Jingle Bell 初号机
@ScarlettWeb3
Don't Trust, Verify | Manager of the Blockchain Community at Bytedance 字节跳动区块链交流社区负责人（非官方） | All in AI | Coding｜Growth @Agentese_AI
2.5K 正在關注 40.3K 粉絲
稳定币去年交易量 33 万亿美元，甚至超过了 Visa 。你可能觉得这个数字跟你没啥关系，但你往海外转过钱吗？手续费多少？到账多久？
我上次用港卡往内地转一笔钱，走银行（什么银行就不说了）手续费收了 1.5%，客户经理还各种打电话 😅
可如果对方能收 USDT，链上手续费几毛钱，1分钟就到了
最近一个月更夸张哦：Meta 开始用 USDC 给哥伦比亚创作者发钱，Western Union 直接发了自己的稳定币，Visa 的稳定币卡扩到 100 个国家。传统巨头集体下场。
而相比于港币啥的汇付，拉美更难。巴西企业想把雷亚尔换成美元付供应商，等 2 天，手续费 3-5%，晚上和周末还不能操作—— 这直接导致拉美稳定币交易量去年增速 89%，全球最快。 阿根廷超过 40% 的成年人在用稳定币。不是炒币，是真的在用来付钱和收钱。
巨头都在做美元稳定币，确实解决了发达市场的支付问题。但更偏第三世界的拉美呢？依旧没人管 🤷
KiiChain 上线，做的就是这件事 @KiiChainio
💠 24/7 外汇结算
💠 支持本地货币对和稳定币
💠 链下流动性 + 链上执行，主网在跑真钱了
哥伦比亚比索稳定币 COPM 已有 10 万+ 用户。Meta 选哥伦比亚做稳定币支付试点，而 KiiChain 总部就在哥伦比亚。世界经济论坛 2 月专门写了"本地稳定币促进拉美经济增长"。方向也是被验证了。
另外我问团队说：正在对接港币/美元汇率对。香港 3 月刚开始发稳定币牌照，如果这个上了，KiiChain 就不只是拉美故事。
「 俗话说的好，你要是想在资源型县城做生意建厂，不是先去铺gov关系，而是先去打听一下当地最大的 KTV 和商场跟谁姓 」
稳定币支付已经是板上钉钉的未来趋势，传统巨头正在下场做美元通道吃大蛋糕，我反而觉得 KiiChain 这种小而美做本地货币通道先占据身位的叙事不但冲击小，而且成效快，反而更性感。
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王者荣耀目前 2 亿日活，Dota 巅峰期不到 2000 万
不是 Dota 不好玩。玩家才知道，Dota 硬核更有技术含量，复杂度越高的游戏一定更好玩。Dota 需要学补刀、反眼，王者把这些全砍了，两根手指搓屏幕就能五杀。
但王者的日活数据要比 Dota 好 10 倍
抖音干翻长视频和文字新闻流同理
抖音用户只要会上下滑就行，猴子来了都会刷
互联网时代赢家不是功能最强的那个，是门槛最低的那个
那 AI 时代呢？我之前写过，AI 时代最大的陷阱是 “做很酷的东西” ，我们也吊唁过了炫技派的墓碑（见原文）
现在打开 Claude Code，要学 prompt，龙虾要配 soul.md、要会装 Skill、选模型调参数。
会用 AI 是一道沟，会写 prompt 又是一道沟
每出一个新能力就多一道门槛 😮💨
可是大部分人连 AI 都用不好，更别说用 AI 赚钱 🤷
赚聪明人的钱很难，因为你能想到的一切聪明人都会自己搭，最好赚的其实是“傻子”的钱，"傻子"是那些知道 AI 有用，但没时间搞清楚怎么用好的人。
而“傻子”才是大多数
“傻子”不缺 AI 工具，缺的是有人帮他们把门槛抹平
谁能做这件事，谁就能做 AI 界的王者荣耀！
dappOS 刚发布了一个产品叫 xBubble，思路很简单：你说一句话，它出成品。不用选模型、不用写 prompt、不用装插件。国内量子位、机器之心都有推荐过。
🫧 xBubble 能帮你一句话出 1 分钟电商产品视频，包括分镜、旁白、转场都有。同样的 prompt 丢给 Gemini，出来 8 秒后字幕就乱码了。。
🫧 xBubble 一句话就可以做出可交互的五大科技公司财务数据看板，柱状图、折线图、Tab 切换都能点。传统方式做这个少说一小时，而且上下文爆炸模板过一会就乱了。。
🫧 xBubble 一句话出 10 页小红书投放复盘 PPT，结构完整、配色统一。改两句就可以直接发给老板。
关键区别在哪？大部分 AI 工具交给你的是文字，你还得自己整理成能用的东西——xBubble 交给你的直接是文件、网页、视频
