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每周六,在星球「AI产品经理大本营」里,我们会发布AI周报(每天AI日报 + 我个人原创文章汇总);今天是第420期(https://t.zsxq.com/OTol4 ),全文2.7万字。
下面是其中要点内容提炼:本周40个干货认知点+5个“黄钊hanniman评注”,共计2200字。
一、本周40个干货认知点
(一)关于Vibe Coding
1、最佳实践:Fable 5出方案、GPT-5.6 Sol审查、Codex目标模式全自动执行。
2、榜单上,Fable 5都打不过GPT-5.6,实际使用手感却正好相反——Fable 5真正领先的地方:第一次就更接近正确答案。
3、builder三项底层能力:Agency(能动性)、Taste,Distribution(分发)。
4、重要的不是省Token,而是更有效地烧——留下作品、知识、Skill、系统或收入,Token才真正变成资产。
5、第一次运行,只是完成一项工作;每天自动运行,工作就变成"系统"。
6、Token的价值不在文章多长,而在信息压缩后,你的决策有没有更清楚。
7、还不知道"用户真正离不开什么"时,过早省成本,会错过体验。
8、新人可用AI做得更快,但复盘不能省。
9、可把第一稿交给模型,但不能把最后那次判断,也一起交出去。
10、一文看懂ChatGPT、Codex、Work 的差别。
11、OpenAI 官方 Prompt 指南。
12、GPT-5.6 Token烧得快?Sol单价没涨,但Subagent机制,让实际成本呈n²增长。
13、5分钟,把GPT-5.6塞进Claude Code。
(二)关于Agent
1、要搭 harness 可以,别投入太多,三个月后就过时了。
2、没有上下文,就不可能有自主Agent。
3、最容易犯的错:把原始内容全倒进知识库——AI大脑应先从中提取人物、决定和知识。
4、用 MOC( Map of Content)主题索引,把分布在各处的相关文件,重新串起来。
5、妙记不只是给人看的,更适合作为agent的context。
6、每一个 Skill ,都是一个观点。
7、AI用得好的团队,通常还有一个共同的agent。
8、Harness的重心变迁:从纠偏到长程编排。
(三)AI深度认知
1、如果 scaling 真的一路畅通,Bitter Lesson 为什么还需要被反复提起?因为 scaling 每隔一阵就会撞墙——需新的算法创新,来重新定义“什么东西可以复利”。
2、下一阶段竞争核心:谁能让数据反过来定义模型架构、训练策略与能力边界。
3、好AI产品要像扶手:不看使用率,看关键时刻能否承重。
4、AI泔水的根源是没有灵魂,AI没法脱离"你的人生体验和真实感想"去表达。
5、一段话有没有灵魂,取决于:背后有没有一个具体的人。他经历过什么,为什么在意这件事,在哪些地方犹豫过,愿意为哪个判断负责。
6、从问题出发牵引,别囤知识。
7、know who——这事该问谁,AI时代反而更重要。
8、技术人最担心的,不是AI抢工作,而是同样工资、交付更多产出(持续加速后,身体和注意力会先撑不住)。
9、有些基本功,值得定期亲手做。
10、35岁不是危机,而是一次重新定价;要学医生那样,主要靠判断力和信任,越老越吃香。
11、想不被计算,就不要成为环境的反应器。不要被世界影响,而要去影响世界。
(五)行业相关
1、模型按月迭代,资本按季重估,晶圆厂按年建设,最终市场会被“走得最慢”的那只时钟校准。
2、字节内部“测模型自进化能力”的 benchmark,跑一次需要1000小时、 50-100万美金。
3、国外小伙改装宇树四足机器狗,送给瘫痪父亲。
4、OpenAI 做的不是音箱,是家庭行为数据入口。
5、Open AI暂时取消5小时使用限制、Fable 5 延期到19日。
6、别再神话Optimus:钱、人、供应链一个不占,量产跳票是必然。
7、赛力斯由盈转亏——汽车行业利润腰斩的本质:没有关键生态位的车企,在给宁德时代和华为打工。
8、阶跃星辰发布 Agent 原生手机 、海南2030年全面禁售燃油车、Sutton创立Oak Lab。
