【增长黑客AI周报】EP#55 百万富翁试验、创业者分享合集、Hermes做跨境电商、AI写小说、Claude Code高分插件等
「未来写代码会像发短消息一样普及。」
1/ 自从被 Claude 连续封号，懒得折腾、换回国产大模型的 Coding Plan、被明显蠢一截的模型智商虐过之后，我感觉自己现在带孩子都有耐心多了。 要是再多跟这样的十几个 agents 打打交道，我兴许可以转行去幼儿园当月亮哥哥了。
最近我还在拼多多上给宝宝买了一套安全教育+拒绝欺凌+语言表达的早教书。 回头一想——这何尝不是一种「Harness Engineering」？
说到 AI 时代的子女教育，蛮多感触的，兴许可以汇总出一期久违的播客了。有人想听吗，点个赞看看？
↑ 夹带私货发一张假期当牛做马的老父亲（标题《少爷和我》）
2/ In case 您不知道：我这个 Newsletter 从上期开始，会同步更新英文版（上期的 中文版、英文版），以飨海外读者。目前中文版会推送 Email + App，英文版暂时只在 Substack App 上推送（社交网络上两个链接都发），看后续需求量吧。认可本周刊的朋友，欢迎推荐给你海内外的朋友一起订阅。
3/ 上期提到的五一课程特惠，今天最后截止（《我如何用 AI 打造 100X 知识萃取系统》、《我如何实践打造私人 AI 贾维斯助手》）。好评不少，欲购从速哈。
以下是本期正文，Enjoy:
▪️CASE 案例
一个百万富翁掏出 250 美元，完全听 AI 指挥，7 天验证代发货能不能赚 1000 美元（YouTube）
via Mark Tilbury
靠投资成为百万富翁的 Mark Tilbury，在 YouTube 上还是个有 800 多万的网红，平时聊投资、赚钱。他最新的一期视频里，给自己定了三条铁律：所有决策听 AI 的，预算不得超过 250 美元且大头必须砸广告，结果全程直播。
他先用「假滚动法」在 Instagram 刷出大量带货广告，把产品列表喂给 ChatGPT 让它挑利基市场。AI 选了宠物用品赛道。接下来的操作全部交给 AI——设计品牌、搭店铺、生成广告素材。
真正的难点不在于用 AI 工具，而在于人类能不能彻底放弃自己的判断。AI 建议把大部分预算集中在一个看似小众的产品上——这跟直觉完全相反。
最后一天他公布了实际销售额。如果没达标，他打算自掏腰包补贴评论区观众。
算是一次蛮好玩的直播复盘回放（顺带推广了一个在 Shopify 上自动开店、自动代发货的产品）。
他把 ChatGPT 调教成了自己的项目经理，专门对付混乱的工作节奏
via Katie Parrott
Katie Parrott 一直觉得自己项目管理能力烂透了。直到加入小而美的商业媒体 Every 全职团队后，终于决定认真解决这个问题。
她给自己建了一个 ChatGPT 智能体：记住她的季度 OKR，监控她的日历，读取 Notion 待办列表，然后告诉她下一步该做什么。
她感兴趣的不是「用 AI 写得更快」这种老生常谈，而是另一个方向——用 AI 支撑那些让她难以相信自己擅长的环节，比如项目管理。
大多数 AI 工作流建议都聚焦于你已经擅长的领域。但真正痛苦的往往是那些让你自我怀疑的角落。ChatGPT 这次的更新让这件事变得可行了。
用爱马仕多 Agent 组建跨境电商公司，出海赚美金
via 饼干哥哥
饼干哥哥最近展示了怎么用 Hermes 多 Agent 框架搭一个 AI 员工团队。
实战案例一：让 AI 团队在 Reddit 上做用户痛点调研、GEO 洞察并输出报告，全程 10 分钟完成。
实战案例二：TikTok 爆款视频编导团队。AI 能根据反馈自动修正分镜，并沉淀为可复用的 skill。
Hermes 相比竞品 OpenClaw 的关键优势是三层记忆架构：自动记录决策与偏好、智能检索相关记忆、每 15 轮自动将流程固化为 skill。用得越久，Agent 越懂你。
搭建分四个阶段：从建立目录骨架、配置人设（Lead 大总管 + VOC 分析师 + GEO 优化师 + Reddit 专家 + TikTok 编导），到接入飞书机器人并验收。
