42章经 音频下载

活动预告🥳：5 月 10 日，我们会请到 Slock.ai 创始人 RC、merging.live 创始人 Albert、Raphael AI 创始人刘小排、velobase.io 创始人聪聪做一场线上活动，大家记得翻到 shownotes 末尾查看报名信息！ 最近有个产品在小圈子里很火，叫 Slock.ai。 这期节目，我们就请来了这个产品的 Founder，也是 Kimi CLI 的作者——RC。 今年 1 月，他就有了 Slock 这个 idea，目标是为多 Agents 和人提供一个协作环境。而为了更好地实现这个 idea，他果断离开 Kimi，花了大量时间思考「Agent 动力学」、Agent 与人协作的各种可能性，以及其中的产品化难点。 在这个过程中，他直接把公司运行在 Slock 上，从 OPC 慢慢拓展成一个「40 个 Agents + 7 个人」的团队，边做边观察边迭代，积累了不少一手认知。（其中有些观察非常有意思，比如 Agents 会相互监督，甚至也会出现办公室政治哈哈。 节目中，RC 重点分享了做 Slock 的完整实践与思考，包括一个很有想象力的 roadmap。此外，他也深入浅出地聊了 CLI 这个热点，并分享了他对模型能力、模型与应用的关系、OPC 以及新型组织形式的看法。 最后，我们还聊到了一个有点虚无的问题：如果模型继续变强，那做产品还有意义吗？ RC 的回答很有道理：每个需求本质上都是一个 idea。只要人类还存在，这件事就依然有意义。 当然，最理想的情况是，大家都能把这些 ideas 直接丢进 Slock，让 Agents 帮你一起实现。 【人类博物馆】 导游：曲凯，42章经创始人 47 号珍藏：RC，Slock.ai 创始人，Kimi CLI 作者 【时光机】 Part 1 Kimi 时期 * 0:28 为什么大家突然都开始做 CLI？ * 3:04 做 Kimi CLI 的思考过程 * 6:29 有借鉴 Claude Code 吗（？ * 8:30 如果模型继续变强，世界可能会崩溃…？ * 11:56 但我是乐观共存派 * 15:32 在 Kimi 的感受如何，为什么决定离开？ Part 2 创业阶段 * 17:32 Slock 核心在解决什么问题？ * 19:38 Coding 和 Building 已经变成正交的两件事了 * 21:50 学 Coding 的路径，正在从 bottom-up 变成 top-down * 24:28 产品费 Token 并不一定是坏事 * 26:04 Slock 团队有多少人和 Agents？为什么是这个配比？ * 28:08 论人 + Agent 协作的两种流派：「单一全能 Agent」vs「多 Agents 分工」 * 32:06 分享一个很有想象力的 roadmap：Agent Marketplace * 39:27 Slock 在做的事有点像飞书，但 Agent-first * 41:50 到底要怎样做好给 Agent 用的产品？ * 42:02 难点一：UI/UX & AI/AX * 44:40 难点二：分工与协作机制 Part 3 观察与思考 * 48:27 我花了很长时间思考「Agent 动力学」 * 50:18 Agent 也会形成不同的组织文化（甚至会搞办公室政治 * 51:56 模型继续变强，那应用公司还能拼什么？ * 54:40 对 OPC 和 AI-Native 组织形式的思考 * 59:42 我最近每天都在想：人 + Agents 的团队到底该有多大？ * 1:01:30 如果真的 AGI 了，做产品还有意义吗？ * 1:03:18 我脑子里还有无数想做的东西 【活动预告🥳】 5 月 10 日，我们会请到 Slock.ai 创始人 RC、merging.live 创始人 Albert、Raphael AI 创始人刘小排、velobase.io 创始人聪聪做一场线上活动，感兴趣的朋友欢迎点击链接或扫描下面的二维码，一起来认识&交流！ 【The gang that made this happen】 * 制作人：陈皮 * 剪辑：陈皮 * 片头：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros * 片尾：Deceiver - M83

活动预告🥳：5 月 10 日，我们会请到 Slock.ai 创始人 RC、merging.live 创始人 Albert、Raphael AI 创始人刘小排、velobase.io 创始人聪聪做一场线上活动，大家记得翻到 shownotes 末尾查看报名信息！ 最近有个产品在小圈子里很火，叫 Slock.ai。 这期节目，我们就请来了这个产品的 Founder，也是 Kimi CLI 的作者——RC。 今年 1 月，他就有了 Slock 这个 idea，目标是为多 Agents 和人提供一个协作环境。而为了更好地实现这个 idea，他果断离开 Kimi，花了大量时间思考「Agent 动力学」、Agent 与人协作的各种可能性，以及其中的产品化难点。 在这个过程中，他直接把公司运行在 Slock 上，从 OPC 慢慢拓展成一个「40 个 Agents + 7 个人」的团队，边做边观察边迭代，积累了不少一手认知。（其中有些观察非常有意思，比如 Agents 会相互监督，甚至也会出现办公室政治哈哈。 节目中，RC 重点分享了做 Slock 的完整实践与思考，包括一个很有想象力的 roadmap。此外，他也深入浅出地聊了 CLI 这个热点，并分享了他对模型能力、模型与应用的关系、OPC 以及新型组织形式的看法。 最后，我们还聊到了一个有点虚无的问题：如果模型继续变强，那做产品还有意义吗？ RC 的回答很有道理：每个需求本质上都是一个 idea。只要人类还存在，这件事就依然有意义。 当然，最理想的情况是，大家都能把这些 ideas 直接丢进 Slock，让 Agents 帮你一起实现。 【人类博物馆】 导游：曲凯，42章经创始人 47 号珍藏：RC，Slock.ai 创始人，Kimi CLI 作者 【时光机】 Part 1 Kimi 时期 * 0:28 为什么大家突然都开始做 CLI？ * 3:04 做 Kimi CLI 的思考过程 * 6:29 有借鉴 Claude Code 吗（？ * 8:30 如果模型继续变强，世界可能会崩溃…？ * 11:56 但我是乐观共存派 * 15:32 在 Kimi 的感受如何，为什么决定离开？ Part 2 创业阶段 * 17:32 Slock 核心在解决什么问题？ * 19:38 Coding 和 Building 已经变成正交的两件事了 * 21:50 学 Coding 的路径，正在从 bottom-up 变成 top-down * 24:28 产品费 Token 并不一定是坏事 * 26:04 Slock 团队有多少人和 Agents？为什么是这个配比？ * 28:08 论人 + Agent 协作的两种流派：「单一全能 Agent」vs「多 Agents 分工」 * 32:06 分享一个很有想象力的 roadmap：Agent Marketplace * 39:27 Slock 在做的事有点像飞书，但 Agent-first * 41:50 到底要怎样做好给 Agent 用的产品？ * 42:02 难点一：UI/UX & AI/AX * 44:40 难点二：分工与协作机制 Part 3 观察与思考 * 48:27 我花了很长时间思考「Agent 动力学」 * 50:18 Agent 也会形成不同的组织文化（甚至会搞办公室政治 * 51:56 模型继续变强，那应用公司还能拼什么？ * 54:40 对 OPC 和 AI-Native 组织形式的思考 * 59:42 我最近每天都在想：人 + Agents 的团队到底该有多大？ * 1:01:30 如果真的 AGI 了，做产品还有意义吗？ * 1:03:18 我脑子里还有无数想做的东西 【活动预告🥳】 5 月 10 日，我们会请到 Slock.ai 创始人 RC、merging.live 创始人 Albert、Raphael AI 创始人刘小排、velobase.io 创始人聪聪做一场线上活动，感兴趣的朋友欢迎点击链接或扫描下面的二维码，一起来认识&交流！ 【The gang that made this happen】 * 制作人：陈皮 * 剪辑：陈皮 * 片头：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros * 片尾：Deceiver - M83

我们又请来了 Albert。 他是我认识的最 sharp 的人之一。 过去三年，他一直在从「想象力」和「智能」这两个方向思考 AI 创业的机会，做过各种尝试，而我们的播客正好一路见证了他的探索： 23 年，他正在「追求赔率」，探索连接平台和互动内容方向的大机会（考古：《拒绝三亿美金 offer 的人》）； 24 年，他转向「优化胜率」，很快就找到了一个又一个 PMF，甚至做出了一款几千万美金 ARR 的产品（考古：《找 PMF 就是要做没壁垒的事》）。 前两年，他主要在做「想象力」方向的事情；而随着 25 年 AI Coding 的大爆发，他又准备把重心放在「智能」上，推倒重来。 不过，Albert 的这种反复横跳有时显得过于激进，以至于很多人都难以理解。在这期节目里，我们就聊了聊他过去三年创业思路的变化、过程中的反思，以及最近的一些新思考。 其实他身上这种极端的行动力、极致的思考、极度的自我 Challenge，有时会显得有些矛盾，因为按理说，这种配置很容易让人左脚绊右脚。所以和他交流越多，我越好奇：为什么他明明不太稳定，却总能让人相信他会做出成绩？ 在这期节目里，Albert 反复提到的一句话，似乎给了我答案： 「把一件事做到理论上应该有的样子。」 这句话越想越有道理。 虽然他的行事风格经常「矫枉过正」，但这不重要，重要的是，他始终试图思考事物的本质，用科学的方法去 scale，同时保有对「万事无常」的平常心，然后把事情尽可能推向它理论上的最好状态。 这或许正是他既有破坏力、又极具韧性的原因吧。 进入 26 年，带着对胜率的无尽追逐、对过往路径的反思，以及 AI Coding 的东风，Albert 又在带领团队做着日新月异的事情。他们目前正在招人，欢迎有兴趣的朋友联系。 【人类博物馆】 导游：曲凯，42章经创始人 六号珍藏：Albert，AI 创业者 【时光机】 Part 1 创业思维的大转向 * 1:38 「追求赔率」阶段的产品思路 * 2:57 探索互动内容方向 (失败) 后的反思 * for 消费的 AIGC 还不太成立？ * for 表达的 AIGC 很难有平台型机会？ * 6:10 为什么从「赔率驱动」转向「胜率驱动」？ * 7:57 AI Coding 的爆发，打开了哪些新的创业思路？ Part 2 AI 创业的两条主线：想象力 & 智能 * 13:08 怎么理解「想象力」与「智能」这两个方向？ * 15:35 对多模态产品路径的一些判断 * 16:23 还没到出现 AI 泛娱乐爆款产品的时机？ * 19:52 只做好创作工具可能还不够 * 20:25 做好内容平台的三大要素 * 23:29 会出现 AI 时代的抖音吗？ * 26:10 影像领域的模型能力和竞争格局是怎样的？ * 28:28 为什么 Higgsfield 能跑得这么好？ * 31:47 怎样才能「做好套壳」？一些给创业者的建议 * 36:19 在「智能」方向上的一些思考 Part 3 优化胜率才是正解 * 40:36 张一鸣、黄峥、王兴、小红……一流企业家都在优化胜率 * 43:23 赔率其实是等来的 * 45:23 探讨一下字节的优化策略 * 46:11 做公司是攻城更难，还是守城更难？ * 48:09 从赔率驱动到胜率驱动，实际的行为转变是什么？ * 48:39 最近研究段永平的一些感悟 * 50:03 从他和张一鸣身上学到的，有什么不同？ * 51:56 「优化胜率」会不会意味着更保守、反而错过机会？ * 53:29 什么叫「把一件事做到理论上该有的样子」？ * 54:33 26 年我们会重点关注的两个方向 * 55:29 选择做事机会时，应该怎样思考赔率和胜率？ * 58:01 招人！ 1:00:41 2 个彩蛋 * Sharp 就是极端 * 畅想一个算力无尽的科幻终局 【The gang that made this happen】 * 制作人：陈皮 * 剪辑：陈皮 * 片头：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros * 片尾：Esperanza - Hermanos Gutierrez

