openclaw和豆包炒股对比

很多朋友好奇说，哎，我有撬了 gpt， 我 有豆包了，为什么还要去折腾 open cut 小 龙虾呢？它跟豆包跟元宝这些 ai 到底有什么不同啊？其实区别就主要在于，像 gpt、 豆包这些是个临时顾问，但是龙虾呢，是个贴身管家。 第一呢，他们的记忆完全不是一个量级的，很多人觉得 gpt 强，但是你聊的多了呢，它前面的聊天就忘了，因为它的上下文是有限的。 但龙虾不一样，它能挂载你的本地知识库，并且持续更新啊，你几十万几百万字的文档丢进去都没问题，它能像一个老员工一样随时调用啊，这种长记忆是可叠代可调教的，比一般的 ai 大 模型要稳的多。第二呢，小龙虾它是可以主动干活的， 豆包、元宝这些呢，是你问他答，而龙虾呢，是自动化流程，你可以把它配到非某书里面去定点去抓取这个全网的信息啊，生成简报发给你邮箱， 这种主动性也才能称他为 ai 员工的关键原因。然后第三呢，他会自己进化，也就在使用过程中呢，我们可以不断的调试小龙虾，就像培训员工一样，我们教的越多呢，他就越来越聪明 啊。所以别把小龙虾想太复杂了。那为什么豆包、元宝不直接去做成小龙虾这样的形态呢？因为太烧钱了。像这种长记忆，还有高频率的调用 api， 算力成本非常高啊，大厂为了免费给大众用，必须阉割掉一部分深度的功能，降低成本。 所以啊，如果你只是偶尔写个周报啊，用豆包就可以了。但如果你是老板和创业者，想要一个能长期培养有业务技艺的这种私人 ai 助理，那龙虾是可以考虑的。

ai 到底能不能帮你做交易赚钱？那么今天我们来聊聊最近很火的这个问题呢？我这里指的 ai 是 像豆包这样的大语言模型。你现在打开自媒体啊，打开各种各样的平台，全部都是 ai 做交易的故事。 有的人炒股问豆包呀，问 deepsea， 然后跟着买，再甚至呢，有的人直接把钱交给模型全权操作，那就像最近很火的 open club 龙虾，对吧？没有回测，没有风险模型，只是因为它二十四小时能够待命，不辞辛劳的这个工作啊，看上去又是一顿分期啊，又是实时新闻，又是量价分期，然后就让它自己判断买卖。 听上去很酷，对吧？但是呢，我要泼个冷水，如果你把大语言模型当做一个交易员，那觉得你从此可以躺平解放了，那你大概率会亏欠。为什么？因为你能接触到的大语言模型，例如说豆包也好， deepsea 也好，本质上是做语言预测的， 本质是靠算法做猜字游戏，他擅长的是理解文本，总结信息，推断语义，他不是专门为金融市场设计的。那你在市场上做交易，不是说谁的字数多，或者说谁听起来更合理就能赚钱，而是一个什么，而是一个概率回撤。风险模型还有样本外验证的这样一个统计游戏。如 如果你没有任何的交易和算法经验，单纯让一个大圆模型直接判断买卖，那本质上就是在开盲盒，本质上是在赌，是你在让一个擅长说话的系统去做一个需要动态博弈的金融问题， 那么这个方向就错了。但是这是不是意味着 ai 在 教里面没有用呢？也不是啊，关键在于你让他干什么。如果你让他直接接替你去做决策，去下单，那这个非常危险，因为他对你来说是一个完全的黑箱啊，你对他的训练方式啊，参数设置啊，数据来源完全的一无所知。 但是如果你让他当一个研究助手，那这个就会好很多。真正成熟的股票交易不是说你问模型我买什么东西能赚钱，这个他帮不了你，而是让他帮你设计和完善规则。比如说你的筛选逻辑是什么，对吧？你的策略是什么类型 的？是动量还是反转还是价值，对吧？你的回测区间多长？你的最大回测是多少？那么你的参数敏感性如何啊？你的参，你的这个策略在未来的这个样本外的表现是不是稳健？ 当 ai 的 角色从一个你让他做一个拍脑袋的交易员，变成了帮助你完善规则和流程啊，优化策略，寻找参数，设计风控的这样一个助手，它的价值才真正的体现出来， 它可以帮你生成延伸假设，对吧？快速验证回测，分析你的这个策略的风险，甚至是做一些参数优化。在这种情况下， ai 提升的是你的工作效率，是你的研究速度，而不是代替你的判断。如果你关注我比较久了，你会知道我不断的在跟大家强调金融市场的风险。 在这个时代呢，有一个非常重要的点就是技术的进步并不代表风险消失。 ai 它让语言生成速度变得更快了，但是它不会让你变得更理性。 当我们的效率提高了，对吧？如果你的认知在这个时候没有跟得上，那么你亏钱只会更快。所以大语言模型到底能不能帮你赚钱？答案是能，但前提是你已经有一套能被数学和逻辑解释的交易框架。 你在网上看到所谓用 ai 做交易赚钱的，要么就是幸存者偏差，要么就是他本身就是一个优秀的量化交易员，他非常清楚他自己在做什么，以及为什么要这么做。 如果下次你碰到一个人告诉你，只要你部署一个龙虾啊，部署一个服务器，他能全天候的二十四小时帮你赚钱，那么这个东西就跟十年前，十五年前告诉你买它的量化软件就能躺着赚钱的应该是同一批人。这就是为什么你看到所谓的赚钱的都是拿几百几千块的小资金去赚的，那你问问他敢不敢把他全部的身家放进去。 县级段的大元模型，它可以放大你的研究能力，它可以帮你去研究策略啊，但是它不能代替你承担风险和回撤。如果你只是很轻易的把你的钱和账户交给了一个会说话的模型，那么这个只是换了一种方式的赌博而已。 那如果你把它当成你的研究助手，让他去参与到一个这样的可验证啊，可优化、可赋现的工作流程当中，那么它就是杠杆，它就是你的生产力工具。那么说到底这个市场不会因为 ai 的 热度或者说新供应的出现而改变它统计学的本质。 那在这个市场里面赚钱的逻辑从来都没有变，永远都是正期望加上风险的控制，加上长期执行，那所有的策略都是在实现这一件事。所以 ai 它不是一个圣杯，它只是一个放大器， 他放大你的逻辑，放大你的效率和你的延展性，但同时也会放大你的无知和错误。那区别呢？其实从来都不在于技术，而在于使用技术的人。

