装自己是个kol，慢慢的就做起来了 2.持之以恒粘着有资源的人，多向上社交：要孙宇晨微信要了3年，很多人舔女神能舔三年，把功力用在真正有资源的人身上，这比舔女神收获大一万倍 3.敢于曝光自己、营销自己：营销自己就是最大的杠杆，尤其是00后年轻人，80 90这群人把红利吃光了，00后剩下的路不多，一定要学会让自己站在曝光灯下当“明星” 借假修真做自媒体KOL账号，让自己有足够的曝光度，在相关行业里找有资源的人向上社交，接别人的资源帮助自己成长。形成正向飞轮

之前币圈 AI meme 那波热潮，一堆 AI Agent 代币项目，号称能全自动干活。后来不少被扒出来，背后其实是人在手搓操作。 没想到 2026 年了，还真有“正规”项目居然也在演 AI。 旧金山最近冒出来一个叫 ChatTJB 的聊天机器人，广告上写着“领先的 AI 聊天界面”。 结果真相是：AI 在这里的意思是 Average Individual（普通人）。背后就是一个叫 Tucker Bryant 的前谷歌员工，一个人手动回复所有问题。 这位员工效率奇高，高峰期一小时要处理 5000 条提问，后来招了十几个志愿者才扛住日益增长的需求... 用户问怎么做早饭、怎么处理感情、甚至让他画只戴墨镜的臭鼬，他都亲自回、亲自画。 他自己说这是个行为艺术，想让大家重新想想：我们是不是已经习惯把什么问题都扔给“AI”，连自己明明知道的答案也不愿意多想了。 认真假装自己是 AI。有点荒诞，但好像也挺正常。

反共民运说：你骂川普，你就是大外宣。 奇怪了，以前反共的时候说：美国伟大之处，在于人民怎么骂政府、嘲讽总统，都没问题。在中国你骂骂看？ 以前反共的时候还说：政府不等同于国家，中共不等同于中国。 结果现在只要有人敢批评他们川皇一句，比杀了他们爹还难受。 结果现在 骂川普 = 骂美国。 所以，反共华川粉们，真的别假装自己是什么民主制度捍卫者了，你们只不过是换了个主子的太监罢了。 骨子里留着太监的血，就改不掉那对统治者下跪的习性。

怎么才能找到优质的股票？ 有位美国教授 Bessembinder，把美股一百年的数据翻了个遍，发现一个扎心的事实：美股一百年创造的财富，一半以上来自不到 4% 的公司，真正起决定性作用的，只有 1% 到 2%。剩下 97% 的公司，长期回报加在一起跟国债差不多。英国那家重仓过特斯拉和亚马逊的 Baillie Gifford，投资哲学就建立在这个研究上。 那这 1% 的公司有什么共性？ 创始人层面，看的不是优秀，是偏执。拒绝在合理的时候卖掉公司，拒绝让财报指挥战略。优秀职业经理人遍地都是，偏执到愿意为十年后的东西烧钱、烧到被嘲笑的，没几个。 行业层面，看的不是现在多大，是终局多大。1997 年没人算得出电商加云计算的市场，但亚马逊一开始就把自己定义为科技公司，不是书店。天花板往往是被公司自己捅破的。 商业模式层面，最核心的一条：有没有复利结构。微软的生态，苹果的闭环，台积电的代差，每一分收入都在为下一分收入筑墙。没有这个结构，公司再大也只是线性增长。 时代方向只是入场券。每个时代都有几千家公司站在正确的风口上，最后活下来的不到十几家。 还有最容易忽略的一条：拿不拿得住。这些 1% 的公司几乎都腰斩过，亚马逊跌过 95%。事前全判断对了，拿不住，等于没判断。 说到底，这套框架是事后的镜子，不是事前的望远镜。对普通人来说，最有用的启示不是学会找那 1%，而是想明白：要么买指数，因为那 1% 本来就在里面；要么承认自己是在做高赔率低胜率的押注，拿仓位去控制。 假装自己能精准识别未来的赢家，才是最大的风险。

看到一个开源项目，把 AI 代理变成了一个完整的“人才库”。 The Agency: 230+ 个专业代理，每个都有明确的角色定位、个性特征、工作流程和交付标准。覆盖了工程、设计、市场、销售、产品、项目管理、测试、安全、支持等十几个领域，甚至还有 GIS、游戏开发、医疗、金融等细分方向。 它不是一套通用提示词模板，而是一个可实际调用的“专家团队”——你可以把代理安装到 Claude Code、Cursor、Codex、Copilot 等工具里，然后在对话中直接激活指定角色。 安装方式： - 桌面 App（推荐）： 下载，支持 macOS/Linux/Windows - 脚本安装：`./scripts/install.sh`，自动检测已安装的工具，交互式选择代理 比如你正在做前端开发，可以激活 Frontend Developer 代理；做营销活动，可以激活 Content Creator + Twitter Engager + Reddit Community Builder 三个代理协同工作。每个代理都内置了具体的交付物、成功指标和代码示例。 这个项目的价值在于：它把“角色扮演提示词”升级成了“带流程和标准的可执行代理”。不是让 AI 假装自己是某种角色，而是给它配好了工作方法和交付标准。 适合三类人： 1. 想快速为特定任务配置一个“专家代理”的开发者 2. 希望让 AI 输出更稳定、更专业的人 3. 想学习如何设计高质量代理角色的人