二、本周5个“黄钊hanniman评注”
1、受访者最担心的,不是AI抢走工作,而是公司期待同样的工资、交付更多产出。
省下的时间,没回到个人手里,很快又被排进下一项任务。日历还是满的,只是每个格子里,塞了更多东西。
一种更难察觉的倦怠:人很兴奋、真心喜欢手头工作,但持续加速后,身体和注意力先撑不住——它看起来很像"积极投入",绩效数字甚至不错。
任务做得更快后,公司心里"正常工作量"的刻度,也悄悄变了。
黄钊hanniman评注:一般来说,要想“交付同样价值、获得更多休息时间”,其实需要2个必要条件:
一方面,是老板自己的价值观,更人性化,或者他先对自己做“AI实验”、知道不能无限制的逼迫用AI提效;(如果不行,就需要自己离职单干了——从这个角度说,老板们自己得知道,如果你不体恤员工,人才就会流失的)
另一方面,是员工自己,也得具备稳定的价值观内核——真的知道、且能做到“多休息、享受生活”(有自控力),否则,即使公司给你更多休息时间了,你自己还是拿去“作”、消耗精力,那结果还是不会好,到时就别怪公司了。
2、AI视频:《冰上的尤里》真人化(3分19秒)(https://www.bilibili.com/video/BV1ZLTC6iEFx/ )
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黄钊hanniman评注:这个效果,让没看过原动画的人,都会觉得很不错!
3、——Data-Centric AI:从小众方向变为基础范式
AI正加速进入新阶段:模型逐渐成为数据的载体,数据即智能。
具身智能的真正瓶颈,不仅在于数据稀缺,更在于数据与模型之间的协同机制。
下一阶段竞争核心:不是谁拥有更多数据,而是谁能让数据反过来定义模型架构、训练策略与能力边界(Data-Driven Model Design)。
黄钊hanniman评注:2024年6月,我在星球里分享过文章「大模型最核心的,可能不是架构或参数,而是完全由数据集决定」
直到今天,国内媒体好像都还没捕捉这个“来自Open AI某内部员工”的认知点、并公开讨论。
4、生态仍是最大挑战:已适配滴滴打车、京东、企业微信等“主流应用”,但部分“头部应用”仍未开放“AI操作能力”。
黄钊hanniman评注:AI手机,是未来6~18个月的大机会——应用层的AI服务,会有很多创新机会出来。而这,是“不以超级app方意志为转移”的必然方向。
5、2篇【行业动态】文章
黄钊hanniman评注:上面2个内容点一对比,明显感受到,Anthropic更加有“内在能量”,Open AI“气息已乱”。
【One More Thing】
「黄钊的AI日报·第十一季」,已有240读者,详细介绍在这里(有3篇示例,可免费试读):
注1:AI日报,是80+分的公域干货提炼,星球“AI产品经理大本营”里,还有90+分的hanniman原创AI干货,有更大信息差和认知差,对一线AI从业者,会更加受益。
近期星球的文章包括:
1、《AI海啸时代,要想hold住,太难了》https://t.zsxq.com/Agos7
2、《最新视频回放-黑客级调研第一次汇报讨论》https://t.zsxq.com/C5asJ
3、《我的vibe coding体验分享:足球小游戏「one touch」》https://t.zsxq.com/9IWTv
4、《重要会员福利发布:AI季度资料包(2026Q2版-62份-480M)》https://t.zsxq.com/0UG0q
注2:本周“420期”AI周报,2.7万字,包括
19个产品视角干货、8个新鲜案例、7个资源工具、5个行业动态
7份AI行业报告
详情可进入星球「」查看——
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黄钊hanniman,前腾讯PM,前图灵机器人-人才战略官/AI产品经理,13年AI、16年互联网经验;社群""(9年)和自媒体""(12年);作品有《》、「」。
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