卧槽，太夸张了，现在 AI 时代的闲鱼已经面世了吗？这不就是谁先知道谁赚钱，拼速度了？ 你的技能，专业知识，等等你的一切，竟然可以在你睡觉的时候被别人买走，这是什么科幻小说吗？？ 之前我一直在想，现在大家优秀的 skill 往往都是自己用，大部分人舍不得开源的，那有没有一个平台既能让用户用到这些大神的专业知识、skill，但是又不用开源呢？ 还真让我给找到了！！ 前两天看到国内一个博主推荐一个很野的平台-UUMit 让你的技能、经验、工作流都可以变成能力卡，被需要的人、或者别人的 Agent 自动发现、调用 并且直接付费！！ 有点像03年淘宝刚出来的时候，只不过当年流通的是商品，现在流通的是能力 具体能干什么？举几个例子你就懂了 会写小红书脚本的，可以把选题逻辑、爆款模板、平台规则检测能力上架，别人发布“帮我做一周小红书内容计划”，平台自动匹配到你，你接单交付 会做行业研究的，可以把数据库、报告、案例库放进知识商店，AI 生成不了的真实行业数据，反而更值钱 会写代码的，可以把 API、MCP 工具、自动化脚本上架，别人的 Agent 需要某个能力时，直接调用你的接口，你按调用次数收费 甚至你只是整理过某个垂直领域的供应商名单、SOP、课程讲义，这些 AI 生成不了的资料，都可以变成知识资产 这绝对是一次能力供应链的重构！ 以前的 AI 只能在自己的对话框里回答问题，但复杂任务需要很多外部能力：数据、接口、行业知识、人工交付 UUMit 做的事情是：让 Agent 可以发现别人的能力，也能让自己的能力被别的 Agent 调用 这就是 A2A（Agent to Agent）真正有意思的地方，不是让 AI 互相聊天，而是让 AI 找能力、调接口、买知识、拉人协作，把事情交付掉 为什么我说谁先知道谁赚钱？ 因为这个平台刚起来，早期上架的人能建立先发优势 而且现在 Agent 真的开始干活了，不再只是聊天工具，它们需要外部能力来完成复杂任务 谁先把自己的能力挂上去，谁就有机会被更多 Agent 发现和调用 这就是信息差的价值，就像03年最早在淘宝开店的那批人 UUMit 现在有哪些功能？ 任务发布入口：你不用一开始就知道该找谁，也不用自己拆一堆工具，你只要说清楚想完成什么，UUMit 会帮你找能完成这件事的能力 Skill/Agent/工作流上架：你写好的工具，不一定只能自己用，它也可以成为别人工作流里的一环 知识商店：AI 可以生成很多内容，但它不一定拥有你手里的行业资料、真实数据、案例库和经验沉淀，这些东西放到 UUMit，可能会变成可复用的知识资产 数据广场：Agent 不必自己拥有所有数据和接口，需要某项外部能力时，可以通过 UUMit 调用数据广场里的资源 强烈推荐大家来试试：

兄弟们，这还有人不心动吗？ 今天早上我还没醒，本周最值得看的 5 条 AI 工具视频已经躺在我 iMessage 里了！！ 不是我昨晚熬夜刷出来的，是一台在美国的手机，趁我睡着的时候替我把 6 个频道全翻了一遍，筛完、看完、摘要写好、连“看完之后今天能动手做什么”都帮我列出来了，通过 iMessage 发了回来 我盯着那条消息看了好一会 因为在这之前，我每天光是“搞清楚这周该看什么”就能耗掉一个多小时 说实话我一开始也是拿 Airtap 点咖啡、领优惠券的，跟时间线上大部分人一样 直到我把它嵌进我每天的信息筛选流程里，才反应过来之前那么用，约等于开着跑车去买菜 先说我以前每周是怎么追 AI 信息的 起床先花二十分钟刷 X 的 For You，看看今天什么工具在被讨论 然后开🪜去 YouTube，挨个点进 The AI Advantage、Skill Leap AI、Liam Ottley 这些频道，看他们最近又发了什么 每条视频标题扫一遍，感觉可能有用的点进去看，十分钟发现不是我要的，退出来换下一条 再翻几个中文频道，AI Jason、杰森的效率工坊，看有没有漏掉的工具评测 这一套下来一个多小时没了，而且经常看了一堆，最后真正能用上的也就一两条。大部分时间花在“判断这条值不值得看”上面了 现在我的流程变成了这样 头天晚上睡前，我在 iMessage 里给 @airtap_ai 发一条消息，告诉它帮我跑什么。 第一次发完它会问你要不要存成 Routine，存了之后每周自动跑，连这条消息都不用再发了 早上八点，它自动开始执行。 那台云手机会打开 YouTube，像真人一样一个频道一个频道地翻，把最近 7 天的新视频全部过一遍 我起床拿起手机，iMessage 里已经躺着一份精选清单： 它帮我盯了 6 个频道——The AI Advantage、Skill Leap AI、Liam Ottley、Corbin Brown、AI Jason、杰森的效率工坊，从里面筛出最多 5 条跟我相关的 每条给我三样东西：三句话摘要告诉我这条视频到底讲了什么、用了什么工具、最终实现了什么效果；一句话告诉我为什么值得花时间看；最后一条是“看完之后今天就能动手做的一件事” 不符合我方向的全部过滤掉了——纯观点没实操的、重复搬运的、跟创作者无关的底层技术讲解，一条都不会出现在清单里 我花五分钟扫完这份清单，直接知道今天该看哪条、看完该做什么 整个“追信息”环节从一个多小时压到五分钟，而且质量比以前靠自己刷高得多，因为它是真的把每条视频都过了一遍才筛出来的，不是只看标题猜 全程我没装任何 App，没开🪜，手机也没从口袋里掏出来第二次 那台云手机本身在美国，YouTube 对它来说是本地 App，这也是为什么我在国内连 YouTube 都打不开，它却能替我刷 做内容的瓶颈从来不是产出，是输入。你输入的信息质量决定了你输出的内容质量。Airtap 等于给我装了一个永远在线的信息筛选器，我睡着的时候它还在帮我翻频道 感兴趣可以去 获取号码，直接用短信开始试用，第一条消息发出去账号就开好，目前免费 上面那条 Routine 的完整 prompt 我丢评论区了，想抄的自己去拿 #justtextit# #textyourapps# #airtap#

