今天看腾讯大厦装龙虾这件事，挺有感触。
最近很多大厂都在疯狂让一线非技术员工去安装龙虾，网上甚至真有 500 上门安装服务。大家都在拼命找使用场景，拼命要求落地，拼命证明这个东西已经重要到不能错过，整个过程让我有一种很强的赛博科技折叠感。
看到一句很有意思，连龙虾都不会装的人，怎么会用龙虾呢。再往前一步，连基本使用都没有建立起来，却要先做出完整场景，做出结果，做出价值证明，这本身就更难。
这背后有两个东西叠在一起。一个是错觉，很多老板看了太多视频号切片，被各种夸张叙事和万能案例反复轰炸以后，真的会产生一种幻觉，觉得这东西什么都能做，哪里都能接，谁都该装，装了就应该立刻有产出。另一个是焦虑，大家又都怕错过这一波，于是开始用行政动作去推动，用集体焦虑去代替真实需求。
所以你会看到一种很强的反差。一边口号非常大，仿佛人人都要进入 AI 原生时代。另一边是大量人连自己到底有什么事情值得交给它做都说不清楚。这个反差后面只会越来越强，而且会越来越荒诞。
因为工具从来不会靠安装产生价值，工具只会靠任务密度、流程清不清楚、结果能不能看出来来产生价值。没有连续任务，没有 SOP，没有线上完成的条件，没有明确的输入输出，再强的东西放在那里也只是一个图标。它不会因为被装上了，就自动长出场景。
所以我一直觉得，龙虾并不适合所有人。
它很适合指挥者，很适合一人公司，也很适合那种脑子里一直有事情要往上做、能把工作拆成步骤、并且很多事情都能在线上完成的人。尤其是你用过 skills 和 tools，也知道 AI 本身的能力边界，能把流程串起来、把场景搭起来、把事情一步步做完，这种时候就会非常合适。
比如对我来说，这个场景就很自然。特别是有大量事情要往上做，但是刚好不在家里不在公司，在外带着手机，或者不方便开电脑的时候，我会让我的两个 nanobot 去检查我的开源产品 issue，产出技术方案，然后另外一个去 review、去提交，一气呵成。让我早上上班坐车路上，就把事情优雅做了，真是方便。
但是对于一个平时本来就没有什么工作要在外面完成的人，甚至回到家连电脑都不想开的人，怎么可能硬有场景去做事情。吃好玩好就很舒服啦。没有场景就是没有场景，真的不用焦虑。
我觉得这一波最容易被放大的，不是能力差距，是场景差距。有场景的人会越用越顺，越跑越快，最后像多了几个分身。没有场景的人，就很容易在概念、教程、案例、视频里来回打转，最后除了多装几个软件，什么都没变。
很多人今天最大的问，也不是没装龙虾，而是把装了某个工具，当成自己已经进入了 AI 时代。其实真正的分水岭，一直都在任务理解、流程设计、结果判断这些地方。你到底有没有持续的问要解决，你能不能把问拆出来交给系统，你能不能判断结果是不是对，这些才决定了你能不能真正从 AI 里拿到价值。
所以无需焦虑。没有场景的时候，硬装龙虾意义不大。
真想体验这代 AI 到底强在哪里，不如花 20 刀去包一个 Claude Code，或者更有趣一点，再包一个 ChatGPT 会员，用 GPT 5.4 去帮你处理一个你自己真觉得很难的事情，产出方案，推进执行，体验一次这种简单、高效、直接把问解决掉的过程，这比装一个龙虾好太多了。
龙虾适合有场景的人，适合指挥者，适合一人公司，适合那些可以把流程 SOP 化、线上化、一步步做完的人。它当然很强，但它不是靠被安装来证明自己强，是靠替你完成工作来证明。
很多人今天在装的是龙虾，真正更该先想明白的是一句，我到底有什么问，值得交给 AI 去解决。
这件事，可能比装什么都重要。
@https1024
最近很多大厂都在疯狂让一线非技术员工去安装龙虾，网上甚至真有 500 上门安装服务。大家都在拼命找使用场景，拼命要求落地，拼命证明这个东西已经重要到不能错过，整个过程让我有一种很强的赛博科技折叠感。
看到一句很有意思，连龙虾都不会装的人，怎么会用龙虾呢。再往前一步，连基本使用都没有建立起来，却要先做出完整场景，做出结果，做出价值证明，这本身就更难。
这背后有两个东西叠在一起。一个是错觉，很多老板看了太多视频号切片，被各种夸张叙事和万能案例反复轰炸以后，真的会产生一种幻觉，觉得这东西什么都能做，哪里都能接，谁都该装，装了就应该立刻有产出。另一个是焦虑，大家又都怕错过这一波，于是开始用行政动作去推动，用集体焦虑去代替真实需求。
所以你会看到一种很强的反差。一边口号非常大，仿佛人人都要进入 AI 原生时代。另一边是大量人连自己到底有什么事情值得交给它做都说不清楚。这个反差后面只会越来越强，而且会越来越荒诞。
因为工具从来不会靠安装产生价值，工具只会靠任务密度、流程清不清楚、结果能不能看出来来产生价值。没有连续任务，没有 SOP，没有线上完成的条件，没有明确的输入输出，再强的东西放在那里也只是一个图标。它不会因为被装上了，就自动长出场景。
