《博主偶遇拾荒大爷被干怀孕》第一集 博主偶遇拾荒大爷，直接开挑战被大爷操到怀孕，这是打算把大爷吸干，一次不够就天天把人榨到缴械～ #ai成人短剧# #Ai短剧# #黄果漫剧# #最牛大爷# #极品博主#

最近和几个开外贸公司和搞独立开发的朋友吃夜宵，发现大家都有个共同的焦虑：AI 工具迭代太快，快到普通人已经开始被技术霸凌了。 以前以为 AI 能抹平差距，现实是这玩意儿正在制造巨大的系统性鸿沟。 现在的推特基本两极分化： 一边是天天钻研变态 Prompt、用 Claude Code 狂刷脚本的“技术狗”，一个人顶一个团队； 另一边是大部分普通人，面对空荡荡的对话框，除了问一句“帮我写个摘要”，就没什么别的事情能做了。 说真的，凭什么我们用个工具，还得先去考个“提示词八级证书”啊？工具他的第一属性就应该是简单易上手！ 哪怕是天天调教这玩意的重度用户，现在也是硬撑着。每天测试哪个模型又降智了、反复改 Prompt、加限制条件。好不容易摸索出一套工作流，下周新模型一发，全特么得推倒重来。 我们需要的不是去学更复杂的提示词，而是 Low-prompt 甚至 No-prompt！ @dappOS_com 搞的这个 @xBubble_ai，逻辑就很土匪，也很对路：AI 应该自己去学习 AI，用户负责出嘴就行。 他们把最恶心的模型选择、提示词结构、工具选取全在后台包办了。最打动我的是他们的 SOP（标准操作流程）功能，上手快到不可思议。 口说无凭，直接看我身边朋友的两个真实实操案例 👇 我一个做高端钟表出海的老哥，以前为了给一款配了微调表扣和高科技陶瓷表圈的新款潜水表出宣传海报，得求爷爷告奶奶找外包设计师，不仅收费死贵，沟通一个艺术风格还得折腾两三天。 直接看两组“相同 Prompt”下的惨烈对比 👇 案例一：高端腕表 Rolex 社交媒体海报 【共同 Prompt】： “帮我做一张质感高档的高端腕表 Rolex 社交媒体海报” ❌ 使用其他常规 LLM： 虽然指令一样，但它理解不了“高档质感”背后的光影参数。出来的图字体乱码，表圈刻度变形，陶瓷质感像塑料。如果你想修好它，对不起，请去写那段上百个单词的变态 Prompt，或者现学 Photoshop 改图层。你感觉自己不是在用 AI，是在伺候一个智力不稳定的“大爷”。 ✅ 使用 xBubble： 同样的指令，系统瞬间识别并匹配到高精 Image Creation SOP。后台自动跑完“理解产品结构-光影追踪-局部文字修正”的闭环。 结果： 构图高级，Rolex 标志清晰，金属拉丝质感拉满，直出商业级成品。 案例二：小米 SU7 GT 进军欧洲市场的营销图 【共同 Prompt】： “帮我出一张针对欧洲市场的小米 SU7 GT 创意发布海报” ❌ 使用其他常规 LLM： 文案全是“此外、不可否认”的翻译腔废话。生成的车灯和车轮比例失调，背景的欧洲街景违和感极强。如果你想达标，你得单独找文案模型磨半天，再找生图模型磨半天，最后还得自己拼图。 ✅ 使用 xBubble： 同样一句话，秒命中对应的 SOP，系统自动联动云端沙箱（Bubble Computer）。几秒钟内自动跑完创意构思、精准视觉生成、文案排版、甚至欧洲法规合规检查。 结果： 视觉极其符合欧洲审美，车型比例完美，文案地道且排版精致，全自动搞定。 以上案例附图均已经放至 参与链接： @xBubble_ai 的运行逻辑之所以这么丝滑，是因为后台的 Bubble Engine 就像一个不眠不休的“黑盒工厂”，自己把各种特定任务测了成千上万遍，最终固化成了 3 场景闭环： 🎯 命中 SOP：大白话请求 ➔ 匹配 SOP ➔ 直接甩出商业级结果。 🔄 未命中：无匹配 SOP ➔ 自动回退通用模型给你个保底答案。 📈 反馈构建：如果你或者你公司的员工，反复在提某一类全新的高频需求，后台就会捕捉信号，自动测试并构建新 SOP，下次直接命中。 针对不同的办公场景，它还拆出了两个很硬核的环境，把安全玩明白了： 🌐 Bubble Computer：复杂的多步骤项目自动起云端安全沙箱，单次运行内把调研、写作、设计、核查一条龙全干完，你连中间步骤都不用看。 💻 Bubble Personal：本地环境模式，操作本机的物理文件和日程。最牛的是，所有的安装、下载全部在云端容器里跑，用完即毁。本机不用装任何乱七八糟的第三方流氓软件，死磕隐私。 我一直觉得，天天逼着人类去学机器的语言，本身就是科技的退化。 把繁琐的指令、复杂的逻辑、无尽的调试留给机器；把纯粹的创意和最终的决策留给人类。

