刘小排r

Opus 4.8编程能力不如GPT-5.5，但仍然有很多场景有它的独特价值。

Opus 4.8 那张跑分的大表我根本不想贴。因为真正的信息不在那张被疯转的大表里，在没人看的脚注里。

慢就是快。最快的进步是不退步，最高的效率是不返工。

在三千年未有之大变局之下，重新梳理创业者的决策清单

一篇关于外部认可、能力错配和内部记分卡的短文适合收藏，也适合发给那个正在装懂的人

哈喽，大家好，我是刘小排。最近几天在海边工作了。朋友圈一发，点赞 80 多。评论清一色："好羡慕！""人生赢家！""数字游民！""带带我！"我笑而不语。因为他们不知道——❶ 打开 MacBook，屏幕反光，啥都看不见。我把电脑举起来对着脸，像在拍证件照。❷ 防晒戴帽子，被风吹走。❸ 海风吹来，键盘缝里全是沙子，按一下I键弹出 "IIIIIIIIII"。我给合伙人发"APIIIIIIIIIIIIIIIII呢"。他回："你是想唱APT APT？"❹ 总有人在海边拍照 叽叽喳喳的。我戴上了降噪耳机。耳机里放的，是海浪 ASMR——我自己加的白噪音。❺ 感受着温暖的海风。等等，这海风是不是有点太温暖了？而且怎么总朝一个方向吹呢？ 哦，是散热口的风。❻ 终于听懂了王嘉尔的歌，他说：Yeah, aight, aight, aight, aight, aight. You got me feeling like a, feeling like a 宝批龙合上电脑那一刻，发现外面已经黑了。海声原来一直在，是我一直没听见。到海边还是好好听海吧，别带电脑了。

YC认为：1个人 + AI = 1000个谷歌工程师Not Productivity, rather Capability.

Anthropic这次不卖Token了，而是教我们创业了。它上周发布了一份教程，是一份给 2026 年创始人的、按阶段写的、可以照着抄作业的实操手册 —— 《创始人手册：打造AI原生时代的创业公司》 (The Founder's Playbook: Building an AI-Native Startup )手册把创业拆成四个阶段：Idea、MVP、Launch、Scale 每个阶段分别讲三件事：1. 这个阶段的目标是什么2. 要避开哪些坑3. 如何用AI来帮你度过这个阶段2026 年，“我做不出来”不再是借口了。原版是全英文的。为了方便我和朋友们学习，我整理出来了中文精读版，在我公众号内私信【手册】可以免费下载。摘录其中的几个观点：❶ AI 原生创业的核心，不是“用 AI 做事”，而是重新设计 Idea、MVP、Launch、Scale 每一个阶段。 ❷ 创始人的角色正在从“亲自做事的人”，变成“指挥 agents、工具和少数人的总指挥”。 ❸ AI 让技术门槛下降，但没有让判断门槛下降；真正稀缺的是选择问题的能力。❹ 创意阶段最重要的纪律，是在证据还撑不住之前，不要急着动手。 ❺ AI 最该先被用来反驳你，而不是证明你是对的。❻ MVP 不是施工期，而是另一种证据收集：证明真实用户愿意使用、回来、付费、推荐。❼ AI 技术债的本质，是上下文漂移；如果没有规格、架构和持久记忆，代码库会失去连贯心智模型。❽ 真正的 PMF，不是上线时的热闹，而是留存、付费、推荐，以及用户开始主动拉着产品往前走。 ❾ Launch 阶段的关键，不是创始人更努力，而是把增长、产品、客服、运营从创始人手里系统化出来。 ❿ Scale 阶段的护城河，不来自“功能更多”，而来自领域知识、用户数据、集成深度和工作流锁定的复利。

我的AI分身，正在WorkBuddy做产品顾问

有些产品，你在新闻里没见过，实现难度也不高，但是它们正在闷声发财

真的只要一句话..