我们又请来了 Albert。 他是我认识的最 sharp 的人之一。 过去三年，他一直在从「想象力」和「智能」这两个方向思考 AI 创业的机会，做过各种尝试，而我们的播客正好一路见证了他的探索： 23 年，他正在「追求赔率」，探索连接平台和互动内容方向的大机会（考古：《拒绝三亿美金 offer 的人》）； 24 年，他转向「优化胜率」，很快就找到了一个又一个 PMF，甚至做出了一款几千万美金 ARR 的产品（考古：《找 PMF 就是要做没壁垒的事》）。 前两年，他主要在做「想象力」方向的事情；而随着 25 年 AI Coding 的大爆发，他又准备把重心放在「智能」上，推倒重来。 不过，Albert 的这种反复横跳有时显得过于激进，以至于很多人都难以理解。在这期节目里，我们就聊了聊他过去三年创业思路的变化、过程中的反思，以及最近的一些新思考。 其实他身上这种极端的行动力、极致的思考、极度的自我 Challenge，有时会显得有些矛盾，因为按理说，这种配置很容易让人左脚绊右脚。所以和他交流越多，我越好奇：为什么他明明不太稳定，却总能让人相信他会做出成绩？ 在这期节目里，Albert 反复提到的一句话，似乎给了我答案： 「把一件事做到理论上应该有的样子。」 这句话越想越有道理。 虽然他的行事风格经常「矫枉过正」，但这不重要，重要的是，他始终试图思考事物的本质，用科学的方法去 scale，同时保有对「万事无常」的平常心，然后把事情尽可能推向它理论上的最好状态。 这或许正是他既有破坏力、又极具韧性的原因吧。 进入 26 年，带着对胜率的无尽追逐、对过往路径的反思，以及 AI Coding 的东风，Albert 又在带领团队做着日新月异的事情。他们目前正在招人，欢迎有兴趣的朋友联系。 【人类博物馆】 导游：曲凯，42章经创始人 六号珍藏：Albert，AI 创业者 【时光机】 Part 1 创业思维的大转向 * 1:38 「追求赔率」阶段的产品思路 * 2:57 探索互动内容方向 (失败) 后的反思 * for 消费的 AIGC 还不太成立？ * for 表达的 AIGC 很难有平台型机会？ * 6:10 为什么从「赔率驱动」转向「胜率驱动」？ * 7:57 AI Coding 的爆发，打开了哪些新的创业思路？ Part 2 AI 创业的两条主线：想象力 & 智能 * 13:08 怎么理解「想象力」与「智能」这两个方向？ * 15:35 对多模态产品路径的一些判断 * 16:23 还没到出现 AI 泛娱乐爆款产品的时机？ * 19:52 只做好创作工具可能还不够 * 20:25 做好内容平台的三大要素 * 23:29 会出现 AI 时代的抖音吗？ * 26:10 影像领域的模型能力和竞争格局是怎样的？ * 28:28 为什么 Higgsfield 能跑得这么好？ * 31:47 怎样才能「做好套壳」？一些给创业者的建议 * 36:19 在「智能」方向上的一些思考 Part 3 优化胜率才是正解 * 40:36 张一鸣、黄峥、王兴、小红……一流企业家都在优化胜率 * 43:23 赔率其实是等来的 * 45:23 探讨一下字节的优化策略 * 46:11 做公司是攻城更难，还是守城更难？ * 48:09 从赔率驱动到胜率驱动，实际的行为转变是什么？ * 48:39 最近研究段永平的一些感悟 * 50:03 从他和张一鸣身上学到的，有什么不同？ * 51:56 「优化胜率」会不会意味着更保守、反而错过机会？ * 53:29 什么叫「把一件事做到理论上该有的样子」？ * 54:33 26 年我们会重点关注的两个方向 * 55:29 选择做事机会时，应该怎样思考赔率和胜率？ * 58:01 招人！ 1:00:41 2 个彩蛋 * Sharp 就是极端 * 畅想一个算力无尽的科幻终局 【The gang that made this happen】 * 制作人：陈皮 * 剪辑：陈皮 * 片头：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros * 片尾：Esperanza - Hermanos Gutierrez

当我们提到海外 AI 产品的时候，都会想到两款最成功的华人产品，就是 Heygen 和 OpusClip。 在前不久的一场活动中，我们就邀请到了曾在 OpusClip 负责增长产品、亲历了公司从 0 到 1 再到 100 整个增长周期的谢君陶，分享他在实践中总结出的增长经验。 他把每个阶段最重要的事、最常见的误区、踩过的坑和经验，都毫无保留地讲了出来。内容非常干货，也非常实在。 于是我们决定，把那场活动中君陶的个人分享，以及我之后的一些提问，剪成一期节目带给大家。 在前半部分，君陶从获客、转化、留存、洞察四个维度，提出了一套逻辑清晰、实战性极强的增长框架，也对许多创业者常遇到的核心问题给出了有理有据的回答。你将听到 Opus 内部最一线的实操，比如他们如何做增长、怎样和创作者合作、如何科学定价等等。 在后半段的问答中，我们还讨论了更多创业者关心的话题，包括增长团队该怎么搭建、小团队如何用低预算跑好 AB Test、在付费与定价上，还有哪些实用经验与策略等等。 聊下来，其实增长这件事并不是 rocket science，也没什么神秘的 secret sauce，很多时候就是需要在该做的地方，把事情做得更科学、更好，然后真的落地。 【人类博物馆】 导游：曲凯，42章经创始人 43 号珍藏：谢君陶，OpusClip 前增长产品负责人，目前正在视频创作产品创业中 【时光机】 Part 1 获客 * 1:21 冷启动最先要想清楚的一个问题 * 2:25 你的第一批用户，应该是 Partners，而不是 Affiliates * 3:43 产品该怎么做冷启动？ * 3:52 当一个视频产品找到了 PMF，它就会自带破圈力 * 4:36 为什么必须与创作者形成利益共同体？ * 6:08 案例：OpusClip 成功冷启动的一大关键策略 * 6:57 常见误区：冷启动阶段，宣传不是铺得越多越好 * 7:26 去哪精准找到第一批种子用户和 KOL？ Part 2 转化 * 8:15 早期有效且确定性高的转化抓手：定价策略 * 9:30 产品调整定价的核心策略是什么？ * 10:15 优秀示例 1：RunwayML * 10:58 优秀示例 2：Higgsfield * 11:42 总结：视频和创作者生态中的一大付费点 * 12:03 定价调整的关键经验 Part 3 留存 * 15:42 留存为什么是最重要的增长指标？一道简单的算术题 * 16:25 高留存，是实现复利式增长的基石 * 17:18 那要怎么提高留存率？ * 17:35 Stripe 创始人的一句话，点明了两条路径 * 19:02 怎么构建高效的用户反馈闭环？ * 20:02 案例：为什么 OpusClip 要花大成本去做好客服？ Part 4 洞察 * 21:45 怎样才能做到真·数据驱动？ * 22:09 应该优先做哪些 AB Test？ * 22:56 付费弹窗是早期最简单、暴利的测试 * 23:09 做 AB Test 的过程，也是理解用户 Aha Moment 的过程 * 23:39 哪怕在产品早期，也有很多获取用户数据的方式 * 23:48 例 1：邮箱后缀 * 24:15 例 2：已有用户的社媒账号 * 24:36 创业公司该如何规划在数据上的投入？ Part 5 Q&A 精选 * 27:20 怎样搭建增长团队？透露一下 OpusClip 的架构 * 30:52 做增长产品的过程，就是找到 PMF 的过程？ * 31:59 初创团队完全可以 0 成本快速跑 AB Test * 32:50 案例分享：一个付费点抓得极准的产品 * 34:29 最好的 AB Test 不在于验证已有想法，而在于让你学到意料之外的事 * 34:39 举例：我们通过 AB Test 测出过一个意想不到的机会点 * 35:44 绝大多数 AI 产品都有蛮大的涨价空间？ * 36:56 周费、月费、年费…付费模式到底该怎么选？ * 38:21 什么情况下该做付费测试？ * 40:11 增长团队怎么提效？分享一些好用的工具 * 40:56 Pass Due Payment 是一个隐藏的留存金矿 * 42:32 OpusClip 过去几年最正确的决策 * 45:02 分享一些对 AI 视频市场的观察 * 48:56 AI 视频产品最大的卡点是什么？ 【节目中提到的公司/产品】 RunwayML、Higgisfield：AI 视频生成产品，是定价策略的优秀案例 Intercom：客服支持工具 Canny：用于结构化收集用户的功能需求 statsig：可帮助创业公司快速搭建 AB Test 基建的 SaaS 工具 Arcade Software：用于制作产品 Demo 的软件，是付费转化的优秀案例 Mintlify：可以用于搭建 Help Center，提升客服团队效率 Listen Labs：用户调研产品，曾进行大幅定价调整 Pixverse：君陶比较看好的 AI 视频产品 【The gang that made this happen】 * 制作人：陈皮 * 剪辑：陈皮 * 片头：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros * 片尾：走过咖啡屋 - 千百惠

当我们提到海外 AI 产品的时候，都会想到两款最成功的华人产品，就是 Heygen 和 OpusClip。 在前不久的一场活动中，我们就邀请到了曾在 OpusClip 负责增长产品、亲历了公司从 0 到 1 再到 100 整个增长周期的谢君陶，分享他在实践中总结出的增长经验。 他把每个阶段最重要的事、最常见的误区、踩过的坑和经验，都毫无保留地讲了出来。内容非常干货，也非常实在。 于是我们决定，把那场活动中君陶的个人分享，以及我之后的一些提问，剪成一期节目带给大家。 在前半部分，君陶从获客、转化、留存、洞察四个维度，提出了一套逻辑清晰、实战性极强的增长框架，也对许多创业者常遇到的核心问题给出了有理有据的回答。你将听到 Opus 内部最一线的实操，比如他们如何做增长、怎样和创作者合作、如何科学定价等等。 在后半段的问答中，我们还讨论了更多创业者关心的话题，包括增长团队该怎么搭建、小团队如何用低预算跑好 AB Test、在付费与定价上，还有哪些实用经验与策略等等。 聊下来，其实增长这件事并不是 rocket science，也没什么神秘的 secret sauce，很多时候就是需要在该做的地方，把事情做得更科学、更好，然后真的落地。 【人类博物馆】 导游：曲凯，42章经创始人 43 号珍藏：谢君陶，OpusClip 前增长产品负责人，目前正在视频创作产品创业中 【时光机】 Part 1 获客 * 1:21 冷启动最先要想清楚的一个问题 * 2:25 你的第一批用户，应该是 Partners，而不是 Affiliates * 3:43 产品该怎么做冷启动？ * 3:52 当一个视频产品找到了 PMF，它就会自带破圈力 * 4:36 为什么必须与创作者形成利益共同体？ * 6:08 案例：OpusClip 成功冷启动的一大关键策略 * 6:57 常见误区：冷启动阶段，宣传不是铺得越多越好 * 7:26 去哪精准找到第一批种子用户和 KOL？ Part 2 转化 * 8:15 早期有效且确定性高的转化抓手：定价策略 * 9:30 产品调整定价的核心策略是什么？ * 10:15 优秀示例 1：RunwayML * 10:58 优秀示例 2：Higgsfield * 11:42 总结：视频和创作者生态中的一大付费点 * 12:03 定价调整的关键经验 Part 3 留存 * 15:42 留存为什么是最重要的增长指标？一道简单的算术题 * 16:25 高留存，是实现复利式增长的基石 * 17:18 那要怎么提高留存率？ * 17:35 Stripe 创始人的一句话，点明了两条路径 * 19:02 怎么构建高效的用户反馈闭环？ * 20:02 案例：为什么 OpusClip 要花大成本去做好客服？ Part 4 洞察 * 21:45 怎样才能做到真·数据驱动？ * 22:09 应该优先做哪些 AB Test？ * 22:56 付费弹窗是早期最简单、暴利的测试 * 23:09 做 AB Test 的过程，也是理解用户 Aha Moment 的过程 * 23:39 哪怕在产品早期，也有很多获取用户数据的方式 * 23:48 例 1：邮箱后缀 * 24:15 例 2：已有用户的社媒账号 * 24:36 创业公司该如何规划在数据上的投入？ Part 5 Q&A 精选 * 27:20 怎样搭建增长团队？透露一下 OpusClip 的架构 * 30:52 做增长产品的过程，就是找到 PMF 的过程？ * 31:59 初创团队完全可以 0 成本快速跑 AB Test * 32:50 案例分享：一个付费点抓得极准的产品 * 34:29 最好的 AB Test 不在于验证已有想法，而在于让你学到意料之外的事 * 34:39 举例：我们通过 AB Test 测出过一个意想不到的机会点 * 35:44 绝大多数 AI 产品都有蛮大的涨价空间？ * 36:56 周费、月费、年费…付费模式到底该怎么选？ * 38:21 什么情况下该做付费测试？ * 40:11 增长团队怎么提效？分享一些好用的工具 * 40:56 Pass Due Payment 是一个隐藏的留存金矿 * 42:32 OpusClip 过去几年最正确的决策 * 45:02 分享一些对 AI 视频市场的观察 * 48:56 AI 视频产品最大的卡点是什么？ 【节目中提到的公司/产品】 RunwayML、Higgisfield：AI 视频生成产品，是定价策略的优秀案例 Intercom：客服支持工具 Canny：用于结构化收集用户的功能需求 statsig：可帮助创业公司快速搭建 AB Test 基建的 SaaS 工具 Arcade Software：用于制作产品 Demo 的软件，是付费转化的优秀案例 Mintlify：可以用于搭建 Help Center，提升客服团队效率 Listen Labs：用户调研产品，曾进行大幅定价调整 Pixverse：君陶比较看好的 AI 视频产品 【The gang that made this happen】 * 制作人：陈皮 * 剪辑：陈皮 * 片头：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros * 片尾：走过咖啡屋 - 千百惠

张阳已经是第三次创业，并在 3 年内连续做出了 2 个 AI 项目。 过去，张阳一直深耕社交与内容领域，在产品、增长和商业化等各个环节都有丰富经验，且很擅长出海： 在字节，他曾从 0 打造过海外数千万日活的社交产品；他的第一个创业项目，曾冲上北美应用榜前三，甚至一度压过 TikTok；上一款产品 Answer.ai，也在一年内做到了北美的赛道 Top 1。 带着如此亮眼的成绩，这一次创业，他又做出了新的突破—— 在市场还没有反应过来的时候，他就选择了「AI + 游戏 + 社交」这一方向，推出了一款名为 Wanaka 的产品。 为什么他会选择这个方向？该如何理解游戏与社交之间的关系？Wanaka 想提供怎样的产品体验，又走了怎样不同的路径？实践一年后，产品经历了哪些关键迭代、他又获得了哪些关于游戏与社交的新理解？ 在这期节目中，我们逐一探讨了这些问题。张阳给出了非常 solid 的思考，也结合过往经历，分享了许多关于社交与游戏的实践经验与个人洞察。 坦白讲，他的表达很平实，但和他共事过的人都非常认可他的产品能力。而且在我看来，难能可贵的是，他既足够稳重，又始终保留着对「好玩」这件事的热情和想象力。 一期播客或许无法完整呈现他的思考与魅力哈哈，所以最后，不如就贴一段 Wanaka 的自我介绍吧，或许能让大家更直观地感受到他们的愿景： 在 AI 已经从多个维度超越人类的今天，我们还要建造工具、发明产品的意义是什么？我们不期望为世界带来更多焦虑，也不期待让人们的生活变得更高效。我们只希望你能在这里，找回玩游戏到忘我的暑假，找回和朋友通宵玩乐、舍不得结束的那种快乐。 Wanaka 已开启内测。欢迎大家呼朋唤友，一起建造属于你们的游戏世界，并在其中愉快地玩耍。 【人类博物馆】 导游：曲凯，42章经创始人 12 号珍藏：张阳，Wanaka 创始人 【时光机】 Part 1 迭代复盘 * 0:20 连续创业的体悟 * 2:36 第三次创业，为什么选择「AI + 游戏 + 社交」？ * 3:14 AI + 游戏的两条主流路径 * 5:44 Wanaka 做出了怎样不太一样的选择？ * 11:38 为什么选择丢掉「上下滑交互」的产品形态？ * 15:12 AIGC 内容可能会演化出三种分发形式 * 20:37 2D vs 3D 方案的抉择 Part 2 实践理解 * 22:55 Roblox 到底为什么这么受欢迎？ * 26:09 为什么中国的游戏化社交做不大？ * 27:15 在北美，为什么新的社交产品总有机会火一把？ * 28:33 但为什么绝大多数新产品还是会死掉？ * 31:55 怎样平衡游戏 & 社交之间的关系？ * 32:51 Wanaka 是怎样切社交市场的？ * 35:48 AI 给游戏赛道带来了时代性的机会？ * 41:46 Wanaka 最终迭代出了怎样的产品解决方案？ * 43:50 淬炼一年后，对「AI + 游戏 + 社交」的几点思考 * 47:01 怎么在游戏体验中实现社交？ Part 3 个人思考 * 49:20 分享一些做社交和增长的核心认知 * 52:52 AI + 社交的两种可能性 * 58:54 「下一个抖音」这个命题其实不太成立？ * 1:00:58 但即梦或有一个机会 * 1:03:20 产品早期会重点关注什么指标？ * 1:04:44 一个「感受型产品人」的产品思路 * 1:06:46 真正的大机会，往往无法通过逻辑推演出来？ * 1:09:55 最近因为 OpenClaw 而思考的一个问题 * 1:10:58 探讨：26 年 AI 会有什么大变化？ 【The gang that made this happen】 * 制作人：陈皮 * 剪辑：陈皮 * 片头：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros * 片尾：哪吒乐队 - 小分队

张阳已经是第三次创业，并在 3 年内连续做出了 2 个 AI 项目。 过去，张阳一直深耕社交与内容领域，在产品、增长和商业化等各个环节都有丰富经验，且很擅长出海： 在字节，他曾从 0 打造过海外数千万日活的社交产品；他的第一个创业项目，曾冲上北美应用榜前三，甚至一度压过 TikTok；上一款产品 Answer.ai，也在一年内做到了北美的赛道 Top 1。 带着如此亮眼的成绩，这一次创业，他又做出了新的突破—— 在市场还没有反应过来的时候，他就选择了「AI + 游戏 + 社交」这一方向，推出了一款名为 Wanaka 的产品。 为什么他会选择这个方向？该如何理解游戏与社交之间的关系？Wanaka 想提供怎样的产品体验，又走了怎样不同的路径？实践一年后，产品经历了哪些关键迭代、他又获得了哪些关于游戏与社交的新理解？ 在这期节目中，我们逐一探讨了这些问题。张阳给出了非常 solid 的思考，也结合过往经历，分享了许多关于社交与游戏的实践经验与个人洞察。 坦白讲，他的表达很平实，但和他共事过的人都非常认可他的产品能力。而且在我看来，难能可贵的是，他既足够稳重，又始终保留着对「好玩」这件事的热情和想象力。 