机月神话

AI在用 ​

• 动态漫作者（二创）的AI创作经验 。相对完整，分镜、配音、画图、生成视频、剪辑等方面都有谈到。作品也不是宣传片那种可以单角色、各种跳跃。其中分层让AI创作，再合并的思路，能大幅降低AI出大错的情况。对于AI创作者，个人觉得比较重要的一点是，选择有流量的漫画漫改，这样会跳过一个积累受众的难熬阶段。至于版权问题，先调查清楚版权所属公司，以前会不会去投诉这种获得创作收益的二创作品。
• 影视类Agent现在能做什么？ 。里面谈到的局限性，可能得等“世界模型”出来才能解决——我发出这条评论没几天，谷歌世界模型genie公测了，面向Google AI Ultra会员。
• 《上周，我参加了一次提示词 PK 赛》“古典产品经理” 纯银V 临时参加了一次提示词比赛，在某公司家庭财富产品中，从公开评论提取字数较多的用户反馈，挖掘信息，对手是新锐的、用各种提示词工程或工具库的同事。套用提示词的，用少量时间获取少量价值。文章虽然隐去了提问部分，只放到付费的小报童。但，提示词本身不算重要（你要真觉得重要，付费又如何？）至于怎么提出自己的产品相关的问题，个人问题可以参考《产品需求文档写作指南》，需求背景部分。
• 一则网友分享的心理咨询中AI使用规范
• 大模型评估为什么重要？因为不论对用户，还是对大模型厂商，都想参考评估结果。厂商更希望有“自动化评估”，因为它们训练过程需要快速评估很多次。这样自动评估集对用户就没有那么大用处了，因为会有偏差——模拟考分数，肯定不是高考分数。
  • 大模型写代码，公有仓跟私有仓，会有很大区别？评估集SWE-Bench Pro 分了两种情况，一种是根据公有仓出题，一种是私有仓，claude-opus-4-5-20251101在公有仓取得45.8分，而在私有仓取得23.44分。
  • 评估还有很多有趣的部分，比如大模型为什么会舔用户，人类评估会受到排版影响……如果想进一步了解，李宏毅老师的视频算不错的综述，《第 4 講：評估生成式人工智慧能力時可能遇到的各種坑》，如果你打不开Youtube，可以考虑去Bilibili搜搬运视频。
• 模糊信息定位，信息大海捞针。凭一个印象，搜索出具体资料。AI搜索引擎Perplexity在这个方面很强。本期尾声的两篇资料，都是靠AI搜索出来的，其中“一则笑话”有完整对话。

“超级个体”传奇 ​

经常有“小团队干大事”的新闻。以前是一两个人在车库开发出一款后来流行世界的程序，现在是指挥一批AI，整晚为自己工作，一周做出一个浏览器，两周做一个产品原型，看着就要觉醒。

都不用谈这些产出质量如何，只需要问：为什么这些公司还在招人？

对“老板”们来说，招人是便宜、经济、灵活的。就算调试AI方便了很多，但“老板”也不想把精力投入到这些方面。而是用钱去买。

一个具体的例子，AI现在生成音频的能力，可以说仅次于文字。但开篇那位动态漫作者，还是选择了去雇人说音频。因为目前音频在表达细微情绪上还是不好，还要花大量时间调试。

最近有款程序员新玩具，Clawdbot（改了两次名，现在叫openclaw、之前改过moltbot），号称能让服务器帮你整夜工作，据说带动了一批Mac mini的销量。

以前有人总想要一种“U盘式解决方案”，买来“插上”，问题就能解决。

现在个别AI工具的宣传、自媒体的夸张形容，比“U盘”这种更甚。直接是问题的“万能钥匙”。有网友编了个笑话来反讽：

昨天我在车库的 Mac mini 上部署了个 AI Agent。 随口吩咐了一句“接管我的生活”，然后就去睡大觉了。 一觉醒来，它已经：

• 替我把工作辞了（顺手谈下了 18 个月的遣散费）
• 替我把婚离了（房子判给了我）
• 注册了 4 个专利。具体是啥还没通知我
• 把我个人重组成了 501(c)(3) 非营利机构。所以我现在不用交税了
• 雇了第二台 Mac mini。它俩联手开了家公司
• 这家公司有董事会。但我没席位。