刚看有人讨论汉语的敬语……汉语系统已经被“傻逼、牛逼、操”五个字实现了简单粗暴的统一化。 老朋友、老同学、发小见面统一用欢喜的语气：傻逼！ 不同语气傻逼有多种骂人方式： 傻逼吗？傻逼啊！傻逼呀！ 对年龄、性别的概括： 傻逼！小傻逼，大傻逼，老傻逼。 对傻逼的升级： 臭傻逼、纯傻逼，百分百傻逼。 开心用傻逼，不开心也用傻逼。 牛逼，就更粗暴了，不管什么好电影、设计、音乐、饭菜就是俩字：牛逼！ 最多再加个啊。 汉语简单到什么程度了呢？ 陌生人交流： 哎！那谁！ 操，你谁呀！ 我说！你！ 你过来！ 喂！你！ 傻逼！操。 操，一字多用，用到极致丑恶： 操你妈、操你妈逼、操你爹，操你大爷、操你姐、操你妹，操你全家，操你祖宗，日你先人板板…不仅如此，还有操了狗了，被狗操，狗操的，王八操的……最恶心的在此不列举。 简单的五个字，体现了“一小部分汉语精华”。 敬语，哈哈。

AI圈贩卖焦虑已经过于刻意了。 如果说春节长假刚结束那会儿，上门安装龙虾还是一个段子、还是一个停留在用Nano Banana作图博君一笑的阶段，上周末腾讯大厦门口排成长队等待免费安装龙虾，就只能说「至此已成艺术」了。 我很想引述一个笑话，它的原始版本是这样的： 「一个小男孩多大了就不应该进女澡堂了？」 「当他想进女澡堂的时候，他就不应该进了。」 龙虾这事儿的基本道理，本质上也是一样的，如果你需要托人帮你安装龙虾，那么其实你就不太可能需要龙虾⋯⋯ 勇敢的人先享受世界，这话大家都赞同，但要承认自己不在其中、也不配先享受世界，这就很难了。 OpenClaw是很牛逼的创新，没毛病，但它的牛逼并不在于普惠层面，恰恰相反，它是一个用来提高AI使用上限的手段。 是给那些已经把现有AI工具——从ChatBot到Coding——用到了瓶颈的人，一个打破极限的「超频」方案。 而不是给那些时至今日都没亲手写过超出500字的提示词的人，一个弯道超车的万能钥匙。 其实Anthropic的报告写得很清楚，AI在各行各业的理论利用率（蓝色区域）和实际利用率（红色区域）相差甚远（图1）。 考虑到这还是基于Claude的数据——相比ChatGPT和Gemini，Claude是最专注于生产力场景的——就更不用说只把AI当成聊天对象的广大群众了。 还有一个龙虾悖论是，只有你的时间成本足够高，才能接受以Tokens为计价单位的工作外包模式。 为什么AI Coding的货币化超过了其他所有行业？因为程序员是最典型的个体化高薪职业，时间就是生产力。 怂恿普通人用龙虾，就是模型厂商和云计算平台的共谋了，本来赚的就是辛苦钱，还要负担所谓的「数字员工」，省下来的时间再去多刷几部短剧，整个闭环都很尬住。 更离谱的，是从这周开始，各地已经陆续发布「养龙虾」的补贴政策了，一个不存在的网站上的开源项目，和白纸黑字的红头文件绑在一起，实在有些抽象。 我一直说，没错，AI解决了生产的问题，改变了「就差一个程序员」的尴尬，但是，它终究无法创造真实的需求，或者说，FOMO本身就成了需求。 一种形式的充裕，必然带来另一种形式的稀缺，锤子的充裕，对应的就是钉子的稀缺，如果你看不到钉子，那你就是钉子。 在FOMO即需求的设定里，用上龙虾，能用龙虾，比用龙虾干什么，更重要，更值得发朋友圈。 web3的尸体还没凉透，web4就已经横空出世了，这些热情满满的活动充分证明了一条定律：哪里有韭菜，哪里就有币圈。 反而是最喜欢写小作文的A股在此时保持了高度的克制，龙虾概念股出来得相当晚，这说明什么？说明连股民在他们最擅长的自我欺骗这件事情上都犹豫了⋯⋯ 说句不中听的话，你好不容易装上龙虾，环境周全，模型配好，让它每天给你推荐股票，接着AI跑完几百万Tokens，从伊朗局势到芯片革命，事无巨细的交付了一份「麦肯锡级别」的报告，让你无比满意，有种天下了若指掌的力量感。 