Degen Sing

Opus 5.5 幾乎徹底改變了模型版圖。😤
現在，一個模型要引人注目，就必須有新穎之處。「效能差 15%，但便宜得多」這種說法已經行不通了。我覺得 5.5 反而讓情況更糟，因為它在每項指標上的表現都太好了。
這就是為什麼我一直替 Muse Wonderful 說話，而且到現在還常常用它。
它的優勢在於有自己的風格。它夠接近頂尖模型，實用性足夠，但又不會讓人覺得它只是閹割版的 Claude。所以我一直在用它。
OpenAI 和 Anthropic 以外的模型，必須具備新穎的能力才有存在的意義。而要吸引目光，那種能力必須容易展示，例如 Astra 的 3D 作品。
Muse Wonderful 的風格很難用吸睛的方式呈現。你得付每月 50 美元訂閱 Meta，才能親身感受到，而幾乎沒人會這麼做。所以沒人在乎這個模型。
這很可惜，因為我喜歡它。但這是他們自找的。Wonderful 的推出搞砸了：模型名稱取得很糟，好的模型又被鎖在訂閱方案後面。

AI 是泡沫，但原因並非你通常聽到的那些。它之所以是泡沫，是因為它迫使人們面對一個沒有人想回答的問題：什麼是智慧？ 🤔 知識？維基百科有知識。它並不聰明。智商？很多高智商的人都無法在自己的人體藝術翻譯中運作。

Fable 5.5 大概明天就會推出。🚀
傳聞就姑且聽聽：
• 推理和直覺能力更強
• 能推斷你的意圖，而不是照字面理解指令
• 叫它修 bug，它會直搗問題根源
• 真正能提出好點子的創意思考
• 自己發明演算法來預測股票
• 第一次回覆就讓你徹底開悟，永享智慧
我敢打賭，效率也會大幅提升，就像 Opus 5.5 一樣。
如果還能讓所有訂閱者都用得到，那就更完美了。
做好身心靈的準備。

Anthropic 的模型產品線即將變得非常精簡，就在 IPO 前夕。 fable 5.5 opus 5.5 sonnet 5.5 haiku 5.5 這就是賈伯斯的策略。你幾乎從來不會搞不清楚 Apple 在賣什麼。名稱更少，選擇更明確。大多數產品都把這件事做反了。

AI 是泡沫，但原因並不是你平常聽到的那些。
它之所以是泡沫，是因為它逼著人們面對一個沒人想回答的問題：
什麼是智慧？ 🤔
知識？維基百科有知識，但它並不聰明。
智商？很多高智商的人，在自己的生活中也無法自理。
金錢？很多有錢人笨得像塊石頭。
智慧是人們最渴望擁有的特質之一，與美貌、健康和才華不相上下。
但它也是最難衡量的特質。
所以人們一直既渴望它，又怨恨它。這正是眼紅別人的絕佳理由。
但現在，機器幾秒內就能產出博士級的答案。 🤯
而 AI 正把人們分成兩群：
善於運用它的人。
不會運用它的人。

大多數人都困在第 1 階段。內容主管這份工作則位於第 6 階段。以下是 2026 年的進階路徑，逐階段說明 👇 第 1 階段：寫作者 → 持續在 X 或 LinkedIn 發文 → 拆解 50 篇爆紅貼文：開場吸引力、結構、行動呼籲 → 目標：寫出讓人真正停下來閱讀的內容

Anthropic 的模型陣容即將變得非常精簡，就在 IPO 前。
fable 5.5
opus 5.5
sonnet 5.5
haiku 5.5
這就是賈伯斯的策略。你幾乎從不會搞不清楚 Apple 賣的是什麼。
名稱更少，選擇更明確。大多數產品都把這件事搞反了。

ChatGPT 能替我發推文嗎？不能單靠它自己做到。而且大多數相關指南都已過時：→ Zapier 自 2023 年起就沒再發文到 Twitter → 自訂 GPT 將於 12 月 11 日退役 → 透過 API 發一則推文需花費 $0.015（附連結則為 $0.200）