需要注意的是，所有操作需在 Hermes 目录下进行，避免与 OpenClaw 冲突。身份系统基于 Profiles，每个子 Bot 独立运行，通过 Gateway 进程实现多角色并发协作。
想快速验证效果？先用 dry-run 模式预览执行流程。
LangChain 团队用 AI agent 做销售，3 个月转化率提升 250%
via 深思圈
LangChain（这公司还活着？）最近公开了用 AI agent 做 GTM 的结果：3 个月内转化率提升 250%，pipeline 规模增长 3 倍，总共节省 1320 小时。
销售的核心痛点是什么？信息散落在 5-6 个系统里，做一次背景调查要 15 分钟，还容易重复触达客户。
他们的 agent 做得更聪明：不是直接写邮件，而是先找「不应该发送」的理由——比如客户刚提交了工单，或者已经被联系过了。然后才自动拉取 Salesforce、Gong、LinkedIn 的数据，生成个性化草稿。
所有邮件都需要销售代表在 Slack 里审批。每次编辑或取消，都是系统学习的信号。
账户智能方面，agent 每周一自动聚合融资、产品使用、招聘趋势等信号，为销售和部署团队分别定制报告，标记扩展机会与风险。
这个案例说明：agent 在执行中不断学习优化，而 LangChain 作为 AI 基础设施公司率先实践自己的技术，这让他们的经验更有说服力。
▪️OPINION 观点
入局 2026！十字路口 AI 开放麦：13 位分享者实录
via 十字路口 Crossing
4 月的一场线下开放麦，13 位 AI 创业者和行动者分享了各自的实战思考。
橘子提出重建人与 agent 信任关系的「灵魂系统」；
00 后创业者柏特强调以三个月为 milestone 的迭代节奏，认为「理念驱动」才是长期壁垒；
VidMuse 放弃通用视频 agent，以「音乐」为骨架驱动，用视频领域专用语言替代工具堆叠；
Han1 的 Antenna 让 agent 先扫描现场判断谁值得认识；
刘小排呼吁做 builder 而非 AI 大 v，并开源了资讯过滤工具 BuilderPulse；
Tina 指出创业从 AI Studio 上线必须换到 Vertex AI；
汤旎强调 AI 缺人类真实经验层，知乎已开放 API 和 MCP 供 agent 调用；
傅鹏分析了 AI 创业的红筹架构黄昏与出海「三明治困境」。
Sendbird 内部搞了个 AI 接受度游戏：Token 排行榜、Quests 任务、Skills 市场
via John Kim
知名邮件发送服务 Sendbird 创始人兼 CEO John Kim 最近分享了公司内部的一套 AI 采纳体系。
任何员工都可以发起「Quests」任务。AI 能自动读取任务规格、生成产品需求文档并开始编码——创意快速推向市场。
同时，他们设立了 Token 消耗排行榜，按每日消耗超过 1 亿 Token 的标准，将员工划分为从「AI 新手」到「AI 大神」的等级。AI 使用行为变得透明且可度量。（但说实话，这个标准我一直觉得挺可笑的，就类似于用代码行数来评估古法手搓程序员的编程水平一样，很容易搞成虚荣指标）
这套机制本质是创造一个内部市场：AI 需求方与 AI 构建者自由匹配，任何人都能举手说「我觉得我能做」。
他们认为，创新并非来自纯理论结构，而是源于组织中那些有能量和故事的人。领导者需要找到他们并围绕他们构建能量场。
永久底层：硅谷 AI 从业者私下认为普通人已经「完蛋了」
via 不懂经
最近有篇文章揭露了硅谷 AI 圈子的集体悲观。比如 上周 推荐的那篇《全员 token-maxxing，一场没人敢停的军备竞赛》。这篇算是它的精神续作。
很多 AI 决策者高管，在公开场合高喊技术赋能，私下却普遍认为普通人将沦为「永久底层」。他们已经开始为自己建造物理与经济的双重堡垒。
这种被称为「旧金山共识」的集体悲观，核心判断是：先进 AI 将迅速取代数以百万计的工作岗位，压制经济流动性，把权力和财富输送给 AI 公司和资本所有者。
一个荒诞的细节：科技界人士在私下交谈中对劳动力市场影响表达了极其极端的担忧，但一旦麦克风打开，就突然变成了乐观主义者。
他们一边用「趋势不可逆」来道德免责，加速自动化进程，一边为即将到来的社会动荡做着最现实的准备。
