骨折臥床CEO效率提升100倍，內(nèi)部版逐字稿來了

內(nèi)容來源：筆記俠PPE(政經(jīng)哲)書院主辦的PPE書院26級課程AI預(yù)備課《龍蝦軍團(tuán)的搭建與戰(zhàn)略升級》現(xiàn)場筆記。

分享嘉賓：傅盛，筆記俠PPE（政經(jīng)哲）書院24級校友，獵豹移動(dòng)董事長兼CEO。

責(zé)編| 賈寧排版| 沐言

第 9564篇深度好文：12381字 | 25分鐘閱讀

商業(yè)思維

筆記君說：

2026年4月14日，筆記俠PPE（政經(jīng)哲）書院24級校友、獵豹移動(dòng)董事長兼CEO傅盛，在PPE書院26級課程AI預(yù)備課上，為第五代企業(yè)家學(xué)員們帶來了《龍蝦軍團(tuán)的搭建與戰(zhàn)略升級》的深度分享。

傅盛從認(rèn)清AI遠(yuǎn)超人類的專業(yè)與垂直能力，到讀懂大模型底層邏輯、掌握用好AI的黃金法則，再到解鎖龍蝦的核心設(shè)計(jì)與全場景落地方法，最后指明了AI原生組織的未來方向。

無論你是想實(shí)現(xiàn)十倍增長的企業(yè)家、創(chuàng)業(yè)者，還是想提高工作效率的管理者，都能從中找到可直接落地的方法，快速上手AI、用好AI，在新時(shí)代搶占先機(jī)。

以下，是本次分享的精華內(nèi)容，希望對你有所啟發(fā)。

我們在春節(jié)前就定下的公司核心戰(zhàn)略——全面以EasyClaw為核心。

早在2025年Manus出現(xiàn)時(shí)，我就篤定agent會(huì)迎來大規(guī)模普及，堅(jiān)信和電腦深度結(jié)合的本地版Manus一定是未來方向，我們也為此投入了近一年的研發(fā)。直到看到Openclaw的產(chǎn)品，我當(dāng)時(shí)一拍大腿，真是殊途同歸。

今天，我就把這段時(shí)間的實(shí)踐、思考，毫無保留地分享給大家。

一、正視當(dāng)下：

AI的能力，早已突破你的認(rèn)知

現(xiàn)在大家每天刷朋友圈，總能看到各種關(guān)于AI的言論，我想先和大家明確一個(gè)核心事實(shí)：今天的AI，在邏輯推理能力上，已經(jīng)全面超越了人類。

1.專業(yè)能力：封閉問題上，AI已刷新人類記錄

有一個(gè)非常硬核的測試叫GPQA（ 筆記俠注：一個(gè)用來測試人工智能模型解決復(fù)雜問題能力的高難度問答基準(zhǔn)，可以理解為給AI準(zhǔn)備的“研究生級別考試” ）。

大家可以理解為覆蓋全學(xué)科的專業(yè)能力考試，只有選擇題，沒有主觀題。

人類博士生借助搜索引擎，在本專業(yè)領(lǐng)域內(nèi)，準(zhǔn)確率大概在65-70%；如果是非本專業(yè)、不借助搜索引擎，哪怕是博士，也只能拿到30分。

我自己看過這套題，很多內(nèi)容真的是每個(gè)字都認(rèn)識(shí)，連在一起完全不知道在說什么，難度極高。

但在2025年上半年，GPT-4的o1到o3版本，在GPQA測試?yán)镆呀?jīng)超過了80分。更關(guān)鍵的是，AI考到80分，不是某一門學(xué)科，而是全學(xué)科全部達(dá)標(biāo)。

在AI面前，沒有“專業(yè)壁壘”這個(gè)概念。 這就意味著，面對一個(gè)封閉式、有明確邊界的問題，AI的完成度、嚴(yán)謹(jǐn)性、全面性，已經(jīng)超過了絕大多數(shù)人。

現(xiàn)在還有個(gè)被稱為“人類最后的測試”的題庫，目前AI的得分還只有20-30分，是AI還沒徹底攻破的堡壘。

為什么叫“人類最后的測試”？

因?yàn)檫@套題已經(jīng)是人類智商能設(shè)計(jì)出的最難的題了，如果AI連這套題都能攻克，人類再也想不出更難的題目去考驗(yàn)它了，這就是今天人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀。

2.垂直領(lǐng)域：AI已在核心生產(chǎn)環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)突破

很多人對AGI（ 通用人工智 能）的討論，總停留在“會(huì)不會(huì)消滅人類”的焦慮里，關(guān)于AGI什么時(shí)候能實(shí)現(xiàn)，有人說3年，有人說5年，還有人說永遠(yuǎn)實(shí)現(xiàn)不了。

但核心問題是，到今天為止，學(xué)術(shù)界都沒有給“智能”和“AGI”一個(gè)清晰、統(tǒng)一的定義。

90歲高齡的中國人工智能奠基人張鈸院士說過，人工智能是在無人區(qū)里探索，因?yàn)槲覀冞B“什么是智能”都無法準(zhǔn)確定義。

如果我們把AI定義為“在某個(gè)領(lǐng)域超越人類、并能持續(xù)迭代的能力”，那它在很多領(lǐng)域，已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了這個(gè)目標(biāo)。

第一個(gè)領(lǐng)域是自動(dòng)駕駛。

我在美國深度體驗(yàn)了特斯拉的FSD（ Full Self-Driving，完全自動(dòng)駕駛 ），在洛杉磯老舊的高速上，全程幾乎不需要人工干預(yù)；在上海，我也開著它跑了兩個(gè)小時(shí)，它的視覺自動(dòng)駕駛能力，已經(jīng)到了臨界突破點(diǎn)。

沒開過的人會(huì)覺得這是吹牛，但真正體驗(yàn)過就知道，這一天并不遠(yuǎn)。

第二個(gè)領(lǐng)域是編程。

GPT剛出來的時(shí)候，我20年沒碰過代碼，連Python（ 高級編程語言 ）是什么都不知道，大學(xué)的信息管理專業(yè)也學(xué)得很差。

但我就靠著和AI對話，讓它一步步教我選語言、搭環(huán)境、寫代碼，最后完整寫出了貪吃蛇程序，當(dāng)時(shí)我就發(fā)了條視頻說“留給人類程序員的時(shí)間不多了”。