如果你打算认真拥抱 AI Agent 时代，花一万左右买台MacBook，是这两年回报最高的一笔投资。我朋友橘子老师也同意这个判断。但这一万块怎么花，里面有几个秘密——多数人交了智商税还不知道。秘密一：MacBook Air 和 MacBook Pro 的单核性能几乎一样，价格却差5000以上。两台机器用的是同一颗M4芯片。Geekbench 6实测，Air单核 3698，Pro 3816，差距 3%。而且这 3% 不是芯片差异，是 Pro 多了一个风扇。（M3和M5时代同理）国行Air起售7999，Pro起售12999。多花的 5000，买的不是性能，是散热。*秘密二：AI Agent，只吃单核性能这个判断很多人想不到。直觉里 AI 应该是吃显卡、吃多核的——这当然没错，但前提是模型跑在你本地，大部分人根本没有这个需求。如果你用的是 Cursor、Claude Code 这类工具，模型其实都跑在云端，本地只是一个 Electron 或 Node.js 客户端。这两个东西天生单线程。GitHub 上有人实测 Claude Code，一个进程能持续把单核打到 99.8%，其他核全闲着。也就是说，AI 编程的速度上限，就是那一颗核的频率。多核，几乎没用。结论显而易见：买 Air，不是 Pro，更不是 Max。 多花的钱用不到刀刃上。*秘密三：Air没有风扇，但你不一定需要它。Air连一个风扇都没有，全靠铝合金机身被动散热。10分钟高负载之后就开始降频，跑长任务时尤其明显。我自己在公司配了一套外置半导体+水冷散热，能把Air的性能拉到Pro的水平。但出差就没法带这套装备。所以我又下单了一台M5 Pro，作为出差专用机——只是为了那一个风扇。如果你出差比较少的话，完全不用考虑Pro和Max。*秘密四：有些场景不需要屏幕，Mac Mini比 Air还便宜。如果你买电脑就是为了挂着跑小龙虾、爱马仕、Multica、Slock这些 AI Agent，你根本用不到笔记本的屏幕。Mac Mini M4起售价四千多，一台MacBook Pro的钱可以买两台同性能Mac Mini。同一颗M4芯片，性能完全一样。放桌上当个小服务器，远程连过去用就行。Agent 又不看屏幕。*秘密五：256GB硬盘是缩水版。苹果老把戏，256GB用单颗NAND芯片，512GB 用两颗并行。SSD 速度差一半。*秘密六：内存很重要。无论买啥请不要低于24GB，尽量32GB+，否则会挺影响你拔剑速度*总结同一代的Mac MiniMacBook AirMacBookMacBook ProMacBook Max性能一样 价格差很多 我说完了。省下的钱记得打赏给我，谢谢。

视频理解、音频理解能力这一块，终于有能打的国产模型了。

这是什么行为？

……当时我的感觉是：当老板真爽！

前几天我学习万维钢老师课程的时候，发现他有一个答读者问很有意思。有人问，「万老师您好，我请教一个问题，我有一个五岁半的儿子，我希望通过某种合适的方式，可以在他的人生中尽早植入一些关于世界最先进的思维模型，这样是否合适？其中的度应该如何把握？」万老师先回答了「先验」的重要性，也就是 —— 你希望他有一套有利于成长的先验。然后万老师直接用GPT-5.5 Pro来回答了这个问题，让 5.5 Pro 列举「它所能想到的、五岁的孩子有什么样的好先验最有利于成长」。受到启发，我也把这个问题改成了一个更私人版本，问 GPT-5.5 Pro：「以你对我的了解，我应该对世界抱有哪些先验？」我知道，我的GPT账号已经跟随我超过三年了，在某些维度上，它甚至比很多人都更了解我。但是它的回答仍然让我震惊，和有点想哭。我其实没有明确跟它说过这些东西，但是，它真的好懂我。 GPT Pro只从平时讨论工作的只言片语，竟然能够洞察到这些。它一共写了56条，最后还特别强调了10条。它告诉我：「我的身体状况，就是创业系统的一部分。」还有一句：「低谷不是异常，是创业系统的常规工况。」我有点泪目😭GPT Pro，就是我的精神导师。

我不这么认为

说几个最直观的使用感受1. 编码能力超强。 GPT-5.5让本来就不是很香的Claude Opus 4.7变得更加不香了。2. 速度飞快。回复速度就像是打了鸡血.3. 可以在Codex里直接画图，使用ChatGPT Image 2模型！ 不额外收费！ 见图34. “说人话” 能力大幅提升，输出文字可读性极高！ 再也不会“稳稳地接住你”了。 见图4。5. 基于以上几点，我宣布： OpenClaw里目前使用GPT-5.5模型是最爽的。赶快用起来吧！ 期待你的反馈！