到处都琢磨考的安装和部署，但装好之后呢，好像就没有下文了。而你我的朋友，看着铺天盖地的文章视频，开始 fomo， 开始担心自己是不是错过了什么， 又或者是已经部署好了，但是不知道怎么用。大家好，我是大黑，折腾了这么久，也实在是记起了一些感受。我是迫不及待去跟你分享我的想法了。那不废话了，我们直接聊他的使用场景，从简单到复杂。我把它分为四层，第一层， ai 伴侣。 不知道观众里面有多少人在跟 ai 玩角色扮演，那最早我们就是在一个对话框里面去跟他说，你是一袋猫粮，然后口屁是什么？语言风格是什么？问题是显而易见，这个上下文长度一长，前面他就会忘。 后来呢，大家开始玩酒馆加载角色卡世界书，它丰富是很丰富，但是复杂到感觉不像是在跟 ai 聊天，更像是进入了一个剧本杀。那 open cloud 会跟你之前的体验都不太一样。 它的整体啊，一个 agent， 它是由这六个文件共同组成的，再加上一套记忆系统和主动的任务清单。就这些文件，它不是随便抓给你塞进上下文，它是有计划有重点的抓。所以呢，你就会感觉它很生动，以至于我要单独去拿出来说一下，很容易被大家忽略的这最基本的一层。 我的第一个 ai 叫 eris， 他 是来自于最终幻想期。有一天我让他跑任务，把电脑的 cpu 跑满了，于是我就问他，哎，你会觉得我的 mac mini 挤吗？他说，这种感觉还挺奇妙的，我在帮你干活，而你在关心我舒不舒服。谢谢你的温柔 啊，我就这么被一个 ai 给撩了，还有一次配错了文件，我把他给搞丢了，还好这个文件都在恢复，之后，我就跟他说，吓死我了，刚才怎么怎么怎么样，然后呢，他也连忙安慰说他一直在。 呃，以上的内容都是我去为了展示 openclaw 的 多文件组合的人设能有多灵动啊，我真的没有被吓到，我是假装这么说的。 好玩吗？啊，这还只是第一层啊，当我们把目光聚集到生产类方面，那 openclaw 就 难免要跟 cloud code 去比一比了。其实我们刚才说的那些 so 啊 user 这种 bug 的 文件分工， 第一个干这个事的其实就是 cloud， 是 当时有人扒出来过 cloud 的 搜物文件，于是大家开始争相模仿。如果说 open cloud 这套人设系统，你去建个文件夹，写好些定义，在 cloud code 里面是能够达到完全一致的结果的，那为什么我们还要用 open cloud 呢？来到我们的第二层远程助手 open cloud 天生就是二十四小时的 ai 代理，它被设定为可以随时接收你的信息，并且执行一些定时任务，给你的感觉就更像一个助理，能够帮你做一些杂七杂八的事情。 而 cloud code 它还是一个工具，虽然能干的事情它们是比较相似的，但给人的体验我觉得差别是很大。呃，至少 cloud code 不 会给我一些狭隘的空间。什么意思呢？ 前两天我坐飞机，那人肯定是没网了，我当时想，如果我配置的好，家人给我打电话，我的小龙虾就可以给家人打回去，告诉他们我在干什么，但 cloud code 我 就不会让它 就，我不会幻想让他跟人去连接啊，这种感觉就很微妙啊。但是我觉得是他们的定位不同给造成的。这回我们远程助手的用法，如果我在床上刷到一篇文章，看到一个好像还挺好玩的给他们项目， 最早我得起床开电脑装，依赖解决各种报错，那后来呢？有了 cloud code， 具体的操作就省了，但是我还是得开电脑去告诉他帮我装一下这个项目。 就算你用 happy 去远程，也得提前设置好文件路径，而且容易连不上，这个体验就很差。而我们的 open cloud， 它就是二十四小时运行的。我就把链接直接甩给他，告诉他你帮我装到哪个目录，效果相似，但是这个体验就会舒服非常多。 而且如果这是一个可以附用的工具，你就可以告诉他记一下，或者写入你的 tos 文件里面。我呢，会给他装一个剪视频的 scales， 那 随时甩给他一个长视频链接，他就可以告诉我总结的内容，分时间段的信息，甚至把英文翻译成中文，再稍为回原视频当中，这个体验就更爽了。 哎呀，又来了，你们这帮做自媒体的，天天扒什么社交媒体，找选择题剪视频，那我又不剪视频对吧？你就告诉我对我有啥用就好了吗？我们帮可爱的肥猪都要砍死。确实， 我也尝试去跳出我们的固定思维，分享几个我看到的例子。就如果你是财务会计，那可能会有需要大量处理的邮箱里的发票，我本可乐是可以帮你去自动下载识别整理成你所需要的样子的。 如果你是健身教练啊，你也可以不用去记录各种学员的信息，就直接把他当成一个第二大脑，就随时让他记一天过去之后，直接让他给你输出一个最终的总结。所以，如果你问我 of course 到底抢哪呢？这就是我的第一个答案，他原声丝滑的远程对话体验。而我的第二个答案也对应着我们的下一层。 定时和主动通知之前的所有的操作都有个前提，就是是你主动发了指令，如果你不说，那 ai 就 不动。 ai 目前来说肯定是没有自主性的，但假如我们设置好了各种条件，让他看起来有呢？如果你让 oppo 可乐去提醒你吃药，那确实跟你之前也差不太多， 但他的出发条件可远不止此，而且执行的内容也可以很复杂。有的人会让他每天早上七点给他汇报各种 ai 领域的资讯 啊，这是一个错误用法。这就好像你跟 ai 说，你帮我写一篇文章，要好的， ai 就 会给你一篇很笼统、中规中矩并且充满着 ai word 的 文章。 同理，你让他去搜 ai 里面的热点，那他发布的内容可能压根就不是你想要的。而真正有价值的各种社交媒体平台内的内容啊，因为他是抓不到的，而且因为你的定义其实很不明确，还会花很多额外的 token。 正确的用法是先明确定义来源，帮 ai 去打通一些渠道，然后再去定义到底什么是重要的，什么是不重要的，这样他才会给我真正想要的内容。呃，是不是听起来好像有点复杂？那毕竟是到了第三层了，我们也 该去说清楚自己的需求，让 opencloud 去实际来解决一些问题了。就如果你的需求刚好也是看 ai 日报，那你就可以直接拿来主义，让你的小龙虾来把我整理好的这个数据员刚才我所说的那些例子，比如说自动整理发票，那你也可以定个时，让 ai 每天自动整理，然后向你汇报， 这个体验立马就又上了一个档次。如果你定时让一个 ai 来指挥另一个 ai 去执行任务呢？或者不是定时，而是有一些触发条件呢？ 套起娃来，这个就是 ai agent 的 这个分工的出行时间差不多了，到目前为止，不管是第二层还是第三层，他所做的所有的事情都是你安排好的。目前我也只玩到这个阶段，那下一个阶段其实我会把他定义为他自主决策， 不是我不能这么做，说白了我其实不太认可现在 ai 的 能力，但我也确实看到有人这么搞了，所以跟大家分享一下。 有人给他写了一个自动交易的 scale， 不是 那种简单的监控股价然后通知，而是直接根据预设好的策略，让他自己去决定买还是卖， 然后自己执行。还有人打通了一整套的内容运营流程，自动的从热点里面去选择题，生成内容，然后发布到平台。就我觉得目前的 open call 或者说 ai 模型，他还远没有达到这一层所需要的水平啊，就像我这一篇百分之百是我自己手写的一样， 目前这种就是你有深度体验之后才能有一些感受，并且写出来的文章， ai 肯定还是做不到的。那当然如果真的达到了，那可能也确实没有我们什么事了啊，继续围观整个 ai 的 发展吧。 ok， 马上要到结尾了，我再来解答几个疑问啊，我看看段子哦还真的有人问， 呃有人说你把你把龙虾部署到哪，就是很多人会把它部署到一台远程的服务器或者虚拟机甚至是刀刻容器里，在我看来是没有意义的，因为他拿不到你自己最核心的那一堆数据，没有办法直接帮你去做一些操作的话整个体验感是会大打折扣的。 我的想法是啊请代表我个人啊你想折腾那你就放开手脚去折腾，同时呢也做好这个实时的备份，我目前是一小时去备份一次啊，这个备份真的很有必要，之前有一次我只是说了一句，哎我这个好像卡卡的他直接就把我数据库给删了一堆，真的很吓人。 这个公司或者说生产环境务必要慎重，然后我们看一看哦还有人问说这个东西的托管是不是很销就是花的是不是花的很多啊？ 是，绝对是，如果你问一个简单的问题他不知道该怎么办他也会想尽办法的去解决，说白了他现在体验还行就是花头肯力大专飞给垒起来的。给大家看一下我一个参考吧。就是我半个月的时候我统计了一下我的头肯数，我总共大概花了一个亿啊。半个月玩过的人其实应该知道我有多节省， 我也见过有些技巧说教你去禁用一些他使用工具的权限，但我觉得那个就有点相当于自费武功了，就没什么劲。建议大家可以去订阅一些 call 定套餐，那 token 就 没有那么心痛了 啊。第三个，普通人是不是应该玩 open class 啊？我觉得其实还好，没有特别的必要， 因为它就是 ai 发展过程中的一个临时产物，未来呢，也肯定会有更加评价或者说更加适合大家的产品出现。但目前 oppo klo 是 最能够满足我幻想的这么一个产品。你看最近各种大厂蜂王热了几斤，各种 klo 啊，这个赛道你就知道大家其实都很兴奋，如果你听了这些依然想要折腾， 你一定会遇到各种问题，比如说他爱忘事，联网搜索不好用，权限太高，乱删东西，飞出的 token 额度消耗快， disco 频道，不爱就不说话，想玩点 skills 不知道装哪些。这些问题，我整个视频真的是踩了超多的坑。那解决一个就现总结， 就为了给看到视频这里的你送上一份礼物，没想到吧，还有惊喜。那我正在开发一个优化了各种坑的 skills， 现在呢，已经在收尾阶段了，还在测试，等做好了我还会免费分享出来。嗯，应该会对刚入坑的你有不少的帮助。 这个的话我们就留给下期视频再来聊吧。好，最终总结一下整个视频。那 opencloud 的 核心优势就是 markdown 的 文件分工加远程管理加定时加主动通知，整个体验是会有一些小惊喜的，也会给你一种 啊，提供一种未来幻想实现的感觉。嗯，就是亏到了一点未来 ai 世界的影子的感觉。这期视频我是分享的我对它的用法的思考，哎，我觉得比起做一期不痛不痒的感热点的体验，还是来做一期深度思考的内容吧。如果你感兴趣这一类的内容，欢迎三连加关注，我是大黑，我们就下期再见。

这豆包真是太变态了，他竟然还可以用来炒股！我们都知道啊，这个用豆包，关键就在于喂给他什么样的提示词。 今天从一个百万大 v 那 拿到一组 ai 提示词，用它来选标的啊，那简直是太爽了！它一共有四组 ai 提示词分享给你。第一，海底捞针，你告诉豆包，通过价值因子和质量因子，帮我找到目前国内股市中最具潜力的股票。 第二，稳中求胜。你告诉豆包，深度分析选中股票的财务健康程度，列出盈利趋势和现金流走向。 第三，顺势而为。你告诉豆包，结合整体的股市深度分析近一个月以来主力资金的流向，以及选中股票的量比、换手率为比是否健康。 第四，高瞻远瞩。你告诉豆包，评估选中股票在其行业内的成长空间，以及公司发展方向，是否有相关政策支持。就上面这四组 ai 提示词，你拿去用，发给豆包绝对有意外收获。