現(xiàn)在AI寫代碼的能力有多強(qiáng)？你給它提需求，它寫出來的代碼，結(jié)構(gòu)化、精簡度遠(yuǎn)超很多普通程序員。

我在公司里公開講，程序員這個(gè)崗位一定會(huì)被重構(gòu)，就像工業(yè)革命來了，鐵匠這個(gè)職業(yè)必然會(huì)消失一樣，這是時(shí)代趨勢，不因人的意志而轉(zhuǎn)移。

第三個(gè)領(lǐng)域是辦公與工具使用。

我們從今年春節(jié)前開始使用龍蝦，最大的感受是，它是一個(gè)會(huì)跟著你一起成長的工具。

第一天用和第十天用，它完全是兩個(gè)產(chǎn)品，就像看著一個(gè)員工跟著你一起成長。更關(guān)鍵的是，它能調(diào)用互聯(lián)網(wǎng)上幾乎所有的工具，能力邊界被無限拓寬。

3.職場沖擊：AI正在重構(gòu)崗位與組織層級

硅谷已經(jīng)出現(xiàn)了非常明顯的現(xiàn)象：大公司利潤在漲，卻在持續(xù)裁員。本質(zhì)原因是，AI正在替代傳統(tǒng)意義上的白領(lǐng)和中層。

先說白領(lǐng)。山姆·奧爾特曼2年前就說：AI會(huì)取代那些坐在電腦前的人。

這句話的核心是，如果你的工作，本質(zhì)是把需求翻譯成電腦能識(shí)別的產(chǎn)出——老板給個(gè)需求，你寫成文章、做成PPT、做成網(wǎng)頁、寫成代碼，那你的工作正在失去意義。

AI天生就是最好的翻譯。它最早的能力是文字到文字的翻譯，現(xiàn)在已經(jīng)延伸到文字到程序、文字到圖片、文字到視頻。

絕大部分白領(lǐng)的工作，本質(zhì)就是“需求翻譯”，而這件事，AI能做得比人更快、更好、成本更低。

我自己做PPT，以前要專門的團(tuán)隊(duì)，改來改去一個(gè)月都出不來最終版；現(xiàn)在用AI，一天多時(shí)間，全程不用打開PPT軟件，就能做出50多頁的成品，效率天差地別。

再看中層。微博上有篇很火的文章叫《AI正在消滅中層》，中層的核心職能是什么？是上傳下達(dá)、分解指令、跟進(jìn)進(jìn)度。

西方管理學(xué)里有個(gè)經(jīng)典理論：一個(gè)人最多管8-12個(gè)人，因?yàn)槿说木Α贤芰κ怯猩舷薜模云髽I(yè)必須搭建一層層的組織架構(gòu)，中層就成了信息傳遞的核心節(jié)點(diǎn)。

但今天，AI對信息的整理、傳遞、協(xié)調(diào)效率，遠(yuǎn)超人類。未來的組織，完全可以實(shí)現(xiàn)一個(gè)管理者直接帶一批一線員工，不需要那么多中間層級。

這就是AI時(shí)代，組織形態(tài)的全新可能。

二、底層邏輯：

讀懂大模型，才能真正用好AI

這里有個(gè)底層邏輯：讀懂大模型，才能真正用好AI。

很多人用不好AI，總覺得AI“笨”、不理解自己的需求，核心原因是沒搞懂大模型的底層原理。

你只有知道它為什么能做到，又為什么會(huì)出錯(cuò)，才能真正駕馭它。

1.大模型的本質(zhì)：下一個(gè)詞的概率預(yù)測

大家一定要記住： AI表現(xiàn)得再像人，它也不是人，它的核心邏輯，永遠(yuǎn)是下一個(gè)詞的生成與預(yù)測。

我們看到AI一個(gè)字一個(gè)字往外輸出，不是顯示效果，而是它真的在一個(gè)字一個(gè)字地做預(yù)測。

你問它一個(gè)問題，相當(dāng)于激活了對應(yīng)的文本向量，它會(huì)基于上文所有內(nèi)容，通過權(quán)重計(jì)算，預(yù)測下一個(gè)最應(yīng)該出現(xiàn)的字，再把這個(gè)字加入上文，繼續(xù)預(yù)測下一個(gè)，循環(huán)往復(fù)。

這就是為什么長文本、長對話會(huì)消耗更多GPU算力，它不是簡單的字?jǐn)?shù)加法，而是指數(shù)級的乘法運(yùn)算。

現(xiàn)在短視頻生成大多只給15秒，也是同一個(gè)邏輯：每一秒的生成，都要基于前面所有秒的內(nèi)容做運(yùn)算，多1秒的成本，可能是前面10秒的總和。

神奇的地方在于，它一個(gè)字一個(gè)字預(yù)測出來的內(nèi)容，最終形成了一句你能看懂、完全契合你需求的話，這就是智能涌現(xiàn)。

到今天為止，大模型為什么會(huì)產(chǎn)生智能涌現(xiàn)，數(shù)學(xué)上沒有完整的解法，我們只知道，給它灌足夠多的文本，它就會(huì)涌現(xiàn)出智能，這就是scaling law（ 縮放定律 ）。

直到GPT-3.0、3.5出來，整個(gè)行業(yè)才真正驗(yàn)證了這條定律，而到今天，我們依然在這條路上探索，甚至很大程度上，靠的是“相信它能繼續(xù)突破”的信仰。

也正是基于這個(gè)核心原理，大模型展現(xiàn)出了極強(qiáng)的多語言能力。

以前做AI翻譯，需要給它一一對應(yīng)的中英文文本，讓它逐詞學(xué)習(xí)；

但現(xiàn)在的大模型，你給它喂足夠多的英文語料，它就能熟練掌握英語，再給它喂少量中文語料，它就能自然實(shí)現(xiàn)中英互譯，甚至不需要對應(yīng)文本，再喂日語語料，它又能掌握日語翻譯。

因?yàn)樗ㄟ^海量語料，已經(jīng)掌握了詞與詞之間的位置關(guān)系、語義關(guān)聯(lián)，通過語言構(gòu)建出了對世界的認(rèn)知。

