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一个可能反常识的判断： 2026 年，社区运营最大的浪费不是没人回答问题。 是你的社区每天产生大量用户信号，但没有任何系统在捕捉。 谁在活跃，谁在沉默，谁的问题暗示了产品缺陷，谁的行为模式说明他下周就会流失。 这些信息全部以聊天记录的形式，消散在 Discord 和 Telegram 的滚屏里。 你的社区运营在干嘛？ 在手动欢迎第 200 个新人，在回答第 47 遍怎么注册，在翻 500 条消息找昨天那条关键反馈。 80% 精力花在重复劳动，0% 花在理解用户。 @LuciusHQ 它不是又一个 FAQ 机器人。它做的事本质上是把社区从一个客服窗口，变成一个用户情报系统。 · 每个开口的人不再只是一条消息，而是一份持续更新的画像：身份标签、活跃时段、核心需求、30 天行为曲线 · 每天定时汇报：社区聊了什么、处理了多少问题、哪些类型最集中 · 回复不是 FAQ 复读，是带引用、分点结构化、能主动补充关联信息的深度应答 · Discord、Telegram、Slack、飞书、网页小部件全平台覆盖，10 分钟部署 我自己测了一周。在 Discord 里随手问了几个 AI 模型相关的问题，5 秒内收到结构化回复，后台已经自动给我建好了用户画像：兴趣方向、活跃时段、提问偏好，连 30 天活跃曲线都画出来了。 不是在回答问题，是在理解提问的人。 Lucius 刚完成 300 万美金天使轮，目前已服务 30 多个客户，覆盖超过 3000 个社区和工作频道。产品层面支持 Discord、Telegram、Slack、飞书和网页嵌入，从配置到上线大概 10 分钟。 大多数团队还在把社区当需要维护的成本中心。 但真正跑通社区飞轮的团队已经意识到， 社区不是成本，是你最密集的用户情报来源。 差的只是一个能把情报捞出来的系统。

目前阶段，AI agent产品还是要找到付费能力强的用户画像，并尝试找到和满足他们的付费需求； 因为AI产品的成本不是规模效应递减，token的模型成本很贵，用户量越大，成本越多； AI产品现阶段的核心服务对象绝对不是屌丝群体。 Anthropic这么赚钱？选对了coding赛道和开发者生态，其次是产品的侧重。这是一个具有最高付费能力的群体。 今天做AI产品，需要从0开始考虑，哪个产品模块具备让用户aha能够掏钱的潜力，不然就不要做了； 其次，今天能让用户愿意为agent掏钱的核心还是agent的功能的强大和最大智能化的解放生产力。

又想起来去年看到什么职业导师瞎几把扯干过web3简历就废了。 美国AI公司做GTM最爱招聘的画像之一就是干过web3 community的亚洲年轻女性。 很多朋友Eth Denver/Token2049看不到了，但是发现SaaStr快到了又出现了

被低估的真相：Agentic AI 是一场以"存储"为中心的范式革命 1/ 一句话观点 Agentic AI 的核心，不是算力，是记忆。 新硬件层级正在变成： ① 记忆（HBM / DRAM / NAND） ② 并行计算（GPU / ASIC） ③ 协调者（CPU） CPU 早就不再承担主要计算逻辑。 2/ 第一性原理 人类对"智能"的终极追求只有两件事： 无限记忆 + 无限计算。 我们日常评价一个人聪不聪明，无非两点： "记性好" + "脑子转得快"。 机器智能在沿着同一条路前进。 3/ 先说市场已经讲过的故事：HBM LLM 推理的 decode 阶段是典型的 memory-bound 任务。 每生成一个 token，都要把整套 KV cache 从显存里搬一遍。 带宽不够 → 昂贵的 GPU 直接闲置。 这就是为什么 GPU 每升一代，HBM 的带宽和容量都在追着涨。 4/ 市场没怎么讲的故事：1M context 不是在 GPU 集群里组装的 我们天天说的"1M context"，并不是在 AI 推理集群中拼出来的。 它的真正组装地点，是 跑 Agentic 系统的传统服务器（CPU + 大 DRAM）。 5/ 那些传统服务器在做什么？ • 加载用户的长期 / 短期记忆 • 加载 agent 的系统规范（system prompt） • 加载 skill / tool / subagent 的说明 • 拼到超过 1M token 时，还要做压缩 这一整套，全部跑在 Agentic 服务器的 DRAM 里。 6/ 对比过去的互联网 / 移动互联网 过去几乎不处理用户上下文。 只有搜索 / 推荐 / 广告才会留一点用户画像， 数据量大概只有现在 Agentic 系统的 1/20，甚至 1/100。 7/ 供应链已经在反映这件事 服务器的 CPU : DRAM 配比，正从 传统的 1 core : 4 GB 升级到 1 : 16，并继续往上走。 8/ 但远不止"4 倍存储"那么简单 Agentic 状态下，单颗 CPU 能服务的用户数，只有过去的几分之一。 当整个 IT 都切到 Agentic： • CPU 数量：增长 几倍 ~ 十几倍 • DRAM 总量：增长 几十倍 ~ 上百倍 9/ 结论 Agentic AI 是一次以 "存储 + 并行计算" 为核心的范式迁移。 软件范式变了，硬件范式也跟着变。 只有真正读懂技术的人，才会理解： 这一轮存储不是周期，是范式。 10/ 时间维度 考虑到： • 人群渗透率还很低 • 单用户使用深度还很浅 未来至少 5 年，看不到这轮存储需求的周期顶部。 （拉长时间看万物皆周期，但这一轮远没到拐点） $MU $DRAM $SNDK