xBubble 怎么做到的？——两个引擎
1、Bubble Engine 在后台持续测试：针对每种具体任务，自动组合不同模型和工具，跑出最优方案，固化成 SOP。SOP 就是经过验证的最佳做法，AI 自己写的、自己测的、自己选的。你花 3 天调出来的 prompt 工作流，它可能测了 200 种组合已经找到了更好的。
2、Bubble Pilot 接你的请求：一句话进来，识别任务类型，匹配 SOP，出结果。没有现成 SOP 就走通用模型。你反复提同类需求，Engine 捕获信号，下次就有了
xBubble 有两种运行环境
1、Bubble Computer 是云端沙箱，研究、写作、设计、核查一条龙
2、Bubble Personal 是本地模式，操作你电脑上的文件和应用，敏感操作在容器里跑完就销毁。注重隐私，也安全
用 dappOS 团队的话说："未来人用 AI 的能力，大概率不如 AI 用 AI"
这话听着极端，但逻辑跟王者荣耀干翻 Dota 是一样的。Dota 玩家说"你不学补刀怎么玩游戏"，王者荣耀说"为什么要学补刀”和“反眼” 🤡 我直接把这2个东西都删掉
AI 极客说"你不学 prompt 怎么用 AI"
xBubble 说"为什么要学 prompt"？ 🤡
AI 的下半场不是比谁更强，是比谁门槛更低
Dota 从来没输给王者荣耀的游戏深度，输在的是上手门槛，输在人类天性基因自带的懒惰
现在的 AI 工具也一样。Claude Code、Cursor 是给 Dota 玩家做的，那 2 亿王者荣耀用户呢？ @dappOS_com
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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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统计了大家跑通的AI项目：
1. token中转站，海外账号代购
2.闲鱼代写论文，代做图，简历优化
3.做垂类产品，算命，帮捞女吊凯子，AI数字人带货
4.卖AI教程，卖教人用 AI 赚钱的课和知识星球门槛
5.搬运/生成内容，赚各平台流量收益
6. Al Trading 炒币，炒股，polymarket，跟单，数据监控
7. AI 起号崩老头
8. AI 做个性化学习工具(如考研/考公题库生成+错题分析)，通过小程序或知识星球变现，复购和口碑传播都很强，比纯内容赛道更抗平台风控
9. AI P图和视频
10. 网盘拉群私域
11. 如图所示 “接软件定制” 🤡
还有其他的吗？
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粉土豆近期优化 Version2，怎么用？
我是候选人——上传简历，AI 帮你扫遍全网招聘数据源
我是招聘方——填写招聘需求， AI 全网猎头触及候选人
视频内提及近期更新：
1、新增中英文双语
2、新增【招聘端】完整工作流
3、新增大厂专区——不错过活水、跳槽的每一次机会
4、新增 web3 品牌大使系统（Ambassador）
5、新增了共计16个海外远程工作源和海量中文工作
也欢迎来测试看看你是什么类型的牛马，NMTI测试：
找工作就用粉土豆 🥔
其余更多更新：
🤖 智能体能力升级
Telegram bot： /matches /search /linkedin /nus
支持 PDF/简历上传
求职邮件订阅 + 一键退订
Application Tracker 应用追踪
⚡ 体验优化
Google OAuth 一键登录
移动端全面适配
首页懒加载 + GZip + 全站性能优化
邮箱/密码可在 /account 直接修改
🛡️ 安全 & 稳定性
5 轮 code review，全端点鉴权 + IDOR/SSRF/XSS 防护
修复 20 个依赖漏洞
Pipeline 并发 + 增量爬取，每天稳定抓取万级新岗位
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在会场给大家介绍了 @Agentese_AI
目前在做什么，现有产品，后续方向
简单来说我们做的就是 AI 雇员：公司里每个重复性岗位，我们都能给一个 AI 版本
目前现在已经上线了 4 个——会议助手、求职 Agent、代码安全审计、生活服务助手。后续我们会有更加明确和宏大的想法