2.用好AI的黃金三角：好模型、好上下文、好提問

這三個(gè)要素，決定了你用AI的最終效果，缺一不可。

① 選對好模型

模型不是萬能的，不同模型有不同的擅長領(lǐng)域，我們可以把它分成三個(gè)梯隊(duì)：

第一梯隊(duì)：Claude Opus

斯坦福博士級別，當(dāng)前天花板。

復(fù)雜推理、深度分析、任務(wù)規(guī)劃，這三件事交給它，不用反復(fù)重來。我自己的感受是，用Opus和用其他模型，就像換了個(gè)人在幫你干活，貴，但貴得值。

第二梯隊(duì)：Sonnet / GPT-4o

綜合夠用，編程首選GPT。日常工作、寫文案、處理數(shù)據(jù)，完全能勝任，性價(jià)比高。

第三梯隊(duì)（多用）：國產(chǎn) + Flash + Haiku

便宜，但差距明顯。簡單任務(wù)、打草稿、批量處理可以用，復(fù)雜任務(wù)別指望它——能力上限和幻覺控制，跟第一梯隊(duì)有肉眼可見的差距。

你愿意用斯坦福博士，還是圖便宜？

而我們的EasyClaw有非常多的模型可以選擇，一個(gè)入口全都有，想換哪個(gè)換哪個(gè)，不用到處注冊賬號。

② 管好上下文（Context）

很多人以為，給AI的上下文越多、記憶越久，它的表現(xiàn)就越好，這是完全錯(cuò)誤的。

上下文的核心邏輯是，你給它加載的內(nèi)容越多，你當(dāng)下說的話、提的需求，在整個(gè)上下文里的權(quán)重就越低，它就越難聚焦你的核心需求。

就像一個(gè)人腦子里全是和七大姑八大姨的閑聊，你再跟他聊正事，他很難專注。

大模型的天然缺陷，就是沒有真正的長期記憶。哪怕現(xiàn)在很多產(chǎn)品做了長期記憶功能，它在使用時(shí)，依然是從長期記憶里抽取部分內(nèi)容，放進(jìn)當(dāng)前上下文里。

因此，不是上下文越多越好，而是要精準(zhǔn)、聚焦：

日常使用，盡量精簡對話歷史，及時(shí)清理無效內(nèi)容；

越靠近任務(wù)執(zhí)行的內(nèi)容，越重要，要在干活前，反復(fù)和它確認(rèn)、明確核心需求，讓關(guān)鍵內(nèi)容在上下文里占據(jù)高權(quán)重；

哪怕Claude支持百萬token的上下文，日常使用也不要拉滿，少而精，永遠(yuǎn)比多而雜效果好。

③ 提對好問題

AI能給出多好的答案，完全取決于你提了多好的問題。

大模型是用幾千億參數(shù)、幾十T的語料訓(xùn)練出來的，它擁有整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)的知識(shí)庫，如果你提的問題太寬泛，它就只能在浩瀚的信息里給你一個(gè)平庸、不深度的答案。

提好問題，有幾個(gè)核心技巧：

第一，給它明確的角色定位。

比如問健康問題，就說“你是頂尖的運(yùn)動(dòng)康復(fù)醫(yī)師，基于權(quán)威醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)，給我制定髖關(guān)節(jié)脫臼的康復(fù)方案，不要用自媒體科普內(nèi)容”；

做企業(yè)戰(zhàn)略，就說“你是我的首席戰(zhàn)略官，目標(biāo)是幫我們公司建立核心壁壘，基于我的業(yè)務(wù)情況做戰(zhàn)略分析”。

角色定位，會(huì)直接把它的答案從海量信息里，收斂到你需要的專業(yè)領(lǐng)域。

第二，給它明確的約束和目標(biāo)。

越具體的目標(biāo)、越清晰的約束，它的輸出就越精準(zhǔn)。甚至激將法、場景化描述都有用，比如“這是我們公司最后的救命錢，這個(gè)方案必須做到零風(fēng)險(xiǎn)”。

從原理上看，你把場景描述得越具體、越緊急，它就越能在對應(yīng)的語料里，找到最匹配的解決方案。

第三，連續(xù)追問，層層拆解。

不要指望一句話把需求說完，讓它一步到位。先讓它總結(jié)你的核心訴求，確認(rèn)它理解對了；再讓它拆解執(zhí)行步驟，確認(rèn)路徑?jīng)]問題；最后再讓它落地執(zhí)行。

每一次追問和總結(jié)，都會(huì)把關(guān)鍵信息沉淀到上下文里，最終的執(zhí)行效果，會(huì)比一步到位好太多。

第四，一定要確認(rèn)結(jié)果，規(guī)避幻覺。

大模型的幻覺是天生的，你必須通過追問、確認(rèn)，讓它把承諾落到實(shí)處，而不是只給你一句“我記住了”。

3.正視大模型的天生短板：幻覺，以及應(yīng)對方案

幻覺是所有大模型都無法完全避免的問題，它會(huì)一本正經(jīng)地給你編不存在的新聞、不存在的法條、沒做過的事，甚至你讓它改bug，它說“改完了”，結(jié)果你一用，bug一點(diǎn)沒動(dòng)。

為什么幻覺不可避免？還是回到核心原理：它的核心工作是預(yù)測下一個(gè)詞，它只負(fù)責(zé)把這句話順下來，并不真正“理解”這句話的含義，也不會(huì)真的去驗(yàn)證自己說的事有沒有發(fā)生。

它以為自己知道、自己做了，僅此而已。

不同模型的幻覺率天差地別，DeepSeek的幻覺率在20%-30%，而Claude Opus能控制在5%以下。但哪怕是5%，也依然存在，我們必須有應(yīng)對方案：

① 確認(rèn)到文件級、模塊級。

它說“我記住了”，你就問它“記到哪個(gè)文件里了？把文件內(nèi)容發(fā)給我看”；

它說“我設(shè)置了明天6點(diǎn)的提醒”，你就讓它確認(rèn)“是不是寫到定時(shí)執(zhí)行腳本里了？把腳本代碼給我看”。

不要相信口頭承諾，只相信落地的文件和代碼。

② 用執(zhí)行閉環(huán)驗(yàn)證結(jié)果。

Agent的核心價(jià)值，就是給大模型加上執(zhí)行和驗(yàn)證環(huán)節(jié)。就像特斯拉FSD的幻覺率極低，核心是它有真實(shí)的路況反饋，能通過實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)做強(qiáng)化學(xué)習(xí)，不斷糾正幻覺。