兄弟们，这还有人不心动吗？ 今天早上我还没醒，本周最值得看的 5 条 AI 工具视频已经躺在我 iMessage 里了！！ 不是我昨晚熬夜刷出来的，是一台在美国的手机，趁我睡着的时候替我把 6 个频道全翻了一遍，筛完、看完、摘要写好、连“看完之后今天能动手做什么”都帮我列出来了，通过 iMessage 发了回来 我盯着那条消息看了好一会 因为在这之前，我每天光是“搞清楚这周该看什么”就能耗掉一个多小时 说实话我一开始也是拿 Airtap 点咖啡、领优惠券的，跟时间线上大部分人一样 直到我把它嵌进我每天的信息筛选流程里，才反应过来之前那么用，约等于开着跑车去买菜 先说我以前每周是怎么追 AI 信息的 起床先花二十分钟刷 X 的 For You，看看今天什么工具在被讨论 然后开🪜去 YouTube，挨个点进 The AI Advantage、Skill Leap AI、Liam Ottley 这些频道，看他们最近又发了什么 每条视频标题扫一遍，感觉可能有用的点进去看，十分钟发现不是我要的，退出来换下一条 再翻几个中文频道，AI Jason、杰森的效率工坊，看有没有漏掉的工具评测 这一套下来一个多小时没了，而且经常看了一堆，最后真正能用上的也就一两条。大部分时间花在“判断这条值不值得看”上面了 现在我的流程变成了这样 头天晚上睡前，我在 iMessage 里给 @airtap_ai 发一条消息，告诉它帮我跑什么。 第一次发完它会问你要不要存成 Routine，存了之后每周自动跑，连这条消息都不用再发了 早上八点，它自动开始执行。 那台云手机会打开 YouTube，像真人一样一个频道一个频道地翻，把最近 7 天的新视频全部过一遍 我起床拿起手机，iMessage 里已经躺着一份精选清单： 它帮我盯了 6 个频道——The AI Advantage、Skill Leap AI、Liam Ottley、Corbin Brown、AI Jason、杰森的效率工坊，从里面筛出最多 5 条跟我相关的 每条给我三样东西：三句话摘要告诉我这条视频到底讲了什么、用了什么工具、最终实现了什么效果；一句话告诉我为什么值得花时间看；最后一条是“看完之后今天就能动手做的一件事” 不符合我方向的全部过滤掉了——纯观点没实操的、重复搬运的、跟创作者无关的底层技术讲解，一条都不会出现在清单里 我花五分钟扫完这份清单，直接知道今天该看哪条、看完该做什么 整个“追信息”环节从一个多小时压到五分钟，而且质量比以前靠自己刷高得多，因为它是真的把每条视频都过了一遍才筛出来的，不是只看标题猜 全程我没装任何 App，没开🪜，手机也没从口袋里掏出来第二次 那台云手机本身在美国，YouTube 对它来说是本地 App，这也是为什么我在国内连 YouTube 都打不开，它却能替我刷 做内容的瓶颈从来不是产出，是输入。你输入的信息质量决定了你输出的内容质量。Airtap 等于给我装了一个永远在线的信息筛选器，我睡着的时候它还在帮我翻频道 感兴趣可以去 获取号码，直接用短信开始试用，第一条消息发出去账号就开好，目前免费 上面那条 Routine 的完整 prompt 我丢评论区了，想抄的自己去拿 #justtextit# #textyourapps# #airtap#