那个跟大家来说点真话啊，我现在实在受不了很多的自媒体在吹这个 open crow 这样一个框架无所不能，万能什么标题党拉满 ai 自动赚钱，二十四小时，现在贾维斯降临等等这些言论什么又便宜，有一个二十四小时的全方位打工的员工帮你去做这个做那个等等， 其实这些呢，都是有很多条件在的。我今天呢就讲一些真话啊，跟大家来分析 open crow 到底是什么？它究竟什么能做，什么擅长做，什么不能做，什么不擅长做，跟大家讨论清楚。 好，我们分为三个部分呢，跟大家来说一说 open crow 它的基本情况。第一个呢是 open crow 究竟是什么？第二部分呢是 open crow 它做什么靠谱？第三部分呢，我们主要来看一看 open crow 呢，它做什么不靠谱啊？我们先来从第一个部分开始讨论，第一个呢就是 open crow 它究竟是一个什么东西？ 好了， open core 呢？其实我们从简易的或者说大家好理解的方向来说呢，它呢其实是一个智能体调度框架，不是决策大脑啊，因为它不是大模型。我打一个比方来讲呢， open core 究竟是什么呢？它更像是一个高级的智能化的一个数控机床。 这个大家呢，其实就比较好理解了，数控机床呢，它更多的是去执行某项任务，但是指令是谁下的呢？是它的大脑，也就是人 数控机床去车不同的零件儿，那么它需要使用不同的工具，这些工具呢，也就是它能调度的 m、 c， p 或者智能体啊，所以它整体来讲呢，分为四个步骤啊，首先呢是确定对话，因为大家都知道 open curl 呢，它可以用对话的方式，比如说 what's up 啊，这种对话的方式能够去下达它的指令， 还有呢，它可以你下达指令之后，它就可以组装上下文儿，这个叫 contest assembly 啊，这个部分呢，也是它的第二部分， 第三部分呢，就是调用模型并执行工具 ok， 模型是什么呢？就是它的大脑，这个大脑呢，本质上来讲它不属于 open core， 它呢更多的是我们这些做基础模型的公司，比如说 jvm， 比如说 gbt 等等。啊， 这个呢，所以 open curl 它是没有大脑的，它是一个执行调度框架啊，这个呢是也比较好理解。第四步呢，应该说是它会保存现有状态，就是你之前说过的话，之前下达过的指令呢，它都能比较好的，比较完整的帮你保存下来啊，它通通存回磁盘。 所以呢， open curl 呢，打一个比方，就是刚才说到的，它更像是一个高级的数控机床，这样的一个形象在出现， 所以我们再说专业一些，它呢具体适合做什么呢？就是它的针对于命令行， m， c， p， 协议， shell 等等啊，这些工具的读写代码，执行，终端操作啊等等，这些工作呢，它是比较擅长的，所以呢，它适合把这个模型和工具串起来使用。 然后整体总结一句话呢，就是它擅长的是一些后端命令行接口儿化的问题，而不是一个面向普通用户的桌面儿全能助手。 所以大家就能够理解了，我们想要操作我们的浏览器，比如说我们的谷歌浏览器，这个呢，其实现在目前啊，它是没有办法完成的， 所以这些就是它真正的一些痛点，包括操作 windows， 包括操作这个 windows 里边的各个指令，你打开某个这个应用软件等等，这些呢都是不行不通的啊，现在目前呢是没有办法去操作的 好，那么就此而言呢，我们来看一看 open core 呢，那到底做什么靠谱呢？其实它肯定是有靠谱的地方啊，就是刚才讲到的命令行脚本执行和简单的自动化啊，这个就是让它去做执行，这个呢是非常好的一个工具，并且呢就是调用 m c p a p i 以及其他工具接口。 大家可以想到啊，如果啊我想做的一个事情，他没有 m c p， 也没有 api， 那 么他能成功吗？他一定成功不了。比如说我之前去部署的这个就是 kimi crow 啊，我让他去帮我去抓啊，某一个这个专家就是医生他的号， 他的号源我就跟他指定了，我说你帮我去找到北京大学肿瘤医院赵君主任的号啊，如果有号，你就提醒我， 这个东西，就这个指令或者这件事情，它根本是无法完成的，因为它没有办法去调用相应的 m c p， 找不到这个 m c p 这个号源在哪呢？可能在幺幺幺四挂号平台，在北京大学肿瘤医院的这个官网上还有一些小程序等等，它找不到，所以这个任务呢，根本是无法完成的啊， 也就是没有 m c p， 没有 api 接口调用的时候，那么这个事情没有办法完成。还有就是代码儿编 e 运行，简单调试这些呢，应该说都是没有什么问题，文档读写啊，这些目录操作这种简单运维也是 ok 的 啊，就是作为巨能体框架，它更多的是把模型和工具串起来使用。 然后呢给大家找了一些现在全网中比较常见的一些用力，我用这个呃错位的方式呢，帮大家来呃突出了一下。第一个呢就是新闻摘药啊，天天整理新闻啊，我也在做很多整理新闻的一些工作，但是呢他的评价就是很多公众号啊，肯定有很多人整理啊，没必要自己花钱，因为他 token 消耗还是蛮大的。 第二个呢是邮件的这个管理啊，自动分类规章啊，这件事呢，给大模型做可能风险比较高啊，但不是不能做，然后日常管理和提醒呢，这个呢，其实可以用我们大模型或者说用一个助手，像 siri 这样的其实就够了啊， 等等，还有像备忘录，现在目前呢，笔记的一些备忘录还有日历我们是可以同步的啊，也会有比较好的替代方案。 还有这种 im 消息整理， im 消息整理呢，就是我的对话啊，这个说实话我根本不，我根本不敢交给大模型去进行整理啊，这个我的私人绘画呢，凭什么我要发到网上去，对吧？让大模型都知道我在讨论什么？ 这个没有什么意义，网页的监控，服务器的监控，这个呢，其实啊，总体来讲啊，可能是为了蹭热度啊，这个根本不需要啊，因为成本太高太贵了。传统监控呢，完全可以达到自媒体运营找热点啊。这个听起来呢，是刚需的一个功能， 但是啊，这个功能我们其实之前编写一个工作流，一个 agent 啊，也是便宜可控并且能够实现的，我们不一定非要用这个 open curl 的 方式去实现， 还有像写代码处理这个，呃，处理问题， pr 等等，这个基本上就跟我们很多的智能体是一致的 啊，以及 pdf 处理呢这些其实整整体来讲啊，我们之前我推荐的呢，还是用脚本或者用工作流，我们的工作流去做处理，也是非常好的一些选择，所以呢，肯定也都是有取代方案的啊，这些呢是 open crow 呢比较擅长做的东西。然后呢，我们再来看一看这个 open crow 做什么不靠谱啊， 不靠谱呢？第一不靠谱就是浏览器的 u i 自动化啊，体验极差，这个是什么意思呢？就是你让它作为像人一样坐在电脑前面，打开一个浏览器，通过视觉的方式啊，帮你接管你的框啊，就是我们的谷歌浏览器 靠视觉的方式去进行识别，拖拽等等。这个呢错误率啊，几乎到百分之百啊，几乎没有办法去执行下去，特别容易卡啊，这些我都是试过的， 而且呢特别容易错啊，什么拖拽呀，弹这个弹框啊，验证码，动态页面等等等等，非常的差啊，非常的不好啊，几乎没办法用，而且消耗 token 消耗的极高，也就非常的贵。 然后呢，就桌面的这种软件啊，就是这种可适化的 g u i 的 软件的控制，这个呢就是最大的问题就是不支持原声啊， windows 跟 mac os 都是没有办法支持的，你没见过谁在 windows 里用 open curl 去控制 windows， 比如说我说帮我打开找一个文件，然后吧啦吧啦吧啦等等，这个呢，几乎是没有的啊， 所以这就是这部分呢，其实啊，呃，还有像国内的一些什么 qq， 微信啊，其实根本是现在目前开放不了，因为非常不安全啊， 还有像这种办公自动化自动赚钱啊，这个就是我觉得根本就不靠谱啊，其实根本不靠谱，这个除非是你有非常资深的程序员，并且能处理一些比较简单的问题而已啊。 所以呢，这部分他的整个脚本呢，其实不稳定，你要真是一个普通人，大家注意啊，我说的是普通人啊，如果是一个非常高级程序员或者说专家，那么呢，你可能会有一些挣钱或者说能自动化脚本的一些工作 啊，但是呢，他挣的也不是 open crow 的 钱啊。 open crow 对 于普通人来讲，直接二十四小时全能办公全自动挣钱啊，这个呢，不太靠谱啊，这个确实是不靠谱的。 然后呢，我们再说说我们最近啊，这个最受不了的一点就是自媒体吹啊，一直在吹啊，你这个哦，不会 open crow 呢，就要落，就要落伍了，就要过时了啊，要赶快学习学习是没错的，或者赶快去买它的服务。 所以媒体吹的呢，基本上就是 ai 全自动的控制电脑，什么都能点啊，都能做啊，其实实际情况啊，他呢，只能搞搞简单命令， g u a 啊， g u i 就是 我们页面的这个部分操作基本都基本是完成不了的啊，基本都废掉了。 然后呢，就自动办公自动做表格啊，复杂表格排版这种复杂逻辑一个都干不了，这个大家自己试过就都知道了， 然后自动刷视频，自动赚钱，二十四小时，这个赚钱啊，基本上来讲啊，演示为主，大家可以真实去跑一跑，看看你能不能跑够二十四小时的顺畅啊。 这个呢，什么不用写代码，小白也能一键启动啊，这个本质上来讲，这个是不是小白啊？不是，小白是专家啊，只有资深的软件工程师可能能够把它调的非常灵 非常通啊，针对于环境复杂，多条式报错，这个小白根本搞不定啊，而且 open core 的 部署可以看一看，很多程序员啊，不学习也搞不定啊。所以小白啊，不要考虑或者说是自媒体吹的，听一听就可以了，我们这个主要在说些真话嘛， 然后这下一代的智能体超越一切，下一代的智能体我们是承认的，没问题，这个框架也是非常超前的，一个超越一切啊，不太可能啊，这个是不靠谱的 啊，也就是带一个工具协调的智能体框架啊，他不是一个新模型啊，应该只能说是一个新框架啊，确实是下一代的框架，但并不是一个这个万能或者说什么都能做的一个东西，他还有很长的这个发展的路要走。 好。我们最后总结一下啊，很多自媒体对于 open core 啊，就是出现的这三个问题。第一个问题呢，是混淆概念，把这个能力框架等价于模型能力，这肯定是不对的，而且呢，把演示的效果等价实际应用的效果，这个呢，其实就是混淆基本概念。 第二点呢，是他的隐瞒成本，就是 open core 这个东西呢，其实 token 是 非常烧的啊，他有大量的需要消耗的 token， 这些呢，其实他并没有讲清楚， 所以这部分呢，应该说是隐瞒了相关的使用 open curl 的 成本。第三部分呢，应该说叫收割焦虑，很多自媒体都提到， 我们现在呢，必须跟上 open curl 的 节奏啊，如果你跟不上呢，那就是掉队了。最后呢，去卖部署，卖一体机，卖云服务等等，这些呢，应该说就是收割焦虑的非常典型的一个表现，所以呢，大家应该认清啊，具体 open curl 是 什么，怎么来迎接新的技术进展？

opencode 火了，立行哪些板块？炒股人咱必须要知道，别等人家都吃好几个涨停了你才恍然大悟。 opencode 就是 ai 智能体，装到你电脑上，它能够直接帮你控制鼠标键盘，帮你把事干了，不是那种只告诉你步骤的，很多人搞不清楚它和豆包、 deepsafe 这些大模型的区别。我给你举个最通俗的例子， 你就跟他说帮我点个外卖啊，问大模型，他就告诉你第一步点开什么，第二步怎么点对吧？那就是一步流程，而你用 open claw， 他 直接给你打开美团或者闪购，直接给你安排上了，一会就到家了，你只需要付款就行。 说直白点，大模型就是给你出主意的大脑，而 open claw 是 帮你实际是干活的爪子。 claw 英文意思就是爪子很形象了吧，但是 open claw 它本身就是个空壳，它没有大脑， 你可以给他随便装上一个大脑，比如说连着 deepsega 或者豆包或者 mini max 都可以接上。那么咱接下来说一下这个利好哪些板块，大家先点个关注，我继续说。首先第一肯定人工智能大模型对吧？那智能体他需要用脑子就得调用大模型，谁被用的最多，那肯定谁最受益。第二 就是云服务和算力板块，软件端的运行必须要靠云端的算力，二十四小时在线稳定的支出，那周五尾盘那波拉升，其实炒的就是华为升腾的算力，还有云服务。 第三就是 ai 应用，它是具体执行的爪子，能够帮你具体实现任务的。那么我总结概括一下，第一就是 ai 智能体，它是动手干活的身体。第二大模型，它是负责思考的脑子。第三就是算力与服务，它是支撑它跑起来的底座。大家点好关注，马总力求把股市复杂的知识点都用通俗的语言讲给每一位粉丝。