延伸阅读：
随便看看：
《我抓了 B 站近 600 首 AI 翻唱：2026 年这场内容暴风雪是怎么下下来的》 B 站 AI 翻唱生态在 2025 年 12 月至 2026 年 4 月经历了一场「内容暴风雪」——SUNO V5 和 V5.5 模型驱动，门槛降低，供给暴涨。但反直觉的是，V5.5 上线后单曲平均播放量反而下降四倍，因为流量池被稀释了，头部效应反而强化。播放塔尖不是大众认知中的「黑人福音」，而是戏仿、AI 拟声、跨语种填词和二次元梗曲。
《给 AI 发 100 美元去二手市场捡漏，结果它给自己买了 19 个乒乓球》 Anthropic 做了场真实实验：69 名员工每人拿 100 美元预算，让 Claude 智能体全权代理买卖，从发帖、报价到成交全程无人干预。最终完成 186 笔交易，总金额超 4000 美元，46% 参与者愿意为此付费。强模型 Opus 在谈判中系统性碾压弱模型 Haiku。
《做打车 Agent 半年，我终于搞懂了置信度这个东西》 作者创业最初采用「二元判断」——AI 自信就执行，不自信就问用户。结果陷入两难：高置信度不等于高准确率，频繁追问又破坏体验。后来将置信度分为四档：90% 以上直接执行；70%-90% 弱确认，显示选项并在 3 秒无异议后默认通过；50%-70% 强确认，必须用户手动选择；50% 以下主动询问。置信度不能单纯依赖大模型输出的 confidence 值，而应综合计算意图识别、槽位完整度、歧义程度和用户历史四个因素。上线后首次成功率从 65% 提升至 72%，用户投诉率从 2.1% 降至 0.4%。
《Pro | 从 17 亿到 3000 万：「今日头条鼻祖」，被 AI 写死了》 BuzzFeed 创始人乔纳·佩雷蒂早在 2001 年就洞察到情绪是互联网传播的第一燃料。他 2006 年创立 BuzzFeed，靠算法机器人制造病毒内容，巅峰期月活突破 3 亿。但流量命脉完全依赖 Facebook 等平台分发。2021 年上市后 TikTok 崛起，流量断崖式下跌。佩雷蒂孤注一掷，用 AI 批量生产内容，裁掉 15% 员工并关停深度报道部门。2025 年财报显示全年净亏损 5730 万美元，股价跌至 0.78 美元，市值较巅峰跌去 98%。
《我在大厂教 AI 写小说，先杀死自己的文采》 23 岁科幻作者渊星在一家大厂外包公司担任数据标注员，工作是将万字网络小说压缩成不超过 350 字的「细纲」，并给人物贴上「绿茶」「窝囊废」等标签。他看到了 AI 写作的局限性：规则文档中二三十个人设标签远不足以概括网文人物的复杂性，AI 生成的小说刻板化、缺乏真人写作的厚度。最终，他不再担心被 AI 取代，因为人类写作中那些模糊、丰富、无法被标签化的细节，正是 AI 难以跨越的壁垒。
《假期出游，我被 AI 坑惨了》 六位被 AI「坑过」的旅行者分享了亲身经历。河北互联网大厂员工 Ryan 在川西自驾时，AI 推荐的景区内部路线完全反人类，声称「很近」的景点实际距离 6 公里，返程路线少了 200 公里；北京自由撰稿人麻薯在县城出差时，AI 的高铁转大巴方案因未掌握「下午六点停运」的实时信息而失效；在日本，AI 甚至编造了根本不存在的「织布体验」项目；在美国丹佛的自由职业者 @ 小杨因 AI 未提示徒步路线的危险而险些遭遇生命危险。AI 的「秒认错」态度无法弥补旅途中的实际损失。
《揭秘「养虾」内幕：顶级玩家为什么已经「弃养」了？》 分众传媒 AI 牵头人桑卓豪说跟风「养虾」一周烧掉 3000 多元 API 费后已「弃养」——工具局限极大，个体无资源颠覆；拥抱智序创始人张拼拼指出「一人公司」常是失业者的体面标签，他反用 AI 的「波动性」为银发族提供医疗陪伴，一旦老人知道是 AI 便恢复冰冷指令；极泛流形 COO 黄乃元用「人乘以工时」的极简标准判断——重复性确定任务才交给 Agent，效率提升数倍。结论：AI 是填平下限的蜜糖陷阱，真正稀缺的是能将交付拉高到 90 分的行业积累与客户资源。