作者：Shayan (@ImSh4yy)，如果链接访问不了，英文见尾声-一则笑话。

最快做完的方式，是发现不用做；最省心力的方案是找高手做。有些人对“全自动化”有一种“痴迷”，可能是打心底不想“管理人”吧？

我算人微言轻，还是搬出马斯克这种名人的说法吧，自动化“算法”（五条纪律）：

1. 质疑每一项需求（requirement）。每一项需求要标注究竟是谁做出的，而不是说“安全部门”、“合规部门”。聪明人的需求可能更危险，因为聪明人很少被质疑，包括马斯克；
2. 尽可能删除流程或节点。这个尝试可能会失败，不得不把它加回来，但是，如果没有10%要加回来的，那么可能删得少了；
3. 简化或优化。注意必须先经过上一步。有一个常见错误是，优化不需要的流程或节点；
4. 加速周转时间。每一个步骤都能被加速。但是你要在前三步完成之后再做，在特斯拉工厂，马斯克花了很多时间去处理那些应该被删除的流程；
5. 自动化。记住这是最后一步。Nevada 跟Fremont尝试每一步流程都自动化，反而不如人力——它们没有走前面几步。

就算永动机物理上不可能做成，但仍有人去追求，甚至有人知道永动机做不成，但他不知道自己做的东西等价于永动机。做违反规律的事情，好像很有吸引力。

如果把项目分出三个内生因素，系统-工具-人，AI确实在超越传统工具，吞掉人工作的一部分，甚至跟人做事一样，有创造性、随机性。但系统复杂度一直存在，如果任由AI发挥，复杂度短期内就能指数级膨胀，最后只能推倒重来。如果在一个旧代码项目，任由AI修改，很可能修复一个问题，冒出来三四个新问题。

未知领域，用AI大量试水。已知业务，大量堆人。可能是比较折衷的方案。

有产品经理觉得自己有AI许愿加持，能做设计跟程序；有程序员觉得自己能做产品跟设计；有设计觉得自己能写程序、做产品。

估计真有人可以，但大部分人不行。

有人的许愿更离谱，简直就像“让十位孕妇一齐努力，一个月生一个孩子”。就比如说“一周让AI写出一个浏览器”。用了各种现有人类做出来的库，可想而知。

看来不是成为程序员，而是成为“调包侠”。

当许愿违背规律，自我就会有不同的信息筛选方式，决策、动作也会跟着变形。

以前有《人月神话：软件项目管理之道》一书（The Mythical Man-Month），现在可以写个续集，《机月神话》（The Mythical Vibe）。

当AI真能实现你的愿望，你一定要：

小心许愿，真会实现 ​

如果你许愿，AI工具短期内能让你生产力水平质变，而你也不用付出什么努力。那么你很可能会关注那种自媒体，一天给你推荐一个🐂🍺翻天的AI新工具。

有条跟AI无关的新闻。西贝的贾老板，面对罗永浩的“预制菜攻击”，奋起反击，但反而加深了大众对“西贝就是预制菜”这一认知，最近还在发起“自杀式论战”，甚至请了几位名声不好的大V来“洗地”。难道没有人劝他，不理罗永浩，过段时间就完事了吗？

历史学者，微博账号唐不闻评论说：

我们研究历史的经常讲参考过去的经验来理解现实，但是有时候也能反过来，比如看贾老板的行事就知道史书里那些自以为英明却被身边人耍的团团转的庸主是怎么回事

历史博主幻想狂劉先生转发：

以我粗浅的社会经验来看，这是一个双向奔赴的过程。那些不耍他的人，应该在很早以前就因为“不符合本企业发展愿景与经营理念”而离开了。

你应该能猜到贾老板许愿了什么，他要正面舆论上打倒罗永浩。

而现实给了他扭曲实现。等一批店铺营收下滑的反馈传来，为时已晚。只能一条路走到黑。

还有更多案例：

• 真PUA，泡妞学，算反向应用，扭曲实现某些人的愿望，可以参考sven_shi的文章。
• 做餐饮直播咨询的勇哥，咨询者中，很多人被加盟商坑，但他遇到过一位经常看他节目的大学毕业生，这位毕业生平时看乐子，结果自己成了乐子：用助学贷款去创业，加盟做餐饮。
• 总有人觉得自己“优于平均水平”（乌比冈湖效应），90%司机认为自己开车水平比平均值要高。有人甚至觉得自己突破常人限制。最经典的是觉得自己注意力很强，可以同时接收很多信息。
  • 实际上，鸟、昆虫、羚羊这种猎物才会时刻注意风吹草动，而猎手很容易专注、更有耐心、而忽略更多信息。
  • 人显然是猎手，长期演化下来，更容易专注才对，人智慧的增长，也往往靠专注才能实现——也就是说，吹自己能注意更多的，其实在贬低自己为猎物。
  • 有些魔术利用这点，让人意识不到自己在“作弊”，这儿有一个“魔术”，你也可以看看，看看自己是不是猎手。

