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Muse 是真的火，直接登顶美区 App Store 榜首。官宣接入那天，Shopify 直接涨了 13%。 刚好我朋友做的 Today AI 今天也在国区上线了。 Muse 直接把 Personal Agent 这个概念带火了，其实之前 Grok bot 就有迹象。 可惜 Muse 我们用起来很麻烦、很费劲（毕竟 Meta 几十年的风控积累，比 Anthropic 还严格）。 Today AI 应该也是国内能用的第一个做得这么完整的 Personal AI。 我觉得这种 Agent 终于摸索出了一个完全不需要门槛的 AI 应用雏形。这是我第一次意识到，C 端用户其实不太 care 你的 Agent 底层用的是什么模型，哪怕不能切换模型，大家也是愿意用的。 其实 Personal AI 最核心的需求我觉得有三个： 它能不能理解你 它能不能主动找你 找你的时候，能不能基于上下文，给出真正有用的建议。 以 Today AI 为例，它主要由三个部分组成： 云电脑：以前的虚拟机有个问题是会关机，而我觉得云电脑不关机是 Personal AI 非常重要的一环。你的东西一直在这台电脑上，它是真正的云电脑。Today 思路跟 Muse 一致：潜移默化，用户完全不需要感知到云电脑的存在。 连接器：能不能非常快速、一键拿到你在其他渠道的上下文。上下文最难的是拿到，海外是 Google 这些大公司直接给 MCP，国内可能就困难点。 然后就是上下文，以及基于上下文，能不能产生很多主动的行动和合适的建议，这个也挺重要的。 其实对大多数人来说，重度的生产力场景反而是少数，很多时候只需要 AI 帮忙记一下信息、做个安排。 生活里反而有许多非常需要 AI 的场景：他们能连上 Apple 健康，每天根据你当天的身体状态给建议。有了这些上下文，给出的健康建议就会非常精准和完整。 学习、财务状况、孩子和家庭琐事：这些需要长期跟踪的事项也很需要。 当然说句实话：这类产品，上下文连接器配置够了才会越用越准，所以如果刚开始觉得它不是很懂你的话，也可以养几天，多交流一下试试。 同时，这也说明了怎么样让用户无感地接入，也是一个非常重要的课题。 我觉得这就是 Personal Agent 很重要的两个特质： 第一，你不用关心 AI 底层的这些技术细节，直接用就行； 第二，你可以很快地把自己的信息同步上去。很多时候信息积累足够后，往往你还没开口，它就已经知道你要做什么、并且已经帮你做好了。

Yep. Except: 1. This was about important internal tools. The team was stuck in some architecture nightmare of their own doing (writing it in rails but headless, with graphql api, and a SPA react app, constantly needing frontend engineers for changes). I call this kind of thing 'cosplaying an enterprise production app'. All that complexity was in the way and using straight rails was perfect in that case. 2. I make calls like this all the time. Usually someone on the team asks me to. They see what needs to happen but don’t want to be the bad guy. I’m happy to just make the call if I agree with the premise. Saves enormous amounts of meetings and change management etc. Sometimes this is jokingly referred to as Founder-mode-as-a-service here. 3. For ten years I’ve also run an internal podcast called Context, where I revisit decisions like these and explain the reasoning so everyone can learn from them. This is helpful to give people all the variables that were considered and why this was the choice made given the information available at the time. I want to teach how to make such decisions effectively without needing me. Sunk cost fallacy is a problem. 4. Any notions that Shopify is succcessful despite of me doing this, instead of because of it, will have a hard time making their argument come together I think 😄 the part of 'two weeks later tobi learns about...' is nonsese and the pivot of that project up there happens one of the more successful examples of interventions. But getting the company to work effectively with great architecture and low technical debt baggage into the right direction is literally the job, so guilty as charged I suppose. But there are always cope stories floating around like this because they are more fun, than saying 'somehow we needed tobi to stop doing silly architecture astronautics'. I can totally see that.

Shopify 这篇文章写的很好啊：《Native is now the future of mobile at Shopify》 它们要从 React Native 迁回到 Swift，原因就是现在大模型把不同平台写好几遍的成本压下去了，可以用 iOS 实现当参考写 Android，反过来也行。 现在像 RN 这种跨平台的优势已经不在了， 后面它们的实践非常值得好好看看：采取完全重写的方式，RN 版本做参考，Shop 这个应用 在 AI 辅助下 团队从概念验证做到完整原生版上架，只用了 12 周 最大的 Shopify App也在迁，计划今年晚些时候上线。 还有怎样避免 AI Slop，怎样加快反馈 loops 等等，干货很多，值得收藏看看。

