唐韧
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前非著名程序员,现不知名产品人。畅销书《产品经理必懂的技术那点事儿》作者。在这里聊聊产品、说说职场、谈谈个人成长!
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我在 Claude Fable 5 上已经花掉了 200 多块钱,而它只给我改了一版前端页面代码、写了一篇文章、出了一份产品方案。今天体验了一下 Claude 新出的 Fable 5 模型,我的建议就是别轻易用。一方面是确实贵,另一方面就是用过后很难再回去了。我是用中转 API 的方式接自己的 OpenClaw 和 Claude Code 用的,其实本来是想测试一下效果。结果一看账单,几个任务跑下来 200 多人民币没了。但有一说一,效果惊艳!我觉得,Fable 5 是可以称之为新代际模型的,跟当初 Opus 4.6 出来的那种感觉有一拼。其实我现在的用 Agent 干活的主力模型就是Opus 4.6 和 GPT 5.5,但我感觉 Fable 5 比它们都强。先说文案创作能力。因为我在 Agent 上有自己训练的 Skill,Fable 5 对 Skill 的执行能力和效果明显更好。说白了,就是写出来的文章几乎跟我已经没有区别了。包括文风、习惯、口语细节,甚至是口头禅都能拿捏到位。在文案能力上,我觉得是比 Opus 4.6 更强的。别问我为啥不跟 4.8 比,在我看来,4.8 就是一坨大的。然后是前端代码能力。我是让 Claude Code 调 Fable 5 对我正在做的一个网站首页做了几个模块的改版,不管是视觉风格、功能划分、交互设计,明显比我之前用的 GPT 5.5 更强。我看了下官方的介绍,Fable 5 的代码能力现在就是吊打其他所有模型的。但是,贵,是真 TM 贵啊!最后是分析研究和执行能力。我自己有个专门辅助我做产品的 Agent,它学会了我做产品的所有方法,我也用很多案例甚至是题目去训练过它。之前给它换过 DeepSeek V4、Opus 4.6、GPT 5.5、GLM 等不同的脑子,其实大多数工作都能胜任,而且差异不算特别大。但是换成 Fable 5 之后,感觉它突然开窍了一样。真的,就是那种觉得认知被开天窗的感觉。对产品的理解,对方案的考虑周全性,以及那种像我一样的思维方式,甚至是对 Skill 的泛化能力,真的很强。不过话说回来,我觉得大多数人的大多数场景化需求是用不上 Fable 5 这种模型的,典型的杀鸡用牛刀。除非是那些非常复杂的任务,比如科研、医疗、代码重构之类的,我觉得大多数人并不需要。更何况,很多人连什么任务该用什么模型都不知道。因此,先定义自己的 AI 工作流、拆分任务类型、搭建 Agent、训练 Skill、投喂数据训练才是正事。 PS:对我是如何用 AI 做一人公司感兴趣的,可以预约下周的直播。
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现在最火的创业就是一人公司OPC,但很多人却做不成。不是因为方向不对,也不是能力不够,而是死在那些你知道该做、但一个人根本做不过来的事情上。我总结了一下,一人公司最常见的6种死法。第一种,没有验证。想法很多,但从来没把想法变成一份可以拿给别人看的东西。想法全在脑子里,市场调研没做,成本没算,全凭感觉做。第二种,没有执行。知道该做内容、该获客、该搭产品,但每天被琐事淹没,真正推进业务的时间不到两小时。第三种,没有财务模型。赚了一点钱,但不知道利润结构,不知道哪个渠道ROI高,盲目扩张,现金流一断就没了。第四种,没有获客能力。产品做出来了,但不知道怎么让人知道你。第五种,信息过载。行业在变、政策在变、竞品在变,一个人根本处理不过来这些信息,最后靠感觉决策。第六种,没了心气。什么都是你一个人干,CEO是你,财务是你,运营是你,撑半年就没了心气。这6种死法有一个共同点,后台跟不上。回到一人公司的起点,其实就是AI赋能,尤其是过去一年Agent能力的提升。最早我们用AI就是聊天,你问它一个问题,它回答你。豆包、ChatGPT解决的是「我想知道什么」的问题。再后来出现了Claude Code这样的Agent,能自己写代码、跑任务、给结果,但还是串行模式,一次做一件事。如果你关注Agent的方向,会发现今年Agent集群已经成为大趋势。比如Cowork、Codex以及上周Kimi推出的办公桌面端Kimi Work,都在支持多Agent并行。我没记错的话,Kimi还是最早推出Agent集群能力的,把子Agent的数量拔高到了300个。我觉得,这对一人公司模式会有很大帮助。因为它的逻辑不是你问一句它答一句,而是你把一个大任务扔给它,它自己拆成几十个子任务分给不同的Agent并行处理。最后,你拿到的是一整套交付物。比如你要启动一个副业并告诉它方向,它能同时帮你跑竞品调研、做成本测算、拆获客路径、输出项目 PPT。它不保证你赚钱,但能承接一人公司最容易崩的那个后台。换个形象一点的说法,这种Agent集群模式就像一人公司的第二套组织架构。过去创业的门槛是找人、凑团队、攒资源。未来的一人公司一定不是你独自硬撑,而是你带着一支Agent团队工作。所以,如果你问我对今天的创业有什么建议?我觉得第一步不再是找联合创始人了,而是先学会把想法交给Agent跑出第一版可交付的东西。剩下的,交给验证和迭代。
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高考语文考完后,我在朋友圈看到不止一个人说自己提前押中了高考作文题。而且,无一例外都是上海卷。我看了下题目,主题是「科技与想象」。附加描述是:每个人都有对世界的想象,科技改造世界时,也改造着我们的想象,对此你有怎样的认识和思考?要求自拟题目,不少于 800 字。除此之外,包括全国卷和其他自命题地区的作文题都没有成功命中的。对于 AI 命中这个题目我并不意外,因为这就是最近一年的世界主旋律,科技的进步带来对未来的无限想象空间。因此,网上的信息、数据、大众意识和认知都在积累,也同样影响了命题组的老师们。只能说,上海卷顺应了时代趋势,而 AI 恰好捕捉到了这一点。我看还有人在讨论,说现在的学生在 AI 时代学过去的东西已经没用了,因为他们进入了全新的考场。对此,我有点不同意。首先,AI 做事还是基于世界知识开展的,这是一个无法超越的叙事框架。其次,我们对 AI 下达的指令、对它呈现结果的判断,以及我们做的二次调整和修改,依旧是基于自己对知识的理解和泛化。所以,如果觉得 AI 可以做到一切,那大前提就是我们能比 AI 更能判断什么是好的,什么是真正需要的。因此,学习世界知识的过程就必不可少,甚至会变得越来越重要。试想一下,让一个啥也不会的人去指挥 AI 干活,他能做什么?甚至,他连问什么都不知道,就是我们常说的「不知道自己不知道」。我觉得,AI 做到了让我们「知道自己不知道」以及「不知道自己知道」,在效率和宽度上弥补了人脑带宽的不足。尤其是在 Agent 盛行的当下,用发挥 AI 生产力的一定是那些原有知识储备和能力较强的人,而不是本身不行反而被 AI 加持的人。这么说吧,世界本就有一根平均线,AI 的到来只是让这跟平均线整体拉高了而已。那些原本就在平均线之上和之下的人,用上 AI 后也依旧存在差距。真相,就是如此。