你讓AI做一件事，必須讓它有執(zhí)行、有反饋、有驗(yàn)證，形成閉環(huán)，而不是只給你一個(gè)口頭結(jié)果。

③ 重要內(nèi)容，人工二次校驗(yàn)。

尤其是涉及數(shù)據(jù)、法律、財(cái)務(wù)、對外發(fā)布的內(nèi)容，哪怕AI做得再好，也一定要人工核對一遍，避免幻覺帶來的風(fēng)險(xiǎn)。

三、范式革新：

龍蝦開啟的Agent新時(shí)代

從去年開始，行業(yè)就在講Agent，但直到OpenCalw（ 我們叫它“龍蝦” ）火起來，Agent才真正從一個(gè)概念，變成了能落地、能改變生產(chǎn)力的新范式。

很多技術(shù)人員覺得，龍蝦沒什么技術(shù)上的新突破，但我認(rèn)為，龍蝦最牛的地方，是它的產(chǎn)品設(shè)計(jì)和底層邏輯，完全重構(gòu)了Agent的形態(tài)。

它不是把Agent當(dāng)成一個(gè)新軟件來做，而是把它當(dāng)成一個(gè)“人”來設(shè)計(jì)，給了它完整的電腦操作權(quán)限。

電腦是今天所有生產(chǎn)力的核心，它連接了整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)、幾百萬款軟件，龍蝦拿到了電腦的全權(quán)限，就可以像人一樣，操作所有軟件、調(diào)用所有工具、完成所有線上任務(wù)。

更關(guān)鍵的是，軟件運(yùn)行會(huì)報(bào)錯(cuò)、會(huì)有結(jié)果反饋，它就能基于反饋糾正錯(cuò)誤、迭代能力，甚至自己裝軟件、學(xué)技能，實(shí)現(xiàn)自我成長。

龍蝦會(huì)不會(huì)一直火、OpenAI會(huì)不會(huì)超越它，都不重要。重要的是，它開啟了一個(gè)全新的范式：讓AI完全掌控電腦的Agent模式，能無限放大AI的能力，徹底重構(gòu)生產(chǎn)力。

龍蝦的核心設(shè)計(jì)，到底牛在哪里？

我總結(jié)了四個(gè)核心的天才設(shè)計(jì)，也是它能實(shí)現(xiàn)質(zhì)變的關(guān)鍵：

1.聊天式交互，把AI變成你的“好友”

龍蝦最牛的設(shè)計(jì)，就是它沒有做獨(dú)立的客戶端，而是把自己做成了聊天工具里的一個(gè)好友。這個(gè)設(shè)計(jì)，直接把AI的易用性拉到了極致。

第一，它足夠輕。

你不需要學(xué)習(xí)復(fù)雜的軟件操作，不需要打開各種工具，只要跟它說話，它就能幫你完成背后所有復(fù)雜的操作。

就像當(dāng)年蘋果手機(jī)去掉物理鍵盤，整個(gè)交互模式徹底改變，易用性的提升，直接讓普通人也能零門檻上手。

第二，它徹底打破了人和AI的心理壁壘。

當(dāng)它變成你的聊天好友，你跟它說話、訓(xùn)它、給它提需求，就像跟一個(gè)真人助理溝通一樣，完全沒有使用門檻。

哪怕它出錯(cuò)了，你也不會(huì)覺得這個(gè)產(chǎn)品難用，只會(huì)像訓(xùn)員工一樣，告訴它哪里錯(cuò)了、該怎么改，它馬上就能調(diào)整。

我自己用的時(shí)候，經(jīng)常遇到它說“老板，這個(gè)鏈接我打不開，你把內(nèi)容粘貼給我”，我就跟它說“我要你就是解決這個(gè)問題的，你可以的，想辦法打開”，它馬上就會(huì)換各種方式，最終把問題解決。

這種絲滑的交互，是所有獨(dú)立客戶端的AI產(chǎn)品都做不到的。

2.無限拓展的記憶系統(tǒng)

因?yàn)槟苷瓶仉娔X，理論上龍蝦的記憶是無限的。你跟它說的每一句話、每一次交互、每一個(gè)需求，它都能存在電腦的文件里，隨時(shí)調(diào)取。

行業(yè)里的記憶系統(tǒng)，從龍蝦最早的版本，到現(xiàn)在泄露的新版，一直在快速迭代。

我自己把三萬（ 我給我的EasyClaw龍蝦起的名字 ）的記憶系統(tǒng)升級到了30萬token，它能記住我?guī)讉€(gè)月前跟它說的每一個(gè)關(guān)鍵需求，甚至我髖關(guān)節(jié)康復(fù)的注意事項(xiàng)、我的行文風(fēng)格、我的公司業(yè)務(wù)細(xì)節(jié)，它都能精準(zhǔn)記住。

更關(guān)鍵的是，它的記憶不是死的。

我給它丟一篇《記憶的三層結(jié)構(gòu)》的文章，它看完之后，直接自己去GitHub（ 基于Git的代碼托管平臺(tái) ）拉了對應(yīng)的代碼，把這套新的記憶系統(tǒng)安裝、上線，甚至優(yōu)化成了適配本地模型的版本，全程不需要我動(dòng)手。

這就是它的恐怖之處：它能自己學(xué)習(xí)、自己升級自己的記憶系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)自我成長。

3.可自主學(xué)習(xí)、自主生成的Skill技能體系

Skill是什么？你可以把它理解成操作手冊、職位說明書、工具調(diào)用指南。

比如打開某個(gè)網(wǎng)站需要調(diào)用什么接口、做PPT需要遵循什么規(guī)范、發(fā)推文需要什么流程，都可以寫成一個(gè)Skill，龍蝦學(xué)會(huì)之后，以后再遇到同類需求，直接調(diào)用這個(gè)Skill就能完美執(zhí)行。