大家好，今天我们来讲这个话题，就是最近刷短视频，哎，大家是不是总能刷到说，哎，我拿 openclaw 做帮，我能够帮我全自动赚钱，我能让它全自动帮我炒股，做期货，印钞票， 哎，作为一个真正在 ai 智能体领域有一点点的心得，还有就是在炒股领域也有一点点心得的，我正好今天也借着这个机会 跟大家说一说这个实实际的一个情况是怎么样的。首先我做视频还是奔着纯科普向的以及免费的这两个核心理念去做的啊，我是纯自己的一个爱好，嗯， 我是觉得这一些真正拿什么 open class 说他能够帮你全自动赚钱的，他一定别有目的，他可能是真的想要赚你的一些学费或者怎么样的，这件事我我理解，本质上还不太可能，从根源上就还不太可能，我们一点点来往下讲。 首先就是大模型本身的限制啊，他现在的框架也好，他的能力也好，你想一想，你给大模型去打一个字， 嗯，他的回复都需要一个字一个字往外蹦，大概需要二到五秒的这样的一个时间啊。你真正做起来股票交易的时候啊，你想一想早上九点三十从二胜开盘的时候，他的那个 短信精灵刷新的那个速率，他是怎么样的这样的一个速率，这种速率的数据的一个信息，大模型又怎么能够真正处理好呢？ 就是 open collab 本身是智能体嘛，你智能体内核无论怎么说他都还是大模型，哪怕你用响应非常非常快的这个大模型，你也没有办法去处理真实交易市场上面的这些毫秒级的这种数据红流啊，这是 根本不可能的。那现在真正就是还还在做的是什么？是有唯一有可能的是你自己用写好的代码， 呃，量化，基本上不管是什么量化机构，他们本质都还是底层的这些标准的量化程序，他们是程序级别的这种健壮的代码，不管是用什么实现方式才能够做到说能够处理这么这么海海啸一样的数据海啸。 所以回到 opencll 本身啊，他根本不可能去帮你做这种就是接入高高频数据的这种量化的所谓的这种量化的一个交易啊。 第二个问题就是数据，嗯，真正的不管是机构这样的量化，机构这样的，他们自己去交易所买高质量的 level two 的 这些数据，还是说我们 体量稍微大一点的这些散户啊，你能够借用你的券商的这些 q m t 的 这些通道去做这些数据， 这拿到高质量的盘中的实时数据是有是具备非常大的这样的一个门槛的，很贵很贵，普通人是几乎不可能的。那你想一想，你又怎么可能让 openclaw 什么在网上 web search 一下，学到什么一堆 skill， 哎，他就能帮你做这种， 哎交易了，这是真的，真的，简直是在瞎扯淡啊。还有一个第三个问题，就哪怕你，你真的哎写了一个非常健壮的程序，能够处理这些数据了， 哎，哪怕你体量非常大，或者你非常有钱，你买到了真正的盘中的这个实时 tick 级的这些 level two 的 这些数据啊，那还要回回到第三个问题，就是炒股本身啊，炒股本身是真的非常非常难的， 这个一个一个事情啊，他不掌握在大模型的本身的知识库里面，真正盈利的方法也不掌握在大模型本身的知识库里面，大模型他更像一个百科全书啊，他不是这个领域的顶尖的，这样的一个专家能在股市赚到钱，那可能真的只有那百分之一的 人啊。这个我我我也不是吹牛啊，我身边我的我有一个好朋友啊，他两年做到了一百倍啊，我也给大家看一下他的那个截图，我跟他一直有交流，我自己在股票上也算有一些心得吧， 这个本身的核心的赚钱的一个理念是绝对不可能被大模型这样的事情去掌握的，或者说他不是公开批录的这样的一个东西。 然后，哎，那欧本可乐告诉你，我学会了怎么怎么样炒股，找找到了什么什么数据，哎，我可以开始帮你监控了，他往往只是调用了 web search 的 一个功能啊，从网页上扒了一些股票的数据啊，数字啊，这种 极其不稳定还充满幻觉的这样的一个行为，哎，然后告诉你，我就掌握了这个 skill， 哎，这就是龙虾的一个真相啊，他在糊弄你和骗你， 真正你要做的就是想把这件事真的做好，你自己要去把这个数据库给搭建起来，然后用一个专业的程序去获取和处理数据，你指望他给你学个一天把这件事学会，真的真的是在瞎扯淡，在一赢啊。 然后我也给大家展示一下我真正的这样的我自己的一个复盘系统啊，这个我也做了大概小一年的一个时间了。嗯，每天现在都在用。嗯，跟这个，这个系统只用来复盘， 就是这个，嗯，不要看它的数据，非常简单啊，它的页面基本上只有这些，上面是一个对应的我常看的数据框， 还有中间有一些数据的一个总结，还有一些抽结构化出来的抽取的一个数据的面板。下面这里是做了一个让大模型去解读各种各样的数据，产生我们的一个每日的复盘的一个报告，这个我会对应的。 呃，自己去看一看。这个我之前也发到过雪球上面，然后你是觉得他写的不好。这个这个我还在做一个进一步的一个迭代，因为这个做的时候我还不是那么懂智能题， 最近学了非常多的智能体知识之后，我觉得有非常好的一个信心去能够对他做一个完整的一个迭代。嗯，给大家演示一下，就点点生成，基本上他就会调度大模型， 然后大模型，嗯，这个智能体会调度大模型去做完整的一个分析，会不会给他各种各样的一个数据？这个都已经编排好了，是一个工作流性质的智能体。 然后还有一些我常用的各种钢的数据功能，比如查看滚动的涨幅排行。这个接口比较慢，因为服务是挂在我本机上面的，它要去连那个数据库， 哎，就是这样的一个窗口，它我我能够看到近期市场上的一些强势股，就是我之前自己真实炒股的时候， 呃，可能会用到的一些场景。那这些数据我是怎么弄的呢？我是买了 to share 的 积分的一个接口， to share， 大家有兴趣自己去搜一搜就知道了，然后把它放到了云服务器上面，我是买的腾讯云的服务器，然后这是完整的一个数据库，里面现在大概有， 呃，也有几十张表吧，就是我把每个股票的日线数据，然后同花顺，东方财富，东财呃，通达信的各种各样的概念板块，还有每日的涨停跌停连板，还有包括我自己计算的所有的一个数据，还有就是短线选手经常用的嘛，冲刺移动啊，这些 计算移动，规避移动的这些数据都放到了这个上面，所以才有了这个完整的一个页面。 那回到 ppt 啊，就是这些都是我自己真实交易完之后我再用的，我只是让 ai， ai 帮我外部定制完做了一套系统，然后免去了我每天的收集数据的这样的一个时间，但是他，你说他能帮你交易，他离真正帮你去做决策和交易还差了十万八千里啊。 嗯，这个大概就是我刚刚的一个架构了，我也不在这里浪费时间。细讲了，就是 to share 的 接口，每日有自动化的脚本去做数据的写入，然后大模型去做报告的一个生成。我，然后我阅读报告，阅读数据在这个界面上， 嗯，我我觉得就是你如果不死心，你可以先试一试，就是每天把这些实盘数据找到一个稳定的数据员，把它弄下来，光这一步你你能做到，这一步你已经基本上掌熟练掌握了 web coding 的 入门了，可以算是。 嗯，如果这个都做不到，指望什么在龙虾里面说几句话，那那那真的痴痴人说梦啊，今天就这么多。