所以我一直觉得，龙虾并不适合所有人。
它很适合指挥者，很适合一人公司，也很适合那种脑子里一直有事情要往上做、能把工作拆成步骤、并且很多事情都能在线上完成的人。尤其是你用过 skills 和 tools，也知道 AI 本身的能力边界，能把流程串起来、把场景搭起来、把事情一步步做完，这种时候就会非常合适。
比如对我来说，这个场景就很自然。特别是有大量事情要往上做，但是刚好不在家里不在公司，在外带着手机，或者不方便开电脑的时候，我会让我的两个 nanobot 去检查我的开源产品 issue，产出技术方案，然后另外一个去 review、去提交，一气呵成。让我早上上班坐车路上，就把事情优雅做了，真是方便。
但是对于一个平时本来就没有什么工作要在外面完成的人，甚至回到家连电脑都不想开的人，怎么可能硬有场景去做事情。吃好玩好就很舒服啦。没有场景就是没有场景，真的不用焦虑。
我觉得这一波最容易被放大的，不是能力差距，是场景差距。有场景的人会越用越顺，越跑越快，最后像多了几个分身。没有场景的人，就很容易在概念、教程、案例、视频里来回打转，最后除了多装几个软件，什么都没变。
很多人今天最大的问，也不是没装龙虾，而是把装了某个工具，当成自己已经进入了 AI 时代。其实真正的分水岭，一直都在任务理解、流程设计、结果判断这些地方。你到底有没有持续的问要解决，你能不能把问拆出来交给系统，你能不能判断结果是不是对，这些才决定了你能不能真正从 AI 里拿到价值。
所以无需焦虑。没有场景的时候，硬装龙虾意义不大。
真想体验这代 AI 到底强在哪里，不如花 20 刀去包一个 Claude Code，或者更有趣一点，再包一个 ChatGPT 会员，用 GPT 5.4 去帮你处理一个你自己真觉得很难的事情，产出方案，推进执行，体验一次这种简单、高效、直接把问解决掉的过程，这比装一个龙虾好太多了。
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彳亍.....
千问app的运营也是不容易啊
第一是还能说服老板继续执行这个撒币的策略（看来上次点奶茶还行？）
第二是能策划好活动方案也算是神人了（这种活动还是需要点心思去想的，否则容易翻车）
and问下即友们（特别是各位美女即友们）
你觉得这种“女子=好”的拆字梗，现在还能打动现在的年轻人吗？
虽然大家都默认人的「正反馈乐趣」来自「我喜欢的话题」，但这个理解并不完整。
因为最终正反馈效用来自在「最初预期基础」上的「新鲜增量信息」
而「我喜欢的话题」实际扮演的是「最初预期基础」的数据。二者就像上文和下文的关系。
比如说，虽然我爱看足球话题不爱看历史话题，但有人把跳槽浪子伊布叫作吕布，把易伤脆皮贝林厄姆叫做贝林黛玉，我会因此发笑。这个上下文增量结构就是「包袱」
兴趣算法之所以能跑通，是因为第二步「新鲜增量信息」是由优质创作者来完成的。因此大家即便从未意识到它的存在，也不耽误闭环。
因为最终正反馈效用来自在「最初预期基础」上的「新鲜增量信息」
而「我喜欢的话题」实际扮演的是「最初预期基础」的数据。二者就像上文和下文的关系。
比如说，虽然我爱看足球话题不爱看历史话题，但有人把跳槽浪子伊布叫作吕布，把易伤脆皮贝林厄姆叫做贝林黛玉，我会因此发笑。这个上下文增量结构就是「包袱」
兴趣算法之所以能跑通，是因为第二步「新鲜增量信息」是由优质创作者来完成的。因此大家即便从未意识到它的存在，也不耽误闭环。
而且 Cursor 的名次一直都挺稳的，从2024年7月拿到第51名首次进入前100名后，次月就进入了前10名，一直到现在都没有跌出过前10。
并且从2025年1月到现在总共14个月时间，一直都在第2名和第3名之间反复波动，你说稳不稳，简直是太稳了。
职场上，其实对leader来说，团队成员个人能力之外，也要看和leader投不投缘、匹不匹配、能不能帮leader分忧/放大其能力。
其实如果相处不OK，也未必是个人能力有问题，可能就是和leader不匹配吧，那要么自己主动匹配leader、要么leader能力强/意愿好愿意匹配你、要么只能看看别的机会了，但反正不用自我否定or否定他人，很多时候就是个匹配的问题
其实如果相处不OK，也未必是个人能力有问题，可能就是和leader不匹配吧，那要么自己主动匹配leader、要么leader能力强/意愿好愿意匹配你、要么只能看看别的机会了，但反正不用自我否定or否定他人，很多时候就是个匹配的问题
头部AI自媒体IP的AI线下课ing
新增了一些知识点，还有更多塑品和利润有关的
AI焦虑骤减到1%了 快消失了
没有业务的AI使用只会停留在工具焦虑中。
疯狂关注前沿动态，本质上是一种“怕被时代抛弃”的恐惧，而不是真正的学习。
现在能说自己驾驭AI已经很自信了，基本上在落地层面认知已经是营销圈的前1%了