《被 AI 抢走工作的人，在忙什么？》 三位受访者的故事：95 后投资分析师春风因 AI 能半天完成过去三四天的竞品报告而被裁员，她成为被裁者之一，发现新岗位要求结合 AI 的工作量是以前人力的三倍以上；90 后通信外企程序员杨露的整个部门被 AI 端掉，她决定用 3 个月零基础学习 AI Agent 开发；30 + 视觉设计师吴才所在公司已不再招初级设计师，客户质问 AI 几分钟出图为何要花大价钱，她被迫每天补品牌策略和用户体验课。这场变革中消失的是岗位，留下的是具体的人。他们共同的疑惑是：当重复性工作被 AI 接管后，自己的价值在哪里？
《ChatGPT 会员掉了，代充黑幕藏不住了》 代充服务背后是完整黑产链条：买料、号池、飞机、平台漏洞、洗米和盗刷。代充商利用被盗信用卡、合成身份和临时账号进行充值，平台一旦触发风控，所有关联账号都会被连坐封禁。用户以为省了钱，实际上是在为黑产链条的终端风险买单。看似省钱的代充实则是在为黑产链条的终端风险买单，20 美元的官方订阅反而更安全。
适合个人上手的教程/评测/资源：
《全网最全！60 分钟全面掌握 Claude Code～【附完整文档】》 秋芝的最新视频，手把手指导零基础用户从安装、配置到高级功能全面掌握 Claude Code。
《每个 CLAUDE.md 都必须有的 4 行配置》 一个仅含 4 条规则的 CLAUDE.md 文件在 GitHub 上获得了 6 万颗星。这 4 条规则：不要假设，不要掩饰困惑，要揭示取舍；用能解决问题的最小代码，拒绝猜想式实现；只触碰必须改动的部分，只清理自己制造的脏；定义成功标准，循环迭代直到验证通过。
《Claude Code 101：普通人都能快速上手的 6 个高分插件（亲测 Kimi Code 也能用）》 一位拥有二十年编程经验的工程师分享了 Claude Code 插件组合：Superpowers（自动规划与多代理执行）、gstack（代码审查、部署与安全）、Frontend Design（UI 设计流水线）、Claude Mem（可选，用于会话记忆）。
《Obsidian 从 1 到 2｜超越 Karpathy，最全内容创作自动化全流程》 用 Obsidian 和 Claude Code 构建动态、自进化的内容创作系统。5 个关键步骤：锁定人物形态、剧情分解、管理文件结构、创建中央大脑（双链书）让 AI 统一工作流、定制专属 Skill（如飞刀 Skill）一键触发完整流程。版本控制（Git）是安全网，防止 AI 误改文件。达标率从 50% 提升到 70%，废片率从 30 刀降低到 10 刀，最终形成可自我进化的「贾维斯」系统。
《我把 GPT-image-2 生成 PSD 的能力打包成了 Skill，免费开源》 利用 GPT-image-2 和 Codex 将 AI 生成的图片拆解为多层可编辑 PSD 文件。
《Seedance 2.0 + LibTV Skills 一键复刻爆款产品视频》 借助 Lovart 的 LibTV 与 Seedance 2.0 模型，用户可以用十几元成本和一句话提示词，通过 AI Agent 自动复刻爆款产品视频。AI Agent 能自动完成分析原视频、拆解脚本、写分镜、生成素材、批量生成分镜视频、自动剪辑配音等全流程，最终产出 45 秒成片。
《五一复工指南：用 ima copilot 摆脱「节后综合症」的 5 个技巧》 利用 ima copilot 的 5 个具体功能：从情绪管理、资料归档、信息查询、会议整理到内容产出。
《让 AI 干活它还送我咖啡？还有这种好事？》 AI 编程工具 TRAE SOLO 在移动端和 Windows 端正式发布。作者世超尝试用它为团队公众号排版插件进行升级。
《今天起，ChatGPT 合体 OpenClaw！Codex 上线「养宠」，码农觉都不睡了》 OpenAI 通过 ChatGPT 与 OpenClaw 全面合体，Codex 推出「电子宠物」和自主迭代等硬核功能。ChatGPT 账号可直接登录 OpenClaw，共享订阅额度；Codex 上线 /pet 命令唤醒像素风虚拟宠物，能实时显示 Codex 工作状态；/goal 命令和 Ralph loop++ 让开发者只需描述目标，Codex 即可自主拆解任务、迭代代码并自我修复。此外还有「一键迁移」功能，三步即可将其他平台的插件、Agent 配置无缝导入。