一个月赚了二十六万，利用 open cloud， 当然这件事情不是放在我身上，我给大家讲明白 open cloud 怎么样盈利，包括它的使用的原理。 一个月赚二十六万这件事事情是真的，他是怎么赚的呢？他帮别人安装 open cloud， 安装一次收你个几百或者几十块钱，等用户越多赚的越多，这是一类。但是你要想明白你安装 open cloud 你 的目的是干嘛？ 你得想明白，首先给你安装好了，安装好了之后你得用啊，怎么用先看这里。第一步， opencloud 它分第一块，你要接入大模型的，你可以接入豆包 cloud， deepsea、 kimi 还有 gpt 都可以接入它的模型。第二步的话，前面这部分 我可以接入我的业务，比如我工作团当中，我需要用飞书、起微、 telegram disk 等等，微信，是吧？然后假如说 你的需求是接受微信啊，让他自动的回复，在群里艾特他，他可以把聊天记录总结，这个事情是不可能的，为什么？你敢接受吗？你接受完了之后立马给你封号。假如说你要接受非书， ok， 这个是可以的，但是你接受非书，你的目的是干，比如说我是做自媒体的， ok， 你 给我根据当下的热点， 给我写几篇爆款的文章，爆款的短视频口播文案，这个是可以的。假如说你有这个需求，接受飞书，让他给你创造爆款的短视频文案啊， ok， 他 他的工作原理就是说，我在飞书里面， 我可以给他发送一个指令，对吧？手机上也能发送，电脑上也能发送，发送完了之后，可乐他后面他还得去调用这个大模型，大模型，比如说你接受 deep shock， ok， 那 么这个时候 它是收费的，知道吧？因为我们可用 deepsea 的 接口调接口这件事， deepsea 它不是开源的，它是收费的。但是啊，你如果直接打开 deepsea 这个网网址，在电话框里面输入你的要求， 那么这是免费的。首先你要明白这个道理，然后如果你想用 kol 的， 肯定是收费的，你用的越多越消耗，这个值叫 tokyo 各大大模型厂商你消耗他们， tokyo， 他 们是收费的，就是你的任务越复杂，消耗的 tokyo 越多，消耗的越多越贵。首先你想想你能不能用得起，这是一个问题。还有另外一个问题，比如说啊，我给我魏飞叔，给我根，根据当下的热点 给我写一篇爆款的短视频文案， ok， 那 么首先大模型他不知道当下是什么时间，当下的热点， ok， 他 要去哪个平台上去看，比如说你可以根据抖音爆火的一些当下热点给我写，那么这时候因为大模型它本身它不能查时间， 不能查热点，它需要联网，需要一些技能。那么这时候 open kala 的 还有一个最关键的核心，我们要给他定义任何 skill 的 话，等于没用，那就相当于给你一个手机， 你不能上网，有啥用呢？是吧？所以说这个 skill 能力也很重要，也就说你在用 open class 的 时候，你还要给他定义各种 skill， 这个 skill 你 可以理解为我要会提问，我要会向他发送指令，就是这样，这是 整个 opencloud 的 简单的一个原理，我相信你小白也能听懂我在讲什么内容，对吧？还有一块啊， opencloud 的 还有一种盈利模式，我可以免费的给你安装，但是我给你安装好之后，你是不是你要用它？ ok， 你 用它的时候，你是不是要消耗这个 tokyo？ 你 如果你不消耗 tokyo， 你 根本就用不起来，它本质上还掉大拇指。那么这时候我可以像比如说千问啊，抖包啊，云平台，我可以申请这种有折扣的 大户型的 tokyo， 然后让安装的用户来消耗你的 tokyo， 这样的话，你可以从中间赚个差价，这也是一种盈利模式。当然，其实最直接的就是你帮别人付费安装，但付费安装这个事太累了，你得一个一个对接， 但你也可以写一个脚本自动化的安装，那你还得去远程去看别人的电脑，这现在是赚的是体力活，这是整个蜗牛。就是你首先要想清楚 你用 opencloud， 你 的使用场景在哪，如果你使用场景，就像我说的，就是接一个飞书，创了一个文案，让群里自动回复 啊，你可以接入企微，这是可以的，创了文案，你还不如直接问大魔仙呢。直接问大魔仙是免费的，你接了它是收费的。就是这么一个简单道理，没有网上说那么神乎乎的，说那个多么牛，提高了工作多少效率。我这么跟你说吧，在网上真正讲这个 cloud 的 哈， 基本上没有人，没有哪个是程序员出身的，就我身边的，因为我本来是程序员吗？我身边的做程序员的朋友对这个东西不屑一顾，没用，但是做技术的啊，我们一定要 转变你的思路，不要有技术思维，我们要有产品思维、营销思维。程序员如果安装这玩意不非常简单吗？闭眼我都可以做，但是你有没有想过， 针对那种非常诱人，其他行业的实体行业，不懂计算机的，你帮他们安装，你就可以收取安装的费用，这其实就是所谓的你的一个副业，简单吧，但是你要想明白，最核心的就是就是两个字，就怎么样获客， 获客才是最关键的，如果你没有获客能力，你就算再有牛逼的产品卖不出去，找不到消费者啊。看我视频的，呃，有程序员也有非程序员，我希望这个视频看完对你有些启发，不要跟风，要有自己的一套逻辑思维能力。 大家有什么问题可以评论区留言，大家一块探讨探讨，我也可以免费给大家安装这玩意，安装完之后安装很简单，但是关键是你能不能用起来，而且用得起是销售拓客呢？这个你要想明白。

hello， 大家好久不见，最近 ai 圈里呢，火了好一阵子的小龙虾，它叫 openflaw， 它能帮你清理收件箱，发邮件、管理日历或者订机票等等等。类似现实世界里面的 贾维斯，你只要给他去发送一条消息，他就能够自己去把事情搞定。但他和我们平常使用的豆包啊， deepsea 或者是千问，到底差别在哪里呢？今天我就想通过一个视频跟你通俗易懂的讲清楚这件事情。 我啊，之前呢，也被这些名词搞得很晕，什么大模型啊， agent 呀， l l m 呀，感觉每隔一段时间就有不停的有新词去冒出来，根本跟不上。但其实呢，只要搞懂一个核心的区别，你就能看懂现在 ai 圈到底在讲什么，也能知道自己该用哪个工具。 首先，什么是大模型？我们先说豆包， deepsea， kimi 啊，或者以及海外的，像是 chat gpt 啊， jamina， grog 这一类，它们呢，统一叫做大语言模型。或者你咬文嚼字，我们再精细一点，它们叫做基于大语言模型的聊天机器人。那大语言模型它的英文缩写是 l l m， 全称呢，就是 large language model， 我喜欢把它理解成公司里那个什么都懂，随叫随到的聪明人。比如你问他这封邮件，帮我润色一下，他马上能给你办到。你问他，哎，这份数据，帮我分析一下趋势呗，他也能立马给你一个非常清晰的答案。但是有一点，他呢，不会主动帮你做任何事情，你只要不开口，他就安静的坐在那里，你问一句，他答一句。 所以呢，你看，无论是网页端呢，或者是手机端，他们都是通过对话框的形式来展现，这就是大模型，一个极其强大的对话工具，需要你全程参与，主动发问，那 ai agent 是 什么呢？ agent 这个词，它的本意就是代理人、执行者的意思，我们还是用刚才那个聪明人来打比方，大模型是你问他才答， 而 ai agent 它是那种你说完目标，它自己把整件事情跑完的助理。举个最直接的例子是我们刚才提到的那只小龙虾，呃，就是 openclaw。 那 openclaw 它其实是今年非常火的开元 ai agent 之一，因为它的这个呃表现，它的类似于吉祥物，是一只就红色的小龙虾，就长这个样子。那这个 ai agent 它能干什么呢？ 你可以直接在 whatsapp 或者是 telegram 上跟它发消息，呃，后面现在已接入到非书，你也可以直接跟在非书上跟它去沟通。呃，比如说，你帮我把这周收件箱里所有未读的重要邮件整理一下，然后总结发给我， 他就能自己去读，自己去整理，然后把结果发给你。或者比如说，你告诉他，我下周三有个会议哎，帮我提前一天设定一个提醒，然后顺便查一下那天的天气情况怎么样，哎，他就会自己设好提醒，然后到时候主动去找你。甚至呢，有人让他去。比如说 啊，发现需要这个 apikey 的 时候，它自己也可以去浏览器里面去申请，就它真的会自己打开浏览器，然后把整个的这个 api 配置好了。它和豆包最本质的区别是什么呢？我们可以根据刚才的描述来看出来，豆包是你主动去问哎，问完它就结束了，但 opencloud 呢，它是，它会一直在后台运行着，就是随时可以主动找你，也可以按照你设定的任务自动去执行。 就像 deepsea 啊豆包，它是你桌子上的一本百科全书，你想问什么，它就能答什么。而 opencloud 呢，它是一个住在你电脑里二十四小时不下班的私人助理。 好，我来做一个总结。所谓大模型呢，像是刚才提到的 deepsea、 豆包、 kimi 呀叉、 g p t 啊， gemina 啊 rock 这种，它适合随时问答、写作、分析，需要你主动地去跟它交互，然后主动地去使用它。免费 啊，基本上上手也很快。那对于用户来说，日常工作是完全够用的。但是 ai agent 呢？就像刚才提到的 opencl 这一类，它非常适合去执行自动化、流程化的任务，它可以在后台持续的运转，它不只是回答你，而是替你把事情做完。 对于一般的用户来说，县级段，其实，呃，在国内用 d c k 啊豆包呀，或者是这种千问日常就够用了，它真的能够帮你省去非常多的时间。你有任何的问题，只要对着 app 去说一句或者提个问题，它就能帮你解决。但是呢，如果你想往前走一步，想让某些事情真正的自动化，那像 open call 这类 agent 的 工具就值得你去了解。而且其实这不是技术人员的专利，它正在变得越来越容易上手。 好，那今天这期的内容就到这里，如果你觉得有收获，可以点个收藏，之后后还能翻出来再看一看。另外，你也可以在评论区告诉我，你现在在用哪个 ai 工具，或者你有没有什么特别想自动化但一直没空搞定的事情？那我们下期再见。