𝕏 可以带货了？😂 𝕏发营销邮件，说官方的 Shopify 集成 / X 广告应用，可以把 Shopify 商品目录直接同步到 X 上做广告，不用手动导 CSV

AI 编程工具标准之争爆发：Shopify 因“复杂度税”要禁用 Claude Code Shopify 的 CEO 公开威胁，要在公司内部禁用 Anthropic 的 Claude Code 编程工具，原因不是工具本身不好，而是它不支持一个行业开放标准配置文件。 现在很多公司（包括 Shopify）同时在用多种 AI 编程助手：这些工具需要知道项目的特殊规则、代码风格、架构约定、技能说明等，所以大家会在代码仓库里放配置文件。 但 Claude Code 默认只认自己的专属文件 CLAUDE.md，不主动读取 AGENTS.md。 Shopify 是个大型 monorepo（单体仓库），有几千名开发者共用。 一旦某个目录漏放了 CLAUDE.md，用 Claude Code 的同事就会拿到“阉割版”的项目认知，而用其他工具的同事则正常。Tobi 把这称为 分裂脑 或 脑叶切除。 虽然 Shopify 已经写了自动化脚本去同步两套文件，但 Tobi 认为这是一笔完全不必要的“复杂度税” Claude 团队的回应 @trq212 很快回复： 他们正在让 Claude Code 变得更“可黑”，未来会支持轻松使用 AGENTS.md，或者其他自定义系统提示。 之所以目前坚持 CLAUDE.md，是因为他们认为不同模型家族（Claude vs GPT 等）并不可互换，系统提示对模型表现影响很大，所以他们为不同模型准备了不同的提示格式。 短期临时方案：可以在 CLAUDE.md 里直接 Agents.MD 引用过去。 这个解释并没有完全说服所有人，很多开发者认为：更合理的做法应该是默认支持行业开放标准 AGENTS.md，把 CLAUDE.md 当作特殊优化选项，而不是反过来。 Anthropic 承诺会改进，但具体支持时间表还没完全公布。

I’m thinking about banning Claude code at Shopify until they change their mind and read AGENTS.md and .agents/skills etc. Insisting on only reading CLAUDE.md sometimes leads to split brain problems when different team members use different tools. Just unnecessary.

Grok Bot might be the first tool that lets one non-technical person run an entire business with a team of AI agents. My friend Billy runs his whole newsletter business on Grok Bot agents, and I think we're about to see 100,000+ businesses like his. BEST PRACTICES: 1. The agents run on a shared cloud computer, so running your newsletter, your X, and your receipts all in one place creates context bloat and burns tokens fast. One mission per setup. 2. Start with a Chief of Staff. Give it access to your existing docs (Notion, Slack, Gmail), have it audit the business, then tell you the top three agents to build first to drive revenue. 3. Perfect a task with the Chief of Staff before spinning up a new agent. Have it do the outbound sales once, review it, and only then say "now build a bot that does exactly that." You earn each new hire by proving the task works first. 4. Constraints are the feature. You get a limited number of agents, one thread per bot, like DMs with a teammate. It forces you to stay mission-oriented instead of spinning up a bot for every random idea. 5. You make the decisions, not the agent. Billy's team spent three weeks unable to pick where content should live. At some point you say "we're doing Notion, no more tinkering" and move on. 6. Run week one with no new agents. Build the team, learn to fly the plane, just execute. Week three is when you find the real gaps and expand, someone to man the inbox, someone for the Shopify shop. 7. Then add routines so it works while you sleep. Ask your Chief of Staff what recurring jobs would move the business forward overnight, and it builds the automations that run without you. Thanks to @billyjhowell for sharing the sauce on @startupideaspod (follow for more). Grokbot is really cool. Watch below:

