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用AI赚钱，并不意味着你就非得做个AI工具，或者用AI去走捷径，搞些虚假的、歪门邪道的东西。你就踏踏实实、正正经经做事，用AI补上最关键的一环，可能事情就做成了。

选什么方法，主要看资料放在哪里、谁来使用，以及Agent怎样才能找到并读懂它。方法可以变，但自己的积累，要留在自己手里，也要能持续发挥作用。

最终，用户要的不是更多Bot，而是更少的管理负担。 用AI做事，我们的期待其实很简单：把需求说清楚，然后等它交付结果。 但当AI开始处理长期、复杂的工作，产品就出现了两种不同的设计。 一种像Grok Bot：你可以建立多个Bot，让它们分别负责研究、写作、运营，再让它们互相协作。 另一种像OpenAI的Dot…

Codex用久了，找对话就变得非常痛苦。因为Codex会在对话创建的时候给对话起名字。但问题是，最初起的名字往往无法反应对话的真实内容。这个时候，就需要用Hook来自动改名了。

通过趋势判断、成功路径、咨询辅导和圈子资源，借助AI完成真实交付，把知识与经验变成属于自己的作品、产品和长期积累。

存储股赚钱的关键，不是猜它什么时候到顶，而是提前想好看到什么信号就行动。

看到一个说法：国内AI对信息源的参考引用，越来越偏向视频内容的引用。 其中一个主要原因是为了提高内容门槛，过滤垃圾文章。视频成本高，尤其是5分钟以上的视频，不容易有垃圾内容…

昨晚闭门直播，有一件事忘说了：为什么部分美国银行接受用ITIN申请信用卡？ 因为美国银行不仅要管理你的钱，还要完成税务申报和客户身份核验。税号正好能用于这两个环节，因此，它在银行体系里的用途不只是“报税”。…

从Evernote时代起，我就有一个很纠结的地方：收藏了上千篇文章，但真正派上用场的非常少。甚至还有一种感觉：即使收藏下来了，好像也不是我的。 最近我想明白了。之所以会有这种“收藏了也不是我的”感觉，是因为收藏的资料没有与我建立连接、建立关系。…

强烈推荐大家看看这个YouTube频道。一个30岁的西安小伙记录他在厂里打工的日常。按照这个播放量，他的YouTube频道收益应该很不错。 他并没有像很多人那样，用AI批量生产内容。他的视频都是实拍。唯一用到AI的地方，是英文配音和字幕。但正是有了这关键的一点，让海外观众能看到他的真实记录。…

看到一个做法，感觉挺不错的：设置三个Agent，一个告知理性上该怎么做，一个告知用户内心真正在意的，一个专门点出盲区。 ----…

我经常会跳出用户视角，站在产品层面去看现在的AI工具。我建议大家也这么做，原因是 目前没有哪个AI工具能做到尽善尽美，还处于快速迭代中，而且大趋势也在更替——比如从Coding Agent到Personal Agent。所以，对于用户来说，要投入时间、精力、钱、个人数据，这就有点“押宝”的意思了。…

把个人Agent的主动性、使用场景、成本和生态放在一起讨论，值得用来检验一个关键问题：模型能力提升后，什么才能让普通人持续把真实事务交给AI。

把Jev放回分类、搜广推与业务后训练的历史中理解，值得关注的不是“快模型”这个标签，而是具体业务的准确率、时延和概率校准怎样一起达标。

从睡眠与唤醒、状态恢复、工具发现和上下文缓存，拆解一个持续工作的个人Agent需要哪些工程条件，值得与本期关于用户需求、成本和生态的讨论对照阅读。

把Personal AI的竞争起点前移到用户尚未说清的意图，值得与“主动性才是护城河”的观点对照阅读：理解一个人，最终要落实为适合他的真实生活体验。

把模型能力、产业收入、能源约束和安全放在同一张图里，适合用来校准对AI下一阶段的判断，也提醒我们把注意力从单一模型分数转向完整系统。

从真实消费支出审视AI应用，比只看流量更接近商业现实。值得留意专业用户订阅与大众交易入口之间的差异，以及这种差异如何改变产品的收费方式。