大多數人都停留在第 1 階段。
內容主管的職位位於第 6 階段。
以下是 2026 年的逐階段晉升路徑 👇
第 1 階段：寫作者
→ 持續在 X 或 LinkedIn 上發文
→ 拆解 50 篇爆紅貼文：開場、架構、行動呼籲
→ 目標：寫出讓人真的停下來閱讀的內容
第 2 階段：分發者
→ 了解各平台的動態消息如何挑選要呈現的內容
→ 將一個想法改編成一篇串文、一則輪播貼文、一支短影片和一份電子報
→ 目標：讓同一個想法多獲得 5 倍曝光
第 3 階段：AI 操作者
→ 使用 Claude 或 ChatGPT 進行研究、擬定大綱和撰寫草稿
→ 使用 Ideogram 製作視覺素材、使用 Gamma 製作簡報、使用 Opus Clip 剪輯短片
→ 目標：一個人完成 3 人團隊的產出
第 4 階段：系統建構者
→ 建立內容行事曆、點子庫和審核工作流程
→ 撰寫標準作業程序，讓自由工作者無須你介入也能執行
→ 目標：即使你離線，內容也能照常發布
第 5 階段：成長負責人
→ 將內容與註冊人數、銷售管道和營收連結起來
→ 學習 SEO、登陸頁、電子郵件和小規模付費測試
→ 目標：證明內容能帶來收入
第 6 階段：內容主管
→ 將自己的帳號作為即時案例研究
→ 展示 2 至 3 個附有實際數據的案例研究
→ 向新創公司提案：「以下是我在 30 天內會如何處理你們的內容」
→ 目標：受聘負

ChatGPT 可以幫我發推文嗎？
不能自行發文。而且大多數相關指南都已過時：
→ Zapier 自 2023 年起就沒有在 Twitter 發文
→ 自訂 GPT 將於 12 月 11 日退役
→ 透過 API 發一則推文要花 $0.015（附連結則為 $0.200）

個人品牌不是你的標誌或大頭照。
而是你不斷重複的主張。
讀者不會記住風格指南。他們記得的是立場，是一句他們不用查資料就能轉述給朋友聽的話。
所以，這是我用來檢驗的方法：如果有陌生人在留言區反駁我，我會為這個主張辯護嗎？如果會，就把它放進去。如果只要有人不同意，我就會立刻退縮，那它就只是一句好聽的話。
我的主張很簡單。AI 寫作追求的是正確。人類寫作追求的是讓人相信。還有，每天發文不是策略。
我願意為這 3 個主張和任何想爭辯的人辯論。
挑出幾個你會不斷重複的主張。2 或 3 個，不是 10 個。
然後不斷重複，直到你自己都聽膩了。通常就在那個時候，別人才開始記住它們。

封裝層時代已經結束。
以下是實際 AI 工程師正在打造的 10 件事 👇
→ 模型路由器，將大多數請求傳送給便宜又快速的模型，只有遇到困難的請求才升級處理
→ 從零開始編寫的原生 MCP 伺服器，讓其他代理程式能安全地呼叫你的產品
→ 代理程式之間的具型別交接，讓 Agent A 傳遞結構化狀態給 Agent B，而不是雜亂的文字
→ 持久化工作流程，在當機或等待 3 天的人工作業核准後，都能從確切的步驟接續執行
→ 受限解碼，讓你的代理程式每次都回傳有效的 JSON
→ 委派式驗證，讓代理程式代表使用者行事，而模型永遠看不到原始權杖
→ 斷路器，在失控的工具迴圈耗掉 $400 前將其停止
→ 備援鏈（前沿模型，接著是中階模型，再來是本機模型，最後是快取），讓使用者永遠不會看到錯誤
→ CI 中的執行軌跡評分器，只要你的代理程式走錯路，就會阻擋 PR
→ 一份公開基準測試，呈現你的代理程式與簡單基準方案在成本、速度和成功率上的比較
這些都不是提示工程。
這些全都是工程。
封裝層只是加上商標的提示詞。
系統則是在模型、使用者或網路出問題時，仍能持續運作的東西。
系統時代才有回報。

大多數 LinkedIn 演算法建議都只是道聽塗說。
黃金時段。連結會被降權 60%。「收藏 = 5 個讚。」360Brew。
我逐一查證了。沒有任何一項有 LinkedIn 官方來源。
LinkedIn 在 2026 年實際做了哪些改動（附日期），以及這對同時在 Twitter 和 LinkedIn 發文的人有何影響。

