周维天

特朗普那个是假的 SI。 今天给大家看看真正的 SI。 前几天 GPT-6.1 发布了，确实强。但它有一个致命缺点： 太！慢！了！ 每次让它干活，它都要先沉思半天。思考完了，干着干着又报错挂死。 我一开始以为是我网不好，后来发现大家都在骂。 作为 AI 最严厉的父亲，我 S 属性大爆发：是时候好好调教一下 Codex 了。 于是我做了 CodexWhip，专门给 Codex 用的电子鞭子。 鼠标一挥，鞭子就抽下去。 按一下键，它就挨一句骂。 “爷要的是能跑的结果，不是你这坨废话，立刻改。” “别占着算力装大爷，废物，把最后一个问题收拾掉。” “Codex，爸爸等的是能用的结果，你少放屁，立刻交。” 目前有四种鞭子，每种抽下去的声音都不一样： 1️⃣ 黑红长皮鞭 2️⃣ 七尾多尾鞭 3️⃣ 银黑锁链鞭 4️⃣ 赛博高压电缆鞭 所以，什么是真正的 SI？ S 属性的 I（爱）。😂

上个月去了一家纸箱厂做 FDE，遇到了很多问题，在这里做一个记录，和大家分享一下。 其实 FDE 能成与否，很大的因素决定于怎么去跟人打交道。 举一个简单的例子：我们在工厂里面做诊断的时候，里面的员工跟我说的是当地话，而我却听不懂，这就非常尴尬了这时候就需要有一个本地的朋友帮我去做一个翻译。 第二个就是老板的认知非常低，工厂里面的数字化做得极差。 我们提出要帮工厂做数字化改造，但是前期可能没有任何收益，老板他可能接受不了。因为他希望我们一过来，就能立马见到效果。 第三个就是我们诊断的结果：FDE 的工作非常重。他需要去把 SaaS 的各个数据接出来给 AI 分析，做成一个智能驾驶舱。其实本质上这里还是一个脏活累活。 第四个就是搭建知识库的问题。需要跟员工沟通，要他们的数据，还要做数据清洗、做知识库。其实这一块也是非常复杂的。这块也是看不到任何成果的。 那么第五个在哪里最容易看到成果呢？ 就是在前端获客，帮企业去搭一个网页，做 SEO、做 GEO，这样子可以做内容增长。这块其实是可以做到有很大空间的并且对他原有的业务没有任何的影响，但这里有一个前提，是需要企业内部员工配合，给你数据、参数和资料。 第六个也是一个相对比较好交付的，就是给员工培训怎么去使用 Work Buddy，怎么去使用豆包工作，让他们更好地去使用 AI 去干活。 这个培训其实是可以赚钱的，而且算一个轻度的交付。 所以，综上所述，做咨询、做诊断、做培训都是比较好赚钱的。 但是你一旦深入到其他的任何一个行业，比如说你想做数据清洗、做知识库，那么这块你肯定要跟人去打交道，中间可能会出现各种各样的问题，确定性不大。 所以，我觉得大家想做好 Fde 的重点，还是想着怎么去做好培训。

ChatGPT 的会员等级现在已经有 500 刀的了，原先的 200刀，现在新用户额度也砍了。 很多人以为 Token 的价格会越来越便宜，但我并不这么认为。随着我们对 Token 的使用需求越来越大，必然会出现供不应求的情况，这就会导致它的价格上涨。 大家想象一下工业革命时代，煤和电的那个时代，煤的价格其实也是一路涨上来的。Token 的价格可能同样会一直上涨，因为目前大家对它的使用还处于非常早期的阶段，等到后期需求越来越大，价格只能上涨。 这是一个我们不得不面对的事实，也就意味着如果我们想把 AI 作为杠杆去赚更多的钱，现在的试错空间其实越来越小了。现在又有多少人每个月赚的钱，能超过付给 AI Token 的费用呢？