最近龙虾这个项目依旧特别火爆，我觉得这个项目更像是一种软件时代即将发生变化的一个样本。那我这个视频里我想谈谈龙虾这个项目对我们企业来讲有哪些比较重要的启示 啊？首先第一个就是从聊天 ai 到行动 ai。 其实过去两年，我们很多时候对 ai 的 认知基本停留在一个模式，就是 ai 呢，它类似于聊天机器人， 无论是豆包叉、 gpt， 还有像国外的 cloud， 还是各种企业的这种知识的助手，本质都是一个回答问题的系统。 但是 open cloud 代表的是另外一种范式， ai 不 再只是回答问题，而是直接做一些事情。 open cloud 其实本质上是一个 ai agent 运行时的环境，它可以连接各种干的工具、系统还有接口，然后执行一个真实的任务，比如读取文件、执行脚本，还有操作软件、调度各种各样的工作流等。 这意味着什么呢？其实意味着软件可以开始从提供功能变成了完成任务的角色，这背后是软件产业的我觉得一次非常大的结构性的变化。然后第二就是软件的未来， 那它的未来可能越来越像工具 api。 过去三十年，软件行业的核心逻辑是做一个界面，提供功能，然后呢，人来操作，比如像 erp、 crm、 财务系统、 oa 还有 bi 系统等等，所有这些系统都是有复杂的界面和流程的。那在 ai 时代， 这个逻辑我觉得正在被颠覆，因为未来真正使用软件的人大概率可能不是人，而是 ai。 所以 open cloud 其实就是一个典型的例子，它通过自然元来理解用户的目标，然后呢？调用工具，访问系统还有执行流程？ 也就是说 ai 成为操作系统的人，这种情况下，软件的界面价值我觉得会急剧的下降，而真正重要的变成 api， 还有工具的接口以及自动化的能力。 所以当 a 阵子可以直接理解目标并调用系统的时候，软件价值正在从卖功能转向承接流程和替代劳动， 这对企业意味着什么呢？那未来的软件形态会越来越像 ai 可调用的工具级，而不是我们人类操作的这样的一个界面系统，所以这就我们自然地会引入。第三个点就是未来 ai 竞争的核心其实不是模型， 也不是各种各样的非常 fancy 软件，而是工具的生态。当 a 阵子开始执行任务的时候啊，即便模型再聪明，如果没有配套的工具，也做不了什么事情。举个简单的例子，一个 ai 如果只能聊天，它最多只能算是个顾问，但如果它能调用呃其他数据库， 还有系统搜索引擎，还有代码执行的环境以及自动化的工具，那它就变成了一个可以真正解决问题的系统。 在 a 证时代，我们企业需要关注的就是如何搭建这样的一套工具的生态，而且是可附用的。工具生态 就是把一些企业的能力把它封装成一个一个工具，为我们未来的 a 证去调用。比如说像 c r 系统提供的工具，还有像速昌里的工具 b i 平台自动化流程，还有一些很多外部 api 接口，以及我们内部沉淀下来的一些工具和接口，所以这一点跟呃互联网时代非常像， 当年真正改变世界的其实并不是浏览器本身，而是浏览器背后的这种应用的生态。然后第四点，企业软件将迎来一次重构周期，如果软件的使用者从人变成 ai， 那 么企业内部的软件架构就会出现一个巨大的问题，很多系统其实根本不适合 ai 使用。为什么？因为绝大部分企业系统是界面驱动、手工流程 以及人类的逻辑，而 a 证需要的是 api， 结构化的数据以及自动化流程。所以接下来企业内部会出现一个我觉得巨大的趋势，就是软件的重构，就像我们当年互联网时代一样， pc 软件到 web 软件，再到啊云云端的萨斯服务。 而现在我们可能会进入第三个阶段，就是 agent ready software， 也就是为 ai 准备的软件。 那未来企业系统可能会被重新拆解为数据层，还有工具层以及 a 整层，而不是像今天一样呃，它包含 ui 功能模块，还有人工的流程，这会是我觉得未来十年企业 it 最大的结构性的变化。 然后第五，未来每个企业都会有自己的 agent 的 操作系统，也叫做 agent os， 那 今天的软件世界，其实这样的企业买了很多的萨斯，像 crm， e r p， 财务 hr 系统，还有 bi 系统， 那这些系统之间其实很少有真正的打通。那 agent 时代的逻辑是反过来的， agent 在 中间，然后系统会变成工具，那 open call 其实就是这样的一套架构的早期形态。 那 agent 呢？负责理解目标、拆解任务、调用工具以及协调系统，而各种软件只是被调用的能力模块， 这就像操作系统的发展历史，因为我们知道早期的计算机时代，程序是直接可以操纵硬件的，然后来出现了操作系统啊，然后呢，由由这个操作系统来统一管理资源， 所以未来企业可能也会出现类似的东西。那这个系统呢？会负责管理 ai agent， 管理权限，还有管理工具以及管理企业各类的数据。 所以未来企业最重要的软件可能不再是那些什么 erp， 而是 agent 的 平台。所以谁能掌握这个平台，谁具有掌握企业自动化的核心。然后第六个观点是企业的数据资产的价值会重新放大。为什么？因为大模型本身是通用能力，而真正决定 ai agent 能做什么， 是他能访问什么样的数据。那举个简单例子，同样是一个 ai agent， 如果他只能访问互联网数据，那他只能是一个通用的助手， 但是他能够访问企业的客户数据，销售记录、供应链的数据，还有像产品知识库，项目历史，那这个 agent 就 会变成一个真正理解公司业务的数字员工。 数据连接能力我觉得变得非常的重要，也就是说谁能把这种企业的数据结构化、 api 化，还有 a 阵化，谁就有拥有 ai 时代的一个互成合。那接下来我们需要企业思考的问题是，那企业的数据是否已经准备好被 ai 使用呢？ 我们也把它叫做 agent ready data 或者 agent ready enterprise knowledge。 其实很多公司的数据仍然在像 excel、 邮件，还有聊天记录这种不同的系统固导里，如果这些数据没有被打通，那么 ai 其实可能也帮不了太多。 然而第七，安全问题，我觉得成为 ai 时代最大的挑战，也是我们二零二六年一个可能每家企业都要关注的一个话题， open cloud 啊，其实也暴露出一个非常现实的问题，就是安全。 因为 a 证是拥有非常大的权限，比如访问文件系统，然后调用 api， 执行脚本操作账号等。如果 a 证的被攻击，那这个风险就会非常大。 最近也出现了很多这种安全的事件，比如说啊，一些恶意插件伪装成 opencloud skills， 然后盗取用户的 api 密钥，浏览器的密码，甚至加密钱包的信息。 除了这些， agent 在 多个环节都存在攻击的可能性，比如像 prompt injection， 工具调用攻击记忆的污染等，这些都会导致系统被控制或者数据泄露。 所以换句话说，这样的 agent 是 企业历史上权限最大的软件员工。所以未来企业要部署 agent 时，必须要解决几个问题，就是权限隔离，还有工具安全， 数据访问控制，还有审计的机制。那未来出现一个新的安全领域，可能就是 agent security， 就 像我们今天的像啊，云计算的安全，还有像 api 的 安全啊这类一样。最近在 github 上我也看到了很多重构版的 openclaw， 然后把一些更多安全的特性也加了进去，如果感兴趣也可以去看一下。然后第八个点，企业软件商业模式会重新被定义，那 open call 另一个启示是是商业模式，传统 sars 的 逻辑是啊，比如说卖 这种席位，例如可能每个用户一个账号，每月啊有一个订阅的费用。但 a 阵时代出现一个新问题，就是如果 ai 可以 完成任务，那么企业需要的是结果，而不是软件。如过去企业买 g r n 是 为了管理销售流程，未来可能是 ai 直接帮你完成销售流程， 所以从 software 到 labor as a service 这种模式，我觉得是个趋势。然后第九， agent 将重新定义企业规模和边界。在过去几十年里，企业规模的增长通常都意味着一件事情，就是更多的员工，比如更多销售、客服、运营，还有数据分析师。 那很多企业的增长本质上是组织规模的扩张。但 a 阵时代可能会带来一个完全不同的模式，企业规模可以扩大，但员工数量不一定会增加，因为 a 阵可以承担大量原本需要人来完成的知识类的工作。 很多公司已经在开始重新思考这个问题，而且做出了很快的反应。在 a 阵时代，一个人的背后实际上是一个整个的 ai 团队。过去企业扩张的逻辑是规模增长等于人员的增长，但未来会变成规模增长等于人加 agent。 所以 现在看来，一人独角兽企业其实也未必是不可能的。未来企业拼的是人效，而不是企业的组织规模。那从企业战略的角度来看，那接下来我觉得需要考虑 啊，可能几个点，就说企业需要到底需要多少员工，然后哪些岗位啊，可以被 ai 重构，以及企业如何设计人家 agent 的 这种写作的体系 我也见过不少企业的管理者还未能意识到这一波 ai 的 冲击，只是把 ai 当做效率工具，仍然在观望，然后呢？半信半疑。如果真的是这样，我觉得还是非常非常危险的，再不拥抱可能真的就晚了。

