Degen Sing

2027年是氛围式销售之年。世界变得更加喧闹、更加快速、更加商业化。越来越多的地方开始让人感觉像纽约或深圳。你的收件箱会被垃圾信息轰炸。你的手机会不断接到电话。随着智能体主动外联不断升温，创业者们正在创立新公司、开拓新市场来应对。在那之前，做好···

2027年是氛围式销售之年。
世界变得更喧闹、更快节奏、更商业化。越来越多地方开始让人感觉像纽约或深圳。
你的收件箱被垃圾信息轰炸。你的手机响个不停。创始人们正在创建新公司和新市场，以应对智能体主动外联的兴起。
在那之前，趁着阳光正好，抓紧收割。

Fable 5.5 可能明天发布。🚀 传闻仅供参考： • 推理和直觉能力更强 • 能推断意图，而不是逐字照搬指令 • 让它修复一个 bug，它会直击问题根源 • 创意思考切实有效 •

Opus 5.5 基本上打破了模型格局。😤
如今，一个模型要想引人关注，就得有新颖之处。“性能差 15%，但便宜得多”这种宣传已经行不通了。我觉得 5.5 让情况更糟了，因为它在各项指标上都表现得太好了。
这就是为什么我一直为 Muse Wonderful 说话，而且至今仍经常使用它。
它的优势在于独特的风格。它足够接近前沿模型，实用性也够强，但又不会让人觉得它只是个缩水版的 Claude。所以我一直在用它。
OpenAI 和 Anthropic 之外的模型，要想引起重视，就需要有新颖的能力。而要吸引关注，这种能力必须容易展示，比如 Astra 的 3D 作品。
Muse Wonderful 的独特风格很难用吸睛的方式展示出来。只有花钱订阅每月 50 美元的 Meta 服务，才能感受到，而几乎没人会这么做。所以没人关心这个模型。
这很糟糕，因为我喜欢它。但这是他们自己造成的。Wonderful 的发布搞砸了：模型名称起得很差，而且好模型还被锁在订阅服务后面。

AI 是一场泡沫，但原因并非你通常听到的那些。它之所以是泡沫，是因为它迫使人们面对一个没人愿意回答的问题：什么是智能？ 🤔 知识？维基百科拥有知识，但它并不智能。智商？很多高智商的人连在自己的……都无法正常运作。

Fable 5.5 可能明天就会发布。🚀
传闻仅供参考：
• 推理和直觉能力更强
• 能推断意图，而不是照字面执行指令
• 让它修复一个 bug，它就会追查根本原因
• 能做出真正靠谱的创意构思
• 能自行发明算法来预测股票走势
• 首次回复就让你彻底开悟，永享智慧
我还敢打赌，它会像 Opus 5.5 一样，大幅提升效率。
如果所有订阅档位都能用上，那就更完美了。
做好身心灵的准备。

Anthropic 的模型产品线即将变得非常清晰，正值 IPO 前夕。
fable 5.5
opus 5.5
sonnet 5.5
haiku 5.5
这是乔布斯的打法。你几乎从来不会搞不清楚苹果卖的是什么。
名称更少，选择更清晰。大多数产品都把这件事做反了。

AI 是一场泡沫，但原因并不是你通常听到的那些。
它之所以是泡沫，是因为它迫使人们面对一个没人愿意回答的问题：
什么是智力？🤔
知识？维基百科拥有知识，但它并不聪明。
智商？很多高智商的人连自己的生活都过不好。
金钱？很多有钱人蠢得像块石头。
智力是一个人最令人渴望拥有的特质之一，与美貌、健康和才华并列。
但它也是最难衡量的。
所以，人们一直既渴求它，又嫉恨它。这正是酸葡萄心理滋生的完美土壤。
但现在，机器能在几秒钟内给出博士水平的答案。🤯
而 AI 正将人们分成两类：
善于使用它的人。
不会使用它的人。