但从结果来看，它和你抛硬币做的决定，其实没什么区别。 因为赚钱的逻辑不是这样的，从来都不是，世界上更常见的矛盾，是看过了太多的道理，却依然过不好这一生。 就像评价一种资产有没有泡沫的标准是「连大爷大妈都开始买了」，今天看到周鸿祎也表示要搞一键安装的龙虾了，说明这个事儿差不多也快到头了。 不过，在进度上，2026年的AI行业，确实进入了一个「大分化」的版本。 第一个分化，就在于前沿层和大众层，龙虾只是最新的媒介。 更早的春节期间，一份完全由AI生成的2026大失业文件在全网刷屏，这年头，AI胡编乱造不叫胡编乱造，叫非虚构写作了，也是奇景。 AI行业的认知更新以天甚至以小时为单位，普通人却依然麻木不仁的接着奏乐接着舞，这种碰撞引起的失真感，是很有意思的社会化现象。 一边是恨其不争的捉急，一边是与我何干的悠闲，奋斗逼和躺平逼狭路相逢，只好各道一声傻逼。（图3） 我毫不怀疑AI会淘汰掉大多数人，但就此预判大多数人为了不被淘汰所能付出的艰辛，这也是一厢情愿，属于了解AI但不了解人类的错觉。 就像Andrej Karpathy花两个小时给自己写了一个记录心率的仪表盘，然后惊呼应用商店不存在了，未来所有人都会像他一样给自己写App⋯⋯ 这哥们好像活在一个没有TikTok的世界里，或者说根本不知道为了少打几个字，用户是怎么让无限上下划的产品吞噬掉几乎所有时间消费的。 第二个分化，在于大厂和小虎之间的方向背离。 过去一个多月来，国内的互联网大厂烧掉了超过60亿人民币，就为把DAU冲出一个漂亮的数字，把最主流的ChatBot做成入口。 与此同时，硕果仅存的「AI六小虎」里，全都战略性放弃了AI应用的路线，转而选择主在海外市场卖API。 战绩可查的是，Kimi用20天的收入超过了去年全年，智谱最高档的订阅产品一度断货，MiniMax的调用量单周登顶OpenRouter⋯⋯ 于是我们看到「DAU无用论」又被翻出来广为传诵，当然传诵的主要都是些从未做过百万级DAU产品的从业者这点就不要提了，以免尴尬。 可惜AI圈不怎么读书，否则托克维尔的「旧制度与大革命」应该会被更频繁的提及，法国人与过去告别的决绝与浪漫，把处刑台变成了一道道靓丽的风景线，是多么的辉映时代。 只有老登才张口闭口林俊旸，咱们自己人都说junyang。 第三个分化，在于中国和美国的各走各路。 一年前DeepSeek火出圈后，很多啥也不懂但就是喜欢到处掺合的人纷纷建议要把梁文锋保护起来，别让他出国参加交流活动时被万恶的美国给扣了。 姑且不论贷款开团的做法，真实发生的情况是，在这一年来的全球性会议上，整个行业都处于一种「假装中国不存在」的世界线里。 比如最近贡献了Sam Altman和Dario Amodei举手握拳而非牵手这个名场面的AI Impact Summit，有头有脸的AI公司都去了——除了中国的。 这是一个相当吊诡的画面，作为全球AI产业的两极之一，中国的AI公司在各大行业峰会里始终处于缺席状态，存在感和地位的背道而驰，违和感已经无法视而不见了。 这当然是地缘政治的结果之一，双方似乎都是在假设一个不会受到对方任何影响的市场环境，但实际上，中国的程序员们几乎全是Anthropic的付费用户，而美国同行们也把中国的开源模型捧上了天。 至于龙虾热潮的内外两开花，更是把「技术没有国界线」写在了明面上。 「大分化」版本的生存指南，克服焦虑应该放在第一条，如果真要统计，人类每个星期错过的AI风口怕是多达百十个，但风口上已经没有猪了，那里成了一个打卡点。 包括龙虾，我其实是推荐大家都去尝试的，但前提一定是，基于你的好奇和兴趣，而不是因为看着别人都用，心里急得慌。 「哥，你当初不是跟我说AI是用来提效的吗?怎么你搞了AI之后越来越忙了?还一整夜一整夜的不睡觉，抖音也不刷了，番茄也不看了，王者也不打了，张口闭口就是什么Skills、Mcp、OpenClaw，我都有点分不清了，到底是你在用AI，还是AI在用你啊?」

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