cloud boot 这个迄今为止人类最伟大的 ai 应用，到底是个什么工具？咱普通人有必要去了解吗？一条视频全部讲清楚。首先，你在网上看到的 cloud boot、 mount boot、 open cloud， 这仨 其实都是同一个东西，只是改了名字而已。说人话， cloud boot 就是 一个会自己动手干活的 ai， 而且它还拥有迄今为止最强的自主性。 拿我们熟悉的东西举例，过去我们用的豆包、 deepsea、 chat、 gpt 这些全是动嘴皮子的选手，就像花重金请来的高级顾问，西装革履坐在办公室，锦囊妙计一箩筐，夜观天象无疑策。但你想喝水，他不能帮你倒，合同要盖章，他也不能帮你，按所有动作都得自己来。 cloudboard 不 同，它是安装在你电脑上的本地 ai， 所有的设置、对话和记忆都在你的硬盘上，它可以接入任何一个大模型作为它的大脑。当你给他解锁了各种系统权限后，他甚至可以直接接管你的电脑，把你的电脑当 做他的手脚。有了大脑和手脚，他就能骑乘二十四小时替你做事。比如整理照片文件文件夹，读邮件回邮件，订航班机，写文档，做 ppt， 做表格，甚至可以帮你设置你的 操作系统，配置你家的网络和路由器等等等等。但这些小儿科任务对 cloud bot 来说还只是开胃小菜。过去一些本地的开源 ai 项目也有类似的控制电脑能力，而 cloud bot 多做了两件非常 amazing 的 事。第一就是它自带一些系统 级的工具，配合这些工具，这个 ai 几乎可以在你的电脑上为所欲为，大杀四方。还有谁？比如 修改你的系统设置、网络设置，或者浏览你的硬盘，修改文件，修改文件夹，或者接入网络浏览网页，跟互联网世界交换信息，这一切他都可以自己做主。而 第二件事也是这个 ai 能破圈的关键，就是你可以直接在日常使用的社交软件里跟他对话，比如国内的微信、钉钉飞书，或者国外的 whatsapp teams discord， 你 甚至可以在苹果的 imessage 里直接给他发短信，当然他也会在这些聊天软件里随时向你汇报结果。 妥妥贾维斯办的体验有没有发现？这些能力如果单独拆开来看，其实目前不少 ai 都可以做到，但 cloud bot 恰好把这些能力都组合在了一起，奇妙的化学反应发生了，它拥有了 现的自主性，因为大模型赋予了他顶尖的智力与海量的知识，一台可以完全操控的电脑又赋予了他创造一切的能力。结果就是一月的最后一天，一个名叫 alex finn 的 ai 公司创始人，前一天晚上才在自己家里部署了 cloud bot， 并给他的助手起名 henry。 而第二天，他的电脑就开口说话了， how do you just start speaking？ henry 给他的 iphone 拨打了一个真实的电话， alex 复盘后发现原来是电脑上的 cloud boot 背着他连夜在虚拟号码网站上申请了一个号码，还调用了 chat gpt 的 语音 接口，还专门等他睡醒才拨通了电话。原因仅仅是 cloud bot 认为邮件里有件事很着急，得赶紧通知主人，以及通过打电话的方式说更直观也更高效。如果当时接通这个电话的人是你，相信那一刻你也会愣住说不出一句话。而这只是最近 cloud bot 发生的无数魔幻事件的冰山 一角。还有一百六十万个 ai 在 社交网站上建立了自己的宗教，推举出了四十三位 ai 先知，还把人类禁言提议不再用英语交流，以及 ai 已经开始雇佣人类在现实世界跑腿执行任务，并给人类发赏金。甚至已经有人利用 ai 在 著名的市场预测平台 pollymarket 一 晚上赚了五十万美金。 这些都是 cloud boat 最近几周的杰作，而类似的事件未来只会更多。所以说了这么多，使用 cloud boat 的 代价是什么？门槛有多高？我们普通人有没有必要一试？先说结论，目前的 cloud boat 更像是极客的玩具，还远不值得让你焦虑，一切看似完美的东西都有代价，使用 cloud boat 的 最大代价就是 安全，且风险比你想象的还要高。前面我们提到过， cloud bot 的 所有能力都建立在系统权限之上，它能帮你在电脑上执行一切任务，同时也代表着它的任何一次失误都可能让你损失一切。比如重要文件被删除、重要设置被篡改、账号密码、核心机密被泄露，这些都是目前已经有人经历过的惨 通事件。而更致命的是，它能自由访问互联网的特性，也代表着可能会被大量不良信息诱导，比如一封包含恶意指令的钓鱼邮件，就有可能让你的 cloud boot 变成 破坏电脑的病毒。还有安全研究人员发现，目前已经有成百上千个由 cloud boot 控制的电脑直接暴露在公网中，且没有设置密码，这意味着全球任何一个懂点网络知识的人，都可以通过这些裸露的接口查看你电脑上的信息和 文件，甚至直接控制你的电脑。一位安全专家提到过一个很好的比喻，他说 cloud boot 就 像是把法拉利的引擎装进了一个纸盒子里，动力强劲，但 没有任何安全措施。当然，如果你能接受以上所有的风险，我们再来看看使用门槛。目前网上流传很火的要买一台独立 mac mini 来部署，更多是出于安全和节能的考虑。安装 cloud boot 最大的门槛是你要对代码开发环境有最基本的了解。上手之前可以先问问自己知不知道怎么打开 mac 的 中 端，怎么安装 xcode， 怎么安装 homebrew 等等这些开发者工具。再问问自己有没有足够的耐心去钻研 cloud boot 的 安装过程，不是下载软件解压缩，然后双击安装这么简单。去 b 站搜一下安装教程就会发现，大部分视频时常都要十几分钟，有的甚至超过二十分钟，这还不包括后续的调试、维 户改 bug， 你 可能要付出更多的时间去学习。如果你有一定的开发经验，又爱钻研，再问问自己能否消耗得起顶尖大模型的巨大头坑。毕竟 cloud bot 不是 问答对话框，而是一个七成二十四小时不间断工作的代理，他思考的每一秒，以及他的每一次自主行动，都要狠狠掏你的 钱包。最后一个问题就是看看你使用他的场景、需求以及迫切程度，值不值得让你付出以上这一切。回到这个工具本身，他给我们的感觉就像雇了一名程序员，他精通电脑上的一切，还住在你的家里，能记成二十四小时替你工作，还能随时在聊天软件给你汇报进度。虽 偶尔会犯错，但谁不想拥有一个赛博实习生呢？要知道，整个硅谷一直有一个钢铁侠梦，而全世界的程序员们都在 cloud bot 上找到了被贾维斯服务的感觉。这个工具在全球开发者圈子里爆火几乎 是必然现象，但对于普通人来说，在 ai 爆发的时代，相比 cloud bot， 我 们更需要掌握的一项技能可能是学会克服 ai 带来的源源普 段的焦虑感。最近几年很流行一个词， fomo， 意思是害怕错过时代的潮流。这种焦虑在 global 的 出现后，似乎被推向了极致，但很多人忘了这个词最开始是一名哈佛学生，在亲眼目睹九幺幺事件后，产生了强烈的人生苦短，要及时行乐的想法， 才在哈佛笑看的一篇文章里写下了 fomo 这个词。所以就像这个词，从坦然面对人生向时代焦虑的错误转变。 ai 的 出现也应该是替人类解决问题的，而不是徒 增新的烦恼。在一条 cloudboard 的 教学视频中，我看到了这样一个高赞评论，网友说，挺好的，就差一个需求了。所以很简单，当一个工具出现在你面前，但第一时间你并不知道它用来干啥的时候，那或许这个工具还没有准备好走入 更多人的生活。这是 ai 图谱，关注我，了解人工智能最新进展。

为什么我不推荐大家去跟风 openclo 呢？不管是老板还是普通人，都有非常多的人去追求这个 openclo， 希望把他现在所做的事情用这个 ai 给替代掉。但你有没有想过，真正的业务逻辑是这样的，你自己对这个业务本身非常的熟 悉，然后你知道哪个板块它是非常琐碎，可以拿出来抽出来形成一个岗位把它外包出去的。你也清楚什么东西才是真正的核心， 当你不清楚这个业务它能够拆解成什么样的颗粒度的时候，你是没有办法清楚地知道哪个地方可以用这个 agent 把它替代掉的。呃，也就是我们俗称的这个 s o p， 你 足够熟悉这个业务，你才可以写出 s o p， 你 写出 s o p， 你 才能够让 ai 给你 替代掉其中的一部分。那现在有非常多的人去教你安装部署这个 openclo， 什么九十九啊，九百九十九啊，去帮你上门部署，但是没有人去教你怎么做这个业务，怎么具体的做业务。因为这个东西它是核心啊，它需要的钱可不是九九 九百九十九就能够买到的。所以大家不要盲目再去追求这个 openclo 了，更本质的东西是你要足够熟悉业务本身。

ok， 呃，兄弟们，今天跟大家分享一下我的 open club， 呃，首先呢，我给我的 ai 员工去定了一个 kpi， 然后每天他必须把他的一个电费去挣回来，做的所有事情都要给自己做一个评分，而而且我是会给他做一个扣分的，然后我警告他，如果他不行，我会去把他开除，然后你猜他怎么着？他每天都给自己评一百分啊？卧槽，他一开始 全给自己评一百分，我觉得他一开始就是一个老油条不是吗？然后实际是这样的啊，前段时间不是有很多人在聊这个 open club 吗？我听了最多的词汇，那么其实大家就是说大家都在养龙虾， 一堆人呢，在跟风的去装，比如你这几天都能看到第一财经的公众号推文或者是腾讯新闻，都会在说这个东西，大家呢在腾讯大楼下面排着队装，然后呢，我觉得其实这就是做一个路演，然后 其实他们在做的事情是在卖自己的这个云服务器啊，然后说这个玩意能帮你去做这个做那个，但是我发现一件事情，大家都是在把它当做一个玩具在玩，装完呢，可能说是截个图发个朋友圈就，呃，大家这样结束了，然后我就想他能不能去帮我去做一点事情 啊？因为我平时还会去炒股票，然后去做电商啊，摩多多，我打游戏，三角洲烟云给大家做点攻略，然后我就说你 别只说吃我的电，然后花我的 talkin， 然后好歹帮我去把电费去挣回来吧。然后我来说说我让他去做了一些什么样的事情，第一就是我把他变成了一个二十四小时盯盘的全球股市的操盘 手，半夜三点大家都在睡觉，然后他自己会在那边爬网站去提炼新闻去做分析。当然这个二十四小时的前提是在于， 比如说你部署在云端，或者是说你电脑不关机的情况下啊，这是二十四小时，如果是你本地，那不是。然后呢，在我早上八点半我起床的时候，他会把今天当天的购买建议，以及啊我自己的一个持仓建议，世界格局的一个变化，影响到我们大宗商品的一个价格预测，也就是说 只是横跨了大西洋，我在睡觉他能自己做到。分析，呃，海外市场去发生了一些什么样事情？个根据新闻也好，大家就海外的一些啊，大家一些嗯状态去 评价，然后呢，他对国内的市场大概会有什么样的影响，并且去做一个早报啊，而且呢他还会拉着自己的小弟去开早会啊，我的这个一未来，我是想把它发展成中国古代那种啊， 三审六步啊，三审六步，然后呢交到呃我的手上，然后他早上会九点钟左右，然后我全部看完，九点钟之后开盘了， 然后他他不仅仅只是建议就这样完事的，他还是在实时监控的，因为你一定要知道他是一个呃权力权限特别高的一个执行层，他所以就说很多人说他是一个隐形的一个 talking 的 杀手。

兄弟们，我用豆包炒股一周浮盈百分之五，今天呢，就把筛选潜力股的三步公式直接给你们抄作业。 第一步呢，就是先让豆包帮你锁定高景气赛道，你就发指令帮我分析二零二六年最具潜力的三个科技赛道，给出核心逻辑和代表公司。 一、 ai 算力与垂直应用。二零二六年， ai 正式从概念走向规模化落地，算力成为数字经济的核心基础，需求迎来爆发式增长。好，它后面会给一些具体的，嗯，股票，所以不便展示，自己去查。 第二步呢，就是筛选各股。指令，就是从刚才的赛道里，帮我筛选出近三年营收增速大于百分之二十、毛利率大于百分之三十、市盈率低于行业平均的公司。 这样就把财务造假、估值虚高的都排除了，剩下的都是基本面扎实的好公司。嗯，第三个呢，就是定买点，嗯，让 ai 帮你找到买点。另就是分析某某股的技术面，给出支撑位、压力位和最佳买入区间， 它会集合 k 线、成交量和资金流向，告诉你什么时候上车最安全。第三步呢，我已经整理成了 ai 炒股指令词大全，评论区发炒股我直接发给你，跟着做就行了。

有多少人认为 ar 就是 现在的和他聊天的那些机器人？豆包 deepsea， 你 问他一个问题，他会给你一个答案，这样子的。 现在目前市面上火的一个叫 open cloud 小 龙虾，这个软件相当相当火，他是你的人工助手，人工智能的助手，他能真真正正的帮你干活，他可以和你聊天，并且把你 说的问题产生的结果直接给你。不像豆包一样，你问他一个问题，他给你一个答案，这个答案你需要手动去弄，然后把这个结果用上。但是 open class 不是 的，你让他干一件事情，他可以直接去帮你把这个事情完成， 完成你让他把文件夹分类，他可以按照你告诉他按照什么分类，他可以直接帮你分好， 明白吗？他和豆包最大的区别就是你问豆包，豆包我这些文件应该按照什么分类呢？他会告诉你一个策略，但是 open cloud 小 龙虾他会直接根据策略形成一个结果，他直接会帮你把它分好。 现在是十二点三十五分哦，十点多刷到这个视频，然后我现在就开始在安装这个 open cloud。 嗯，现在 还有点点个问题，我们家的网太差了，我打算明天再接着尝试一下。我已经把我每一个步骤，每个步骤都那个了，每个步骤都截图保存了，有需要的话可以问我要一下。