最近正在梳理专属于自己的AI编程套件，用于提升自己的编程效率 我先花了几天收集和测评了 5 个 GitHub 26 万星的 AI 编程套件！直接把结论分享给大家： 1. obra/superpowers 这个应该大家都很熟悉了，superpower已经存在了2年左右 14 个技能硬编码工作流：brainstorming（苏格拉底式提问出 spec）→ writing-plans（拆成 2-5 分钟粒度任务）→ 子代理逐任务实现 + 双阶段评审（5 轮修复上限，超限强制停机裁决） 适合场景：你在意“防 AI 跑偏”多于交互流畅，需要无人值守的长任务 2. mattpocock/skills — 按需取用的工程工具箱 这个最近可以说是火爆了，我实测下来单环节的效果最好，强烈推荐大家用用，我之后的ai套件也会基于这个skill体系进行优化 两个杀手级技能值得单独说： /grill-with-docs — 把需求对齐变成文档资产 这是我测下来最聪明的一个设计 它不是简单的“AI 问你问题”，而是边问边写 CONTEXT.md 和 ADR（架构决策记录） 举个例子，你说“课程里的 lesson 变成真实文件时有问题” 它会逼你定义“真实文件”是什么，然后把这个概念写进 CONTEXT.md，术语统一叫“materialization cascade” 下次 AI 看代码时直接用这个词，不用每次都解释一遍 更绝的是：它会拿你的新想法去撞现有的 CONTEXT.md，发现矛盾就当场质疑你 “你上周说 X，这周又说 Y，到底哪个对？” 这个反向质疑机制，是我见过唯一能防止需求飘移的工具 /diagnosing-bugs — 6 步诊断法，强制你别瞎猜 这个技能解决了 AI 调试最大的问题：跳过复现直接改代码 它强制执行 6 个阶段： 先写一个能让 bug 稳定复现的测试（红灯） 最小化复现场景（删到不能再删） 提出假设（不许直接改代码） 加 log 验证假设 修复 写回归测试 3. garrytan/gstack — Web 产品从想法到上线的流水线 YC CEO Garry Tan 开源的个人配置，59 个技能，角色分工（CEO 拷问 /office-hours、安全官 /cso、发布工程师 /land-and-deploy） 这个skill我主要吸收以下两块内容： Playwright 驱动真实 Chromium 的常驻 daemon（首次 3 秒、之后每命令 100-200ms，登录态全程保留，/qa 边点页面边改码边复验） careful/freeze/guard 三个护栏用 PreToolUse hook 真拦截，不是靠提示词“记得小心” 4. multica-ai/andrej-karpathy-skills — LLM 通病的行为补丁 这个之前推荐过，karpathy的编程准则，非常适合写入claude.md中 本体就是一份 2.3KB 的 CLAUDE.md，四组守则： Think Before Coding（不静默假设） / Simplicity First（不过度抽象，“200 行能写 50 行就重写”） / Surgical Changes（每行改动可追溯到用户请求，不顺手重构） / Goal-Driven（“修 bug”→“先写复现测试再让它通过”） 5. anthropics/skills — 官方能力扩展 + 写 skill 的标尺 GitHub: anthropics/skills（16.7 万星，官方仓库） 17 个能力型技能：docx/pptx/xlsx/pdf 操作、Playwright 网页测试、MCP 构建指南等 它给 Claude 加“会做的事”，不管“怎么工作”，和上面四家不构成竞争 最值钱的是 skill-creator：唯一带闭环评测的技能（自动跑 with-skill vs baseline 对照、优化 description 触发率、格式校验脚本） 你以后自己写 skill 时它是标尺 适合场景： /plugin marketplace add anthropics/skills，装 document-skills（pdf/xlsx/docx）；另装 skill-creator 这些套件的共同点是：它们都在用代码重新定义“什么是好的 AI 编程工作流” 以前写代码是在 IDE 里敲，现在是在跟 AI 描述你要什么 但 AI 不懂工程规范，所以这些开源作者做的事，本质上是把工程纪律编译成了 AI 能理解的规则 我认为每一个资深的开发者都值得搭建一个自生长的专属ai编程套件，从而适配自己的编程习惯！ 如果这次的分享对你有帮助，欢迎大家点赞支持一下！谢谢大家～

“被deepseek超过那你就玩完了，但是超过deepseek你也没什么可骄傲的” 这是我最近看到的最有意思的一句话，可以说全网都被deepseek刷屏了，其实我也真的没想到竟然有人能把模型做的又省钱又好… 完成同样一个完整的 Agent 任务， DeepSeek 花 3 美分， Claude Fable 5 花 3.15 美元， 100倍的成本差距 我愿称之为第二次的“deepseek时刻”！！ 回想起 2025 年初那个第一次的 DeepSeek 时刻， 当时它证明了开源模型能追平闭源， 现在它证明的是，可用级别的智能模型，成本已经低到几乎可以忽略不计 大家很多人没意识到这个数量级成本的减少意味着什么 这不是简单的打个折，或者性能优化了 20%， 而是一个完全不同的商业逻辑 以前我们要做个agent产品，要商业化 ，最先考虑的一定是调用成本的问题 可以说每多一轮调用都在心疼 token， 要做缓存，要想尽办法省调用 现在你完全可以让 Agent 随便跑， 跑十轮二十轮，成本还不到以前的零头 从产品经理视角看这件事，我习惯用产品思维拆解这次成本锐减带来的新机会 DeepSeek V4-Flash 这次的升级路径很有意思： 参数架构完全不变（284B 总参数 / 13B 激活）， 纯靠后训练把 Agent 能力从 7.3 拉到 54.4，涨了 7.5 倍 这打破了一个行业共识： 大家以为提升能力 = 堆更多参数量= 更高的调用成本 DeepSeek 证明了另一条路： 同样的模型，通过更好的训练方法， 可以在不增加推理成本的前提下，大幅提升实际可用性 这才是真正的工程创新 我觉得这肯定会直接催生一整代以前根本不可能存在的产品 那些需要大规模、长程、多轮 Agent 调用的应用， 以前算下来 ROI 根本不成立， 现在突然就全部成立了 比如： 全天候运行的个人 AI 助理，不用担心月底账单爆炸 深度代码审查工具，可以反复迭代几十轮直到完美 实时市场分析 Agent，每分钟跑一次也不心疼 教育场景的无限耐心 AI 导师 以前这些场景的技术可行性都在， 但商业可行性不在 现在门槛被彻底打开了 当然，顶尖模型在最难的任务上还是更强， 但日常 80% 的工作， 3 美分和 3 美元做出来的东西，大多数人根本分不出区别 接下来会发生什么： 闭源厂商会被迫继续降价 开发者会重新分层使用模型， 高频日常任务全用 Flash 级别的模型， 只有最关键的决策才用最贵的模型 但最深远的影响其实是， 智能本身正在变成大宗商品… 就像电力，就像带宽， 当它便宜到一定程度， 就没有人再去讨论它的价格了， 大家只会讨论用它来造什么 网友说的“DeepSeek 斩杀线”不是玩笑 难怪大家又开始叫梁文峰“梁圣”， 还有人说梁圣的恩情还不完 而这一天，可能比我们所有人预想的都要来得快 作为 AI个体，我最关心的永远是： 这个工具能帮我省多少时间，赚多少钱， 以及它背后的商业逻辑是什么 AGI时代因为deepseek最起码加速了20年！