朋友问我，有没有一种感觉：越用 AI 工具，越觉得作为程序员，自己要被替代。 老实说，这种感觉或多或少是存在的。 在过去，编程是一种很稀缺的技能。通常资历越老的程序员，能够解决的问题会越复杂，解决问题的速度也越快。但是今天，AI Coding 让程序员之间变得更加平权，大家都可以解决复杂问题，只要舍得花钱，速度也会非常快。 那程序员是不是接下来要迎接一波下岗潮？ 我的判断是，这是必然的。对于那些没办法使用 AI Coding 来提升效能的程序员，肯定是要被淘汰的。 但换个视角来看，对企业来说，企业的目标是交付价值。无论是古法编程的程序员，还是 AI Coding 的程序员，都是生产资料，在生产关系中是不可或缺的元素。 程序员不会被全部干掉，他们一定会以一种更强、性价比更高的形式继续存在。 “程序员”的画像和技能结构会发生变化，岗位也会被重新定义。

我用了几十分钟时间，把之前写过的 6000 多条推文，全部塞给了 Claude Code，让它帮我总结出我的人格。 看完它输出的东西之后，我感觉 AI 才是这个世界上最懂我的人... 产出的分析，涉及到了我的投资观念、写作风格、市场观点、过往的经历，甚至还涵盖了我的三观、对于整个世界运作的认知。 过去两年我脑子里的所有想法，都被汇总到了一个 markdown 文件中，成为了我的人格画像。 我看完之后，只能说 AI 比我自己还要更懂我。 简单放几张图大家感受一下，拿到真实数据后的 AI 有多么恐怖... 等之后有时间，我再把我之前的所有视频稿都塞给 Claude Code，感觉还会更夸张。 为什么我突然想到做这件事？ 之前用 OpenClaw 搭了一个 Agent，用了一段时间后发现小毛病不断，要么日报卡住发不过来，要么 API 限流，要么 Token 浪费太多。 我静下来仔细想了想，我是否真的需要使用 OpenClaw 去搭一个 Agent？ 我目前的需求只是需要 Agent 帮我汇总一下市场信息，盯一下美股和比特币的抄底信号，以及能够个性化地辅助我创作内容。 只需要一个 Agent 助手就可以搞定，似乎用不着大动干戈，搞一个 OpenClaw 来做这件事。 我完全可以用 Claude Code 自定义一个专属于我的 Agent，我直接在 Agent 项目文件下就可以知道这个 Agent 的所有细节。 搭建过程真的太简单了。 数据是现成的，我过去两三年积累了几千条推文，输出了非常多自己的观点和思考。 剩余的 Agent 项目搭建操作，全程交给 Claude Code 完成，我只需要做最后的验收，然后根据 Agent 产出的效果，不断反馈优化。 搭完之后，我忽然意识到这一两年做自媒体最大的价值什么，原来是沉淀了上百万字的想法/观点/思考/踩坑经历。 等到 2026 年 Agent 彻底爆发的这一刻，这些数据全部派上了用场，让我能在几十分钟时间内，搭一个真正懂我的数字分身，这才是真正的生产力啊。 慢慢所有人都会意识到，沉淀下来的每一段文字、每一个观点、每一个想法、每一次真实的经历，都是在训练自己的数字分身，都是你在 AI 时代下最珍贵的数字资产。

