95岁股神巴菲特最新CNBC 采访——对市场的最新 10个观点： 1.现在的美股并不便宜，还没到出手的价格。 2.不会为了赚5-6%的反弹就入场。 3.伯克希尔现在手里有3500亿美元现金，在等更好的时机。 4.真正的机会，是那种市场腰斩级别的下跌。5.最近的市场下跌波动，根本不算什么。 6.苹果这笔投资赚了1000亿美元以上，但承认卖早了。 7.即使跌了，苹果现在的价格，依然不够便宜。 8.如果价格足够低，会重新大举买入苹果。 9.银行体系开始出现脆弱迹象，风险正在积累。 10.近期信贷市场的问题，一旦市场恐慌爆发，投资者会争相逃离（踩踏式出逃

为什么 95% 的 Claude Fable 5 做的网站看起来“垃圾”？ Every Level of Claude Fable 5 Websites Explained 这个 21 分钟的实操视频，把如何通过一套可复制的七级进阶系统（Skills 和 Knowledge），持续产出高质量、可交付的网站讲的很透。 # 七级进阶框架 1. Grab And Go · 像聊天机器人一样直接说“给我建个网站” · 3/100，典型 AI 网站感 2. Screenshots & References · 上传参考图、截图、情绪板（Moodboard） · 10/100，图像胜千言 3. Design Skills · 注入 GitHub 上的设计技能文件（Skills） · 大幅质变，接近专业风格 4. Image & Video · 用 OpenArt 生成/编辑图片与视频资产 · 媒体质感提升 5. UI Snapping · 从 21st. dev、CodePen、Magic UI 等库复制组件 · 直接复用现成高质量组件 6. Finding The Data · 用 Firecrawl 做竞品调研、找转化数据 · 网站开始具备商业逻辑 7. Design Extraction · 提取优秀网站的设计 DNA 并让 Fable 5 重建 · 一夜之间的差距 # 逐层要点提炼 Level 1：聊天式建站的陷阱 · 用户像指挥设计师一样随口说“给我做一个很酷的黄 iPhone 网站”。 · 结果：经典 AI 味、浮动 iPhone、配色平淡、缺乏创意。 · 结论：这只是“草稿”，不能交付。 Level 2：视觉参考 · 关键资源：godly. io、landbook、dribbble 等。 · 方法：把优秀网站截图直接丢进 Claude，让它“照着风格做”。 · 效果：设计架构立刻改善，因为图像比语言更精确。 Level 3：设计 Skills - 前半段最大升级 · Skills 是社区或专家整理好的预包装指令，相当于给 Claude 一本“设计圣经”。 · 推荐资源：GitHub 上近 10 万星的 UIUX Pro Max、Shading UI 等。 · 操作：复制 Skill 文件 → 让 Claude 加载 → 再让它“使用所有相关设计技能”建站。 · 结果：网站出现 Apple 风格、Bento 布局、统一配色、专业字体，明显跨越“可交付”门槛。 Level 4：图片与视频资产 · 工具：OpenArt（Nano Banana、C dance 等模型）。 · 不仅可以生成静态 iPhone 产品图，还能从单帧生成循环视频，并保证首尾帧一致。 · 作者强调：可以连接 Claude 的 MCP，让图像生成变成自动化资产流水线。 Level 5：UI Snapping · 概念：像“从任意房子复制壁炉”一样，把互联网上公开的高质量 UI 组件直接粘贴进自己的网站。 · 推荐库：21st. dev、CodePen、Magic UI、Mobin。 · 操作：复制组件代码/URL → 让 Claude 集成到底部或指定位置。 · 演示：把气球动画组件加到页面，立刻提升动态感。 Level 6：数据驱动 · 漂亮网站若不能转化，就像“没有引擎的法拉利”。 · 工具：Firecrawl。 · 用例：让 Claude 抓取 10 家成功屋顶公司 + 10 家失败屋顶公司，分析差异、CTA 结构、转化逻辑，输出“可交给另一模型执行”的 Blueprint。 · 核心洞察：用外部证据指导设计，而非凭空创意。 Level 7：设计提取 - 视频高潮 · 方法：以优秀网站（如 anti-gravity. co）为例，让 Claude 提取其字体、配色、设计规则、情绪、版式。 · 然后把这些提取出的设计 DNA 应用到新主题（如卖黄 iPhone 或耳机）上。 · 使用 Fable 5 执行最终“one-shot”重建。 · 结果：动态变色光球、精致排版、统一视觉语言——与 Level 1 的网站“天差地别”。

