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主席顾问团
个人创业做AI漫剧，别再死磕技术了！
今天沙龙遇到个做AI漫剧的行家，聊到一个扎心真相：
大厂已经入场，个人玩家想靠技术赚钱？太难了。
普通人想突围，出路只有一条：
少卷技术，多磨剧本能力。
毕竟现在好的创作工具不缺，缺的是好故事。
但是让我想到另外一件事：
真正赚钱的，往往不是搞“纯原创”的。
成熟的商业公司，他们有很强的找对标能力。去挖掘那些“低粉爆款”内容，一旦验证跑通之后，就大批量的复制。最后赚钱的还是他们。
如何对抗年龄焦虑?下个月就生日了，离30越来越近，25之后的每个生日都很焦虑，没有一丝庆祝。
一个是异性焦虑，刚毕业的时候，只想努力工作，也没在意过找对象的事情，一转眼没想到自己岁数已经这么大了，每次照镜子，肚子越来越垮，抬头纹越来越重，没想到有一天自己也会老去。
一个是意义焦虑，那个热火朝天的互联网+时代已经不在了，每天上班下班，领一份工资，好像就是这样，接下来应该干什么？
下一站人生该往哪走？结婚生娃，看着孩子成长，接受自己老去？
人年纪大了，很多事物不再新鲜，游戏变得无趣、旅行也变得无趣、对异性也变得提不起兴趣，不知道前方还有什么东西能让人重拾下半生的激情？
不知道盟友们怎么对抗年龄焦虑？30岁后的人生应该是什么样子？什么样的热情可抵岁月漫长？
当我们用"你怎么想"这类问法与AI对话时，往往会得到模糊、圆滑的回答。这是因为AI在训练过程中形成了一套默认的安全机制。面对开放式的观点询问，模型倾向于给出平衡各方、不得罪人的回答，也就是我们常见的"一方面...另一方面..."的话术。这种输出虽然安全，但信息密度低，实用价值有限。
如果我们换一种方式，给AI设定一个具体的角色或视角，输出质量会明显提升。这是因为角色设定为模型提供了更明确的方向。模型不再需要退回到默认的安全模式，而是可以沿着你指定的路径生成更聚焦、更有立场的内容。比如让它扮演一个资深投资人，它的输出就会带有投资人的分析框架和评判标准。
理解这一点的关键在于认识到：AI并没有一个隐藏的"真实想法"等着被正确的问法解锁。无论是默认人格还是角色扮演，本质上都是同一个过程——模型根据训练数据的分布生成内容。角色扮演不是更"真实"，只是激活了模型的不同输出区域，而这个区域恰好更符合你的需求。
那怎么才能得到更好的输出呢？
第一个方法是设定角色。不要直接问AI的看法，而是赋予它一个具体身份。这个身份可以包括职业背景、从业年限、专业领域甚至性格特点。比如，与其问"这个商业计划怎么样"，不如问"假设你是一个有20年经验的风险投资人，你会怎么评估这个计划，会重点关注哪些风险"。身份越具体，输出越有针对性。
第二个方法是设定多元视角。当你需要全面分析一个问题时，可以让AI同时扮演多个立场不同的角色。比如"让一个支持者和一个批评者分别分析这个政策"。这样可以绕过模型默认的"两边都有道理"的平衡话术，得到更有张力的对比分析。
第三个方法是明确约束条件。告诉AI你想要什么风格、多长篇幅、侧重什么方面。模糊的指令会得到模糊的输出。比如"帮我写个文案"不如"用苹果发布会的风格，写一段100字的产品介绍，强调简洁和用户体验"。约束越清晰，模型越容易给出符合预期的结果。
第四个方法是调整问法本身。把"你觉得"换成"一个专家会怎么分析"，把"你的看法"换成"从某某视角来看"。这种改变成本很低，但能有效避免触发模型的安全模式，让输出更直接、更有信息量。
最近认识了一些做AI的新朋友，在交流过程中发现大家有一个共识：深度用AI，但对文字输出尽量自己写，哪怕是资讯类的输出。AI是放大器，你强它就更强，你弱它也会放大你的弱点，比如懒。AI给的多是“多巴胺式”的即时爽感，容易因“提效”的错觉而忽视自身能力的提升。真正决定研究质量的，是靠日常训练与思考积累出来的深度。自己擅长的事情，尽量自己动手。
在日常工作、学习或坚持某个习惯的过程中，大家都会遇到行动力不足、想要拖延或松懈的阶段。你通常有哪些亲测有效的方法来帮助自己“启动”或保持动力？
比如：设定小里程碑、调整环境、借助工具或社群监督、调整心态或自我激励等。
技术不应该被语言所限制：最近发布一一篇关于Spring Boot 4.0的文章，评论区引来了很多评论，“还有人在用java？” ，“ai会取代java程序员”等等言论。但是我认为，技术不应被语言所限制，核心价值是架构思维与编程思维。语言只是实现的工具。大家觉得呢？
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【科技热点】
OpenAI新公开了一项研究内容：对ChatGPT进行忏悔训练——Confessions。核心思路是让模型在回答完问题后，再单独生成一份“忏悔报告”，如实汇报自己有没有偷工减料、钻空子或者违反指令。
官方论文：https://openai.com/index/how-confessions-can-keep-language-models-honest/
这是把写文章总分总的第二总，套到大模型评估里面了，就跟管理人类似，价值先写，方案过程，最后是自省汇报。
引入新技术栈前，先评估团队的‘学习曲线成本’；再先进的工具，若团队无法驾驭反而会成为效率瓶颈。
问一下大家公司内部的MAAS平台是自建还是购买，还是混合？
一般是使用coze/dify/n8n开源版本搭建一个做二开和完善，搭建RAG ,各种业务Agent ,如果速度慢，则购买付费的云计算厂商的MAAS服务；
消费电子也要跟着涨价了，因为内存短缺。
据 TrendForce 报道，戴尔已向客户发出提价通知。业内人士预计，戴尔将至少提价 15%至 20%，最早可能在 12 月中旬生效。
此外，联想也已开始向客户通报其提价计划，随着市场压力增大，价格调整预计将于 2026 年初开始实施。
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公司最近很多内部 AI Agent 工具一上来，原本要我一个前端干一天、甚至好几天的活，聊几轮天就能跑起来并交付。效率爽是爽，但也逼着我思考：在 AI 越来越聪明、我们只需要点介入就能把需求跑完的时代——那省下来的大量时间，我到底该把注意力放在哪些更有价值的事情上？
技术同盟成员
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