一期播客或许无法完整呈现他的思考与魅力哈哈，所以最后，不如就贴一段 Wanaka 的自我介绍吧，或许能让大家更直观地感受到他们的愿景： 在 AI 已经从多个维度超越人类的今天，我们还要建造工具、发明产品的意义是什么？我们不期望为世界带来更多焦虑，也不期待让人们的生活变得更高效。我们只希望你能在这里，找回玩游戏到忘我的暑假，找回和朋友通宵玩乐、舍不得结束的那种快乐。 Wanaka 已开启内测。欢迎大家呼朋唤友，一起建造属于你们的游戏世界，并在其中愉快地玩耍。 【人类博物馆】 导游：曲凯，42章经创始人 12 号珍藏：张阳，Wanaka 创始人 【时光机】 Part 1 迭代复盘 * 0:20 连续创业的体悟 * 2:36 第三次创业，为什么选择「AI + 游戏 + 社交」？ * 3:14 AI + 游戏的两条主流路径 * 5:44 Wanaka 做出了怎样不太一样的选择？ * 11:38 为什么选择丢掉「上下滑交互」的产品形态？ * 15:12 AIGC 内容可能会演化出三种分发形式 * 20:37 2D vs 3D 方案的抉择 Part 2 实践理解 * 22:55 Roblox 到底为什么这么受欢迎？ * 26:09 为什么中国的游戏化社交做不大？ * 27:15 在北美，为什么新的社交产品总有机会火一把？ * 28:33 但为什么绝大多数新产品还是会死掉？ * 31:55 怎样平衡游戏 & 社交之间的关系？ * 32:51 Wanaka 是怎样切社交市场的？ * 35:48 AI 给游戏赛道带来了时代性的机会？ * 41:46 Wanaka 最终迭代出了怎样的产品解决方案？ * 43:50 淬炼一年后，对「AI + 游戏 + 社交」的几点思考 * 47:01 怎么在游戏体验中实现社交？ Part 3 个人思考 * 49:20 分享一些做社交和增长的核心认知 * 52:52 AI + 社交的两种可能性 * 58:54 「下一个抖音」这个命题其实不太成立？ * 1:00:58 但即梦或有一个机会 * 1:03:20 产品早期会重点关注什么指标？ * 1:04:44 一个「感受型产品人」的产品思路 * 1:06:46 真正的大机会，往往无法通过逻辑推演出来？ * 1:09:55 最近因为 OpenClaw 而思考的一个问题 * 1:10:58 探讨：26 年 AI 会有什么大变化？ 【The gang that made this happen】 * 制作人：陈皮 * 剪辑：陈皮 * 片头：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros * 片尾：哪吒乐队 - 小分队

活动预告🥳：3 月 28 日，我们会请到 Sheet0 创始人文锋、Kuse.ai / Junior.so 联合创始人兼 CTO Austin Xu、Clockless.ai 创始人任川、PingCAP 联创兼 CTO 黄东旭做一场线上活动，大家记得翻到 shownotes 末尾查看报名信息！ Kuse.ai 未曾融资就从 0 做到千万刀 ARR，Junior.so 则是最早上线的相当成熟的 OpenClaw for Teams 类产品。 这期我们请到的嘉宾，就是这两个产品背后的联创和 CTO 宇豪。他分享了很多踩过的坑，以及对 OpenClaw 类产品的思考，其中有些地方，甚至已经带点科幻感。 宇豪的一个核心判断是：26 年将进入 7×24 的 AI 劳动力时代。 这并非凭空想象，而是他们正在经历的现实： 他们现在的团队，由 15 个全职人类员工加上三四个「AI 同事」组成。这些 Agents 有名字、有 Gmail、有手机号，每天都在真实地产生业务价值：有的专门监控数据，有的能帮他们识别出多条价值上万美金的销售线索，有的还会在参会后给人类提建议。而且这些 Agents 工作过于高效，以至于他们不得不专门建了一个 human only 的群，留给人类去摸鱼吹水（笑）。 在聊这些 usecases 时，宇豪始终有种难掩的兴奋。而这套「Agent as Workforce」的体验，都已经被他们封装进了 Junior.so 这个新产品里。 节目中，宇豪还分享了很多零融资做增长的思考，以及快速发现并落地新的产品机会的经验。说起来没有什么 secret sauce，但确实有效，在当下也很有借鉴意义。 【人类博物馆】 导游：曲凯，42章经创始人 46 号珍藏：徐宇豪，Kuse.ai & Junior.so 联创兼 CTO 【时光机】 Part 1 老产品 Kuse：踩坑、迭代，与催生出的创新 * 1:56 在没有融资的情况下，怎么快速把产品做到千万刀 ARR？ * 3:52 固定定价在 Agent 时代是个陷阱 * 8:15 我们曾经希望用同一个产品服务所有人，但发现这条路不太 work * 10:42 所有 Agent 创业者都应该尽早建立自己的 Evaluation & Benchmark * 14:09 去年 12 月开始，我们内部就有了 7×24 工作的「AI 同事」 * 16:51 Token 成本这么高，为什么还是选 Agents 而不是人？又为什么不把人都换成 Agents？ * 18:29 之前我不觉得 SaaS 会完蛋，直到…… * 21:10 零融资倒逼出来的增长思考 Part 2 新产品 Junior：让 AI 成为真正的数字员工 * 24:26 我们是怎么定义 OpenClaw for Teams 这个新产品的形态的？ * 29:03 很多产品需求其实是「自己长出来的」 * 32:09 我们的 AI 说：人类是最大的瓶颈 * 34:52 越好的模型其实越安全 * 36:15 应该把钱花在 Token 上，而不是花在工资上 * 38:07 这么多团队都在做 OpenClaw 类产品，那大家最后拼的是什么？ * 44:46 我们在收费模式上有一些小巧思 * 45:47 该怎么给 Agent 员工界定职责边界？ * 48:32 分享一些 Agents 间协作的有趣实践，比如让它们自己去赚钱 * 54:31 互联网世界准备好迎接 AI 员工了吗？还差什么？ * 58:10 AI 大规模替代劳动力之后，真不知道社会会怎样 * 1:02:22 模型依然有幻觉，但我们的 Agent 已经可以主动自我纠正了 * 1:05:55 如果你是客户，你选 OpenClaw 类产品时会重点关注什么？ * 1:07:40 给正在做类似事情的人一些建议 【活动预告🥳】 3 月 28 日，我们会请 Sheet0 创始人文锋、Kuse.ai/ Junior.so 联合创始人兼 CTO Austin Xu、Clockless.ai 创始人任川、PingCAP 联创兼 CTO 黄东旭做一场线上活动，感兴趣的朋友欢迎点击链接或扫描下面的二维码，一起来认识&交流！ 【The gang that made this happen】 * 制作人：陈皮 * 剪辑：陈皮 * 片头：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros * 片尾：U - SUPER JUNIOR