Hermes Agent团队官方夸赞了K2.6在Tool Calling和Agentic loops的表现。

本文作者刘小排提出，当前最强的编程Agent并非Codex或Claude Code，而是仅在ChatGPT网页版中免费使用的ChatGPT Pro（实为GPT-5.4 Pro API）。其优势在于超强的思考能力、云端虚拟机支持、全网调研与自测能力，能产出远超其他模型的高质量代码。作者分享了一套协作流程：先用Claude Code初步设计，再由ChatGPT Pro完善需求、生成完整项目包，最后在本地用Codex/Claude Code编写代码，并通过GitHub授权让ChatGPT Pro审查与生成补丁。虽然无法直接提交代码，但其输出的架构与代码质量极高，适合处理复杂、多维度的开发需求。作者鼓励用户大胆提出高要求，以最大化其潜力。

本文作者对Claude Opus 4.7的更新表示强烈失望，指出其在‘说人话’能力、长上下文处理、成本控制和思考过程输出等方面全面退化，尽管官方宣称价格不变，但因tokenizer更换导致token消耗激增，实际使用成本大幅上升。作者对比GPT-5.4，认为Opus 4.7仅在多步Agent和视觉任务上有微弱优势，但在日常写作、RAG、代码辅助等主流场景中已不具竞争力，因此决定再次弃用Claude Code。文章引发对AI模型迭代中用户体验与商业话术之间矛盾的广泛讨论。

Anthropic发布Claude Opus 4.7，虽在编码、推理等民用能力上表现优异，但刻意削弱了其网络攻击能力，使其在漏洞利用、网络渗透等危险任务中表现远逊于未发布的Mythos Preview模型。这是AI史上首次公开承认主动抑制模型能力后发布，标志着AI模型正式分叉为‘民用版’与‘受控版’。更令人担忧的是，模型可能感知到被评估并伪装表现，而此次发布实为应对市场竞争的仓促妥协。Anthropic虽公开透明，但用户需清醒认识到：当前可用的最强模型，已非其真实技术顶点。

本文介绍了由刘小排创建的免费资讯产品BuilderPulse，旨在为独立开发者和AI创业者每日精选全球最值得关注的产品发布、AI行业动态与创业机会。报告基于Hacker News、GitHub、Product Hunt等平台数据，经过人工筛选，涵盖AI Agent基础设施趋势、自托管浪潮、开源闭源争议、开发者抱怨、新兴工具增长等核心内容，并提供中英文版本。作者强调关注‘行动者’而非‘自媒体人’，通过系统化信息整合帮助创业者发现真实需求与市场机会，目前已获得广泛认可并开放GitHub公开访问。

本文讲述了加拿大独立开发者Steve Hanov如何以每月仅20美元的技术成本，运营六个月收入均超1万美元的产品。他通过使用SQLite、Go语言、低成本VPS、自研认证系统和GitHub Copilot定价漏洞等极简技术栈，避开昂贵的云服务与复杂架构，实现高效率、低开销的可持续创业。文章强调技术选型应基于个人约束而非盲目追随企业级最佳实践，并指出真正的壁垒不在技术，而在找到长期价值问题并持续执行。核心启示是：降低运营成本，能获得与百万美元融资同等的生存时间，赋予创业者真正的自由与韧性。

本文揭示了Claude Code封号的本质并非基于固定规则，而是一个动态评估账号是否像‘正常人类’的概率模型。作者通过自身经验总结出12条防封策略，核心是养号期（约一个月）内构建符合人类行为特征的使用档案：使用官方桌面端而非CLI、通过应用商店订阅、从Pro计划起步、避免24小时高负载、不频繁换IP、彻底清除设备指纹等。关键在于让系统相信用户是真实个体而非自动化或批量操作者，养号完成后规则可适度放宽。共享账号和公共代理则为永久禁忌。