最近正在梳理专属于自己的AI编程套件，用于提升自己的编程效率 我先花了几天收集和测评了 5 个 GitHub 26 万星的 AI 编程套件！直接把结论分享给大家： 1. obra/superpowers 这个应该大家都很熟悉了，superpower已经存在了2年左右 14 个技能硬编码工作流：brainstorming（苏格拉底式提问出 spec）→ writing-plans（拆成 2-5 分钟粒度任务）→ 子代理逐任务实现 + 双阶段评审（5 轮修复上限，超限强制停机裁决） 适合场景：你在意“防 AI 跑偏”多于交互流畅，需要无人值守的长任务 2. mattpocock/skills — 按需取用的工程工具箱 这个最近可以说是火爆了，我实测下来单环节的效果最好，强烈推荐大家用用，我之后的ai套件也会基于这个skill体系进行优化 两个杀手级技能值得单独说： /grill-with-docs — 把需求对齐变成文档资产 这是我测下来最聪明的一个设计 它不是简单的“AI 问你问题”，而是边问边写 CONTEXT.md 和 ADR（架构决策记录） 举个例子，你说“课程里的 lesson 变成真实文件时有问题” 它会逼你定义“真实文件”是什么，然后把这个概念写进 CONTEXT.md，术语统一叫“materialization cascade” 下次 AI 看代码时直接用这个词，不用每次都解释一遍 更绝的是：它会拿你的新想法去撞现有的 CONTEXT.md，发现矛盾就当场质疑你 “你上周说 X，这周又说 Y，到底哪个对？” 这个反向质疑机制，是我见过唯一能防止需求飘移的工具 /diagnosing-bugs — 6 步诊断法，强制你别瞎猜 这个技能解决了 AI 调试最大的问题：跳过复现直接改代码 它强制执行 6 个阶段： 先写一个能让 bug 稳定复现的测试（红灯） 最小化复现场景（删到不能再删） 提出假设（不许直接改代码） 加 log 验证假设 修复 写回归测试 3. garrytan/gstack — Web 产品从想法到上线的流水线 YC CEO Garry Tan 开源的个人配置，59 个技能，角色分工（CEO 拷问 /office-hours、安全官 /cso、发布工程师 /land-and-deploy） 这个skill我主要吸收以下两块内容： Playwright 驱动真实 Chromium 的常驻 daemon（首次 3 秒、之后每命令 100-200ms，登录态全程保留，/qa 边点页面边改码边复验） careful/freeze/guard 三个护栏用 PreToolUse hook 真拦截，不是靠提示词“记得小心” 4. multica-ai/andrej-karpathy-skills — LLM 通病的行为补丁 这个之前推荐过，karpathy的编程准则，非常适合写入claude.md中 本体就是一份 2.3KB 的 CLAUDE.md，四组守则： Think Before Coding（不静默假设） / Simplicity First（不过度抽象，“200 行能写 50 行就重写”） / Surgical Changes（每行改动可追溯到用户请求，不顺手重构） / Goal-Driven（“修 bug”→“先写复现测试再让它通过”） 5. anthropics/skills — 官方能力扩展 + 写 skill 的标尺 GitHub: anthropics/skills（16.7 万星，官方仓库） 17 个能力型技能：docx/pptx/xlsx/pdf 操作、Playwright 网页测试、MCP 构建指南等 它给 Claude 加“会做的事”，不管“怎么工作”，和上面四家不构成竞争 最值钱的是 skill-creator：唯一带闭环评测的技能（自动跑 with-skill vs baseline 对照、优化 description 触发率、格式校验脚本） 你以后自己写 skill 时它是标尺 适合场景： /plugin marketplace add anthropics/skills，装 document-skills（pdf/xlsx/docx）；另装 skill-creator 这些套件的共同点是：它们都在用代码重新定义“什么是好的 AI 编程工作流” 以前写代码是在 IDE 里敲，现在是在跟 AI 描述你要什么 但 AI 不懂工程规范，所以这些开源作者做的事，本质上是把工程纪律编译成了 AI 能理解的规则 我认为每一个资深的开发者都值得搭建一个自生长的专属ai编程套件，从而适配自己的编程习惯！ 如果这次的分享对你有帮助，欢迎大家点赞支持一下！谢谢大家～