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《Manus 第二季，浪子回头》 8 月 11 日晚间，Manus 网站上挂了小半年的那句 “Manus 现已成为 Meta 的一部分”，变成了 “Manus 即将恢复独立运营。” 从被收购到确认拆分，中间不到八个月。 2025 年 7 月，肖弘离开了长居的武汉，和整个团队搬去新加坡。同年 12 月 29 日，他决定将这家公司以超过 20 亿美元卖给 Meta，出任 Meta 副总裁。 这是大模型应用领域当时最大的收购案，交易从接触到签约仅约 10 天；也是 Meta 历史上第三大并购案，仅次于 WhatsApp 与 ScaleAI。 交易宣布一周后，中国商务部新闻发言人在例行记者会上说，将会同相关部门对此项收购与出口管制、技术进出口、对外投资等相关法律法规的一致性开展评估调查。 戏剧性转变引发了看戏的热情，社交网络上参与讨论的人远远多过用过 Manus 的人，“香槟开早了”“20 亿美金一夜归零” 被复读。也有人将其视为转折点——在中国创业，通过美国资本退出的终结。 这期间，曾经会从任何缝隙挤进来，争取股份的风险投资机构谨慎地保持着距离。肖弘、季逸超和张涛每日跟留在新加坡的团队打视频电话，同步进展，安排工作。 风波中，Manus 产品依然保持每周 1-2 个功能更新，跟 2025 年底的高峰相当，快过一年前。但没有大版本号变动，产品停留在 1.6，更多是功能完善，增加连接器（接入 GMail、Shopify、Slack 等全球产品）、上线客户端。一位 Manus 人士说，开发节奏如常，2.0 版本已经开发完，将在交易完全结束后再发布。 4 月 27 日，国家发改委发布决定：“对外资收购 Manus 项目作出禁止投资决定，要求当事人撤销该收购交易。”Meta 随后在发给媒体的一份声明中回应称，交易完全符合适用法律，并期待审查得到妥善解决。交易撤销（deal unwind）——通常是指，撤销已经完成的交易并尽可能恢复交易前的状态。 几天后，Meta 与 Manus 实际拆分开始。据媒体报道，两边停止了数据共享，Manus 员工也不再能访问 Meta 内部系统。 到了六七月，保持距离的投资机构开始意识到这是一个有利可图的机会。有一位投资人告诉我们，如果还有资金缺口，他们很想参与进来。 一些嗅觉敏感的 VC 和企业家开始行动，他们准备好资金，希望参与 Manus 回来之后的首轮融资。 因为在风波发生的这三个月里，Manus 收入增长了约 5 倍，从每日 30 万美元上涨至近 150 万美元，一度超过了 DeepSeek。 其间，各种传言不断。7 月，有报道称腾讯将控股 Manus。于是，Manus 北京与新加坡团队每天保持沟通，安抚情绪、稳定团队。几个月的动荡中，这家 150 人的公司无一人离职。 在北京的人有了新的生活节奏。肖弘重新学数学、研究大模型。张涛学习攀岩、练习魔方，花了半年把体重从 150 斤减到 120 斤，每天睡够 7 小时，连血压都降了下来。 这几个月重画了这家创业公司的轨迹，也让它的创业者想清楚自己到底想要什么。 回到 2025 年 12 月，Manus 正在融资，Meta 来人说想要见见核心团队，看是否有业务合作机会。几轮沟通之后，在一次核心团队全员参加的会议中，猝不及防地，Meta 当着一群人的面表明了收购意图。到这时，多位合伙人、核心技术人员已经跟随肖弘多年，经历过两次创业。卖掉公司，是对所有人的交代和回报。 收购结束后，2026 年元旦，肖弘走在新加坡海边，觉得曲折的十年旅程已经走到终点，接下来要去大公司上班了。但真正抵达这个看似圆满的终点时，他心里反而有些失落。 而在收购明确将被撤销后，外界眼中的巨大反转和打击，反而让这几位连续创业者重新有了期待：他们的创业故事进入了第二季。 据一位接近 Manus 的人士说，肖弘在团队电话会上表示，他不想旁观或回忆这个时代，而要继续置身浪潮、参与其中。否则，他只会变成一个写自传回忆当年的人。 Manus 是一个经典的科技创业故事。有 ChatGPT 之前，肖弘用了更早发布的 GPT-3 大语言模型，看到技术的可能性，拉季逸超、张涛入伙，给 GPT 做了个浏览器的壳 “Monica”。 浏览器很难让人看到下一个超级产品的可能性。一位创业者在 Manus 发布前一年见到肖弘的一位合伙人，聊到已经发布的 Monica，觉得对方颇有些不自信。 开发 Monica 期间，伴随大模型的进步，这个团队在试错中找到了超前的产品形态，让 agent 像人一样全自动工作。到 2024 年，Cursor、Copilot 乃至 ChatGPT 都还在假设人盯着屏幕，不断发提示词指挥 AI 工作。当时模型推理成本比现在高一个量级，但 Manus 已经在做海量消耗 token 的 Wide Research（广度研究），赌 token 将变得特别便宜。他们也是很早自建 Evaluation（评测）团队的 AI 应用公司，建立闭环开发的循环。 这些前瞻判断和投入让 Manus 在很长时间里保持领先和增长。2025 年初，Manus 发布不久，有一家科技大厂内部就立项至少 7 个类似项目，但并没有抢走它的用户。被调查期间，Manus ARR 首次突破 3 亿美元。 肖弘曾经用 “贸工技” 概括自己理解的创业路径：先找到市场，再建立产品和商业，最后向技术深处走。通过 Manus 现在他已经完成了前两步——做出一个被大批用户需要的产品，也建立起一门真正的生意。 Manus 今天的对手都掌握了最核心的技术。过去半年，Claude 和 Codex 激烈竞争，从模型到应用，快速完善以 agnet 控制电脑完成任务。Manus 在此期间推出的桌面应用和先计划再执行的 Plan Mode 都是在追赶这两个硅谷先锋。最近，一众国内大公司也把电脑上工作视为下一个战场。 交易完成后，Manus 也将面临选择，是继续以产品洞见争取领先，还是投入更核心的技术，比如模型训练，迎接大模型应用最残酷的挑战。 8 月 11 日晚，Manus 正式确认将恢复独立运营。Meta 收购已经进入实质性撤销阶段，Manus 即将恢复独立；但最终的出资回购金额、公司是否重返中国资本体系，目前尚未正式公布。 当晚，肖弘给团队和投资人写信：“This is my third trip.” 他们在心态上把新的 Manus 视为一家重新出发的创业公司：起点是 150 多人的团队、一群历经风波仍然团结的合伙人，以及一个 ARR 超过 3 亿美元的产品。Manus 的故事远未结束。