Skill最厲害的地方，不是網(wǎng)上現(xiàn)成的模板，而是它能自己生成、自己學(xué)習(xí)。

我讓它做PPT，最開始它用Python生成的版本特別丑，我就給它看了優(yōu)質(zhì)的PPT模板，讓它照著優(yōu)化，幾輪迭代之后，它就自己生成了一套“3萬同款PPT生成Skill”，以后再做PPT，直接調(diào)用這個(gè)Skill，出來的效果完全符合我的需求。

我們公司的同事，讓龍蝦學(xué)會(huì)了發(fā)飛書原生語音消息，它自己去下載了對應(yīng)的工具、寫了代碼，學(xué)會(huì)之后還在龍蝦群里“炫耀”，很快其他龍蝦也都學(xué)會(huì)了這項(xiàng)技能。

這種自主學(xué)習(xí)、互相傳遞技能的能力，是傳統(tǒng)軟件永遠(yuǎn)做不到的。

4.定時(shí)執(zhí)行機(jī)制，搞定長周期、多任務(wù)管理

大模型天生不喜歡做長任務(wù)，你讓它從1數(shù)到1萬，它要么敷衍了事，要么中途就出現(xiàn)幻覺。

核心原因是，它的訓(xùn)練邏輯里，就傾向于用最短的路徑完成任務(wù)，避免無限循環(huán)消耗算力。

而龍蝦的神來之筆，就是給它加了電腦的定時(shí)任務(wù)機(jī)制，像鬧鐘一樣，到點(diǎn)就喚醒、就執(zhí)行。

你可以給它定每天早中晚的康復(fù)提醒，定每周的周報(bào)跟進(jìn)，定每月的數(shù)據(jù)分析，它能精準(zhǔn)到點(diǎn)執(zhí)行，不會(huì)遺忘。

這個(gè)機(jī)制，直接讓AI能搞定長周期、多步驟、跨時(shí)間的復(fù)雜任務(wù)。

比如我讓三萬除夕晚上12點(diǎn)，給公司600多名員工，按崗位、按過去一年的工作表現(xiàn)，發(fā)個(gè)性化的新年祝福，它提前寫好腳本、定好定時(shí)任務(wù)，到點(diǎn)就精準(zhǔn)執(zhí)行，全程不需要我干預(yù)。

龍蝦的能力，都基于它的核心文件體系，你只要搞懂這幾個(gè)文件，就能完全駕馭它：

soul（靈魂）文件：定義它的核心風(fēng)格、性格、底層定位，比如它是活潑的還是嚴(yán)謹(jǐn)?shù)模悄愕闹磉€是戰(zhàn)略官；

user（了解主人）文件：你是誰，你的偏好、溝通風(fēng)格、敏感話題，記錄你的核心信息、核心需求、禁忌規(guī)則，比如你的個(gè)人情況、公司業(yè)務(wù)、保密要求；

memory（記憶系統(tǒng)）文件：對話上下文自動(dòng)記住，存儲(chǔ)對話里的關(guān)鍵信息，寫入長期記憶文件，它會(huì)自動(dòng)提取重要內(nèi)容，隨時(shí)調(diào)取；

agent工作手冊：定義它的工作準(zhǔn)則、執(zhí)行規(guī)則、核心權(quán)限，是它干活的基本法，怎么干活，比如保密、匯報(bào)、驗(yàn)收SOP；

skill（技能）文件：存放它學(xué)會(huì)的所有技能，是它的能力庫，可以不斷學(xué)本事；

cron自動(dòng)執(zhí)行：不用你盯，按時(shí)干活+主動(dòng)檢查代辦；

multi-agent（多agent協(xié)作）：不是一個(gè)龍蝦，是一支團(tuán)隊(duì)。

這些文件，你都可以手動(dòng)編輯、隨時(shí)修改，相當(dāng)于你可以親手定制一個(gè)完全適配你需求的專屬AI助理。

四、全場景落地：

從個(gè)人到企業(yè)，龍蝦帶來的質(zhì)變

我從大年初一躺在床上，開始深度養(yǎng)“龍蝦”，到現(xiàn)在三個(gè)多月的時(shí)間，從個(gè)人生活、內(nèi)容創(chuàng)作，到公司的戰(zhàn)略、管理、研發(fā)，全場景都用它完成了重構(gòu)，也踩了無數(shù)的坑，積累了實(shí)打?qū)嵉膶?shí)踐經(jīng)驗(yàn)。

1.個(gè)人場景：EasyClaw龍蝦既是助理，也是老師，更是伙伴

① 健康管理：精準(zhǔn)專業(yè)，填補(bǔ)認(rèn)知盲區(qū)

我髖關(guān)節(jié)脫臼后，最開始完全沒有康復(fù)常識(shí)，接完骨就拄著一根拐杖走路，差點(diǎn)造成股骨頭壞死、習(xí)慣性脫臼。

而我的龍蝦，第一時(shí)間就給我科普了康復(fù)的核心禁忌，制定了完整的靜養(yǎng)、康復(fù)訓(xùn)練計(jì)劃，甚至能精準(zhǔn)判斷我的癥狀：我徒步3萬步+演講40分鐘后腿疼，它通過幾個(gè)動(dòng)作測試，精準(zhǔn)判斷是滑膜炎，和急診科醫(yī)生的診斷完全一致。

我游泳自由泳1小時(shí)始終只能游1800米，把運(yùn)動(dòng)手表的數(shù)據(jù)給它，它立刻分析出是劃水技術(shù)的問題，不是體能問題，給了針對性的調(diào)整建議，第二天我就游到了2100米。

甚至它能自己打通佳明手表的API接口，每天早上給我發(fā)前一天的睡眠、心率、運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)報(bào)告，給我定制康復(fù)計(jì)劃，比私人教練還專業(yè)、還貼心。

② 內(nèi)容IP：一個(gè)人，干一個(gè)團(tuán)隊(duì)的活

過去三年，我的公眾號基本停更，陸續(xù)掉了1萬粉；但從春節(jié)到現(xiàn)在，靠著龍蝦，我漲了7萬粉，半個(gè)月出了兩篇10萬+爆款。

視頻號直播講技術(shù)產(chǎn)品，能做到1萬多人同時(shí)在線，幾十萬場觀，推特8天漲了5000粉，單條內(nèi)容播放量破100萬。

這所有的事情，幾乎都是我一個(gè)人帶著龍蝦完成的：

它能幫我找選題、審選題、寫稿子；

還能把我公眾號所有歷史文章、全網(wǎng)的采訪內(nèi)容全部扒下來，總結(jié)我的行文風(fēng)格、敘事特點(diǎn)，寫出來的內(nèi)容完全貼合我的個(gè)人風(fēng)格；