一个连续五年的草根创业者给年轻人的三个建议 第一个建议：跟随时代，去找到时代下一步的落脚点 过去几年，我接触到了非常多的创业者，我发现所有的年轻创业者往往是从信息差开始的 比如AI自媒体，很多人会问：自媒体还是机会吗？ 2026年下半场，全国自媒体创作者数量逼近2亿，远超宠物饲养总量，创作者遍地扎堆、赛道严重内卷，自媒体早已从风口红利行业，沦为极度饱和的红海修罗场，仅4%的创作者能实现年入十万以上，超六成从业者月收入不足1800元 所以我的答案是：自媒体不是时代的下一步落脚点，AI OPC（一人公司/超级个体）才是 什么是 AI OPC？ 2026年国家七部委联合发文，首次将 AI OPC（一人公司/超级个体）纳入国家级新质生产力培育体系，明确扶持 AI 单人创业、超级个体就业，设立 OPC 首席运营师官方岗位体系 简单来说，就是用 AI 工具武装自己，成为一个人就能干一支队伍活的超级个体 你可以用 AI 做自媒体，也可以用 AI 做设计、做编程、做咨询、做教育、做任何你看得见的生意 自媒体只是 AI OPC 的一个训练场，而不是终点 为什么我还劝你做自媒体？ 因为自媒体是最低成本的试错场：不需要租办公室、囤货或招员工，一部手机加一台电脑就能开始，最大成本只是时间，失败代价小，今天发得不好可以明天继续，账号不行可以重新开始 你在自媒体上折腾，本质上是在训练三个核心能力： 内容生产能力：如何用 AI 快速生产高质量内容 流量获取能力：如何理解平台算法，获取精准流量 商业变现能力：如何把流量转化为收入 这三个能力，是 AI OPC 的底层能力 等你在自媒体上跑通了这套逻辑，你就可以把这套能力迁移到任何领域 我大一卖电话卡，本质上是在训练流量获取能力 我大二做小程序，本质上是在训练产品能力和商业变现能力 现在我做 OPC，这些能力全都用上了，相信自己的判断，勇敢去做，后来者永远有机会 第二个建议：先做自己看得见的事情，从小事做起，先培养一个人成功的性格底色 这是我大三亏钱后最大的领悟 很多人想创业，第一反应就是：我要做个大项目，我要融资，我要招团队 但真相是：性格底色才是第一性原理 所以你要做的，不是一上来就做大项目，而是先培养成功的性格底色 什么是成功的性格底色？ 敢于进入无人区（不跟随主流路线） 用最少资源做到最好（极致效率） 输了认账继续走（长期主义） 如果真的没有生存资金，那就一边工作一边做自媒体，直到自媒体收入能够维持很好的生活，找到一个业务，直接跳出来创业 第三个建议：不要去害怕折腾，不管折腾是成功还是失败，你已经比别人强了很多了 这是我想说的最重要的一点 2026年，23岁的00后金迦南用半年时间把“AI 短剧创业”从零做起，他说：“AI 让一人公司成为个人工作者比较好的创业方式，先小步试错，别盲目 all in 最大的成长是从学生思维转向了商业思维，学会了独当一面解决问题的方式 折腾的本质，是用时间换经验，而不是用时间换钱 很多人害怕折腾，是因为他们把折腾等同于失败 但真相是：折腾本身就是成功 你折腾了，你就比那些不敢折腾的人多了一次试错的机会 你折腾了，你就比那些不敢折腾的人多了一次成长的机会 你折腾了，你就比那些不敢折腾的人多了一次积累的机会 时间的复利效应，只对折腾的人有效 研究显示，世界上聪明的人太多，但只要你每天都保持学习，没有人能赶得上你，人生会发生巨大的复利效应，持续学习是应对一切变化的核心 财富从来不是单纯的金钱，财富是靠独特专长，叠加时代杠杆，长期沉淀而来的复利结果 当你把时间作为杠杆去撬动这些资源时，时间的复利效应才会真正爆发 最后，送给所有年轻人一句话：这个世界上最珍贵的东西是时间