兩位創辦人在同一天推出了相同的 AI 應用程式。
創辦人 A 花了 6 個月打磨產品。
0 位追蹤者。0 人的電子郵件名單。
發布當天：40 人註冊，大多是朋友。
創辦人 B 花了那 6 個月分享他們正在打造什麼。
8,000 位追蹤者。候補名單上有 1,200 人。
發布當天：900 人註冊。
相同的點子。相同的工具。
創辦人 A 的應用程式比較好。
但永遠不會有人知道。
我花了一個週末推出 VoiceMoat 的第一個版本，接著就坐等人們發現它。
但他們沒有。
程式碼只要一個週末。受眾需要一年。
默默打造並不謙虛，只會讓人更難找到你。
先發布不完美的版本。分享數據。現在就開始 👇

如何辭掉企業工作，在不賭上積蓄的情況下打造應用程式（6 階段計畫） 👇
階段 1：趁還在職時開始打造
→ 先別辭職。你的薪水就是你的第一位投資人
→ 找出一個你或同事每週都會遇到的棘手問題
→ 和 20 位有這個問題的人聊聊
階段 2：先推出粗糙版本，快速上線
→ 使用 Cursor、Lovable 或 Bolt，在 2 到 3 週內打造 MVP
→ 只做一項核心功能。不需要儀表板或設定頁面
→ 從第一天起就放上付款連結
階段 3：找到最初 10 位付費用戶
→ 私訊有這個問題的人，而不是「可能會喜歡的朋友」
→ 持續在 X 分享你的打造歷程
→ 如果沒有人付費，就換個問題，不要只改外觀
階段 4：找出有效的方法
→ 追蹤註冊、啟用和付費情況
→ 加倍投入能帶來用戶的那個管道
→ 調高價格。大多數人第一款應用程式的定價都太低
階段 5：打造產品組合，而不是孤注一擲
→ 使用相同的技術堆疊和策略推出第 2 款應用程式
→ 重複使用驗證、付款和登陸頁面
→ 多款小型應用程式各自取得成果，勝過一款完美的應用程式
階段 6：拿出證據再辭職，而不是靠希望
→ 等應用程式收入足以支付 6 到 12 個月的開銷時再辭職
→ 不是在你「充滿幹勁」時
沒有人是先辭職才賺進數百萬。
他們是先打造產品，才賺到錢。 🚀

「軟體並沒有消亡。它已經被解決了。到了 2028 年，沒人會聘用軟體工程師。」
這就是最近流傳的說法。但它忽略了這些事 👇
→ 撰寫程式碼正在自動化
→ 定義要打造什麼，並沒有
→ 凌晨 3 點除錯正式環境，並沒有
→ 為故障系統負責，並沒有
→ 解決模糊的商業問題，並沒有
AI 並沒有淘汰軟體工程師。
它淘汰的是那些唯一技能就是敲程式碼的人。
這個職位正從「撰寫程式碼」轉變為「為成果負責」。
這就是最終會管理 10 個代理程式的工程師。

每款 AI 工具都說能用你的口吻寫作。幾乎沒有任何工具會告訴你如何檢查。在 Twitter 上這點最重要：在 280 個字元內，每個字都會露出破綻，而回覆還要更短。任何工具都該做的 7 項測試，包括 ChatGPT 和 Claude：

ChatGPT 會認同你說的一切。
所以你的「好點子」還是失敗了。 😅
以下是讓它不再一味認同你的方法 👇
1. 讓它反駁你
→「把自己當成想扼殺這個點子的競爭對手，反駁這個點子。」
2. 禁止奉承
→「不要稱讚我。不要說『好問題』。只指出問題。」
3. 先問它會怎麼失敗
→「假設這件事在 6 個月後失敗了。寫一份事後檢討。」
4. 給它一個嚴厲的角色
→「你是一位拒絕過 1,000 個提案的懷疑派投資人。把這個提案批得一無是處。」
5. 強迫它評分
→「給這個提案打 1 到 10 分。超過 7 分就必須提出證據。」
6. 隱藏你站在哪一邊
→ 不要說「我認為 X」。問「支持和反對 X 的最有力論點分別是什麼？」
7. 讓它修改自己的回答
→「你上一個回答有哪些地方說錯了？」
8. 把它存成自訂指令
→「直截了當。當我錯了就反駁我。絕不要只為了討好我而認同我。」
認同你的 AI 讓人感覺很好。
會反駁你的 AI 才真正有用。