活动预告🥳：3 月 28 日，我们会请到 Sheet0 创始人文锋、Kuse.ai / Junior.so 联合创始人兼 CTO Austin Xu、Clockless.ai 创始人任川、PingCAP 联创兼 CTO 黄东旭做一场线上活动，大家记得翻到 shownotes 末尾查看报名信息！ Kuse.ai 未曾融资就从 0 做到千万刀 ARR，Junior.so 则是最早上线的相当成熟的 OpenClaw for Teams 类产品。 这期我们请到的嘉宾，就是这两个产品背后的联创和 CTO 宇豪。他分享了很多踩过的坑，以及对 OpenClaw 类产品的思考，其中有些地方，甚至已经带点科幻感。 宇豪的一个核心判断是：26 年将进入 7×24 的 AI 劳动力时代。 这并非凭空想象，而是他们正在经历的现实： 他们现在的团队，由 15 个全职人类员工加上三四个「AI 同事」组成。这些 Agents 有名字、有 Gmail、有手机号，每天都在真实地产生业务价值：有的专门监控数据，有的能帮他们识别出多条价值上万美金的销售线索，有的还会在参会后给人类提建议。而且这些 Agents 工作过于高效，以至于他们不得不专门建了一个 human only 的群，留给人类去摸鱼吹水（笑）。 在聊这些 usecases 时，宇豪始终有种难掩的兴奋。而这套「Agent as Workforce」的体验，都已经被他们封装进了 Junior.so 这个新产品里。 节目中，宇豪还分享了很多零融资做增长的思考，以及快速发现并落地新的产品机会的经验。说起来没有什么 secret sauce，但确实有效，在当下也很有借鉴意义。 【人类博物馆】 导游：曲凯，42章经创始人 46 号珍藏：徐宇豪，Kuse.ai & Junior.so 联创兼 CTO 【时光机】 Part 1 老产品 Kuse：踩坑、迭代，与催生出的创新 * 1:56 在没有融资的情况下，怎么快速把产品做到千万刀 ARR？ * 3:52 固定定价在 Agent 时代是个陷阱 * 8:15 我们曾经希望用同一个产品服务所有人，但发现这条路不太 work * 10:42 所有 Agent 创业者都应该尽早建立自己的 Evaluation & Benchmark * 14:09 去年 12 月开始，我们内部就有了 7×24 工作的「AI 同事」 * 16:51 Token 成本这么高，为什么还是选 Agents 而不是人？又为什么不把人都换成 Agents？ * 18:29 之前我不觉得 SaaS 会完蛋，直到…… * 21:10 零融资倒逼出来的增长思考 Part 2 新产品 Junior：让 AI 成为真正的数字员工 * 24:26 我们是怎么定义 OpenClaw for Teams 这个新产品的形态的？ * 29:03 很多产品需求其实是「自己长出来的」 * 32:09 我们的 AI 说：人类是最大的瓶颈 * 34:52 越好的模型其实越安全 * 36:15 应该把钱花在 Token 上，而不是花在工资上 * 38:07 这么多团队都在做 OpenClaw 类产品，那大家最后拼的是什么？ * 44:46 我们在收费模式上有一些小巧思 * 45:47 该怎么给 Agent 员工界定职责边界？ * 48:32 分享一些 Agents 间协作的有趣实践，比如让它们自己去赚钱 * 54:31 互联网世界准备好迎接 AI 员工了吗？还差什么？ * 58:10 AI 大规模替代劳动力之后，真不知道社会会怎样 * 1:02:22 模型依然有幻觉，但我们的 Agent 已经可以主动自我纠正了 * 1:05:55 如果你是客户，你选 OpenClaw 类产品时会重点关注什么？ * 1:07:40 给正在做类似事情的人一些建议 【活动预告🥳】 3 月 28 日，我们会请 Sheet0 创始人文锋、Kuse.ai/ Junior.so 联合创始人兼 CTO Austin Xu、Clockless.ai 创始人任川、PingCAP 联创兼 CTO 黄东旭做一场线上活动，感兴趣的朋友欢迎点击链接或扫描下面的二维码，一起来认识&交流！ 【The gang that made this happen】 * 制作人：陈皮 * 剪辑：陈皮 * 片头：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros * 片尾：U - SUPER JUNIOR

最近 Clawdbot（现在叫 OpenClaw）各种刷屏 🦞。 事实上，不只是 Clawdbot，从 25 年年底开始，Claude Code、Cowork、Skills 等产品和概念就一直在霸占我们的信息流。相信很多朋友和我们一样，在应接不暇的同时，也产生了各种疑问： 到底这些产品都是做什么的？为什么这些产品会在最近密集爆发？技术上出现了什么新范式？AI 的未来又会发生怎样的变化？ 为了得到答案，我们请回了一位老朋友——PingCAP CTO 东旭。在上一期节目中，东旭更多是以联创的身份，分享了他关于全球化的思考与方法论。但其实，他还有很多面相，比如野生音乐人、哲学爱好者，以及始终在技术最前沿冲浪、甚至每天能烧掉 billion 级别 token 的 builder。 所以，他可能是这期节目最合适的嘉宾人选之一。 在这期节目里，东旭就从大量一手经验出发，分享了他对各种热门产品的实操体悟，用简单好懂的方式讲清楚了许多技术变化，并给出了他对 AI 未来走向的判断与推演。 在讨论过程中，我们也梳理出了一条 AI 的演进线索：AI 产品，正在从「套壳大模型」，向「套壳 Coding Agent」方向演进。未来，一切可能都建立在 Coding 和 Agent 之上。 最后，不得不再一次感慨，AI 的变化实在太快了。新产品层出不穷，我们似乎也在不断逼近 AI 拥有自我演化能力，甚至是某种「终极形态」的临界点。 在这样的节点上，或许我们不只需要高密度地输入信息，也需要面对随之而来的迷茫与焦虑。