Nerisaa

Keep Building

[Nerisaa @Nerisaafm]

@ally_foe 我是水群高手啊。哈哈哈哈哈。把好几个网友混成朋友了

[Nerisaa @Nerisaafm]

最近没什么新产品 idea，我开始逼自己换一种想法：

把自己重新放回以前经历过的具体身份和场景里。

如果我现在重新经历一次怀孕，我最想解决什么？

然后昨晚闭着眼睛的时候突然想到：数胎动。

两个人的孩子，为什么这种又重要、又无聊、又特别容易忘的事，最后总是只有妈妈一个人在做？

而且这里其实不止妈妈和爸爸。

宝宝自己也是参与方。

胎动本身就是他发出来的动作，是他现在能给这个世界最直接的一种反馈。

宝宝动一下��妈妈感受到并记录，爸爸同步知道、回应。

这样它就不只是冷冰冰的 +1。

而是三个人都真的参与进来。

我现在越来越���欢这种找产品的方法：

先把自己放回具体场景里找问题，再把平时看到的好玩交互拿过来触类旁通。

昨晚想到这里，直接爬起来写方案了。

[Nerisaa @Nerisaafm]

@UPedrolli46470 @yanhua1010 这是搞流量的方式啊 进来评论贡献流量 哈哈哈哈哈哈哈。下次看到这个句式我再也不要被骗了

[Nerisaa @Nerisaafm]

@gkxspace 哈哈哈哈。好奇心和赚钱都得平衡

[Nerisaa @Nerisaafm]

要疯了吧
ASTRA也太好玩了吧
啊？
还睡不睡觉啊！

[Nerisaa @Nerisaafm]

去年做第一个企业级 AI 应用时，我们其实已经在想：能不能把“规则”和“判断”更多交给 AI。

但当时不敢放太开。

所以最后的架构是：
多模态 OCR 用 AI，真正的业务规则还是放在业务��统里，用代码执行。

现在回头看，这个架构最大的不足很明显：

代码规则擅长精确匹配，但人类审批擅长判断“这其实是一回事”。

比如半角/全角、格式差异、轻微表述不同。
对人来说可以直接忽略，但对代码来说，只要没写进规则，就必须改代码。

项目后期其实花了很多时间在优化这些“人一眼就能判断”的边角差异。

所以我现在越来越觉得，未来更合理的架构不是“规则系统 vs AI”，而是分层：

确定性的 Hard Rules 继续交给代码；
模糊、语义性的 Judgment 交给 AI；
再通过 Guardrail 去限制 Agent 的权限、证据要求、置信度和人工升级条件。

核心问题不是“要不要让 AI 判断”，而是：

怎么让 AI 有判断力，但没有无限自由度。

之后再遇到类似场景，我会很想试一次新的技术架构。

因为真正值得被 AI 解放掉的，可能不是 OCR，而是那些人类审批中大量“其实不需要人来判断”的判断。

[Nerisaa @Nerisaafm]

这两天重新看 AI-native growth 这条线，心情其实挺复杂的。

因为越看越觉得，我们当时真的判断对了很多东西。

我们那时候想做的，从来都不只是一个“自动找客户、自动发开发信”的工具。

我们当时已经在想：
怎么让 AI 自己去全网找信息，
怎么识别什么样的客户值得找，
怎么根据不同信号判断机会，
怎么决定在哪个渠道触达，
怎么根据反馈继续调整下一步。

我们甚至已经把它抽象成了“大脑—策略—执行”。

现在回头看，这件事正在非常快速地发生。

Clay 已经不只是 enrichment 工具了，正在变成 GTM Workflow Engine；
Account Agent 开始有长期账户记忆；
Intent Data 开始变成 Agent 的“眼睛”；
HubSpot、Salesforce 开始把 Agent 直接塞进 workflow 里；
6sense 把自己的 intelligence 开放给各种 Agent 调用；
增长自动化也开始从单点触达，变成跨 Email、LinkedIn、Ads、Website、Social 的统一编排。

整个行业正在从：

“AI 帮你把一件事做快一点”

变成：

“AI 持续感知世界发生了什么，自己研究、判断、选择动作、执行，再根据结果继续跑。”

