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今晚看了直播（直播还在进行中），老罗分享了AI-豆包的各种应用场景：同声传译、语音识别、方言互动、照片修复，甚至协助残障人士生活。特别是对色盲人描述色彩、对全盲人描述妈妈样子的演示，真的让人感动。科技有温度，这才是它该有的样子。
不过也在想，是技术优先还是场景优先？很多人其实用不到GPT、Gemini、Claude Code，也没听过vibe coding，更别提token和付费概念了。
或许答案在东方文化里，文化驾驭科技，科技才会更有温度、更美好。

想起前几年，eth的gas fee一旦低于20，大家就互相通知，赶紧去交互一下aave，赶紧去交互一下uniswap，赶紧去注册ens域名。真怀念那种集体熬夜的感觉，那真的我充满活力和希望的几年。
而现在呢，eth的gas fee来到了0.06，但是往日的兴奋在哪里，理想的人们去哪儿了？

今天manus被meta收购的消息刷爆全网，都是一片祝福的声音。先前的vc基金赚麻了，投资创业还是要去alpha机会多的地方。现在就是ai，web3，新能源，但最后新能源普通人没有机会，ai和web3普通人有机会参与。
有了ai的加持，普通人只需要负责创意，所以未来一定会是小而美的时代。从创业的角度来说，就是大家有一个小的共同爱好，就可以用ai实现一个小产品，成本几乎忽略不计。在工业规模生产时代，小圈子的产品没人去开发，因为开发这个产品，和开发更多人用的产品，成本都很高，按投入产出比，肯定是后者更好。到了互联网时代，其实是一样的道理。
所以，我有理由相信，ai时代，每个个体都是创意者，靠的是脑袋。文化产品会更加的凸显价值，因为只有文化类产品，才更有底蕴，也更有创意的土壤空间。

找到信息差、时间差、地域差，那里就是世界的缝隙。

玩vibe coding还是尽量能解决一个工作场景或者是生活场景的问题。
首先，要把这个场景进行sop的梳理，接着通过这个sop的梳理，形成prd开发文档。然后先不断完善这个文档
其次，可以用B模型来检查A模型生成的开发文档，交叉再检查几次，比如用claude检查gpt，再用检查一遍。老师们说的好，前期的需求梳理要花70%的时间，真正的开发其实只要30%的时间，未来我估计开发的时间会更短，有了AI的加持。
最后，就是把prd文档扔给IDE去跑一遍了（当然，再跑代码开发之前，电脑环境配置，相应软件安装是基础工作）。
基本上就是这样的思路吧，我目前学到的。其实第一步的sop流程的梳理至关重要，因为AI只认逻辑，逻辑越严谨，开发越流畅，bug和莫名其妙的问题会越少。

当你有一个好的项目创意的时候，你兴奋的搞了半天，然后发现市场上早就有这个产品了。
但是，这个探索的过程非常重要，所以为什么学习最开始都是模仿，先模仿找经验，接着才是创新。
这就是学习的路径！比如我昨天想到的一键分发视频到各个自媒体平台，就是这个思路，我发现这里面原来还挺有意思了。

现在很多kol都在说熊市来了，这个圈子没有希望了。怎么说呢？这就像是白嫖了一个美女，而且还拿着钱走人，嘴里还骂骂咧咧说，你也就是个。
你说气不气人？

人要做到不执著、无滞碍真的挺难的，在投资这件事情上会反馈的尤其迅速。
比如你看好一个标的，通过各种投研看好，然后买入，接着深套，这个时候你怎么办？是怀疑还是继续相信。
因为怀疑和相信都会有很多支持的素材，所以这又涉及到了筹码分配的问题，再看好的标的也要做好仓位的分配，不然自己真的会特别难受。
真的做到独立、自由，在投资这个领域是一定可以拿到大结果的。