所以在节目结尾，我们还请东旭回答了几个彩蛋问题，希望也能给一些朋友带来一点平静和启发吧～ 【人类博物馆】 导游：曲凯，42章经创始人 35 号珍藏：黄东旭，PingCAP 联合创始人、CTO，野生音乐人 【时光机】 Part 1 实操体悟 * 2:04 AI Coding 已经跃过了「奇点时刻」 * 3:18 25 年，AI Coding 的能力从多少分提高到了多少分? * 4:44 未来应该禁止人类写代码？ * 6:49 Claude Code 开创了什么新范式？ * 8:35 过去一年，模型与 Agent 大幅进步的两个关键指标 * 13:54 Cowork 被高估了？ * 15:15 为什么说 Skills 比 MCP 更适合 Agent？ * 19:06 简单讲讲 Clawdbot 到底是个啥 * 21:22 关于 Clawdbot 未来可能性的一个猜想 * 21:48 Clawdbot 在本地跑 vs 在云端跑，有什么不同？ * 23:21 Clawdbot 和 Manus 有什么本质区别？ * 25:40 到底能用 Clawdbot 来干啥？一些真实的 Usecases * 27:59 神奇（可怕）：AI 已经能自我演化了？ * 33:43 Clawdbot 最重要的意义 Part 2 个人思考 * 35:14 今年 AI 可能会怎样发展？ * 37:10 未来 AI Coding 和人，应该如何分工？ * 40:52 创业可能只剩下两个方向 * 45:50 给工程师们的建议 * 48:21 AI 时代的组织形式会发生什么变化？ * 50:07 如果 1 个 Agent 已经足够强，为什么还需要 100 个 Agents 来协同？ * 51:03 一个构想：Skill 的下一步，可能是「Box」 * 54:42 无论是 AI 还是人类，高效协作都需要两个前提 * 59:20 东旭人生的底层驱动力是什么？ * 1:01:50 一个野生音乐人是怎么看待 AI 音乐的？ * 1:03:24 关于手搓编程的未来畅想 1:05:11 彩蛋：一些 AI 浓度很低、存在主义浓度偏高的问题 【The gang that made this happen】 * 制作人：陈皮 * 剪辑：陈皮 * 片头：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros * 片尾：Welcome to the Machine - Pink Floyd

最近 Clawdbot（现在叫 OpenClaw）各种刷屏 🦞。 事实上，不只是 Clawdbot，从 25 年年底开始，Claude Code、Cowork、Skills 等产品和概念就一直在霸占我们的信息流。相信很多朋友和我们一样，在应接不暇的同时，也产生了各种疑问： 到底这些产品都是做什么的？为什么这些产品会在最近密集爆发？技术上出现了什么新范式？AI 的未来又会发生怎样的变化？ 为了得到答案，我们请回了一位老朋友——PingCAP CTO 东旭。在上一期节目中，东旭更多是以联创的身份，分享了他关于全球化的思考与方法论。但其实，他还有很多面相，比如野生音乐人、哲学爱好者，以及始终在技术最前沿冲浪、甚至每天能烧掉 billion 级别 token 的 builder。 所以，他可能是这期节目最合适的嘉宾人选之一。 在这期节目里，东旭就从大量一手经验出发，分享了他对各种热门产品的实操体悟，用简单好懂的方式讲清楚了许多技术变化，并给出了他对 AI 未来走向的判断与推演。 在讨论过程中，我们也梳理出了一条 AI 的演进线索：AI 产品，正在从「套壳大模型」，向「套壳 Coding Agent」方向演进。未来，一切可能都建立在 Coding 和 Agent 之上。 最后，不得不再一次感慨，AI 的变化实在太快了。新产品层出不穷，我们似乎也在不断逼近 AI 拥有自我演化能力，甚至是某种「终极形态」的临界点。 在这样的节点上，或许我们不只需要高密度地输入信息，也需要面对随之而来的迷茫与焦虑。所以在节目结尾，我们还请东旭回答了几个彩蛋问题，希望也能给一些朋友带来一点平静和启发吧～ 【人类博物馆】 导游：曲凯，42章经创始人 35 号珍藏：黄东旭，PingCAP 联合创始人、CTO，野生音乐人 【时光机】 Part 1 实操体悟 * 2:04 AI Coding 已经跃过了「奇点时刻」 * 3:18 25 年，AI Coding 的能力从多少分提高到了多少分? * 4:44 未来应该禁止人类写代码？ * 6:49 Claude Code 开创了什么新范式？ * 8:35 过去一年，模型与 Agent 大幅进步的两个关键指标 * 13:54 Cowork 被高估了？ * 15:15 为什么说 Skills 比 MCP 更适合 Agent？ * 19:06 简单讲讲 Clawdbot 到底是个啥 * 21:22 关于 Clawdbot 未来可能性的一个猜想 * 21:48 Clawdbot 在本地跑 vs 在云端跑，有什么不同？ * 23:21 Clawdbot 和 Manus 有什么本质区别？ * 25:40 到底能用 Clawdbot 来干啥？一些真实的 Usecases * 27:59 神奇（可怕）：AI 已经能自我演化了？ * 33:43 Clawdbot 最重要的意义 Part 2 个人思考 * 35:14 今年 AI 可能会怎样发展？ * 37:10 未来 AI Coding 和人，应该如何分工？ * 40:52 创业可能只剩下两个方向 * 45:50 给工程师们的建议 * 48:21 AI 时代的组织形式会发生什么变化？ * 50:07 如果 1 个 Agent 已经足够强，为什么还需要 100 个 Agents 来协同？ * 51:03 一个构想：Skill 的下一步，可能是「Box」 * 54:42 无论是 AI 还是人类，高效协作都需要两个前提 * 59:20 东旭人生的底层驱动力是什么？ * 1:01:50 一个野生音乐人是怎么看待 AI 音乐的？ * 1:03:24 关于手搓编程的未来畅想 1:05:11 彩蛋：一些 AI 浓度很低、存在主义浓度偏高的问题 【The gang that made this happen】 * 制作人：陈皮 * 剪辑：陈皮 * 片头：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros * 片尾：Welcome to the Machine - Pink Floyd