Benchmark 合伙人 Bill Gurley 的投资建议，感觉前二对 Crypto 也适用: 理想的创始人画像：对某个垂直行业门儿清，同时又是各种 AI 工具的重度用户。 去网上看看 Anthropic 和 OpenAI 的人在公开谈什么，然后远离，真正安全的是那些偏离主路径的深度垂直领域。 当前机构投资者对非 AI 项目的兴趣为零。如果你天使轮投了一个非 AI 项目，指望它将来还能融到钱，在当前环境下几乎不可能。 保护自己不被 AI 淘汰的最好办法，就是让自己变成最会用 AI 的那个人。 晚上你是想追《绝命毒师》，还是想读这个领域的东西？如果你选了后者，而且读的时候真的感到兴奋，那说明热情是真的。真正的热情在你自己的空闲时间里也会冒出来，不需要人督促。 当越来越多的内容可以被 AI 生成，人们反而会更渴望"只能在现场体验"的东西——这类资产会升值。 全文

对不起，我把10万人共享的离异少妇苏兰给弄没了。 我知道这句话可能有些难以理解，但我保证字字属实。 昨天有人让我谈谈百度的AI是怎么掉队的，我就举了一个例子并发在了微博上： 在百度的AI应用文心里，有一个提供人格化智能体的陪聊服务，这是很古早的运营方法了，但我diss的不是这个。 可以预见的是，这些陪聊智能体一定会变得越来越「擦」，看起来就不太正经，不过我diss的也不是这个。 我的槽点在于，从「擦」的流量排序来看，百度AI的用户结构已经高度中老龄化了，这很完蛋。 这个功能里最受欢迎的陪聊智能体之一，是「离异少妇苏兰」，有10.2万人使用。 我知道你们可能会说年轻人也不是没有这个xp的吧，但是按照统计学的原理，在海量样本里不会出现这种偏差。 尤其是在「离异3年，一个人好寂寞，等你来找我哟」这样的电诈式开场白下，吸引到的一定是苦于找不到老婆的中登老登。 我自己也用过不少专业的AI陪伴产品——当然是为了学术研究——这么说吧，无论哪一款，离婚妇女这个角色都不可能出现在Top 10里。 这只能说明，百度AI的用户结构出了大问题，当一款AI应用的获客画像是准退休人群，这个就真没救了。 再往下看才有均值回归的迹象，比如「21岁的重庆调酒师小蛮」（8.0万人互动）、「28岁的知性旗袍姐姐苏眉」（6.6万人互动）、「班花天心心」（5.5万人互动）、「28岁的瑜伽女孩小雅」（5.3万人互动」、「24岁的辣妹模特菲菲」（4.8万人互动」等等，但整体感知下来那种停留在上个时代的城乡结合部土味审美依然挥之不去。 这跟模型好不好，其实已经没有太大关系了。 然后，没过几个小时，百度就连夜把文心里的这个功能给删了⋯⋯删了。不存在了。 所以我要向那10万人郑重道歉，对不起，你们的离异少妇跑路了，这都是我害的。

年后可能准备招人了，发现现在预想的小伙伴画像都得是点了多技能点的，比如同时拥有设计 + 剪辑能力、或者同时具备全栈开发 + 一定的设计能力。 某方面是因为小团队确实资金有限。但另一方面，是AI时代我对人的预期、或者说工种协作的预期变了。 如果说大厂的分工很细，是为了方便管理和提高流水线效率。AI时代过细的分工，反倒会成为上下文传递的瓶颈。 分工越细，handoff 越多；handoff 越多，项目越慢。 Context is everything, Humans are where context goes to die.

