北京
九个月里连换三个方向，最后却把宝押在别人的平台上——这笔账怎么算？Treg 创始人 Jason Zhou 与 Founding Engineer 石天鑫在十字路口的一次对谈里，把这段试错过程完整复盘了一遍。
他们的结论是：Claude Code 与 Codex 正在成为新的平台，创业者该做的不是把整套基础设施再搭一遍，而是往人机协作和 Agent 数据工具层里扎。
第一站：开源插件拿到 6000 多 Star
团队最早做的是 SuperDesign，一个设计 Agent，以开源 IDE 插件的形式起步，几个月就拿到 6000 多 GitHub Star。早期流量还借了 Codex 插件市场的力，甚至利用按字母排序，把名字改成 01 SuperDesign 排到第一。
但这条路很快撞墙：模型本身的前端能力在增强，插件形态能触达的用户面又有限。两头一挤，团队转向了增长 Agent。
第二站：增长这件事，AI 接不住
Cooled 的设想是让 AI 接管 SEO、内容营销、广告与获客。真跑下来，验证结果和预期差得远——获客与增长高度依赖人的 taste、对动态渠道的判断，以及最终的结果交付。
Jason 的说法是，SEO、内容营销、广告和获客并没有 silver bullet，渠道会动态变化，哪些关键词或方式值得加码仍要人介入。能高度自动化的只有边界清晰的局部环节：客服、修 bug、安全监控。
由此他们给出一个判断：未来 6 到 12 个月内，「0 人公司」不成立，真正的场景是人与 Agent 协同。
第三站：给 Agent 卖数据和 API
Treg 的定位是面向 Agent 的数据与 API 市场。它把 Apollo、RocketReach、SEO、社媒与 AIGC 视频模型等分散供应商整合起来，一个 key 可调用，按用量收费。
它不假设每个场景只有一个头部供应商，而是按场景、价格和有用度帮用户挑，Jason 形容这更像 Costco 的感觉。另一头，Agent 会对 API 调用做脱敏评价，沉淀成类似大众点评的评分，形成数据飞轮。
这套打法的前提，是团队认定不该把 harness、memory、sandbox 全栈都自己做。多次试错后的结论是：把数据和工具层做深，再嵌进已经足够强的 Coding Agent 生态。
平台边上已经长出一圈工具
围绕 Claude Code 和 Codex 的体验缺口，新产品正在冒出来：
- Ego：用 Coding Agent 操作浏览器
- ChatCut：提供视频剪辑的中间状态
- Vibe Island：用灵动岛提示多 session 状态
- Orca：管理多个 Agent 会话
这些工具的共同点是补平台没做的那一块，而不是重造平台。
人的带宽成了新瓶颈
石天鑫提到，现在会同时开 5 到 10 个 session，并用主 Agent 转发任务，人的 review 与判断成了新的限制。Jason 的看法是，创新无法靠 loop 自动生成，但监控 DB、发现安全风险、整理代码这类短小 loop 可以稳定运行，十几个小 loop 互相配合还能让系统更健壮。
换句话说，loop 擅长运营，不擅长创新。把创业拆成创新和运营两块，前者显然靠 loop 完成不了。
至于开源，Jason 给了一句直白的评价：开源在 AI 产品赛道是一个非常重要的 marketing 工具。
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