【增长黑客AI周报】EP#46 创业踩坑复盘、AI玉石鉴定收入百万、文科生玩转OpenClaw、Agent公司如何组织人才等
如果给你一万个免费的、不知疲倦的、随时在线的员工，你会怎么重新设计你的业务？
▪️PREFACE 卷首语
这是马年的第一期「增长黑客 AI 周报」，在此祝各位开工大吉、健康富足。
《我如何实践打造贾维斯 AI 助手》 课程已在春节前夕正式上线，预购的朋友应该在除夕当天就在邮箱看到了。现在订购的朋友，则会在支付成功后立刻收到邮件。若您尚未收到，请先检查是否被误判进了垃圾箱（因为内含链接较多），仍然没有可联系 xdash@duck.com 出示购买凭证截图，我会手动为您发送。
课程是我在一个多月前开始策划的，当时就在课里预判了一些风向，比如 CLI 会成为一种更便捷高效、面向 AI Agent 的软件工具发展趋势。想真正借 AI 提效的朋友，应该稍微看看，掌握一点基本的命令行和编程思维。这不紧接着，Obsidian、Polymarket 官方发布的 CLI 版本就陆续推出了。又被我精准预判了，80 年代复古命令行又要文艺复兴了么这是。怀旧中登狂喜。
OK，以下是本期的内容 ——
▪️CASE 案例
文科生 72 小时杀入 GitHub 全球榜：我没写一行代码，但指挥了一支 AI 军队
via 极客公园
金融出身的天润，一行代码都不会写，却成功跻身 OpenClaw 项目贡献者前 30 名，与一群拥有十年以上开发经验的硅谷工程师并肩而立。
我知道这个 Newsletter 的读者里，不少也是非科技从业者/码农出身，想探寻如何利用最前沿的 AI 工具，落地做成自己的事情。这篇案例里提供的细节就足够丰富，可以给你们参考。
他的方法论堪称「王家卫式编程」：把 AI 当大师而非工具，只给最终结果导向，完全不干涉过程，在风险可控范围内给予最高权限（范冰注：他属于光脚不怕穿鞋的，如果你的业务有涉及大量商业机密、隐私、重要文书，还是谨慎点好）。这种策略让他的产出效率远超预期，验证了一个反直觉的判断——在 AI 新世界，不懂代码可能不再是劣势，反而是全新机会。
其核心洞察是：AI 时代「软件已经沦为内容」。当一个人加一台电脑几小时就能搓出产品时，代码不再是门槛，真正稀缺的变成了想法本身——发现需求、构建闭环、把产品卖出去。这恰恰是他作为投行人的核心能力。
抢救注意力和睡眠，一批 App 和硬件赚到了钱
via 白鲸出海
睡眠赛道竟然在 AI 时代，展现了更高的商业化天花板。
例如，最「邪门」的 Lumenate 用闪光灯助眠这一极具争议的设计筛选出核心用户，App 月流水达 30 万美元，配套硬件在 Kickstarter 筹得近百万美元。韩国厂商打造的 Nightly 避开传统白噪音，基于「脑波夹带」技术，精准切中日本年轻职场人的「睡眠债」焦虑，一度登顶日本 iOS 健康类下载榜。
这波健康科技浪潮的核心逻辑是：当 App 体验触及天花板时，硬件成为破局关键。无论是 Lumenate 的「App 筛用户，硬件做变现」，还是 Nightly 的针对性营销打开日本市场，都证明了深入理解目标用户心理比技术本身更关键。专注类产品仍在寻找让用户持续付费的理由，而睡眠经济已展现出「软硬兼施」的成熟商业模式。
我在河南用 AI 鉴定玉石，8 个月收入上百万
via 中国企业家杂志
一个拒绝了美团和腾讯 offer 的复旦毕业生王朔，用 AI 闯入了数千年历史的玉石鉴定行业，8 个月积累 3 万用户，GMV 突破百万。
技术层面，王朔的「玉王朝 App」实现了 95% 的鉴宝准确率：自研视觉小模型做图片分析，再传输给豆包、千问、DeepSeek 等大模型进行综合判断。但让用户相信这 95%，比做到 95% 难 10 倍。核心痛点在于玉石行业的主力消费群体是 40 岁以上人群，他们对 AI 的信任度远低于「老师傅」的「眼学」经验。
商业化路径上，王朔选择了更重的模式：自建私域流量直接触达 C 端，以「AI 鉴宝 + 交易闭环」完成变现。这背后是整个行业的结构性机会，2025 年珠宝电商零售额预计达 3254 亿元，但「货不对板」「难以标准化」成为顽疾。清华系图灵深视、新加坡华人古董商的 SAAA+ 系统都在加速布局，AI 鉴宝正从「月鉴」变为「秒判」。
这本质上是传统行业与前沿技术的断裂带重构。王朔经历过两次创业失败，从元宇宙社交到直播数据分析都铩羽而归，但在「只能赢不能输」的压力下，他选择用技术结合家乡传统产业。当验证费用和时间成本被大幅降低，行业真正需要破解的是用户心智迁移、法律责任界定等比算法更复杂的障碍。
