摘要

核心判断:也许不该再投 GUI 思维的软件。 真格天杰的框架:GUI 是"人类认知缺陷的补丁"——人的 context 有限、最多记住七个并列单词,Notion/Figma/Slack 全是为这个缺陷优化的产物;“一旦某件事物不再需要人类参与的时候,它就不需要为人类的缺陷去服务”。信号是今年初以来大量公司主动开放 MCP/CLI 给 agent,包括 Sentry、Supabase、MongoDB、飞书、Google Suite,这被视为投资人必须重视的趋势。
五百天记分牌分歧明确:模型超预期,产品化"远远低过预期"(天杰)。 市面产品仍要求人不停灌注意力才能使用;归藏则称整体超预期——一个只懂基础前端的人如今维护近几十万行代码库、全部工作流自动化,连自媒体写作也交给 AI,“这种坚持没有意义”。
平台开放 CLI 是一场囚徒困境:微信、小红书、美团、滴滴、携程都没开放,因为"一旦推出 CLI,用户的入口不在我这里了",沦为无头服务商。 天杰预测美团/滴滴/携程不会全员开放,而是与微信、iPhone、OPPO/VIVO 签agent 对 agent 的双向特殊协议——“美团、滴滴、携程纷纷投诚"已在发生。微信的防御窗口在收窄:抖音聊天 DAU 已一个亿,“内容在哪儿,聊天就会在哪儿”。
Skill 是被低估的商业层:没有 agent 达到 Claude Code 的统治地位,但 skill 可以——跨 agent 分发拿装机量(归藏 PPT skill 被 Open Design 融合后 6.6 万 star)。 但 C 端变现难:“我已经花了 token 的钱了,为什么还要再给你钱”。归藏判断模型终将吃掉 skill,但 skill 已成共识,以 AI 领域"半年一年就算长期"的尺度会继续存在。
中国的 Claude Code 大概率出自模型厂商(归藏):国产模型在长程任务和 agentic loop 上不如顶尖那俩,头部开发者宁付 premium 用好模型——差模型"不止对你效率造成伤害,对你代码库也会造成伤害”。
现在仍是大基建时代,下游应用尚未到最佳时机:天杰以 99 年超级碗 dot com 广告类比——烧钱获客当时错、移动互联网时代不敢烧又错,timing 就是一切;当下主旋律是让 token 更智能更便宜,下游应用可能三十年,但周期也可能更短,五年后就会出现或萌芽。 Token 价格随能源、内存、模型与资本市场浮动:“今天二百美元的 Claude Max 和过三个月的 Claude Max,额度是完全不同的。”
下一个抖音可能还是抖音,只是十倍产能:前端形态已收敛,但生产效率提升百倍到千倍后,内容生产将像养猪从家庭散养走向集约化养猪场,“出现大的龙头”——“下一个 video 的形态还是 video,只是它的生产的方式完全不一样了。”

精读

1. 五百天盘点:模型超预期,产品化远低预期

时间轴先立起来:从"AI 智能体元年"开年播客算起约五百天——第一百天 Manus 发布(Claude Sonnet 3.5 提供了做 agent 的基础),第三百天 Claude Code 发布,第四百天 OpenClaw 发布,至今概念技术仍在井喷。
天杰的记分:“在模型能力上是超过我的预期,但是在产品化上面是远远低过我的预期”——市面产品仍以人为使用者,“人还是需要不停的把注意力灌入某一个产品”,信息消费领域他至今没有满意的产品。
归藏站在另一端:整体高于预期到无法想象——“我绝对想不到我自己能维护一个近几十万行代码库,然后给这么多人提供服务”,对一个只懂基础前端的人来说以前不可能;除线下交流外,他所有工作已进入 AI 自动化体系。
关于 AI 写作的改口值得记录:他原本"坚决不会用 AI 写内容",现在发现"这种坚持没有意义"——公众号写作的本质是信息传达效率最高、摩擦最低,一定滑向 AI;但文学性场景"AI 达不到",仍需人写。