承认不能，并非无能。而是要把精力放在真正有价值的地方。装着能对抗规律，那才容易什么都没做到。

AI方面的扭曲实现，有什么呢？

精力猎场 ​

你的“注意”可以被卖出去。

对自媒体运营来说，阅读量、互动就是钱。对平台来说，卖给这些广告主儿。对广告主来说，投入产出比为正就行。

有些游戏“买量”特别狠。最近某游戏甚至开服前一个月，宣传都开始“铺天盖地”。

但这种同时投入的广告，效果很难归因，说不清楚具体什么行为带来什么收益。至少向一位用户投几十次相同预约广告是很难理解的事情——第一次就预约了。

又或者说，很多解释都说得通——能说通老板就行。

当然，他们可能无所谓，只要用户玩了游戏、刷起短剧，就算“入彀”了，有另一套几十年行业沉淀的方案，让用户痴迷其中。

对了，不用把论文看得很高大上，论文是研究界的新闻。

更有趣的是，一家有“高级理论”广告公司，最近被做空了，具体可以参考这篇微博

AI自嗨效应 ​

有些用AI创作的人，会莫名其妙“自燃”起来。像是动漫某些角色突然获得超能力一般。

我最早在Suno V3 爆火的时候观察过，在知乎写过一篇回答，原问题是Suno AI 秒生爆款神曲，如何评价这一技术？：

别的先不说，“爆款神曲”就算了。

音乐 App 里面的音乐，本来就供过于求，最大的问题不是生产音乐，而是怎么让用户听。

在这方面，最难的点就不是在创作，而是营销跟渠道。音乐要强占用户一段时间，在大众领域，怎么比得过短视频、游戏这些？不要说短视频有音乐，那妥妥是配角。

再打个比方，你最喜欢的歌是哪首？分享给四五个朋友，他们中有多少人会点开来听？

个人觉得，未来是小众的“定制化”，而不是大众的“造爆款”。

……

至于用途，除了里面原回答提到的“定制化素材”跟“天生多语言”外，还有二创。而且二创可以直接“借流量”，直接跳过最难熬的前期“单机”阶段。

服务提供者、IP拥有方都可以利用这点，让创作者参与共创。

或许也是一种新的「精力猎场」。

局部开源 ​

软件开源是一种软件分发方式。还可以是风评很好的宣传方式。

但这几年一些公司，公布一些跑不起来的代码也算开源。大模型公司其实更离谱，厚道点的会告诉你是“开放权重”。类比软件开发，开放权重是开放下载安装包，没有任何反编译措施，随便研究。

你要告诉受众这个根本不算开源。他们还会护着，说什么训练太贵、为了安全之类的。

请问，真开源的模型，数据集也开源的那种，那应该叫什么？这种营销一举两得，不仅自己有了开源的名，还把真开源拉到同一水平线上PK。真开源怎么可能打得过呢？

从营销上考虑，所有非第一梯队的模型都应当参与开源，这名声跟“用户精力”不蹭白不蹭。而且还能借外部力量验证自家模型到底几斤几两，免得被下属忽悠，比如把常见测评直接纳入模型训练。相当于把考试题提前当练习题做了，分数自然高。

未知、可见、危险 ​

未来 ​

对未来，人们往往短期期望度高，长期想象力低。

以后发布AI程序，就跟发微博似的。就应当比拼“极度新鲜”，长期有用不是AI程序头号目标。

训练模型可能是新的“代码编写”范式。

泡沫 ​

@硅谷王川：几个很多人不懂的基本常识：

一，绝大部分AI公司严重亏损，但很多人把收入和利润这两个基本概念彻底混淆，而且屡教不改。

二，当一个公司说他的ARR达到一亿美元的时候，并不是说他过去一年总收入达到一亿美元，最多只是意味着他最近一个月的收入达到八百三十万美元而已。你要自作多情，理解错误，是你自己的问题。

三，一个公司没说什么，透露的信息量大于它说了什么。他没说他盈利，就意味着他严重亏损。他半年前说他的ARR到一亿，现在又没说了，就意味着他的月收入可能从之前的八百多万美元萎缩了。等等。