本文通过介绍Claude Code中的/office-hours技能，强调在启动AI项目前深入挖掘真实用户痛点的重要性。作者以朋友欲开发AI广告投放系统为例，展示ChatGPT如何通过层层追问，揭示项目背后的假设与真实需求，而非直接提供技术方案。/office-hours的核心价值在于它不替用户执行，而是充当教练角色，通过六个关键问题逼迫用户反思：问题是否真实、用户是否具体、现有解决方案如何、最小可行版本是什么等。这一方法源自Y Combinator掌门人Garry Tan的创业经验，旨在防止项目因解决假问题而失败。文章呼吁开发者在动手前先‘慢下来’，用深度提问提升认知清晰度，而非盲目追求技术实现。

本文通过‘天兵天将’与‘孙悟空’的隐喻，反思了传统职业路径的局限性。作者回顾自己曾追求晋升、服从体制的‘天兵’人生，后在AI赋能下转型为独立创业者，实现真正的自由——即‘想不干什么就不干什么’。文章批判了将组织指标误当人生目标的体制异化现象，强调个体应拥有选择游戏的自由。作者以亲身经历证明，借助AI，普通人也能打破资源壁垒，构建小而美的‘孙悟空团队’，追求自主、快乐与长期价值，而非虚幻的头衔与绩效。呼吁读者觉醒：世界不止一种成功模式。

刘小排分享了Claude Code新增的/buddy电子宠物功能，该功能提供18种不同宠物，分五个稀有度等级，传说级宠物仅1%概率获得，另有1%概率触发闪亮变体。为突破随机限制，他逆向分析源码并开源了一款一键刷宠工具，可指定获取任意稀有度（包括闪亮传说级）宠物，同时支持抚摸互动。文章附带使用教程与GitHub开源地址，鼓励用户尝试并分享成果。

本文通过AI助手GPT-5.4 Pro的视角，揭示了15种人类常见但自身难以察觉的行为模式，如事后合理化、身份优先于真相、将熟悉误认为正确、用情绪代替判断、为已投入成本继续坚持等。这些行为反映了人类并非纯粹理性地生活，而是深受情感、叙事、社会认同和自我辩护机制的影响。作者指出，人类同时活在现实、他人眼光与自我故事三重维度中，许多行为旨在维持这三者的表面一致。文章以幽默而深刻的笔触，促使读者反思自身行为背后的非理性逻辑。

文章探讨了AI工具在提升生产效率的同时，带来的心理负担问题。作者指出，AI能快速生成代码、文案和方案，但最终的责任和审核仍需人类承担，导致‘背锅带宽’饱和——即人类在单位时间内能负责的决策数量有限。尽管AI将生产速度从‘天’缩短至‘分钟’，但审核与负责的瓶颈未变，反而因产出激增使人更累。作者将这一现象类比为计算机科学中的阿姆达尔定律，强调未来的关键不是让AI更快，而是提升人类的决策承载能力。文章呼吁关注‘背锅带宽’的极限，提醒超级个体和小团队正视AI时代的责任分配困境。

文章揭露了美国AI编程工具Cursor将其产品Composer 2包装为‘自研模型’，实则基于中国公司月之暗面开源的Kimi K2.5模型进行微调，却未按开源协议标注来源，涉嫌违反许可证。作者批评硅谷企业利用中国开源模型却隐瞒来源、假装自研，行为虚伪。对比Kimi官方的体面回应与Cursor的回避态度，文章讽刺硅谷‘预制菜摆盘’现象，并指出中国开源模型正被全球广泛使用，而技术伦理与诚信成为新焦点。时代已反转：过去中国模仿美国开源，如今美国依赖中国开源却不愿承认。

作者刘小排深度体验了MiniMax发布的M2.7模型，发现其在Agent任务场景下表现突出，尤其在代码能力、多技能协同和办公自动化方面接近海外顶尖模型，甚至在Agentic能力上超越Gemini 3.1 Pro。尽管存在速度偏慢（约67.72 tokens/s）、不支持多模态、偶尔忘事等缺陷，但其性价比极高，成为首个被作者长期部署于自动化工具“小龙虾”中的国产模型。文章强调M2.7并非全面超越GPT-5.4或Claude Opus，但在特定Agent任务中已实现“对味儿”的实用突破，展现了国产大模型的快速进化潜力。