2. 不变的是上下文,变的是概念不断祛魅

归藏总结五百天的一句话:“所有东西都回到 context 里”——不管是模型本身的上下文,还是 agent 侧的上下文管理,上下文越来越重要。
天杰的对偶:不变的是新概念始终在被祛魅——老笑话是"还没有被驾驭的技术,我们都可以叫它 AI",等它稳定大规模落进工作流,“我们就会说哦,那不过是软件而已”;同样不变的是模型进步会持续解锁"我们之前没有想到的技术奇观"。

3. GUI 是人类认知缺陷的补丁

文章发出三个月,天杰的核心逻辑没变,但强调"思维"二字是限定:GUI 本身没有退潮,出圈的 OpenClaw 和 Manus 恰恰是好 GUI 的产物;退潮的是在效率与生产型任务里以人为主角的假设——当 agent 能力超越部分人类,GUI 对以 agent 为本位的工作流"变成了一个额外的负担"。
展开那句金句:GUI 是基于人类注意力机制优化的产物,前提是"人类和信息交互的方式带有缺陷"——context 有限,“最多只能记住七个并列的单词,要记到第八个第九个对认知的挑战就是陡增”;Notion、Figma、Slack 的友好体验都是在补这个缺陷。结论:“一旦某件事物不再需要人类参与的时候,它就不需要为人类的缺陷去服务。”
归藏的日常佐证:“其实很多 GUI 是反人类的,但是我们当时没有办法,现在我们可以有另一种选择”——AI 天生理解复杂性,由它承担 CLI 的复杂度;用户只关心结果(“我现在就要知道我下周的会议”),“这些复杂交互被消解了”。他用 FFmpeg 剪视频、给自己的 skill 加 live photo 排版功能,连肯德基、瑞幸都出了 CLI,让 AI 顺手替你点单——线下品牌想在 AI 时代"摆脱原来渠道的影响和剥削"。

4. Notion 困境:别在 GUI 巅峰上强加 agent

主持人的十年用户视角:从印象笔记到 Quip 到 Notion,GUI 思维软件复杂度层级越垒越高,Notion 以 block 组织信息"达到了某种意义上 GUI 思维的巅峰"——而最近几个版本是"强行往一个已经打磨得比较极致的 GUI 产品上加 agent 和 AI 的概念",为适应 AI 侧边栏改了五回。
天杰的判断毫不含糊:“那些产品是在破坏老用户的价值网络,而不是在重新开辟一团新的价值”,两个产品硬放一块"只会有彼此的冲突,让两拨人都很难受"。
归藏给 Notion 产品 VP 的方案:迁就老用户、别动他们熟悉的东西,给新用户单独的 AI 为主的入口,在那边实现 headless;To B 软件"不应该经常被变动,因为那个已经很复杂了"。
给创业者的通则:“作为 PM 最重要的是定义问题——不要去解一个上个时代已经被解决得很好的问题”,要问什么对 AI 原生交互来说才是新问题。对文章最大的反对声(抖音的手机交互已优化到极致)恰好被这条消化:agent 解决的本来就不是同一种问题。