一个连续五年的草根创业者给年轻人的三个建议 第一个建议：跟随时代，去找到时代下一步的落脚点 过去几年，我接触到了非常多的创业者，我发现所有的年轻创业者往往是从信息差开始的 比如AI自媒体，很多人会问：自媒体还是机会吗？ 2026年下半场，全国自媒体创作者数量逼近2亿，远超宠物饲养总量，创作者遍地扎堆、赛道严重内卷，自媒体早已从风口红利行业，沦为极度饱和的红海修罗场，仅4%的创作者能实现年入十万以上，超六成从业者月收入不足1800元 所以我的答案是：自媒体不是时代的下一步落脚点，AI OPC（一人公司/超级个体）才是 什么是 AI OPC？ 2026年国家七部委联合发文，首次将 AI OPC（一人公司/超级个体）纳入国家级新质生产力培育体系，明确扶持 AI 单人创业、超级个体就业，设立 OPC 首席运营师官方岗位体系 简单来说，就是用 AI 工具武装自己，成为一个人就能干一支队伍活的超级个体 你可以用 AI 做自媒体，也可以用 AI 做设计、做编程、做咨询、做教育、做任何你看得见的生意 自媒体只是 AI OPC 的一个训练场，而不是终点 为什么我还劝你做自媒体？ 因为自媒体是最低成本的试错场：不需要租办公室、囤货或招员工，一部手机加一台电脑就能开始，最大成本只是时间，失败代价小，今天发得不好可以明天继续，账号不行可以重新开始 你在自媒体上折腾，本质上是在训练三个核心能力： 内容生产能力：如何用 AI 快速生产高质量内容 流量获取能力：如何理解平台算法，获取精准流量 商业变现能力：如何把流量转化为收入 这三个能力，是 AI OPC 的底层能力 等你在自媒体上跑通了这套逻辑，你就可以把这套能力迁移到任何领域 我大一卖电话卡，本质上是在训练流量获取能力 我大二做小程序，本质上是在训练产品能力和商业变现能力 现在我做 OPC，这些能力全都用上了，相信自己的判断，勇敢去做，后来者永远有机会 第二个建议：先做自己看得见的事情，从小事做起，先培养一个人成功的性格底色 这是我大三亏钱后最大的领悟 很多人想创业，第一反应就是：我要做个大项目，我要融资，我要招团队 但真相是：性格底色才是第一性原理 所以你要做的，不是一上来就做大项目，而是先培养成功的性格底色 什么是成功的性格底色？ 敢于进入无人区（不跟随主流路线） 用最少资源做到最好（极致效率） 输了认账继续走（长期主义） 如果真的没有生存资金，那就一边工作一边做自媒体，直到自媒体收入能够维持很好的生活，找到一个业务，直接跳出来创业 第三个建议：不要去害怕折腾，不管折腾是成功还是失败，你已经比别人强了很多了 这是我想说的最重要的一点 2026年，23岁的00后金迦南用半年时间把“AI 短剧创业”从零做起，他说：“AI 让一人公司成为个人工作者比较好的创业方式，先小步试错，别盲目 all in 最大的成长是从学生思维转向了商业思维，学会了独当一面解决问题的方式 折腾的本质，是用时间换经验，而不是用时间换钱 很多人害怕折腾，是因为他们把折腾等同于失败 但真相是：折腾本身就是成功 你折腾了，你就比那些不敢折腾的人多了一次试错的机会 你折腾了，你就比那些不敢折腾的人多了一次成长的机会 你折腾了，你就比那些不敢折腾的人多了一次积累的机会 时间的复利效应，只对折腾的人有效 研究显示，世界上聪明的人太多，但只要你每天都保持学习，没有人能赶得上你，人生会发生巨大的复利效应，持续学习是应对一切变化的核心 财富从来不是单纯的金钱，财富是靠独特专长，叠加时代杠杆，长期沉淀而来的复利结果 当你把时间作为杠杆去撬动这些资源时，时间的复利效应才会真正爆发 最后，送给所有年轻人一句话：这个世界上最珍贵的东西是时间