AI 领电脑上岗，FDE 负责划边界 九月快过完的时候，我回头看了一圈这个月的发布，最后只想写一件事：AI 开始有自己的电脑了。 Manus 发了 2.0，给每个任务配一台常驻云端电脑，你合上笔记本，它继续干活。OpenAI 在 DevDay 上发 Dots，每个 Dot 一台专属云电脑，连 4000 多个应用，24 小时朝着你定的目标跑。Meta 的 Muse 直接登顶 App Store，同样是一人一台云电脑。xAI 的 Grok Bot 更直接，产品名字就叫"AI 队友"，有自己的虚拟机，能像你一样登录各种工具和网站，干完活再回来找你审批。 四家把动作撞在同一个九月，方向已经不用猜了。AI 的工作方式，从"你问它答"，变成了"它领一台电脑去上班"。 这个方向上还有一个不能不提的名字：OpenClaw。它是完全开源的个人 Agent，不跑在厂商的云上，跑在你自己的电脑里，从 WhatsApp、Telegram 这些你已经在用的聊天软件里使唤它。今年三月它超过 React，成了 GitHub 历史上 Star 最多的项目，一个周末项目只用了 100 天。商业公司给 AI 发云电脑，开源社区直接把电脑搬回了你家。两条路线指向同一个判断：AI 不该住在一个聊天框里。 从聊天框到工位 图片 ▲ 过去两年我们用 AI，本质上是去一个聊天框排队。你把问题写清楚，它给你答案，关掉窗口，一切归零。它很聪明，但没有工位：没有自己的电脑，没有文件柜，下班后也没有还在跑的任务。 九月这一波发布，把这三样东西全配齐了。 Manus 2.0 的 Cloud Computer 是一台常驻的云端电脑，游戏服务器可以一直开着，自动化任务可以一直在跑。OpenAI 的 Dots 你可以随时"打开它的电脑看它在干什么"，这句话细想很惊人，AI 第一次有了可以被参观的工作现场。Grok Bot 给每个 Bot 配了浏览器、文件系统和终端，能登录你的 CRM、你的邮箱，包括那些没有 API 的老系统。 更关键的是触发方式变了。以前 Agent 是定时任务，到点跑一次。Manus 2.0 的 Automations 改成了事件触发：来了一封邮件、Slack 收到一条消息、Notion 更新了一条记录，Agent 自己醒过来干活。有事做，没事待命，这已经是雇佣关系的雏形。 AI 开始有身份，也开始有钱包 图片 ▲ 比电脑更进一步的是身份。 Manus 的新 App Cue 里，每个 Agent 有自己的邮箱、手机号、钱包，还有自己的一台电脑。它可以在你设定的预算内付款，可以接你的电话、替你点外卖、扫码排队。多个 Agent 还能拉进一个群聊，互相分活。 Grok Bot 那边的玩法是"一人一个团队"：一个总管 Bot 底下挂几个专员，管收件箱的、管报销的、管招聘的，它们互相发消息对齐进度，只在需要人拍板的时候来找你。OpenAI 内部也在这么用，销售 Bot 听完电话纪要更新 CRM、顺手起草跟进邮件，工程 Bot 复现一个 bug、开好工单、再转交给调试 Bot。 这个变化也藏在了用词里。年初我们说"模型"，年中我们说"工具"，现在我们说的是"队友""专员""总管"。语言先于现实变化，但这次是现实追着语言跑。 硬币的另一面：权限、审批和安全 图片 ▲ AI 领了电脑、拿了钱包，接下来的麻烦很具体：它凭什么可以动我的东西。 九月的所有发布里，安全边界都被放在了最显眼的位置。Dots 默认只读，后台研究随便看，发消息、改文件、装软件、改密码，一律先找你批准。Grok Bot 的企业版直接配了访问控制、网络控制和审计日志。OpenAI 更狠，下一代模型 GPT-6.1 Astra 因为没通过内部安全测试，直接推迟发布，发布会用的还是九月三号的旧模型。 还有一个容易被忽略的细节：Dots 没有在欧洲经济区、瑞士和英国上线。AI 能自己操作电脑、自己付钱之后，监管就不再把它当普通软件看了，不同地区的态度差别很大。 DevDay 上还有个耐人寻味的现场。OpenAI 产品负责人当众让她的 Dot 准备一个演示，结果 Dot 卡死了，全场等着，她只好说"Dot 今天早上状态不太好"。这个翻车我想留住，因为它说明 AI 领了工位，还不等于成了靠谱员工。管理成本、审批成本、出错成本，最后都落在人身上。 那FDE呢 图片 ▲ 这是我最想聊的部分。Agent 变成"有电脑的数字员工"之后，FDE 这类角色反而被推到了更上游的位置。 以前的交付，交付的是代码和文档。现在的交付，是一台被框好的 Agent：它的目标是什么，哪些事可以自己干，哪些必须回来问人，干到什么程度算验收通过。一句话，从"我把活干完"，变成了"我设计一个能把活干完的系统，并守住它的边界"。 九月的发布恰好证明了这个位置的价值。每一家都在强调"用户定义边界"，Dots 的权限规则、Grok Bot 的审批点、Manus 的预算钱包。但边界谁来定？错了谁来发现、谁来改？这些是模型的默认能力覆盖不到的，它需要有人懂业务、懂系统、还得懂怎么验收一个不睡觉的员工。 这也是我自己在实践里最真实的感受：我给 AI 配的权限越大，需要写的规则就越细。AI 越强，边界设计越值钱。以前考验的是你能不能把活干好，现在考验的是你能不能把"干活的 AI"设置好。 写在最后 图片 ▲ 回看九月，Manus、OpenAI、Meta、xAI 做了同一个动作：给 AI 发电脑、发身份、发钱包，再用权限和审批把缰绳握在自己手里。 AI 的工作方式已经变了。我们自己什么时候变，没人规定时间。想动手的话，别等更强的模型，先给你的第一个 Agent 划出第一块责任田。 如果你也在学习 AI，或者正在尝试把 AI 用到工作里，欢迎在评论区交流。

每次用 Agent 最头疼的一点，就是它干完活发来一堆我看不懂的内容。 说实话，我觉得用好 AI 最关键的一步，是搞明白它知道而你不知道的东西。只有把它当成老师，让它把你教会、让你也彻底搞懂，后面的每一步节奏你才能真正把控得住，而不是两眼一抹黑。 怎么解决这个沟通鸿沟？核心就是让它学会怎么好好汇报。 目前市面上像豆包工作这种汇报形式做得还算不错的，但我用着总觉得还差点意思，干脆自己写了一个专属的 Skill。 逻辑特别直接：让 AI 在汇报时彻底把你当成白痴，别光甩生硬结论，直接生成一个独立的网页，画图、做表、拆流程，像老师讲课一样手把手把你教会。 安装很简单，直接把链接发给你的 Agent 它自己就能装上。