5. Gmail 之死:把能力献祭给 Codex,但 GUI 没有死透

天杰的亲历案例是全场最好的标本:订阅几百个邮件 source 后 inbox 崩溃,他曾每周花三小时人肉维护 filter 和 tag 体系,直到一个误设的 filter 让所有邮件归进 random 标签——“这件事是人类在使用 GUI 过程中非常大摩擦的一个机制的体现”,形式的负担超过了消费信息本身。
现在他用 Codex 授权 Gmail,每天定时任务按他自己的方式读完过去二十四小时邮件、汇报不能错过的信息。“所以某种意义上 Gmail 的 GUI 就死了”——Gmail"把自己内在的 mail 的能力献祭给了 Codex",用户被 agent 隔离在外。
由此引出 headless 公司的生死分岔:“看它格局大不大”——转型失败的公司"就会 die,被消解成最后的数据库";但如果与 agent 的 integration 做得特别好,“它就会成为所有人默认的底层执行工具”,也许有新商业模式。
归藏立刻给出反例护栏:“GUI 还是很重要的”——Codex 抢用户靠的恰是体验:chat 内嵌视频播放器、图文混排、文件夹地址直接可点开,这些正是别的 agent 只丢一个路径时的摩擦点。

6. CLI 科普与大厂的开放博弈

归藏给普通用户的定义:GUI 是点按钮拿视觉呈现,CLI 是纯文本命令、“类似伪代码”;过去用不了 CLI 的核心是记不住——连 FFmpeg 作者也记不全成百上千个命令、上千页文档,“但是 AI 能记住,所以这个时候一下就非常舒服了”,最大的问题消失了。
谁最该开放却不开放?“现在大部分我们常用的这些垄断性质的软件都没有推出自己的 CLI”——微信、小红书、美团、滴滴、携程。动机很直白:“一旦推出 CLI,就好像用户的入口不在我这里了”,自己变成无头服务商,别人还能用 CLI 拿数据。天杰因此"很佩服那些已经是主流但依然开放 CLI 的公司",比如谷歌、飞书。
天杰补一层冷静:对大厂来说工具型产品本不是利润中心,开放成本低;真正的预测是美团、滴滴、携程不会全员开放,而是与微信、iPhone、OPPO/VIVO 各签有限开放的双向 agent 协议——他们前天已宣布接入微信 agent,标题党写作"美团、滴滴、携程纷纷投诚"。物理世界提供服务的公司本就没必要封锁线上的"头"。
抽象到底层:每家公司的存在都是在和外界交换价值,CLI 只是"和 agent 的接口交换需求的一个界面"——“如果你认为你的公司传递的价值能通过 AI 更好地找到用户,你就应该开放你的接口”,瑞幸的使命本就是更快让你摄入咖啡因。附带红利是曝光:金谷园饺子馆式的新奇新闻,“就像当时’我们这里可以接受比特币支付了’,可能没有人真的去付,但是这个新闻会被大家都看到”。

7. 最想要微信 CLI:内容在哪,聊天就在哪

许愿环节答案一致:“那当然是微信啊,太痛苦了”——所有事情都能被 AI 自动化时,与人、客户、上下游的沟通"依然在用非常痛苦的 GUI 的点进去的方式去打字回复"。但没人觉得能说服张小龙,天杰干脆不期待传统服务转型,只期待 AI-first 的新服务出现(他找鸟岛已经用 Manus,不再用小红书搜索)。
天杰构想的破局点:如果有一天大家在豆包上互加好友、且聊天记录可以开放给 agent 读,“我确实会有一些动力把一部分沟通转移到豆包去”——届时微信出于防御可能被迫开放。
佐证已经在发生:归藏观察到年轻人开始在抖音上聊天,抖音聊天 DAU 已一个亿;扎克伯格曾在内部承认低估了 TikTok——以为只是内容平台,没想到"看到一个内容分享给你,就自动开启了对话",冲击到 WhatsApp。逻辑收口:“我的内容消费在哪儿,我的聊天就会在哪儿”——微信不让抖音链接分享,交流就慢慢迁走。“如果有一天豆包、微信和飞书全部打通,还是挺可怕的。”