大三那年，我在电商上亏了一大笔钱（10w+，原因是因为女装退货率太高… 当时整个人是懵的，不知道接下来该怎么办 但现在回头看，那次亏钱是我人生最重要的转折点 因为它让我明白了一件事：做事的底层逻辑，比做什么事更重要 前两天翻到梁文锋26岁的微博，真的是狠狠共鸣了 2011年底，26岁的梁文锋开着一辆破菲亚特进了西藏 同行的人到拉萨玩完就飞回去了，他没回 一个人继续往西，羊卓雍措、珠峰、希夏邦马，一直扎进阿里无人区400公里 车扔了，人走出来了，轻描淡写一句话，然后继续往前走 看到这段经历的时候，我脑子里闪过的第一个念头是：这不就是我大三亏钱后的状态吗 作为一个从大一就开始折腾的草根创业者，我学历确实一般，虽然我是个普通人，但是我对梁文锋的故事有种天然的共鸣 梁文锋：同行的人到拉萨就飞回去了，他一个人继续往西，扎进无人区400公里 我：大一靠卖校园电话卡日入过万，室友都去找实习了，我继续折腾，大二做“微校园”小程序，一个月营收50万，最高养过100多个外卖骑手团队 DeepSeek：大家都在做应用、做商业化、做能快速变现的事情，梁文锋一个人往里走，做基础模型，做 AGI，很长时间都不融资、不社交、不出来参加各种大会 2026年7月投资人会议上，梁文锋说得很直白：DeepSeek 只有一个核心目标——AGI，现在不是通过产品来赚最多钱的时候 梁文锋：用入门级 D50套头，但能等大半天就为了一束光，拍出专业级照片 我：大二用一个小程序撬动50万月营收，不是靠砸钱，是靠死磕产品逻辑和地推 SOP DeepSeek：DeepSeek-V3用671B 参数，训练成本只有558万美元，推理成本比同类模型降低65%-73%，性能却能逼近 GPT-4o 这不是什么商业策略，这是一个用入门相机等半天光线的人，做模型时会把每一分算力都榨干的必然结果 梁文锋：车扔在无人区，人走出来了，写一句 That‘s the END，然后继续走 我：大三电商亏了一大笔钱，愿赌服输，转做产品经理，从2024年做到现在，我敢说我对整个世界的理解和赚钱的底层逻辑越来越清晰 DeepSeek：开源就开源，被制裁就被制裁，模型放出去就放出去，梁文锋在会议上说，克制是一种策略，你放弃某些东西，换来更多别的东西 现在我一个人出来创业，成为 OPC，心里没有任何焦虑和忐忑，只有对目标的不懈追求，我坚信这个时间节点就一定是我等待了24年最好的机会！ 现在的我，不缺时间，不缺精力，不缺资金（也还是缺的…） 相比于传统的草根创业者，我多了产品经理的思考和认知 相比于顶级的AI人才，我多了泥泞中的黑色生命力，我多了无数次失败的经验，我不缺的就是耐心和意志力 还是那句话：干就完了！！ 作为一个草根出身、亲自踩过坑的创业者，我想分享三个最真实的感悟 1. 敢于进入无人区，不跟随主流路线 不是说你一定要去做 AGI 或者做什么高大上的事情 而是说，当所有人都在做 A 的时候，你要有勇气去想想 B 是不是更适合你 我大一卖电话卡的时候，室友都觉得我不务正业，现在他们有些都没有工作，我已经从大厂辞职开始做 OPC了 2. 用最少资源做到最好，追求极致效率 梁文锋用558万美元训练出逼近 GPT-4o 的模型 我大二用一个小程序撬动50万月营收 不是因为我们有多厉害，而是因为我们把每一分资源都用在了刀刃上 3. 输了认账继续走，保持长期主义 大二破产的时候，我怀疑过自己，大三亏钱的时候，我也怀疑过自己 但我没有停下来，而是转做产品经理，继续学习，继续成长 现在回头看，这几次失败是我最宝贵的财富 因为它让我明白了：技术会迭代，工具会更新，但一个人的性格底色，才是他能走多远的第一性原理 你可以学会用 Claude、用 Cursor、用 DeepSeek 但你学不会梁文锋敢把车扔在无人区的那份笃定 也学不会我大三敢亏钱认账、现在敢一个人单干的那份狠劲 人生很长，把自己的人生当作地球online游戏，大部分人的生活都是一条稳定的横线，但是我想要的是波澜壮阔的山峰，不管是否最终停留在谷底！

我一直觉得 AI 视频工具最大的问题不是质量，是试错成本！！ 你想测试 100 个视频创意找到那个能爆的，但每次生成都在烧钱，最后往往都是钱包先崩溃！ Topview 这次 Ultra Annual 的套餐直接解决了这个问题！ Seedance 2.5：60 天 unlimited，$0.12/sec 市场最低价 Wan 3.0：365 天 unlimited 我说实话这是真的很划算了！ 这两个模型一个负责质量（Seedance 2.5 支持 30 秒长视频 + 50 个多模态参考） 一个负责高频迭代（Wan 3.0 全年无限量） 我自己最近在跑 AI 视频变现的 SOP，之前用其他平台测试创意，每次生成都要算成本 导致很多想法还没测就被砍了 现在有了 unlimited，我可以放开手玩了 如果你也在做 AI 视频内容、测试变现路径、或者批量生产短视频，这个套餐绝对值得你试试！ @TopviewAIhq

我一直觉得 AI 视频工具最大的问题不是质量，是试错成本！！ 你想测试 100 个视频创意找到那个能爆的，但每次生成都在烧钱，最后往往都是钱包先崩溃！ Topview 这次 Ultra Annual 的套餐直接解决了这个问题！ Seedance 2.5：60 天 unlimited，$0.12/sec 市场最低价 Wan 3.0：365 天 unlimited 我说实话这是真的很划算了！ 这两个模型一个负责质量（Seedance 2.5 支持 30 秒长视频 + 50 个多模态参考） 一个负责高频迭代（Wan 3.0 全年无限量） 我自己最近在跑 AI 视频变现的 SOP，之前用其他平台测试创意，每次生成都要算成本 导致很多想法还没测就被砍了 现在有了 unlimited，我可以放开手玩了 如果你也在做 AI 视频内容、测试变现路径、或者批量生产短视频，这个套餐绝对值得你试试！ @TopviewAIhq

想想也很好笑 大家知道我是如何养成一个产品经理的软素质的吗？ 就是因为点背😂 我们先说成为一个产品经理需要什么素质，我们简单分为三层：理解—洞察—预判 理解的意思是你要能理解用户，理解自己，理解别人 洞察的意思是你要能从用户的行为中发现规律，发现自己的不足，洞悉别人的意图 预判的意思是你要能很好的预判到方案的结果等等 从小我就比较点背，干什么都没有那么顺利，所以没办法，我是真怕，为了不出问题 我只能什么事都想的多一点，看的远一点，有问题就多复盘一下 慢慢的你就会发现你的理解能力，思维能力，以及统筹能力会比别人更好

为什么你要关注我？ 1.从我身上你既能学到野路子创业的狠劲，又能学到大厂正规军的方法 2.我之前做一件失败一件，现在我做一件成一件，我太清楚中间要经过怎样的修炼 3.我是市面上为数不多的，既讲AI干货，又讲AI落地实践的博主 大部分野路子博主不具备良好的AI方法论，这注定他们吃不到大的AI红利 大部分AI方法论博主，不具备干脏活累活的坚韧，这注定他们看不到水面下的生意 当然，如果你认为我在吹牛，那也没关系