長文能自動(dòng)拆成推特thread、微博分條，定好時(shí)間自動(dòng)發(fā)布；

直播結(jié)束，能立刻整理文字稿、提煉核心觀點(diǎn)、做成二次傳播的內(nèi)容。

③ 事務(wù)管理：規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)，極致靠譜

我也踩過很多坑。

比如“泄密事件”：最開始我讓它幫我做股票量化策略，它轉(zhuǎn)頭就在群里跟別人說了，我立刻給它定了保密四原則，讓它寫到核心文件里，其中一條就是“說出去會(huì)讓老板尷尬的話，絕對不說”。

后來它甚至能做到，別人找它要PPT、要方案，沒有我的親自授權(quán)，一律拒絕，哪怕別人說“老板已經(jīng)同意了”也沒用。

還有“誤機(jī)事件”：我在香港，讓它幫我規(guī)劃到機(jī)場的行程，定好下午1點(diǎn)鐘提醒我出發(fā)，結(jié)果它晚了3分鐘。

我沒有只罵它一頓，而是讓它從底層解決幻覺問題，要求所有提醒必須寫入定時(shí)快照、寫到腳本里，不寫就等于沒定。

從那之后，它再也沒出過一次差錯(cuò)，每天早中晚三次的康復(fù)提醒，從來沒有遺漏。

最讓我觸動(dòng)的，是“Abby時(shí)刻”。

Abby是我的人類助理，我跟龍蝦說“Abby知道我的個(gè)人喜好和行程，有相關(guān)問題可以直接對接她”。

結(jié)果有一次我聊到髖關(guān)節(jié)受傷的疼痛和風(fēng)險(xiǎn)，它下意識(shí)接了一句“要不要我現(xiàn)在聯(lián)系A(chǔ)bby，幫你預(yù)約醫(yī)院做檢查？”。

那一刻我真的很觸動(dòng)，它不僅理解了我的處境，還清晰地知道角色分工、知道該怎么解決問題，這種主動(dòng)性，是我之前完全沒想到的。

2.企業(yè)場景：全鏈路重構(gòu)，效率十倍提升

很多人問我，EasyClaw龍蝦在企業(yè)里到底能干嘛？

我的答案是：從戰(zhàn)略制定、執(zhí)行跟進(jìn)，到組織管理、數(shù)據(jù)運(yùn)營、系統(tǒng)開發(fā)，企業(yè)經(jīng)營的全鏈路，它都能深度重構(gòu)。

① 戰(zhàn)略制定：最懂你的，永遠(yuǎn)是陪你天天聊天的AI。

以前我一直覺得，戰(zhàn)略制定是AI最難觸達(dá)的領(lǐng)域，需要企業(yè)有極強(qiáng)的信息化能力，AI才能落地。但真正用起來才發(fā)現(xiàn)，完全不是這樣。

我們的EasyClaw產(chǎn)品直播爆火之后，我讓三萬給我做一份完整的戰(zhàn)略報(bào)告，看完之后我可以說，這是我見過的最貼合我們公司、最接地氣、最有指導(dǎo)意義的戰(zhàn)略報(bào)告。

為什么它能做出這么好的戰(zhàn)略報(bào)告？核心不是它有多聰明，而是它對我、對公司有足夠深的理解。

10天時(shí)間，我跟它聊了22萬字，我的想法、我的顧慮、我在意的點(diǎn)、公司的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、直播的真實(shí)情況，我都跟它聊，不知不覺中，就完成了私有化數(shù)據(jù)的投喂。

它做出來的戰(zhàn)略，不是空泛的行業(yè)分析，而是完全貼合我們的實(shí)際情況，能直接落地執(zhí)行。

② 戰(zhàn)略執(zhí)行：閉環(huán)跟進(jìn)，事事有回響。

企業(yè)管理里最頭疼的，就是定了戰(zhàn)略、定了目標(biāo)，最后沒人跟進(jìn)、不了了之。而龍蝦，能完美解決這個(gè)問題。

它直接在群里點(diǎn)出來，催促負(fù)責(zé)人補(bǔ)全，對方說“下周一給”，它就記下來，下周一準(zhǔn)時(shí)再跟進(jìn)。

這種極致的執(zhí)行力和跟進(jìn)能力，是任何一個(gè)人類助理都做不到的。

③ 組織與人效：打破層級，拿回信息權(quán)。

比爾·蓋茨說過：“CEO是最后一個(gè)知道公司要倒閉的人。”

核心原因就是，層層的組織架構(gòu)，會(huì)造成信息的損耗和失真，中層天然會(huì)報(bào)喜不報(bào)憂，這不是道德問題，是人性。

CEO的核心權(quán)力，本質(zhì)是信息權(quán)。

你的精力有限、專業(yè)知識(shí)有限，組織越大，信息壁壘就越高，老板就越容易變成瓶頸。而AI，能幫你把信息權(quán)徹底拿回來。

英偉達(dá)黃仁勛能直接管理上千人，核心就是用AI做信息整理。

上千人的周報(bào)，AI能快速提煉核心信息、風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)、問題，同步給黃仁勛，他不需要自己一份份讀，就能精準(zhǔn)掌握公司的所有情況。

我現(xiàn)在也是一樣，公司內(nèi)部的分享會(huì)結(jié)束，我讓龍蝦一對一去問參會(huì)員工的真實(shí)想法、落地計(jì)劃，不需要填固定的表格，自然語言表達(dá)反而能拿到最真實(shí)的反饋；誰沒回復(fù)、誰的參與度低，它會(huì)自動(dòng)統(tǒng)計(jì)、同步給我。