美国企业花了 400 亿搞 AI，95% 没有回报 赚到钱的那 5% 做对了什么？ AI 时代最大的陷阱是 “做很酷的东西” 🦊 Cursor 不酷，它只是让写代码变快了。Harvey 不酷，它只是帮律师省了时间。ElevenLabs 不酷，它只是让任何人都能做配音。 真正的护城河 = 垂直数据 + 分发渠道 + 工作流嵌入，不是模型本身 (Claude 和 GPT 不是你的，你也做不了，开发模型要花很多钱) 95% 的 AI 项目烧钱，因为它们在炫技 剩下 5% 在印钞，因为它们在省人力 MIT 2025 年的一份报告我看简中推几乎没人讨论，数据非常惊人： 1、美国企业在生成式 AI 上投了 350-400 亿美元，但 95% 的 AI 试点项目没有产生任何可衡量的 P&L 影响 2、14000 家 AI 创业公司有 40% 在 24 个月内死亡 与此同时，赚到钱的那 5% 公司却赚到离谱 先来看看炫技派们的墓碑 🪦 1、Builderai：微软投的，估值 15 亿，融了 4.45 亿美元 号称 AI 自动生成代码，实际上是后台靠 700 个印度工程师手写，破产时账上只剩 500 万 2、Jasper AI：AI 写文案的标杆。2023 年营收峰值 1.2 亿美元。2024 年暴跌到 3500 万。跌幅 70%。原因很简单：ChatGPT 的文案能力变好了，用户不需要一个"套壳"了 AI Wrapper 数据显示：8500 家活跃 AI Wrapper 公司 只有 2-5% 月入超过 1 万美元，24 个月累计失败率 80-85% 再看看赚钱的有多赚钱 💸 1、Cursor：零营销：17 个月做到 10 亿 ARR，又 3 个月翻到 20 亿 ARR Slack 用了 5 年，Zoom 用了 9 年，Cursor 不到 2 年就做到了 2、Harvey（法律 AI）：3 年做到 1.9 亿 ARR 42% 的美国顶级律所在用。估值 110 亿 3、ElevenLabs（语音 AI）：ARR 超 3.3 亿 从 33 亿估值飙到 110 亿，只用了 3 个月 4、Perplexity（AI 搜索）：ARR 自 2022 年以来增长 1900% 为什么垂直 AI 能赚 10 倍？ 顶级 VC Bessemer给了一个清晰的框架： 传统 SaaS 争夺的是企业 IT 支出——仅占 GDP 的 1% 垂直 AI 争夺的是劳动力支出——占 GDP 的 13% 美国劳动力市场 11 万亿美元，企业软件市场 4500 亿美元，差 24 倍。传统 SaaS 捕获一个员工价值的 1-5%，AI 可以捕获 25-50% Harvey 不是在卖 AI，它是在卖律师的时间 一个 AmLaw 100 律所的初级律师年薪 $20 万+，Harvey 替代掉他 30% 的工作，省下来的钱是任何 SaaS 订阅费的几十倍 而每个赛道都有“Cursor 时刻” 💡 ▪️法律：Harvey 1.9 亿 ARR，Casetext 被 Thomson Reuters 以 6.5 亿美元收购 ▪️医疗：Abridge 估值 53 亿（AI 环境记录），一家医院用 AI 做保险验证，年增收 230 万 ▪️会计：Basis 估值 11.5 亿（AI 报税），CPA 事务所效率提升 30-50% ▪️房产：EliseAI 估值 22 亿，PropTech AI 投资年增长 42% 不是做更通用的 AI，而是做某个行业的"替代人力" 给我的启发是 1、数据"无聊"的 AI 其实最赚钱： 例如 AI 发票自动化、合同审核、销售线索生成，叙事不性感但有人月入 25 万美元 2、90% 的员工在用"影子 AI"： 只有 40% 的公司有官方订阅，但 90% 的员工每天在用个人 AI 工具（牛马们自费开 Claude 写代码，我真的哭死）需求是真实存在的，只是企业产品没跟上 3、AI 公司到 1000 万 ARR 只需 2.5 年 传统 SaaS 需要 6 年 4、最大 ROI 不在销售和营销，在后台自动化 如果你想赚钱，3 条路线可以思考，或者和你的 AI 多讨论 A：做垂直 AI 工具 找一个你熟悉的行业（律师、牙医、房产中介）用现成 API 包装成行业专用工具，月费 SaaS。AI 一直强，重点看你有没有行业 know-how 和分发渠道 B：做 AI 集成 帮企业接入 Claude/GPT API，做定制化部署 MIT 数据说外购成功率高 3 倍，但企业不会自己接（或担心数据风控风险）他们需要人帮忙 C：做"无聊"的 AI 自动化 发票、合同、客服、数据录入。没有人会把这些发到 Product Hunt，但它们的 ROI 最高 今天早上我在公司开会时说： 赚聪明人的钱很难很难，因为聪明人自诩聪明，你能想到的一切他都会自己搭，最好赚的其实是傻子的钱 怎么找到傻子和如何赚到傻子的钱 think think 再 think

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