大多数人都停留在第 1 阶段。内容负责人这个职位则位于第 6 阶段。以下是 2026 年的进阶路径，逐阶段展开 👇 阶段 1：写作者 → 持续在 X 或 LinkedIn 上写作 → 拆解 50 篇爆款帖子：开头钩子、结构、行动号召 → 目标：写出真正能让人停下来阅读的内容

Anthropic 的模型产品线即将变得非常清晰，就在 IPO 前。
fable 5.5
opus 5.5
sonnet 5.5
haiku 5.5
这是乔布斯的做法。你几乎从来不会搞不清苹果卖的是什么。
名称更少，选择更清晰。大多数产品都把这件事做反了。

ChatGPT 能帮我发这条推文吗？不能独自完成。而且大多数相关指南都过时了：→ Zapier 自 2023 年以来就没有在 Twitter 上发过帖 → 自定义 GPT 将于 12 月 11 日退役 → 通过 API 发一条推文要花费 $0.015（含链接则为 $0.200）

大多数人都停留在第 1 阶段。
内容负责人这个职位处于第 6 阶段。
这是 2026 年的进阶路径，逐阶段成长 👇
第 1 阶段：写作者
→ 坚持在 X 或 LinkedIn 上写作
→ 拆解 50 篇爆款帖子：开场钩子、结构、行动号召
→ 目标：写出真正能让人停下来阅读的内容
第 2 阶段：分发者
→ 学习各个平台的动态流如何决定展示什么内容
→ 把一个创意改编成一条串文、一组轮播图、一段短视频和一份新闻简报
→ 目标：让同一个创意获得多 5 倍的曝光
第 3 阶段：AI 操作者
→ 使用 Claude 或 ChatGPT 进行调研、拟定大纲和撰写初稿
→ 用 Ideogram 制作视觉素材，用 Gamma 制作演示文稿，用 Opus Clip 剪辑短视频
→ 目标：独自完成一个 3 人团队的产出
第 4 阶段：系统搭建者
→ 建立内容日历、创意库和审批流程
→ 编写标准作业程序，让自由职业者无需你参与也能完成工作
→ 目标：即使你离线，内容也能按计划发布
第 5 阶段：增长负责人
→ 将内容与注册量、销售线索和营收挂钩
→ 学习 SEO、落地页、电子邮件营销和小规模付费测试
→ 目标：证明内容能带来收入
第 6 阶段：内容负责人
→ 将自己的账号作为实时案例研究
→ 展示 2 到 3 个有真实数据的案例研究
→ 向初创公司提案：“这是我在 30 天内会如何运营你们的内容”
→

ChatGPT 能替我发这条推文吗？
单靠它不行。而且大多数相关指南都过时了：
→ Zapier 自 2023 年以来就没有在 Twitter 发过帖
→ 自定义 GPT 将于 12 月 11 日停用
→ 通过 API 发一条推文需 $0.015（带链接则需 $0.200）

个人品牌不是你的 logo 或头像。
它是你不断重复的主张。
读者记不住风格指南。他们记得的是你的立场。是那句他们不用查资料，就能转述给朋友的话。
所以，这是我用来检验的方法：如果有个陌生人在评论里反驳我，我会为这个主张据理力争吗？如果会，我就把它写进去。如果有人一不同意我就退缩，那它就只是一句好听的话。
我的主张很简单。AI 写作追求的是正确。人类写作追求的是让人相信。而且，每天发帖并不是一种策略。
谁想争论，我都愿意为这3点据理力争。
挑出少数几条你会不断重复的主张。2或3条，不是10条。
然后不断地说，直到你自己都觉得腻了。通常就在那时候，别人也开始记住它们了。