8. Skill 生态:品味的提炼,与变现的困境

归藏只用自己写的 skill(唯一例外是飞书官方那一串),最推荐自己的 PPT skill;变现仍靠赞助和 Token Grant——“没有办法向 C 端用户收钱”,用户心态是"我已经花了 token 的钱了,为什么还要再给你钱",只有看到优质结果并横向比较后才可能回头付费。
Skill 的生成过程本身是个洞察:PPT skill 第一版只给了一句话,AI 基于他的 memory 和历史项目"从里边掏了点样式代码",整合出符合他审美的主题——“它在基于上下文和基于你品味的过程中,把你的品味提炼成一个结果”。自动总结 skill 的功能(识别重复流程、如 Codex 作者分享的从聊天记录提炼五六个 skill 的提示词)成立,但"AI 总结东西不一定符合你的要求,因为它是在猜",人必须参与调整。
天杰的日常用法给出画像:播客起标题/找金句/写摘要、按会议类型(朋友交流/天使项目/播客前采)分模板总结进 Notion,以及"grill me"——想不明白问题时让 AI 从各种角度"榨干式的向你提问",引导出脑中想法帮你决策。
Skill 会长期存在吗?归藏:“最后一定是所有东西都会被模型消化掉”,就像 GPT Image 2.0 把 Banana 时代的复杂提示词压成一句话;但"在 AI 领域半年或者一年就算长期",skill 已成共识,会存在得更久。天杰补终局:普通人无法认知两个 skill 的 nuance(“你的奶奶不会学会什么叫 skill”),最终信赖的是完成任务的 agent 品牌——“当最后有一个公司帮你完成所有的任务,那个公司本身就成为了这个任务的代名词”,就像没人说"PageRank 搜索",只说 Google 一下。我们还在讨论概念定义,恰恰说明产品未到终极形态。

9. 谁是中国的 Claude Code?Skill 的统治地位被集体低估

归藏的判断链:中国 agent 整体进度偏慢,原因之一是"我们的模型在长程任务和 agentic loop 上确实不太如顶尖那俩";让他疑惑的是既然"软件不是壁垒,你所见就能拿到",产品体验追赶头部为何还这么慢。结论:统治级 agent 大概率出自模型厂商,以头部模型带动产品——头部开发者宁愿付 premium,因为差模型"不止对你效率造成伤害,对你代码库也会造成伤害"。
但他马上翻转视角:没有 agent 能达到 Claude Code 的统治地位,却"有能达到 Claude Code 统治地位的 skill"——skill 可以装进各种分散的 agent,装机量一多"一定是有商业价值的",可惜"没有人看到 skill 的商业价值,大家都在拼了命的去做自己的 agent",上架时只是爬 GitHub、不做区分优化、不与作者共建。
小红书上架 skill 因此被他叫好:他的 PPT skill 在 GitHub 好用但"没有办法展示我的结果,也没有办法看到评价",小红书补上了展示、艾特、评论区反馈的交互闭环。装机量没有权威榜单,只能看热度——融合了他 PPT skill 的 Open Design 已 6.6 万 star,加上 skills.sh 商店等渠道拼凑估算。
生态的粗糙处照录:skill 无法下发更新、只能通知用户(变通办法是在 skill.md 第一条写检测更新,但要触发才生效——“旧版和新版对他来说是一个坍缩态,薛定谔的猫”);何时该做成 CLI、skill 还是 MCP,“目前是一个非常混沌的状态”。Gary Tan 把 YC Office Hour transcript、Lenny 把播客采访打包成 skill 供人提问,被天杰视为"信息的平权"。