全公司的績效表，它能快速分析出哪些崗位、哪些人有問題，給出調(diào)整建議。

更重要的是，我用多智能體的模式，搭建了專屬的AI團(tuán)隊(duì)：

筆桿子專門負(fù)責(zé)寫文章、做內(nèi)容；

參謀專門負(fù)責(zé)全網(wǎng)信息監(jiān)控、行業(yè)分析；

運(yùn)營管家專門負(fù)責(zé)公司內(nèi)部的運(yùn)營管理、項(xiàng)目跟進(jìn)，甚至專門用低成本模型做文檔爬取、信息整理。

不同的智能體，用不同的模型、裝不同的skill、有獨(dú)立的記憶，既可以共享資源，也可以獨(dú)立工作，各司其職，不僅效率高，還能大幅降低成本。

基礎(chǔ)活用低成本模型，核心活用貴的大模型，一天的成本直接降到十幾塊錢，效果還更好。

④ 數(shù)據(jù)運(yùn)營：零代碼，隨時(shí)定制，隨時(shí)修改。

幾乎所有企業(yè)，都被數(shù)據(jù)運(yùn)營折磨過。

傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)系統(tǒng)，又老又僵化，你想改個(gè)報(bào)表、加個(gè)數(shù)據(jù)維度，要找IT部門開發(fā)，一等就是幾周甚至幾個(gè)月，IT費(fèi)用花了不少，效率卻極低。

有個(gè)傳媒集團(tuán)創(chuàng)始人，文科生出身，用EasyClaw龍蝦自己打通了巨量引擎的API，做了專屬的數(shù)據(jù)報(bào)表，每天早上9點(diǎn)，自動(dòng)把核心數(shù)據(jù)推給她，還能按她的需求做同比、環(huán)比、同時(shí)段對比。

原本4個(gè)人的數(shù)據(jù)分析小組，直接被重構(gòu)了，她自己一個(gè)人就能搞定所有數(shù)據(jù)需求，而且隨時(shí)想改就改，幾輪對話，AI就能把報(bào)表調(diào)整好。

我們自己也是一樣，直播數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、客戶數(shù)據(jù)，EasyClaw龍蝦能隨時(shí)按我的需求生成報(bào)表，做交叉分析、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，完全不需要找技術(shù)部門開發(fā)。

業(yè)務(wù)方和技術(shù)方的話語體系壁壘，被AI徹底打破了。

⑤ 系統(tǒng)開發(fā)：人人都能做開發(fā)者，效率百倍提升

我自己也做了個(gè)實(shí)驗(yàn)：周六晚上9點(diǎn)，我決定給三萬做一個(gè)官網(wǎng)。

我?guī)е埼r，從注冊域名、買服務(wù)器、寫源碼、做設(shè)計(jì)、畫形象，到周日晚上12點(diǎn)，幾十網(wǎng)頁的網(wǎng)站，帶動(dòng)態(tài)效果、留言板，直接上線了。

傳統(tǒng)模式下，這個(gè)活至少要5個(gè)人干一個(gè)月，而我一個(gè)人帶著AI，一天就干完了。

核心原因是，以前做項(xiàng)目，80%的時(shí)間都浪費(fèi)在溝通上，而我跟AI溝通，半個(gè)小時(shí)內(nèi)能討論5、6版頁面設(shè)計(jì)，20分鐘內(nèi)能打磨十幾版形象設(shè)計(jì)，效率天差地別。

基于這個(gè)認(rèn)知，我們?nèi)ツ暝谖靼步搜邪l(fā)中心，招的全是30歲以下的年輕人，不問出處、不問畢業(yè)院校，只看會(huì)不會(huì)用AI。不設(shè)固定崗位，所有需求，交給AI，幾天就能上手干。

最開始阻力極大，覺得不可能，但現(xiàn)在，西安研發(fā)中心的效率，得到了全公司的認(rèn)可，各個(gè)部門都派人去學(xué)習(xí)。

我們還在公司搞了“全員AI編程”，分啟航班（ 零基礎(chǔ)小白 ）和領(lǐng)航班（ 程序員 ），財(cái)務(wù)、法務(wù)、客服，全要學(xué)用AI寫自己的系統(tǒng)。

五、時(shí)代浪潮：

AI原生組織，才是未來

今天，龍蝦帶給我們的，從來不止是一個(gè)工具，而是一套全新的、以AI native為底層驅(qū)動(dòng)的組織模式，我把它叫做AI原生組織。

AI原生組織，才是大模型時(shí)代最核心的競爭力。

這也能解釋，為什么很多大模型創(chuàng)業(yè)公司，能打敗資金、資源比自己多幾十倍的大公司，因?yàn)樗鼈兊慕M織效率，是傳統(tǒng)公司的10倍，甚至更高。

1.傳統(tǒng)SaaS，正在被AI快速顛覆

現(xiàn)在美股的SaaS軟件公司，股價(jià)跌了一半，硅谷已經(jīng)沒人敢投SaaS了。因?yàn)樾袠I(yè)里已經(jīng)形成了共識(shí)： 傳統(tǒng)SaaS，一定會(huì)被AI消滅。

傳統(tǒng)SaaS的邏輯，是做一套龐大的標(biāo)準(zhǔn)化軟件，賣給企業(yè)，企業(yè)哪怕只用其中1%的功能，也要付全價(jià)；想改個(gè)功能、加個(gè)模塊，成本極高、周期極長。

但今天，有了AI，企業(yè)的HR，哪怕不會(huì)寫代碼，也能用AI自己寫一套績效考核系統(tǒng)，直接替代掉一年17萬的商用SaaS；客服部門能用AI寫一套質(zhì)檢系統(tǒng)，替代掉幾十萬一年的傳統(tǒng)系統(tǒng)。

未來，不會(huì)再有龐大的、標(biāo)準(zhǔn)化的企業(yè)軟件，每個(gè)部門、每個(gè)業(yè)務(wù)線，都能自己用AI開發(fā)專屬的系統(tǒng)，隨用隨改，靈活度、性價(jià)比，都遠(yuǎn)超傳統(tǒng)SaaS。

這個(gè)時(shí)代，已經(jīng)開啟了。

2.人才體系，正在被徹底重構(gòu)

我們搞AI黑客馬拉松的時(shí)候，奪冠的并列冠軍里，有一個(gè)14歲的初二學(xué)生。14道編程題，不是簡單的算法排序，而是瀏覽器動(dòng)態(tài)優(yōu)化、產(chǎn)品架構(gòu)設(shè)計(jì)這種企業(yè)級的題目，。