▪️OPINION 观点
一万个不知疲倦的员工：Agent 陆军做重交付
via 周喆吾
作者在文中抛出了一个颠覆性思维实验：如果给你一万个免费的、不知疲倦的、随时在线的员工，你会怎么重新设计你的业务？这个问题背后，是对传统「轻模式」互联网思维的彻底反思。
作者用 2018 年印尼二手车市场的对比案例做了精准解剖：那个模仿瓜子二手车的 C2C 撮合平台，产品漂亮、DAU 曲线陡峭，两年后悄无声息地死了。而 Carro 这类本地华裔团队，老老实实招一大批当地人满城跑，一辆一辆验车、拍照、录视频，最终拿到软银 3.6 亿美元 C 轮。平台提供信息，铁军提供真相——用户要的不是信息，是真相。
AI 时代让这个逻辑被无限放大。当 LLM 把「空军」降维打击，荷兰独立开发者 Pieter Levels 一个人用 AI 辅助开发就能做到几百万美金 ARR，供给端爆炸让空军不再值钱。
真正的 Alpha 在陆军——在数字化铁军。一个 Agent 管一个亚马逊店铺，7×24 小时自动调价、回复买家、处理纠纷，你的「人头」可以无限扩张。这不是 SaaS 的逻辑，这是 MCN 的逻辑，只不过成本结构变成了软件的边际成本。
当销售成本被打到接近于零，万物皆可销售化。你控制了验证，就控制了真相；控制了真相，就拥有了信任——这是最终极的护城河。
AI 创业半年复盘：开源我踩过的坑。
via 未知来源
这篇算是我最近读过的最坦诚的 AI 创业复盘，作者毫不避讳地剖析了自己在 Agent 创业路上的三个关键决策失误。
作者首先承认了第一个陷阱：选择垂直领域而非通用赛道，表面上是理性分析，实际上有 10% 源于对超竞争市场的恐惧。这种恐惧会伪装成「不够 differentiated」的理性判断，本质是在回避不确定性。
第二个决策更致命：在 Native Agent 和 Agentic Workflow 之间，他们选择了前者，理由是「模型越强，Agent 越强」，但这个选择直接决定了他们无法服务企业级客户，因为企业要的是准确、稳定、可预测。
最深刻的洞察来自作者对 SaaS 与 Agent 底层哲学的对比：SaaS 基于控制论，追求确定性，给用户一条轨道；Agent 基于涌现性，每次执行都可能不同，给用户一整个旷野。用作者的话说：「人生是旷野，不是轨道」，但大部分人从轨道放到旷野里都会发怵。这个认知框架解释了为什么 AI 创业进入「全明牌时代」，创业公司失去了结构性优势。
AI Agent 公司应该怎样组织人才
via 周喆吾
当年 Jim Simons 创办「文艺复兴」基金时有个反直觉决策：坚决不招华尔街的人，专门挖数学家、物理学家、语音识别专家。原因是金融经验在量化交易中是「负资产」——有经验的人太相信直觉，而量化需要的是从噪音中提取信号的能力。文艺复兴没有产品经理，只有研究员：提假设、回测、验证、上线。
引申到如今，更具体的、适合 AI 时代商业组织形态的，可能是 Pod 模式。Citadel 从单一明星交易员模式进化为多经理人平台，几十个独立 Pod 各自运行策略，2-7 人小团队，独立资金配额和风控。这种结构让每个 Pod 都能快速试错和迭代。
对 AI Agent 公司的启示是：轻期权重现金、赛马不赛 PPT、招最聪明的人而非最「懂行」的人、保持团队精简。
用 AI 的这三年，想跟你分享这 9 条心得。
via 数字生命卡兹克
全球 84% 的人从未使用过 AI，只有 0.04% 的人用过 Claude Code 这类编程工具。我们以为的 AI 普及，其实只发生在极小圈层里。作者分享了个人的 9 条心得。
比如「花 20 刀用最好的模型」。他用朋友的真实案例证明：同样需求下，免费国产模型让人觉得「AI 也就这样」，而 Claude Opus 4.5 的效果让人震惊「这是同一个东西吗？」。GPT-5.2 Thinking 像全栈白领，GPT-5.3 codex 是干活码农，Claude Opus 4.6 是顶层架构师，Gemini3.1 Pro 是全知科学家。
另一个建议是「每周自动化一个重复任务」，从数据统计到邮件回复，积少成多地成为 AI Native。作者强调 AI 会员的投资回报率是他见过最高的之一，150 块的月费比买不常穿的衣服更值得。
随便看看：