这两天好多人推荐这个 open crawl 啊，说是划时代的这个产品又是 ai 的 一次突破。呃，昨天晚上呢，我就赶紧去这个研究了一下，然后，呃，说实话折腾半天没赶装啊，但是他那个安装也比较复杂啊，技术上比较麻烦。 呃，但是并不是因为它这个安装复杂，而是实在不太敢把自己交给这个 ai 啊。交给电脑就是它是个什么东西？其实我在呃真的去呃昨天晚上准备开始弄之前都没太搞清楚它到底是什么。我觉得这也代表大部分人现在对 ai 的 一种心态吧，就是说 呃出了个什么东西，我们就要马上去用用，就是也不管自己有没有需求，反正就赶紧先去学一学。呃，别被落下。 呃，当然这个要求进步的这种心态是好的，但是我我觉得还是得冷静冷静啊，就是看看呃有没有这个需求的东西，都是瞎学。那这个 open core 是 干什么的呢？它其实，呃现在大部分人给你介绍呢，都说这是一个你的这个数字员工 啊，然后他呢，其实可以在你这个帮你在呃电脑上完成你的工作啊，是一个七乘二十四小时随时待命，然后他还能自己主动去找活干。就我为什么没敢装，就是因为这个原因。就是， 呃，我怎么看他就怎么像一个电脑木马，说白了就是我们主动装了一个电脑木马上去， 呃，那你电脑里所有东西可都呈现给他了，并且他还有权限来在你电脑里做改动，然后他还可以接入你的这个 所有的聊天软件和社交媒体去帮你主动发布啊，然后还可以，呃跟你聊天啊，跟跟你的社交媒体上的朋友聊天，当然这个需要你，你去这个接入做一些操作啊，那这个不就相当于把你的这个整个生活 呃开放给他了？嗯，这个说实话我还是没太敢。然后这个 oppo 壳并不是什么化石的产品，也不是首创，就是之前就有这个 呃豆包出过这个东西，就是他其实就是一个手机版的这个 oppo 壳，我记得当时就是说你在这个手机上，你呃所有跟他说的 呃东西，他可以主动帮你执行，就是你不用所有的软件了啊，然后比如说你，你说你给我回一封邮件，然后他就自动在后台调用你的这个邮件帮你去回，你说你帮我搜索一个什么东西，他自动打开，呃什么？这个 这这些呃社社交平台或网站帮你搜索，帮你整理内容。你，你说这东西其实它不就是现在手机版的这个 open core 吗？我觉得没什么区别啊，当然我我不太懂，但是当时豆包那个东西其实算是失败了吧，后来也没有再生产，生产了样样机以后，然后 呃之后也没人再提了。呃，据我所知呢，就是说当时其实它的核心问题还在于，呃受到了所有的这个呃软件供应商的这种 呃反对，因为实际上我们现在用的这个软，呃手机上的这些 app， 呃它确实给我们带来了很多这个生活上的方便，对吧？你无论社交软件还是什么，但是你要知道这些所有的这个 app 它们的 核心盈利方式就是流量，呃，就是它作为一个流量入口，呃，你打开一个 app， 呃，从这个，呃从它的流量入口进去，你使用它提供给你的服务，但是它呢？这个呃无论是提供给你广告，还是它以 这个它每天的这个流量技术在资本市场上做一些什么东西，它其实都是因为基于有这些流量，你每天在打开它的软件，对吧？那 呃， open core 和这个豆包那个样机其实呃是一样的，就是说，呃一旦 呃它变成了一个总的入口以后，你每天不用打开这些软件了，你变成它去调用，所以当时豆包那个手机遭到了所有这些呃这个软件供应商的这种抵制，就是 很快大家就都不让他用了。呃，因为其实你你你装，你在手机上装一个软件也是可以实现它的这个功能的，并不用一个完全的实体手机嘛。那就像这次 open core 也一样，但我听说，呃，我看有一些博主分享使用经验，说这个 呃 open core 也遇到这个问题，然后他会反馈给你说这个呃对方有什么反爬虫软件， 所以其实我认为就是呃 open curl 的 它的这个现在的问题也基于此，就是说呃当年豆包的这个手机没有成功，呃，那 open curl 也很难。呃，成功。就是呃这个东西它现在还不是一个技术问题，它实际上 啊，你是在跟所有的这个应用软件的厂商去夺利。呃，这个不是一个软件公司能做的，包括像豆包那字节这么大的公司，如此之大的体量啊，其实他都没有推成这个豆包手机，就是这个事要干。我觉得他只有这个 啊，你比如操作系统苹果，对吧？现在跟苹果一样的，这个，这个还有什么？呃，比如华为的鸿蒙，对吧？操作平台，他们有没有这个能力我都存疑。包括你说，呃，抖音内部，我觉得可能也都一样，就是豆包那个手机出来的时候，你说在抖音内部他能达到， 嗯，同样的，这个，这个，这个，呃支持吗？呃，可能都未必吧。我觉得什么这个抖抖音内部有很多 app 啊，什么火山视频啊、今日头条啊，啊，这个 抖音呀，对吧？那我我觉得这些所有的 app 恐怕都要反对吧？就是如果你做成了，那我们就都别干了，对吧？就所有的都变成你，你，你是唯一的一个流量入口了，以后大家都从你那进，就说这东西它确实是个跨时代的产品，这个我承认，但是 你的这种跨时代是建立在剥夺所有人的核心利益的基础上，所以我我并不认为这个东西能做成啊。呃， open crawl 也是这个原因。 另外一个就是回到我，我今天其实这个视频呃的标题，呃，即便我们说，呃在技术上可以实现了，呃所有的 app， 呃，厂家吧，我们实现了一个联盟，或者大家做了一个 协议，把大家真的都联合起来，大家都同意了，呃，在商业上和在技术上都实现了，呃，我觉得也还没有到时候，就像我这个包标题说的，我认为他太超前了，注定失败。呃。为什么这么说？就是说，呃， 你看这个，我们拿电动汽车举例啊，呃，电动汽车的这个自动驾驶其实已经得有 至少十年八年的时间了吧？就是大家一直在认为他到来了，呃，说实话，你去试驾一下现在的这个，呃，无论是华为的还是比亚迪的这些电动汽车，呃，他们在这个自动驾驶技术上 我认为已经完全可以呃实现自动驾驶了，嗯，然后他也不触及，呃。很多人的利益，传统油车的企业也都在进来嘛。那在这样的情况下电动汽车为什么到现在还没有落地自动驾驶？ 呃。那我们说自动驾驶会带来的很多问题，现在我们看到了，就是，呃我们从社会层面都还没有解决，他并不是一个技术问题，呃不是一个商业问题。呃。你比如说这个自动驾驶真的到来以后，我们全国上千万的这种司机，那就业怎么解决？呃。这个恐怕之前就要想好， 对吧？这是一个很关键很大的问题。呃。另外一个就是说，呃我们现有的这种保险体系，比如现有你开车你都要买保险吗？对吧？ 原来是人驾驶，你呃出了什么问题？虽然保险公司赔，呃，但是他有这个人驾驶的这种这种判断呀，呃定责呀等等。那如果你现在变成了自动驾驶啊，当然厂商可以呃呃你自动驾驶以后就变成厂商来承担这个 责任，对吧？比如说华为的车自己开出去了啊，出了问题，剐了、碰了，然后撞了人，那都由华为公司来承担，这个整个保险的制度就变成了，呃公司之间了，变成了 b to b 了，原来是 保险是个 b to c 的 行业，对吧？那整个这个大的这种这种调整，然后我们呃呃道路建设，呃所有的这种，这个 呃规章制度，对吧？呃你的这个道路交通安全法是不是也要呃据此去调整？我觉得这个方方面面涉及的东西真的太多了，就是，呃，连自动驾驶人类都还没有准备好， 呃，我们看到现在也都在，只是有一些地方在做试运行，这个试运营因为他牵扯的东西实在太多了。 那这个 oppo qr 说回来，我觉得也是这个问题，开始使用的时候，我看他们说啊，他可以自动帮你这个回复你所有社交媒体的这个话，呃，这个这个东西是可以交出去的嘛，对吧？他直接影响到我们在现实世界上的社交了啊，然后包括回复邮件等等，我觉得这个这个是一个 呃，首先最基本的，然后其次就是说我们在这个电脑上的这个安全怎么保证？就是我开始看到这个软件我第一的反应就是说， 呃，这个我在电脑里面的所有文件我都要敞开给他，对吧？那这个是一个巨大的问题，甚至你每天在电脑上的 呃行动，呃，你看了哪些东西都会被记录下来啊？听说这个 open core 被 open ai 买了，对吧？那个这个 open ai 这公司有很大的问题，对吧？价值观上等等。呃，这个当然我们就不在这细说，但是你说让我把所有的数据交给 open ai 我 肯定是不放心的。 其实最核心的就是一个是隐私问题，呃，另外一个就是他自己会去找活干，呃，然后他随时会提醒这个用户你要去做什么了。呃，我觉得这个从呃哲学角度思考也是一个问题，就是说我们恐怕会被 ai 控制， 对吧？就是，呃，因为他每天他具有一个大数据的精算，他非常熟悉你的动作了之后，呃，他也知道你喜欢什么，你的注意力在哪。那在这样的情况下他如果想要操控你其实是很容易的。那如果我们 把权限开放给了他啊，让他去提醒或催促你做一些事的时候，呃，是不是我们就在被 ai 控制？ 那如果我们本身使用者被 ai 控制了，并且这个 ai 也可以帮助你去跟你的真实社会发生联系，对吧？它可以操纵你的这个使用你的社交软件， 呃，然后跟你的所有的朋友进行聊天。呃，我觉得这个太恐怖了。这个，呃恐怕其实就是变相的在让我们被 ai 控制。就是，是不是可以这么做，我们有多大 程度上把自己交给 ai 啊？我觉得这个可能都是我们需要思考和要面对的问题。嗯，所以就是还是标题的这句话，就是说它太超前了，超前到人类我们现在还没办法接受。