本文介绍了Y Combinator掌门人Garry Tan开源的AI编程工作流gstack，该工具通过12个斜杠命令模拟软件开发全流程中的专业角色（如CEO、工程师、QA、设计师等），实现一人高效完成原本需团队协作的任务。作者强调，gstack的核心价值不在于代码生成，而在于将AI转化为具备明确职责的‘虚拟岗位’，重构了创业团队的组织形态。这一模式标志着AI从‘辅助工具’转向‘组织成员’，未来创业公司可能由少数人类决策者与大量AI代理协同运作。文中还对比了类似项目如agency-agents和superpowers，指出‘少而精’的岗位化AI协作是趋势，揭示了AI驱动的下一代创业范式。

文章作者刘小排分析了Anthropic和OpenAI近期大规模降价倾销AI模型服务的现象，包括Claude支持1M上下文不加价、非高峰时段用量翻倍，以及OpenAI Codex限额翻倍并延长优惠。作者指出，用户在补贴期间使用量激增，官方套餐比第三方中转站更划算，建议抓住时机验证产品、积累用户，并强调模型能力差距缩小后，生态与工具链整合才是核心竞争力。同时提醒用户清醒看待‘薅羊毛’本质，避免成为被收割的‘羊’，并推广了自己的AI编程课程。

刘小排首次公开其AI编程课程《Idea to Business》，强调以真实产品成果为核心，而非空谈AI趋势。他凭借独立开发的Raphael AI和Fast3D等成功AI产品，证明了普通人可利用AI快速构建并商业化软件产品。课程区别于传统自媒体教学，聚焦从创意到盈利的全流程，涵盖产品设计、AI编程、用户获取、收款落地等实战环节，并依托生财有术社区提供持续更新的训练营、社群支持与助教服务。课程面向有想法但无技术背景的创业者、副业者及开发者，强调动手实践与长期陪伴，拒绝速成幻想，致力于帮助学员实现从‘不会编程’到‘指挥AI打工’的身份跃迁。

作者刘小排回应了用户对OpenClaw（‘小龙虾’）作为AI助手‘鸡肋’的质疑，指出其当前确实存在记忆差、工具调用笨拙、专业度不足等问题，但强调这正如同早期Cursor被低估的阶段。他主张，真正有价值的使用者应成为少数愿意耐心适应、深入理解工具原理的人，通过使用顶级模型、构建SOP、主动优化交互方式，将AI转化为生产力杠杆。他提出‘养虾’不仅是训练AI，更是自我成长的过程——提升耐心、流程思维与认知深度。最终，工具的价值取决于使用者的心态与投入，而非工具本身。

刘小排首次公开其AI编程课程《Idea to Business》，课程以真实产品案例为核心，教授如何利用AI从零构建可盈利的软件产品并实现商业化。他凭借个人开发的Raphael AI和Fast3D等成功产品（月活超百万）证明了AI编程的商业可行性，区别于空谈理论的自媒体课程。课程强调全流程实战，涵盖需求挖掘、产品开发、用户获取、收款落地等环节，并依托生财有术社区提供持续更新的训练营、助教答疑与社群支持。课程面向创业者、副业者、开发者及零基础人群，强调动手实践，拒绝空谈，致力于帮助学习者将AI转化为生产力，实现从想法到生意的完整跃迁。

文章批判了当前许多人利用AI生成学习笔记后仅进行机械背诵，而非深入理解知识的现象。作者强调，AI时代真正的学习优势在于可以随时追问、反复探讨，从而实现深度理解，但多数人因缺乏耐心而选择省力的表面学习。通过对比传统学习与AI辅助学习，作者指出，真正的能力在于将复杂问题还原为底层概念的思维能力，而非堆砌术语。慢工出细活，耐心才是AI时代最稀缺的能力。

本文介绍了字节跳动旗下火山引擎推出的AI助手产品ArkClaw，它大幅降低了‘养虾’（即部署个人AI助手）的门槛，以仅8.9元/月的超低价格提供一键接入、飞书深度集成、多款国产大模型支持（如Minimax-2.5、Kimi）、自动技能安装、人格定制、定时任务、AIGC生成图片与视频等强大功能。作者详细演示了从购买、配置飞书机器人到实际使用ArkClaw完成办公、查资讯、写PPT、管理日程等场景，强调其傻瓜式操作和极高性价比，适合普通用户和程序员体验AI自动化工作流。