四，special purposevehicle 的最大风险是法律问题，即使里面投的公司涨了，你最后仍然可能亏光。但亏光的人不会满世界痛陈自己亏损的惨痛教训，所以后面还会有更多新人源源不断涌入。

类似的一家店说自己“现烤”，原料多半不是“现做”。因为拿个速冻玩意烤了也能叫现烤。

另外可以参考Kakashii对微软财报的解读，有人用中文重新表述。大意是微软跟英伟达很可能在联手做账，通过增加巨额设备采购费，让双方财报都非常好看。

有网友直言：

内存价格之所以翻了四倍，是因为有人用根本不存在的钱，买走了大量还没造出来的内存。这些内存准备装进还没生产出来的显卡里，再塞进还没建好的数据中心，靠着可能永远不会落地的基础设施供电。折腾这一圈，为的是满足压根不存在的需求，去赚取数学上都不可能实现的利润。

The reason why RAM has become four times more expensive is that a huge amount of RAM that has not yet been produced was purchased with non-existent money to be installed in GPUs that also have not yet been produced, in order to place them in data centers that have not yet been built, powered by infrastructure that may never appear, to satisfy demand that does not actually exist and to obtain profit that is mathematically impossible.

安全 ​

• Opencode的高危漏洞CVE-2026-22812，GitHub 评分 8.8，任意恶意网站或本地进程可利用，实现用户权限执行任意Shell命令。漏洞首次向项目组报告于2025-11-17，2025-12-31的1.0.216版本修复，公开披露于2026-1-13。
• VSCode与相关AI编辑器，打开陌生目录并信任文件，均有直接执行恶意命令的风险。参考RevengeRangers的微博。另外目前无靠谱缓解措施。
• 很多AI网站是基于Next.js的，可以了解一下Next.js以前的漏洞。

尾声 ​

三种方面 ​

“系统-工具-人”三方面划分，最初从《项目计划、进度与控制（第五版）》上看来。里面还提到过“无头小鸡项目”，就是有些项目注定会死掉，但是就像没了头的小鸡那样，还能再跑一段时间。

它不是那种词典式教科书。更多从实践出发。

作者指出，一些“管理者”宁愿跟机器打交道，也不愿意跟人。

纯用机器就能做好，恐怕是彻头彻尾的妄念。

两场实验 ​

2007年，约书亚·贝尔（Joshua Bell），当时全美顶级小提琴家，受邀做一场实验。

他在街头拿着一把350万美元的小提琴，身着牛仔裤、长袖T恤和棒球帽，开始表演。四十五分钟，路过一千多人，7人驻足，27人抛来硬币，总计收获32.17美元——有二十美元是因为那人认出来了。

“同行”网友评价：“我以前玩街头卖艺的时候，在对的时间和地点，一小时赚一百美元是很平常的事。”、“应该带条狗，收入翻番（来自前街头艺人）”

这把小提琴在1930年，也参与过一样的街头表演，雅克·戈登（Jacques Gordon），收获$5.61，记录在报纸上，启发了2007年这场实验。

实验穿过时空，照出人心——人的价值判断，很容易受环境影响。有没有一条狗，甚至都能影响“赞赏率”。

类比程序，人类也是有“API”的。

一则笑话 ​

问：

最近有款程序员新玩具，Clawdbot，号称能让服务器帮你整夜工作，据说带动了一批Mac mini的销量。

有网友编了个笑话来反讽，说自己装了个Clawdbot，感觉它把自己替代了，主动辞职选择躺平

搜索这个英文笑话的原始推特

来不及看 ​

• 机器人社区moltbook，把Moltbot往前推得更进一步，近期肯定有人搞个大新闻，甚至有人模仿机器去生成一些会让人类“细思极恐”的文章，然后让受众感慨：离机器人觉醒不远了（人类真的也有API）。最后提醒：Sora是纯AI视频生成平台，之前大更新“借鉴”了抖音交互，你看现在比抖音如何？
• taptap国内游戏发行商、社区，发布「制造」：直接把想法变成游戏。
• AI命令行工具KIMI Cli的设计取舍。
• 晚点报道《字节、阿里、腾讯 AI 大战全记录：一场影响命运的战争》

本刊封面图片，取材于英文版《人月神话》封面，一群野兽被困在焦油坑中。改成一群机械。