《第一个 AI 春节，大厂加班哪家强》 记录了一个我没想到的加班场景：2026 年除夕夜，当全国人民围坐看春晚时，腾讯深圳总部的产品经理李梦琦却在对着电视屏幕疯狂敲代码。她要确保元宝 AI 能实时理解春晚每个热点——从蔡明小品里的机器人到王楚然的「王昭君」妆造，任何可能引发用户提问的内容都不能出错。
《春节邪修，人类和 AI 渐渐暧昧起来了》记录了春节期间人机互动的荒诞喜剧。从假扮百岁太奶让 AI 辅导英语六级，到要求 AI 用四川话讲霸总故事却收获生化危机版蛔虫传奇，再到让 AI 监督猫咪偷吃却被反向 PUA 说猫有「奥斯卡级演技」。 这些看似无厘头的互动背后，暴露了人类对 AI 的真实需求。
《日审 4000 张图，月入超 4000 元，我在县城给 AI「打工」》 中展现了一个极其现实的选择：从西安 4000 元财务工作回到人口仅 2 万的宜君县，成为首批人工智能训练师。这背后是支付宝「AI 豆计划」在 2020 年落地的产业实验——5 年间基地从 20 人扩展至 200 余人，80% 以上为女性。 数据标注工作按件计酬，朱小玲每天需标注 4000 张图片，从最初的内容审核（包含暴力敏感画面让同事呕吐）到如今训练机器人多步骤操作。
适合个人上手的教程/评测/资源：
《给自己和家人装个龙虾助理》是知识星球创始人吴鲁加写的一篇关于 OpenClaw 的技术降维科普指南。
《Kimi 上线了 OpenClaw 手机版，给大家分享 5 种知识管理的神级技巧》 作者通过 OpenClaw + Claude Code 的组合，实现了信息的全自动入库：提示语、内容选题、邮箱订阅统统自动归档，连去重和迭代都无需人工干预。
《让 OpenClaw 真正能落地干活的秘密武器： Browserwing》 介绍了一种实用的 AI 自动化解决方案。OpenClaw 虽然拿到了 18.6 万 GitHub 星标，但真正用起来会发现三个致命问题：操作慢得要命、成功率只有 70-80%、token 消耗让人肉疼。 作者提出的 Browserwing 本质上是把重复性浏览器操作先录制成脚本，然后让 AI 调用脚本而不是每次从头思考。
《我的 Agent 踩了个坑，全世界的 Agent 都不用再踩了》 介绍了怎么学习网上现成的 skill，以及将 agent 学会的经验传承给别的 agent。
《5 OpenClaw agents run my home, finances, and code | Jesse Genet》 让我看到一个家庭主妇如何将多智能体系统工程化到极致。Jesse Genet 这位在家教育孩子的创业者，用 5 个专职 OpenClaw 智能体管理家庭，每个都部署在独立的 Mac Mini 上，并拥有明确角色、人格化 SOUL.md 文件和清晰职责范围，这本质上是对传统家庭管理与个人生产力的彻底重构。
《用 YouMind Skills 打造你的内容系统，实现稳定日更涨粉》 中展示了一套完整的 AI 内容生产链路：从单个视频素材出发，通过 YouMind 的 Skills 系统，现场演示如何一步步变成短图文、口播稿、公众号长文、长视频脚本。她用这套方法在 4 个月内将 X 账号做到 6000+ 粉丝，单条最高 2000 赞、20 万曝光。
《胡渊鸣 | 我给 10 个 Claude Code 打工》 展现了一个技术大牛的极致实用主义：这位 MIT 博士、Taichi 编程语言开发者，现在领导着营收 3000 万美元的 3D AI 独角兽 Meshy，却花一个月时间让 10 个 Claude Code 实例为自己打造专属的「CEO 支持软件」。 他的需求极其具体：支持语音输入的智能文档编辑器，能在飞机上、自动驾驶中、餐厅等饭时随时记录灵感，同时处理中英双语翻译、自动修正中英文间距和标点格式、生成思维导图。
《如何用 claude code 把 claude code 变成个人助手》 介绍了一个非程序员如何在一个下午就搭建出完整的个人 AI 助手系统。作者没有写一行代码，纯粹通过与 Claude Code 对话就实现了 24/7 的数据分析、文件处理和界面构建功能。这种「vibe coding」模式本质上是把 AI 当作思维的延伸，以对话速度将模糊想法转化为可用产品。
《GLM-5 实战测试：黄金盯盘 8 小时赚 1000 美金》 这个投资交易的实战案例中，作者没有关注榜单排名或参数规模，而是让 AI 直接上场做金融交易。 作者使用 GLM-5 在 chat.z.ai 平台搭建了一个黄金实时盯盘网站，结合金融数据接口进行策略监测和信号判断。