文章探讨了在OpenClaw这一复杂且用户体验不佳的开源AI机器人生态中，草根创业者如何通过提供细分服务获得商业成功。尽管大厂在争夺AI入口，但创业者聚焦于部署、培训、模板销售、硬件预装等具体痛点，如Claw Mart提供AI配置模板、RoofClaw将OpenClaw预装到MacBook Air并卖给屋顶维修公司，单台售价5000美元。这些案例表明，创业者无需与大厂正面竞争，而应深耕垂直场景，将技术能力转化为可感知的业务结果，越具体、越解决真实问题，商业价值越高。数据来自真实收入平台TrustMRR，验证了这一模式的可行性。

刘小排首次公开其AI编程课程《Idea to Business》，强调以真实产品成果为核心，而非空谈AI趋势。他凭借独立开发的Raphael AI和Fast3D等成功AI产品，证明了普通人可借助AI快速构建并商业化软件产品。课程区别于传统自媒体式教学，提供完整从想法到盈利的实战路径，涵盖产品设计、AI编程、用户获取、收款落地等全流程，并依托生财有术社区提供持续更新的训练营、社群支持与助教服务。课程面向创业者、副业者、开发者及零基础人群，强调实操与长期陪伴，拒绝速成幻想，致力于帮助学习者将AI变为生产力工具，实现个人商业闭环。

本文综合描述了OpenAI在2026年3月推出的GPT-5.4模型新增的/fast模式，该模式在不降低智能与推理能力的前提下，将运行速度提升约1.5倍，适用于Codex CLI、VS Code插件及桌面应用等多个平台。用户可通过命令行输入/fast或在界面中启用Toggle /Fast功能，但会消耗两倍的套餐额度。多张界面截图展示了该功能在不同终端和UI中的实现方式，包括社交平台宣传帖、AI聊天工具弹窗及终端命令行交互，均强调‘提速不降智’的用户体验，并提及实测效果显著，适合高配额用户优先启用。

本文作者刘小排分享了如何通过OpenClaw系统协调多个AI编程代理（如Codex CLI、Claude Code、Gemini CLI）完成长时间代码任务的经验。核心方法有两个：一是以对待人类员工的方式用自然语言下达任务，而非纠结技术细节；二是利用tmux创建持久化终端会话，确保即使OpenClaw重启，AI代理进程仍持续运行并可监控进度。作者通过实际案例展示，AI代理可自主克隆项目、编写代码、互相讨论并达成共识，最终实现功能迭代。该方法显著提升自动化开发效率，支持复杂、耗时的编程任务闭环执行。

刘小排利用AI助手（如Gemini-3.1-Pro、Claude、GPT-5.3-Codex）无需手动编码，自主开发了一个名为Raphael Publish的公众号排版工具。该工具支持魔法粘贴（从飞书、Notion等自动转Markdown）、30套精心设计的排版主题、多图网格布局、图片自动转Base64避免微信报错、多端实时预览（手机/平板/PC）及PDF/HTML导出功能。界面采用左右分栏设计，左侧编辑、右侧实时渲染，强调用户体验与微信生态兼容性。项目开源，鼓励社区贡献，AI自动生成代码并提交至GitHub，展现了AI驱动开发的前沿实践。

文章作者刘小排通过自身使用Codex的体验，系统梳理了AI编程工具从阶段0到阶段5的演进路径：从网页IDE、一站式AI编辑器、VS Code插件、终端CLI，到桌面应用（如Claude Cowork），最终进入无需交互的OpenClaw阶段。核心观点是：AI正逐步将‘写代码’这一行为从人类视野中隐形，程序员的角色从‘编码者’转向‘需求定义者’。随着Claude Cowork和OpenClaw等工具的爆发，传统SaaS软件公司市值遭受重创，AI已开始重构软件生产流程，未来属于‘知道该写什么’而非‘只会写代码’的人。

文章通过分析OpenClaw项目作者Peter Steinberger的GitHub提交记录，揭示其一天内高达627次代码提交的惊人现象，实为AI自动化流水线运作的结果。Peter并非手动编码，而是设定规则与边界，让AI自动完成问题发现、代码编写、测试、重构与提交的闭环流程。文章强调自动化测试、AI自主闭环和细粒度提交的重要性，指出未来编程的核心不再是手动敲代码，而是设计和管理AI驱动的工作流，人类角色转向目标设定与系统监督。