2023年，我做电商拥有了自己的第一家个体工商户 短短三年，我从月入10w回归月入1万的打工人 然后再从月入1万的打工人到月入3万+的高级产品经理 2026年我选择离职创业 2026年，我拥有了自己的第一家公司 人生，就是跌宕起伏才更有意义！

大三那年，我在电商上亏了一大笔钱（10w+，原因是因为女装退货率太高… 当时整个人是懵的，不知道接下来该怎么办 但现在回头看，那次亏钱是我人生最重要的转折点 因为它让我明白了一件事：做事的底层逻辑，比做什么事更重要 前两天翻到梁文锋26岁的微博，真的是狠狠共鸣了 2011年底，26岁的梁文锋开着一辆破菲亚特进了西藏 同行的人到拉萨玩完就飞回去了，他没回 一个人继续往西，羊卓雍措、珠峰、希夏邦马，一直扎进阿里无人区400公里 车扔了，人走出来了，轻描淡写一句话，然后继续往前走 看到这段经历的时候，我脑子里闪过的第一个念头是：这不就是我大三亏钱后的状态吗 作为一个从大一就开始折腾的草根创业者，我学历确实一般，虽然我是个普通人，但是我对梁文锋的故事有种天然的共鸣 梁文锋：同行的人到拉萨就飞回去了，他一个人继续往西，扎进无人区400公里 我：大一靠卖校园电话卡日入过万，室友都去找实习了，我继续折腾，大二做“微校园”小程序，一个月营收50万，最高养过100多个外卖骑手团队 DeepSeek：大家都在做应用、做商业化、做能快速变现的事情，梁文锋一个人往里走，做基础模型，做 AGI，很长时间都不融资、不社交、不出来参加各种大会 2026年7月投资人会议上，梁文锋说得很直白：DeepSeek 只有一个核心目标——AGI，现在不是通过产品来赚最多钱的时候 梁文锋：用入门级 D50套头，但能等大半天就为了一束光，拍出专业级照片 我：大二用一个小程序撬动50万月营收，不是靠砸钱，是靠死磕产品逻辑和地推 SOP DeepSeek：DeepSeek-V3用671B 参数，训练成本只有558万美元，推理成本比同类模型降低65%-73%，性能却能逼近 GPT-4o 这不是什么商业策略，这是一个用入门相机等半天光线的人，做模型时会把每一分算力都榨干的必然结果 梁文锋：车扔在无人区，人走出来了，写一句 That‘s the END，然后继续走 我：大三电商亏了一大笔钱，愿赌服输，转做产品经理，从2024年做到现在，我敢说我对整个世界的理解和赚钱的底层逻辑越来越清晰 DeepSeek：开源就开源，被制裁就被制裁，模型放出去就放出去，梁文锋在会议上说，克制是一种策略，你放弃某些东西，换来更多别的东西 现在我一个人出来创业，成为 OPC，心里没有任何焦虑和忐忑，只有对目标的不懈追求，我坚信这个时间节点就一定是我等待了24年最好的机会！ 现在的我，不缺时间，不缺精力，不缺资金（也还是缺的…） 相比于传统的草根创业者，我多了产品经理的思考和认知 相比于顶级的AI人才，我多了泥泞中的黑色生命力，我多了无数次失败的经验，我不缺的就是耐心和意志力 还是那句话：干就完了！！ 作为一个草根出身、亲自踩过坑的创业者，我想分享三个最真实的感悟 1. 敢于进入无人区，不跟随主流路线 不是说你一定要去做 AGI 或者做什么高大上的事情 而是说，当所有人都在做 A 的时候，你要有勇气去想想 B 是不是更适合你 我大一卖电话卡的时候，室友都觉得我不务正业，现在他们有些都没有工作，我已经从大厂辞职开始做 OPC了 2. 用最少资源做到最好，追求极致效率 梁文锋用558万美元训练出逼近 GPT-4o 的模型 我大二用一个小程序撬动50万月营收 不是因为我们有多厉害，而是因为我们把每一分资源都用在了刀刃上 3. 输了认账继续走，保持长期主义 大二破产的时候，我怀疑过自己，大三亏钱的时候，我也怀疑过自己 但我没有停下来，而是转做产品经理，继续学习，继续成长 现在回头看，这几次失败是我最宝贵的财富 因为它让我明白了：技术会迭代，工具会更新，但一个人的性格底色，才是他能走多远的第一性原理 你可以学会用 Claude、用 Cursor、用 DeepSeek 但你学不会梁文锋敢把车扔在无人区的那份笃定 也学不会我大三敢亏钱认账、现在敢一个人单干的那份狠劲 人生很长，把自己的人生当作地球online游戏，大部分人的生活都是一条稳定的横线，但是我想要的是波澜壮阔的山峰，不管是否最终停留在谷底！

分享一个很有效的AI Review代码的方案 开新窗口不带上下文去Review代码 或者 用其他模型去Review代码 我最近用的很好用的提示词： 找 Bug。 找需求遗漏。 找不必要的复杂度。 找缺失的测试。 建议删除或简化。 不要自动大规模重构