例如落在安全层，基础层，以及模拟推演
欢迎体验 ⬇️
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21号下午，我将会在 HK 现场给大家展示 @Agentese_AI
的理念及多个 Skills ，欢迎大家来见面 ~
日期：2026 年 4 月 21 日（周二）
时间：13:30 – 17:00
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如果你在找工作 / 招聘：欢迎体验 🥔
LittlePinkPotato（粉土豆）
帮团队招 2 个人，却收到 200 多份简历
站在招聘者角度看，问题所在很明显：90% 的简历和岗位根本不匹配。不是候选人不好，是他们投错了地方。
想找 Web3 Remote 工作发现每天翻 5 个TG群刷 100 条 JD 看到的永远是几个大交易所在招 BD
站在求职者那边看，问题也很清楚：真正适合你的机会，可能在一个你根本没听过的项目方的朋友圈里（招xx人才，求朋友推荐）
信息差，才是求职市场最大的低效 📃
传统招聘平台解决的是「发布和搜索」的问题。你发简历，企业发 JD，双方在一个数据库里互相找。
但这个模型有一个根本缺陷：它需要你主动搜索。你不搜，就没有匹配。你搜得不够精准，就全是噪音。你今天没上线，今天发布的岗位你就错过了。
我一直觉得这件事应该反过来——不是你去找工作，是工作来找你。所以我们做了 LittlePinkPotato（粉土豆）
它不是一个招聘网站。它是一个 AI 求职雇员——你雇它帮你找工作，它 24 小时在线，不休息不摸鱼
💼 具体怎么工作：
第一步：了解你
上传简历，AI 自动提取你的技能、经验、偏好。不是关键词匹配，是语义理解——它知道「做过 DeFi 协议审计」和「Solidity 安全经验 3 年」是同一类人
第二步：它替你搜
每天扫 LinkedIn、Web3 Career、新加坡本地招聘站、项目方官网的最新岗位。不是你去刷 JD，是它把筛过的结果推给你。
第三步：它帮你评
每个岗位给你一个匹配分数。85 分以上的值得看，60 分以下的直接跳过。你的时间只花在最值得的机会上
第四步（进阶）：它替你谈
如果你接入 Claude Code 或 Cursor，粉土豆可以进入全自动模式——搜索、打分、生成定制简历、甚至开启多轮薪资沟通。你只需要 review 最终的 shortlist，决定哪几个去面试
💡 判断粉土豆是否适合你？
1、你是项目方
发了岗位没人投？可能不是没人想来，是没人看到。这么熊了都！大家都想找工作！而粉土豆的用户都是主动求职的人，而且 AI 已经帮他们做了技能匹配。你收到的不是海投简历，是预筛过的高匹配候选人。
2、你是开发者 / 审计师 / 产品经理
不想天天刷招聘网站，但又怕错过好机会。设置一个 Alert，粉土豆每周把高分岗位推到你邮箱或 Telegram。看到合适的一键 Apply，不合适的 Skip。每周花 5 分钟，不错过任何机会
3、你是应届生或转行选手
不确定自己适合什么岗位。上传简历，看 AI 给你匹配了什么——有时候算法比你自己更了解你的市场价值
4、在大厂但想看看外面的机会
不方便大张旗鼓地找工作。粉土豆在后台默默帮你扫，有好机会才通知你。没人知道你在看机会，除了你的 AI 雇员
🙋 几个大家可能关心的问题：
1、要钱吗？
搜索、Alert、简历解析全部免费。
Agent 全自动模式用你自己的 API Key（OpenAI 或 Anthropic），每次匹配的 LLM 成本不到 1 美分。
2、数据安全呢？
你的简历数据只用于匹配，不会分享给第三方。你随时可以删除账户和所有数据。
3、和 Boss 直聘、LinkedIn 什么关系？
不是竞品，是互补。粉土豆从这些平台聚合数据，帮你跨平台搜索。你不需要在 5 个网站各注册一遍。
粉土豆是 Agentese 的产品之一 @Agentese_AI
Agentese 的理念是：每个重复性岗位，都应该有一个 AI 版本
今天就开始用粉土豆帮你找到工作 🥔
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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
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