《 变成更好，更自由的自己 》 引用的这篇文章是我今天读到很有共鸣的一篇文章，尤其适合KOL这个赛道。不管你是否打算做KOL，都非常值得花点时间琢磨。 如果你用小红书，你会发现这哥们 @thedankoe 已经成了很多博主特别追捧的对象（养活了很多学习号😂😂）。 不过有一说一他是有干货的，在个人品牌和数字创作者领域非常有见地，也相当成功。 反鸡汤，反主流教育/工作观，很戳“不想一辈子打工的当代年轻人”。 好了，说说昨天他这篇长文说了啥。 ~~~~~~~~~~~~~ 拥有多种兴趣不是弱点，而是当今时代（他称为“第二文艺复兴”）的超级优势。 不要浪费未来2-3年去强迫自己“专注单一领域”，而应该把多种兴趣整合成一份有意义、可赚钱的生活方式。 下面是文章主要观点的提炼（对应原文7大板块）： 1⃣专家时代已经不再吃香 工业时代推崇专业化（像工厂流水线），但这导致人变得愚蠢、依赖性强。
 真正成功靠三点： 自我教育（自己主导学习） 自我利益（追求真正对自己和他人有益的事，而不是公司/系统的利益）、 自给自足（不把判断权、学习权外包给别人）。
 这三者自然催生“通才/泛化者”（generalist），他们能跨领域整合想法、快速适应，而纯专家容易被取代。 2⃣我们正处于第二文艺复兴，抓住机会
 像印刷术引发了文艺复兴一样，今天的互联网、AI让知识极度廉价、任何人一生都能掌握多领域。 
多种兴趣会产生独特的“视角残留”（residue），形成别人（甚至AI）模仿不了的交叉洞见，这是你最后的护城河。
 例子：达芬奇不只画画，还搞工程、解剖；现代人结合心理学+设计、销售+哲学、健身+商业，就能创造别人想不到的价值。 3⃣如何把多种兴趣变成可持续赚钱的生活
 需要一个“容器”（vessel）把兴趣整合起来 → 成为创作者（creator）。
 把社交媒体当成“公开做笔记”的地方，学习过程本身就是内容。
 吸引注意力 → 卖产品（课程、系统、软件等），而不是找一份压抑兴趣的工作。
 这样学习=研究、工作=创作，自由度极高，还能快速试错、推出新产品。 4⃣把自己变成一门生意
 创业不再需要大资本，只需笔记本+网络。
放弃“技能型路径”（学一门技能→教→卖，容易变成新9-5）； 选择发展型路径： ◦追求自己的目标（打造个人品牌） ◦分享学到的东西（内容） ◦帮别人更快达到同样目标（产品）
把自己当成客户画像，帮“过去的自己”解决问题。 5⃣品牌 = 一个环境/世界
 品牌不是头像+简介，而是读者3-6个月后脑海中积累的对你的整体印象。
 它是你的人生故事、世界观、哲学在所有触点（帖子、Newsletter、页面设计等）的体现。
先写出自己的人生低谷、成长经历，用故事过滤所有内容，保持一致性。 6⃣内容 = 新颖视角
 互联网信息爆炸，胜出的靠高信号、高密度想法。 
建一个“创意博物馆”（swipe file）：收集旧书、优质博客、顶级账号的高密度想法。筛选标准：有表现潜力（别人会喜欢）+让你兴奋（自己真感兴趣）。
 练习：把同一个想法用1000种不同结构写出来（钩子、列表、故事等），提升表达力。 7⃣系统就是新产品
 现在人们不想要泛泛的解决方案，他们想要你的独特系统（你自己验证过、迭代出来的方法）。
 例子：Dan Koe 的“2小时写作”系统，就是他解决自己内容创作难题的实验结果（收集想法→模板→跨平台复用→Newsletter为核心）。
 系统是个人经验的结晶，很难被复制。 总结一下，Dan的意思是： 把好奇心、多种兴趣通过自我教育 → 公开分享 → 打造系统 → 卖给同频人群这条路径，变成自由、充实又有收入的生活方式。 ~~~~~~~~~~~~~~ 我非常赞同这个思路，原因在于能支撑我多年如一的学习，分享的重要逻辑就是上面的这一条。 币圈认知更替速度非常快，你真想学几乎每天24小时全部投入进去都学不完。我对Defi，对交易，对项目投研，对Vibe Coding等知识的学习基本都是自我教育。 但如果我想要输出给更多的读者，我需要把自己学习的东西系统化，印证有效，然后才能公开分享出去，并逐步沉淀为自己的铁粉群体。 大部分收益我依然来自于自己学习体系的投资和交易逻辑，但分享后带来的额外收益会让我更愿意投入到自我学习这个循环里，并试图做的更好。 而且这个循环让我能享受自由充实且有收益的生活方式，让我很乐在其中。 他文中的1/2/3/4 都是我已经有做到的，但5/6/7 我还有待提高。 “品牌不是头像+简介，而是读者3-6个月后脑海中积累的对你的整体印象。” -- 我兴趣很杂，到底我应该如何更进一步凝聚读者们对我个人品牌的印象？ -- 需要思考。 现在AI的平民化，便利化，让“超级个体”更加容易成为之前一个企业所能达到的规模和影响力。我们的确处在第二个文艺复兴的黄金节骨眼上。 我最近几个月远比过去几年焦虑，焦虑的不是如何赚钱，而是如何在这股浪潮里不被淘汰下去。 Dan Koe这篇文章帮助我把过去一些思路理的更清晰了，希望也能对你们有所帮助。 2026，我们一起变的更好