Hugo Zhu's Blog

在《当智能变得免费，什么东西在涨价》里，我拆了那张「AI 无法低成本复制什么」的环图。顺着这个题目继续想，想到一个更落地的对比：

企业花钱买 AI，是为结果买单；个人花钱买 AI，是提效给自己赚钱。

两句话听起来是同一件事的两面。但放到账本上看，是两种完全不同的账——而且大多数人把自己的账记错了。

今天在上海 GTLC 全球科技领导力大会现场，白鲸开源 CEO 郭炜讲了一个段子，全场笑完之后是长长的沉默。

Astronomer 的 CEO 在演唱会亲吻镜头上了大屏幕，绯闻全网疯传。多数吃瓜群众不知道这家公司是干什么的——它是 Apache Airflow 的商业母公司，美国数据工作流赛道的第一名。而郭炜的公司是 Apache DolphinScheduler 的原厂，中国第一。

同样的赛道，同样一万家开源用户，同样一批头部客户。 美国那边，CEO 豪车豪宅上小报；中国这边，用他的原话说：「客户虐我千百遍，我待客户如初恋。」

他给的量级判断更扎人：中美市场差异不是几倍，是 100 倍。

为什么？软件做得差吗？他在硅谷待了一个多月，拜访了 Snowflake、Databricks 峰会和一圈大厂之后的结论是：产品和技术好不好，从来不是中国软件活不活得下去的关键——很多国产软件的技术已经进入美国市场第一梯队。问题出在别的地方。出在账本上。

今天在 GTLC 全球科技领导力大会现场，白鲸开源 CEO 郭炜的演讲里有一张 slide，我在台下盯着看了很久。标题是一个问句：当 Code 和 Intelligence 都越来越便宜，什么更贵？ 页面中心又是一问——「AI 无法低成本复制什么？」——周围环列八类资产：Innovation、Brand、Trust、Attention/Traffic、Customer Relationship、Proprietary Data、Know-how、Distribution。底部一行标语是全场最好的 takeaway：

AI 最先贬值的是可复制的能力，最先升值的是不可复制的资产。

这句话听起来像常识。但把它放进历史里看，你会发现它描述的是一次已经发生过三次的结构性迁移——而且每一次，大多数人都在错误的那一边。

前几天我把手上的三份材料丢给 AI，让它整理成一篇观点汇编：一段产业对话（提问者沈X，回答者是我自己）、一场企业 AI 落地的闭门沙龙、朱啸虎在北大的演讲（Ethan 整理）。

三份材料来自三个完全不同的场合，AI 干得很利索——分门别类、提炼要点、做成对照表，最后在末尾给了我一行加粗的字：

收敛成一句话：模型能力会迅速扩散、趋同、变便宜，所以技术领先只是阶段性优势。真正的长期壁垒，都从「功能/模型」转向独占的数据、跑通的流程、沉淀的资产和用户入口。

我盯着这句看了很久，然后把它删了。

不是因为它错。它对得无可指摘。是因为 它把三份材料里唯一值钱的东西给抹掉了——那三个人说同一句话的时候，各自在指三份不同的数据，各自要把资产放进三个不同的口袋。

上周在高铁上，邻座一路都在聊 AI。听内容是一群做自媒体的人，各自交流学 AI 的心得，声音不大，但关键词密集：工具、课程、变现。

我没听全，但有一句记住了：

学 AI 要学让你赚钱的 AI，不然不要学。判断标准就一条：学完之后，有没有人愿意为它付钱。

我的第一反应是想笑——这话听着太像焦虑贩卖课的开场白了，卖课的人最喜欢把「赚钱」两个字挂在嘴边。但后来越想越觉得，这可能是普通人在 AI 学习上能拿到的最好过滤器。不是因为「赚钱」正确，而是因为 「有没有人付钱」是唯一无法伪造的标准。

点赞可以刷，收藏可以自嗨，「感觉学到了」更是大脑最擅长制造的幻觉。只有付钱，要求另一个真实的人掏出真金白银换你的产出——这个信号伪造不了，你也骗不了自己。

前几天看到一条消息：Anthropic 内部很多人都在用一个叫 ELI5 的 skill，工程师 Thariq Shihipar（@trq212，Claude Code 团队）8 月 21 日把它发到了 X 上。我去翻了源码——anthropics/claude-plugins-community 仓库里那个 SKILL.md，321 字节，10 行，没有脚本，没有依赖：

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name: eli5
description: Explain a topic like I'm a 5 year old. Use when the user types /eli5 or asks for a dead-simple picture explainer of how something works.
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# eli5

Explain like I'm someone who knows nothing about this topic, using a HTML artifact with big pictures and few words.