套壳时代已经结束。
真正的 AI 工程师正在打造以下 10 种东西 👇
→ 一个模型路由器，将大多数请求发送给便宜、快速的模型，只把难题升级给更强的模型
→ 一个从零编写的原生 MCP 服务器，让其他智能体能够安全地调用你的产品
→ 智能体之间的类型化交接，让智能体 A 将结构化状态传递给智能体 B，而不是杂乱的文本
→ 一个持久化工作流，在发生崩溃或等待 3 天的人类审批后，都能从确切的步骤恢复执行
→ 受约束的解码，让你的智能体每次都返回有效的 JSON
→ 委托式身份验证，让智能体代表用户行事，而模型永远看不到原始令牌
→ 一个熔断器，在失控的工具调用循环耗掉 $400 之前将其停止
→ 一条回退链（前沿模型，然后是中端模型，再然后是本地模型，最后是缓存），让用户永远不会看到错误
→ 一个 CI 中的执行轨迹评估器，如果你的智能体走错路径，就会阻止 PR
→ 一项公开基准测试，展示你的智能体与朴素基线在成本、速度和成功率上的对比
这些都不是提示工程。
这些全都是工程。
套壳产品不过是带着 logo 的提示词。
系统的价值在于，当模型、用户或网络出状况时，它依然能正常运行。
系统时代，才有回报。

大多数关于 LinkedIn 算法的建议都是道听途说。
黄金时段。链接惩罚 60%。“收藏 = 5 个赞。”360Brew。
我逐条追查了这些说法。没有一条能找到 LinkedIn 的官方出处。
LinkedIn 在 2026 年实际做了哪些改变（附日期），以及如果你同时在推特和 LinkedIn 发帖，这对你意味着什么。

两位创始人在同一天推出了同一款 AI 应用。
创始人 A 花了 6 个月打磨产品。
0 个粉丝。0 人的邮件列表。
发布当天：40 人注册，大多是朋友。
创始人 B 用这 6 个月发布自己正在打造什么。
8,000 个粉丝。候补名单上有 1,200 人。
发布当天：900 人注册。
想法相同。工具相同。
创始人 A 的应用更好。
但永远不会有人知道。
我在一个周末里发布了 VoiceMoat 的第一个版本，然后坐等别人发现它。
但他们没有。
代码只要一个周末。受众要花一年。
默默埋头开发并不是什么谦逊之举，只会让别人更难找到你。
把粗糙的版本发出来。分享数据。现在就开始 👇

如何辞掉公司工作，在不赌上积蓄的情况下开发应用（6 阶段计划）👇
阶段 1：还在职时就开始开发
→ 先别辞职。你的薪水就是你的第一位投资人
→ 找出一个你或同事每周都会遇到的棘手问题
→ 和 20 个有这个问题的人聊聊
阶段 2：先推出粗糙版本，快速上线
→ 用 Cursor、Lovable 或 Bolt，在 2 到 3 周内开发出 MVP
→ 只做一个核心功能。不要仪表盘，也不要设置页面
→ 从第一天起就放上付款链接
阶段 3：找到首批 10 位付费用户
→ 私信那些有这个问题的人，而不是“可能会喜欢它的朋友”
→ 持续在 X 上分享你的开发历程
→ 如果没人付费，就换个问题，而不是改改表面
阶段 4：找出奏效的方法
→ 追踪注册、激活和付费情况
→ 加倍投入能带来用户的那个渠道
→ 提高价格。大多数初代应用定价都偏低
阶段 5：打造产品组合，而不是孤注一掷
→ 用同一套技术栈和方法推出应用 #2
→ 复用身份验证、支付和着陆页
→ 多款小应用接连取得成功，胜过一款完美应用
阶段 6：带着成果辞职，而不是心存侥幸
→ 等应用收入足以覆盖 6 到 12 个月的开支时再辞职
→ 别因为“干劲十足”就辞职
没人是靠先辞职赚到几百万的。
他们是先打造产品，才赚到钱的。🚀

“软件没有死。它已经被解决了。到2028年，没人会雇软件工程师。”
这种说法正在流传。但它忽略了这一点 👇
→ 编写代码正在实现自动化
→ 定义要构建什么，并没有
→ 凌晨3点调试生产环境，并没有
→ 对故障系统负责，并没有
→ 解决模糊的业务问题，并没有
AI没有淘汰软件工程师。
它淘汰的是那些唯一技能就是敲代码的人。
这个角色正从“编写代码”转向“对结果负责”。
最终管理10个智能体的，就是这样的工程师。