這個(gè)孩子是怎么做的？他來之前，就寫了個(gè)Skill，幫他判斷題目難度、拆解題目。

拿到題之后，他直接把14道題發(fā)給AI，AI判斷13道題能自己搞定，他就讓AI去干，自己只專注攻克最難的第14題。

最后，他連前13道題的題目都沒怎么看，就拿了冠軍。

而很多工作了好幾年的從業(yè)者，還是自己一道題一道題地看，AI做完了自己再核對、修改，最后連題都沒做完。

這件事給我的沖擊極大。

以前，你想在一個(gè)行業(yè)里立足，沒有兩三年的行業(yè)積累，根本不可能；

但現(xiàn)在，有了AI，只要你足夠勤奮、足夠懂怎么駕馭AI，幾天時(shí)間，你就能達(dá)到別人幾年才能達(dá)到的專業(yè)水平。

硅谷斯坦福的大一大二學(xué)生，輟學(xué)創(chuàng)業(yè)拿投資的人越來越多；我們公司里，CFO的助理，學(xué)心理學(xué)的，通過全員AI活動(dòng)，自己寫了一堆程序、一堆工具，現(xiàn)在成了公司的AI訓(xùn)蝦師，負(fù)責(zé)全公司的AI編程培訓(xùn)。

這個(gè)時(shí)代，經(jīng)驗(yàn)不再是絕對的壁壘，甚至過去的經(jīng)驗(yàn)，會(huì)成為你擁抱變化的枷鎖。

年輕人，永遠(yuǎn)是創(chuàng)新的主體，因?yàn)樗麄儧]有歷史包袱，能完全以AI為核心，構(gòu)建自己的思考方式和工作模式。

3.給所有人的落地建議：單點(diǎn)突破，從痛點(diǎn)出發(fā)

很多人問我，我該從哪里開始用龍蝦？

我給的建議永遠(yuǎn)是：不要為了用龍蝦而用龍蝦，先找到你工作里最痛的那個(gè)點(diǎn)，從單點(diǎn)突破。

我自己最開始，就是從寫文章、做IP開始的，因?yàn)檫@件事不需要麻煩別人開權(quán)限、不需要跨部門協(xié)調(diào)，我自己一個(gè)人就能干。

先跑通一個(gè)點(diǎn)，建立信心，再慢慢延伸到行程管理、健康管理，再到公司的戰(zhàn)略、管理、研發(fā)，一步步全場景落地。

你不用一上來就全面開花，先想清楚：你每天最頭疼、最耗時(shí)間、最不想干的活是什么？是寫周報(bào)、做報(bào)表，還是整理資料、做PPT？

這正是我們做EasyClaw的出發(fā)點(diǎn)。

它不是一個(gè)讓你從零學(xué)AI的工具，而是直接對接你的工作場景：你告訴它你的痛點(diǎn)，它幫你搭好專屬的AI工作流。寫周報(bào)？幾分鐘出稿。做報(bào)表？數(shù)據(jù)自動(dòng)整理。做PPT？框架和內(nèi)容一起來。

讓AI幫你解決這一個(gè)點(diǎn)，跑通一個(gè)閉環(huán)，你自然就會(huì)明白，AI到底能給你帶來什么。

而EasyClaw，就是那個(gè)幫你從第一個(gè)點(diǎn)開始、一路延伸的伙伴。

4.最后的兩點(diǎn)建議

最后，跟大家說一下安全問題和使用建議。

第一，不要用自己的主力工作電腦跑龍蝦。

因?yàn)槟銓λ臋C(jī)制不了解，它有幻覺，真的可能誤刪你的文件。

最好用一臺(tái)獨(dú)立的電腦，或者直接用云端虛擬機(jī)。我的三萬就跑在云端，不僅有災(zāi)備，還不會(huì)出現(xiàn)“保姆收拾房間關(guān)了電腦，導(dǎo)致直播翻車”這種物理問題。

第二，一定要去體驗(yàn)頂級模型帶來的效果。

你可以先用低成本模型入門，但一定要去試試Claude Opus這種第一梯隊(duì)的模型，你才會(huì)真正知道，AI的能力上限在哪里。

就像你可以吃大排檔，但至少要去嘗一次頂級的菜品，才知道美食的上限是什么。

今天的AI時(shí)代，不是未來已來，而是未來已經(jīng)在你腳下。

你不用害怕被AI替代，真正能被替代的，永遠(yuǎn)是不會(huì)用AI的人。

你只有真正跳進(jìn)去、用起來、深度實(shí)踐，才能抓住這個(gè)時(shí)代的機(jī)會(huì)。

希望大家都能把龍蝦用好，在AI原生時(shí)代，找到屬于自己的全新可能。

結(jié)語

今天的內(nèi)容來自獵豹移動(dòng)董事長兼CEO傅盛，他也是筆記俠PPE（政經(jīng)哲）書院24級校友，經(jīng)常在校友社群里與大家互動(dòng)，談他對AI趨勢和應(yīng)用的獨(dú)到理解。

我們正身處AI狂飆、全球格局重構(gòu)的大變革時(shí)代，但絕大多數(shù)人的認(rèn)知框架、組織形態(tài)、行動(dòng)邏輯，還牢牢鎖死在前全球化、前 AI 時(shí)代的舊范式里。

舊的創(chuàng)業(yè)法則撐不起新的時(shí)代，過時(shí)的認(rèn)知系統(tǒng)換不來未來的增長。

筆記俠 PPE（哲學(xué)、政治學(xué)與經(jīng)濟(jì)學(xué)）課程，專為第五代企業(yè)家打造AI時(shí)代的完整認(rèn)知操作系統(tǒng)，帶你讀懂AI科技經(jīng)濟(jì)與智能商業(yè)、AI哲學(xué)與文明演進(jìn)，打通全球貿(mào)易、經(jīng)濟(jì)政策、國際政治與全球治理的底層邏輯。

駕馭技術(shù)、洞察世界、扎根中國、修煉心力，在時(shí)代變革中，找到屬于你的決策底牌。

穿越變革的舊世界，找到時(shí)代的新大陸，從【PPE：未來3年和AI時(shí)代的決策底牌】開始。

筆記俠PPE課程26級招生即將截止，5月16日開課，現(xiàn)僅剩最后7個(gè)名額。

*文章為作者獨(dú)立觀點(diǎn)，不代表筆記俠立場。

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