Topic: $ARGUMENTS

看完我做了件有点自虐的事：wc -c 量了一下我自己天天在用的博客 skill。50693 字节，1078 行。 是 ELI5 的约 158 倍。

那一瞬间我有点心虚。是不是我这份东西，本质上就是一坨啰嗦？「skill 要短、要克制」这两年快成政治正确了，ELI5 又给它添了一把火。可我心虚了三秒就反应过来不对——这两份 skill 防的根本不是同一类失败，拿同一把尺子量，会两头都量错。

这篇想讲清楚一件事：Skill 该多长，由任务的「失败面」决定，不由极简美学决定。

9 月的一个深夜，我在翻 blog2 仓库里的一个文件，翻到有点不舒服。

skills/hugo-blog/SKILL.md，版本号 3.4.0，1078 行。第一次写它的时候只有几十行。中间模型换了好几代，这个文件一行没删，只加。加进去的每一行背后都是一次真实翻车——「Wan2.7 的 prompt 里不要写中文」「Gemini 的 landscape 必须是 1280x896，小了直接返回 400」「加粗标记内侧不能有空格」。

不舒服的点在这里：让我踩下这些坑的那几个模型，现在一个都不用了。但这 1078 行，一行都没作废。

我盯着它看了很久，意识到自己看的不是一个文件，是一条 loop 的沉淀物。

然后一个念头冒出来：模型训练是一个 loop，Agent 是一个 loop，人生也是一个 loop。 三个 loop 的结构完全一样——行动、观测、评估、更新。区别只有三条：反馈延迟多久、单次迭代多贵、状态能不能跨轮留下。

9 月初，我的数字员工「涌现」在一周里掉了三次链子。

它每天早上八点跑一轮「早读」：读公众号后台、读 GA、digest 小红书、更新 token 消耗、读 aibase——五步，预算一小时。8 月 31 日、9 月 2 日、9 月 5 日，三次吃了同一个兜底。前两次重启了事，第三次我让 opencode 做了一轮十五分钟的验尸：模型网关的机器名，被 /etc/hosts 里一行陈年映射和 DNS 搜索域联手坑了——解析结果里混进一条不通的 IPv6 路由，我常用的工具个个有回退所以毫无察觉，Agent 的运行时没有回退，当场死亡。整个排查过程我写成了 谁停掉了数字员工的早读。

事后回想，我当时的感受不是恼火，更接近于交学费的踏实。这个「早读」场景，技术上毫无炫技之处——定时任务、抓取、摘要、发消息，任何一个传统后端工程师一天就能搭完。但正是这个普通的场景，在过去几个月里每天给我生产真实的执行、真实的失败、真实的修复。我对 Agent 工程的大部分真实认知，不是从论文和 demo 里来的，是从这条 loop 里长出来的。

这让我越来越确信一个判断：Agent 应用工程师的核心竞争力，不是会不会调 Prompt、接 MCP、做 RAG，而是能不能建立一个真实的、持续运行的 Agent Loop。 而在选择做什么项目时，我会把一个指标放在非常靠前的位置：这个场景每天能给我多少次真实的执行反馈。

上个月我连写两篇拆解 DeepSeek Harness（dsh）：一切皆插件：DeepSeek Harness 的野心与收敛鸿沟 说它开源的不是工具，是运行时；一切皆插件：真正硬核的是三个细节 拆了注册即副作用、事件日志做脊柱、乱序完成按序写回这三个工程承诺。当时我的结论是「可以吹，但不必急着用」——预览版、破坏性变更写在官方文档里，日常编码不如用成熟的 Coding Agent。

几周后打脸了：我们把一支真实的钉钉数字员工团队装在了它上面。项目叫 DWH（DingTalk Workforce Harness），四个员工——通用助手 default、管理员 dev、HR 助手 hr、老板秘书 assistant——各自是一个独立的 dsh 进程，在钉钉里各管一摊、各有权限、互相平级。这篇讲为什么「不必急着用」的判断没错，但「怎么用」的答案错了：开源 Agent 运行时的正确用法，不是把它当产品直接用，而是把它当操作系统，在上面建一层「员工管理制度」。

上一篇 两个对手，同一套打法 里，我写 Grok Bot 和 Claude Cowork 两个团队怎么做产品，里面藏了一个我没展开的细节：主持人 Lenny Rachitsky 说，他已经把自己的不少用例从 Cowork 和 Codex 迁到了 Grok Bot 上——迁得非常快。

文章发出去之后，这句话一直在我脑子里转。媒体叙事是「桌面 Agent 是新大陆，用户圈地之后就不会再动」；可生态里最重度的用户、播客主持人本人，一个周末就把家搬了。

那么问题来了：用户从 Cowork 迁到 Grok Bot，代价到底大不大？

我的答案分两半：任务搬家便宜，关系搬家贵。一个用户能迁走多少，取决于他在这个产品里存放了什么。这篇文章用我自己做样本来拆——我给自己的数字员工「涌现」搬一次家，看看什么带得走，什么带不走；拆完你会发现，「带不走的东西」正好回答了第二个问题：AI 产品满足用户的哪三个任务，才能把他变成长期付费用户。