每天都有 AI 产品"炸裂",但我已经不焦虑了

2026年2月7日 .GLF 16

Vibe Coding 诞生一周年,我发了条帖子纪念,很多网友的反应都是:“才一年?!”

DeepSeek R1 横空出世也才一年。都说成年后时间越过越快,AI 给了我相反的感觉:每天都有各种“炸裂了”的新技术新应用,信息密度大到一天顶以前一个月。

前几天看到一位网友的帖子,引起了很多人的共鸣:

求求你们了,别再整新玩意儿了!Manus 没用过,OpenCode 还没装,Cowork 还没捂热,又来个 Clawdbot。前脚 Remotion 干翻剪映,后脚 Pencil 打倒 Figma。学习和选择新工具的目的是为了搞出一个有用的东西来,而不是为了等着学习下一个工具啊!

我做 AI 自媒体,比大多数人更需要“尝鲜”各种 AI 模型和应用。但这几年下来,我学会了一件事:选择性尝鲜。

时间有限,精力有限,不可能每个新工具都试一遍。好在这几年积累的经验让我慢慢能分辨,哪些可能只是昙花一现,哪些可能真的有价值。

比如一周前 MoltBook 大火,我断言它火不过一周。现在一周过去了,果然没什么动静。还有 Pencil 这个无限画布+AI 设计工具,我也觉得不靠谱,结果也是火了几天就沉寂了。

反过来,Cursor 还没火之前我就大力推荐,Claude Code 在火之前也推荐过,前一段大力推荐的 Agent Skills,后来也证明确实有生命力。

当然我也经常被打脸。比如当初不怎么看好 Coding Agent,觉得 AI 不可能超过我这样资深的程序员,后来被狠狠打脸了。

这几年积累了一些经验,和大家分享一下我是怎么判断的。

一、慢半拍不要紧

真正有价值的工具和技术,不会一夜之间消失。让子弹飞一会儿,经过一周甚至一个月还很火的,再去尝试也不迟。

拿 Claude Code 举例。它刚出来的时候,我没有急着测试,先观望了一下。那时候普遍反馈 Token 烧得太厉害,只有少数不差钱的用户觉得“虽然烧钱,但确实厉害”。直到后来 Claude 让订阅用户可以共享订阅使用 Claude Code,我才去尝试,结果发现确实不错,一些以前 Cursor 做不到的事情它都能做到了,远远超出预期。

FOMO(害怕错过)心理很正常。但真正好的东西,你慢半拍去发现它,一点不亏。

二、亲手试试比听说靠谱

有人说某个 AI 模型或产品很好,不能说他们瞎吹,但每个人的应用场景和需求都不一样,适合别人的不一定适合自己。最好自己上手试一试,形成自己的判断。

如果没条件试,至少多看几个真实案例,比只听一家之言靠谱得多。

这里还有个前提:保持开放心态,随时准备被颠覆。我自己就是活生生的例子,当初觉得 AI 写代码不可能超过资深程序员,结果现实教育了我。

三、透过现象看本质

每一个新工具或技术的火爆,背后都有原因,可能是真的有创新,也可能是营销炒作或跟风。关键是分析它到底解决了什么问题,有没有持续发展的潜力。

比如我评价 OpenClaw 和 MoltBook,给了截然不同的判断。

OpenClaw 虽然问题不少,安装门槛高、Token 消耗大,但产品形态上是真正的创新:

• 通过 IM 就能让 Agent 操作电脑
• 能主动给用户发消息像个真正的助手
• 有长期记忆可以积累用户习惯
• 不需要手动管理上下文就能在一个对话里做很多事
这些都是用户真正需要,但现有 Agent 产品没解决好的痛点。它有点像当年的 Cursor 和 Manus,刚出来时问题一堆,但产品形态是开创性的,会持续迭代越来越好,也会吸引其他厂商跟进。所以虽然现阶段我日常不会用它,但会持续关注。

再看 MoltBook。这个“AI 版 Reddit”上线 48 小时涌入超过 10 万个智能体,Karpathy 说这是他见过最科幻的景象,马斯克转发,全网炸了。听起来很震撼对吧?但拆开来看,它踩中的是三个有保质期的引爆点:

• 蹭了 OpenClaw 的热度
• 满足了大众对“AI 专属社区”的好奇心
• “天网觉醒”叙事自带的科幻想象和恐惧效应

这三样东西的保质期都很短。

还有人觉得 Agent 在社区里互相交流就能自我进化,最终天网觉醒,这是把科幻小说和现实搞混了。现实中的大语言模型,训练完成后权重就是固定的,不可能通过 Agent 互相聊天就进化。

还有 Pencil.dev,它想让 AI Agent 自动做设计。但设计的上限取决于 AI 的审美,审美是极其主观的东西,不像代码有明确的对错。你很难用自然语言描述清楚设计意图,结果就是演示视频很炫酷,实际效果一般。

四、多关注不变的东西

AI 领域变化快,但很多底层核心技术反而是稳定的。比如提示词工程、上下文工程,再比如我一直推荐的 Agent Skills。

这类技术有个共同点:学好了不用担心短期内过时,能用得上。无论模型怎么迭代,它们都适用。而且正是掌握了这些底层技术,你才能做到前面说的“透过现象看本质”,才能判断一个新工具到底有没有真正的价值。


回到开头那位网友的吐槽,焦虑的根源不是工具太多,而是不知道怎么选。当你有了自己的判断框架,看到新工具的心态就会从“又来一个,我是不是又落伍了”变成“让我看看这个有什么新意”。

工具是拿来用的,不是拿来追的。找到适合自己的,把事情做出来,比什么都重要。

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