10. Agent Economy:大基建时代,token 价格是浮动的

对沙箱、记忆系统、agent 数据库、支付、agent 网络这批 To-Agent infra,天杰认为创业做 agent 优先选开源框架(Pydantic AI、AI SDK 这些),不要自己造;给 agent 配 WhatsApp 账号/手机号/邮箱的项目刷到过很多、没用过。
天杰的 timing 框架是本节的骨架:99 年互联网泡沫,dot com 公司在超级碗投广告拉来的用户无法留存;但经历价值毁灭的公司到移动互联网时代不敢烧钱获客,“事后证明就是错的”。映射到当下:ChatGPT 发布至今才五百天,“现在还是一个大基建的时代,让 token 变得更智能更便宜这件事还是主旋律”,下游应用可能三十年,但周期可能更短,五年后就会出现或萌芽,“现在不一定是最好的时间做这件事”。
他确定会发生的一件事:“代替人类完成某些信息的价值交换,一定是一个脱离人类网络存在的一个新的网络”——找小岛、作品级匹配度的筛选,“整个社会不是没有一个合适他的人,只是这个人的信息没有公开给这个网络”;但它"未必能在 token 还比较贵的时候存在"。
Token 经济的现实注脚:价格随能源电力、模型水平、需求和资本市场浮动——“今天二百美元的 Claude Max 和过三个月的 Claude Max,额度是完全不同的”;内存涨价推高长上下文 token 成本、产量上来又会回落;而 SpaceX(如原话)成了意外的小赢家——“我不用训模型,我只要卖算力、卖基建,也可以拿到非常高的估值”。

11. OpenClaw 一百天:暴力塑造共识,证明 CLI 难用

热度消退快到尴尬——提"养虾"已经"像跟朋友说了一个很土的梗,和奥利给差不多是同一时代的感觉"。但归藏认为它留下的东西实在:以非常暴力的方式帮大家完成了认知转变——一月时行业已意识到 Claude Code 和 Manus"完全不是一个东西",但投资圈、创业圈、用户都没完成转变,OpenClaw 补上了这一课,顺带普及了 skill 概念(这正是 skill 装机量起来的原因)。
天杰的反向结论同样值得记:“OpenClaw 至少证明了 CLI 还是对大部分用户很难用的”——用户要的是在熟悉的 IM(WhatsApp、Slack,以后是微信)里,以像和人对话的方式维护一个上下文,而不是多个 thread,“它第一次让你感觉你对话的不是一个工具而是一个人”。败因也直白:安装困难、莫名宕机之后,“你会发现自己也没有动力重新启动它”。

12. Token Grant 与下一个五百天:十倍产能的抖音

真格×十字路口的 Token Grant:给从零到一的创造者五万人民币纯赞助、不占股份,逻辑是今天创业缺的不一定是钱(“AI 可以帮你做太多的事情了”),“但你要今天用 AI 把一个东西做出来,你都需要 token”。已支持归藏的 CodePilot——一个开放、本地化的 agent,把 skill、memory、CLI 等整套 harness 留在本地,可当 Claude Code 或 Codex 的外壳、接任何划算的第三方 API,GitHub 六千 star;以及 UU Agent——袁浩发起的"赛博数字生命"实验,设定目标"你作为一个孩子要超越 Claude Code",一百多天里从零行进化到十万行代码,下一个 Goal 是"给人类创造价值"。
天杰对下个五百天的姿态:拥抱变化并保留"推倒重来的勇气"——当时以为 thinking 是主旋律,马上被 agent 和 loop 替代;“有时候你犹豫一两个月,你发现你已经来不及了”。至于预测本身:“今天的判断都是错的”"(五百天后回看)一定是错的,没事儿。"
归藏的收尾框架最具投资含义:找 AIGC 之后的 next generation 形态,思路也许该反过来——十几年甚至二十年时间前端 app 体验已收敛到用户最能接受的形态,产品形态可能不变,生产效率增长百倍到千倍,前端会涌现完全不一样的结果。类比养猪:从每家每户散养到有了电力后的集约化养猪场,“有了资本投资空间,可以以更低的价格生产出更高品质的猪,然后就会出现大的龙头”。“下一个抖音可能是十倍产能的抖音……下一个 video 的形态还是 video,只是它的生产的方式完全不一样了。”

Sonnet 5 发布、中国4900美元机器人、Fusion首座电站获批｜Philip Johnston 对谈 | #268 $VEON：一只被打残的新兴市场电信股，藏着4倍空间？| Samit Umatiya，UIG Funds