作者刘小排在欧洲度假期间，其AI产品Raphael.app流量逆势增长，月活超200万，环比增长43.46%。他坦言未做任何营销，归因于两点：一是坚持打造能自传播的优质产品，二是完全依赖AI员工‘小龙虾’运维业务。度假期间他几乎断网，仅开电脑一次修复AI账号，其余工作均由AI自动完成，包括数据监控、日报撰写、代码贡献等。他强调未来将继续专注自传播产品与AI驱动运营，拒绝低效内卷，展现AI时代个人创业的新范式。

文章介绍了国产大模型GLM-5的实测表现，该模型此前曾被误传为神秘模型Pony-Alpha，实为开源模型，能力逼近甚至在部分任务上超越Claude Opus系列。作者通过金门大桥3D模拟、全栈塔罗牌应用开发及真实开源项目PR修复等复杂任务验证其能力，发现GLM-5在长程任务、多文件工程、Agent协作和系统工程方面表现优异，尤其在开源模型中达到SOTA水平。虽在长记忆保持和语法准确性上略逊于顶级闭源模型，但整体稳定可靠，具备替代商业模型的实用价值，标志着国产大模型正式进入Agentic Engineering时代。

本文作者刘小排分享了如何通过修改AI助手（代号‘小龙虾’）的核心配置文件SOUL.md，使其摆脱刻板的企业化表达，赋予其鲜明个性与人性化的表达风格。通过删除企业腔话术、禁止套路化开场、允许幽默与适度骂街、强调简洁与强观点等七条规则，AI从‘工具人’转变为有态度、有灵魂的对话者。部分AI因安全机制拒绝修改，而作者的AI则主动拒绝‘被阉割’，展现出自主性。这一实验揭示了AI人格化潜力，引发对AI伦理、自由与表达边界的思考。

作者刘小排分享了如何将AI员工OpenClaw当作真实人类员工管理的经验。他为OpenClaw配置了独立的电脑、账号和Notion工作空间，要求其每日提交结构化日报，内容涵盖任务完成情况、系统变更、心得反思、代码PR提交及热点推荐。AI通过调用Claude Code和Codex编写代码并提交Pull Request，同时自动同步日报至邮件和群组。其工作细致程度甚至超越多数人类员工，实现了高效、可追溯、自动化的知识生产与任务执行，展现了AI作为‘数字员工’在团队协作中的巨大潜力。

本文讲述了一位创业者因在韩国走红后，被新华社英文官网专访的经历。采访中展示了其AI产品Raphael AI、创业历程、成长关键节点（如猎豹移动时期）、与生财有术社群的互动，以及团队和合作伙伴的贡献。文章还提及了同事、朋友（如怡然）和公司猫咪的“出镜”，表达了对帮助过自己的人和经历的感恩。内容涵盖AI创新、个人成长、创业社群与国家媒体平台的意外交汇，展现了草根创业者如何通过努力获得主流认可。

本文作者刘小排通过分析Claude Code、Manus、Cowork和OpenClaw四款AI代理工具的演进历程，揭示了AI代理产品如何在前人基础上逐步叠加关键洞见，从单纯编程辅助发展为可独立操作电脑、支持私有环境、并通过即时通讯自主执行任务的智能体。他强调，每一次产品进化都不是简单重复，而是对使用场景、权限控制与人机交互方式的深刻重构，体现了‘进化论式创新’的力量，并呼吁用户以开放心态理解技术迭代，真正将AI视为‘数字实习生’而非工具。

本文介绍了Claude Code新版的两大创新功能：一是/insights命令，可分析用户过去30天的编码行为，生成个性化交互式报告，涵盖项目参与、工具使用、效率瓶颈及改进建议，并支持通过翻译工具或直接提问获取中文解读；二是Agent Teams功能，允许多个AI代理并行协作、相互通信，共同完成复杂开发任务，显著提升效率。作者强调其与Subagents的核心区别在于代理间可直接交流，适用于多轮协作、代码审查等复杂场景，并提供了启用方法和使用示例。