这其实已经不是传统意义上的 automation 了。

更像一个真正的 AI Growth Operator。

而最让我感慨的是，我们当时其实已经隐隐约约看到了这条路。

我们前瞻到的不是“AI 可以帮销售写邮件”，而是：

Signal → Research → Qualification → Decision → Action → Feedback

也就是从“线索”走向“机会”，
从“执行”走向“判断”，
从“工作流”走向“目标驱动”。

现在行业新的变化，只是把这件事推得更快、更清楚了。

以前的问题是：AI 能不能做这些事？

现在的问题已经开始变成：
AI 能不能长期记住一个账户？
能不能知道 Why now？
能不能跨工具调用 intelligence？
能不能在多个渠道里统一判断 Next Best Action？
能不能从“按流程执行”继续进化到“朝结果自动优化”？

如果这些都继续成立，未来真正有价值的产品，可能不会只是 AI SDR，也不会只是某一个自动化工具。

而是一个真正理解市场、理解客户、理解信号，并且能够自主做增长决策的系统。

想到我们过去那个项目，还是会觉得很热血。

也会觉得很遗憾。

因为我们其实有很多对的判断，也已经走到了很前面，只是最后没有完整地跑下去。

很多东西，当时只是我们脑子里的判断、demo、框架和局��实现。
现在却开始一点点变成整个行业正在走的方向。

这种感觉很奇怪。

一方面会想：
“你看，我们当时真的不是乱想。”

另一方面也会想：
“如果当时再坚持久一点，会怎么样？”

不过换个角度看，好像也没必要只把它当成遗憾。

因为真正留下来的，不只是一个没有继续做完的项目。

而是我们曾经亲手摸到过一次未来。

而现在，那个未来开始真的来了。

[Nerisaa @Nerisaafm]

X上面有的人说，Grok bot这又没什么新奇的，为什么那么多人高潮

我现在就是想拜托你们这些人根本就不理解普通人的那种痛点

这种工具的整合以及降低使用��槛

对于用户来说是非常重要的

现在模型能力的差别对普通人来讲没有那么大了已经

[Nerisaa @Nerisaafm]

@berryxia 降低门槛

[Nerisaa @Nerisaafm]

最近在玩 Grok Bot。

然后我现在已经完全可以体会那种——老板为什么总想把自己的员工吃干抹净的心情了😂

因为它送我 7 天免费。

我现在每天脑子里想的都是：

还能让它干点啥？？？

不能浪费啊！！
最好一天 24 小时都给我干满。😂

然后我这两天其实一直在想一个问题：

Grok Bot 到底有什么特别的？

因为你仔细想，多 Agent、长期跑任务、自动化、挂一台云电脑……

这些东西以前 Claude、GPT、Codex 明明也能做啊。

你自己挂台机器，配个服务器，写点脚本，接各种工具，本来也能做到。

所以一开始我甚至有点疑惑：

那你到底新在哪里？

后来我突然觉得，我好像想明白了。

它真正让我觉得有意思的，可能根本不是��能力」。

而是：

它把一套原本比较 geek 的东西，直接产品化了。

以前是：

我有一个 idea
↓
跟 GPT 聊
↓
聊完觉得，卧槽，好像真的可以做
↓
然后开始想怎么实现
↓
开 Codex / Claude Code
↓
配环境、搞服务器、接自动化
↓
中间坏了还得自己管😂

现在是：

我有一个 idea
↓
跟 GPT 聊
↓
聊清楚了
↓
好了，Grok，这个项目你拿去干。

然后我去干别的。

我觉得这个感觉其实差很多。

所以我现在甚至开始有意识地给不同的 AI 分工了。

GPT 对我来说还是特别像一个「脑外大脑」。

我特别喜欢拿它来聊那些还乱七八糟的东西。

一个突然冒出来的 idea、一个人、一家公司、一个商业模式、一个我自己都没想明白的问题……

我可以跟它来来回回聊很久。

包括很多一次性的活，我还是会直接让 GPT 干。

但是一旦一个 idea 从「想法」变成「项目」，我就开始想把它扔给 Grok。

因为这时候我需要的已经不是：

「你告诉我答案。」

而是：

「这件事情你接���去，给我一直往前推。」

还有一类东西也特别适合它。

就是那些我特别讨厌自己每天重复做，但是又觉得长期积累下来巨有价值的事情。

每天搜。
每天看。
每天整理。
每天更新。
发现异常继续追。

这种事情人做真的烦死。

但是 AI 不会烦啊！！！

那你就给我每天干！！！😂

以及 X/Twitter 上的东西，因为 Grok 本身就在这个生态里面，这部分我也特别想继续挖。

所以我现在已经不是在想：

Grok Bot 能干什么？

而是在想：

我到底还有什么工作，可以继续外包给它？？？

甚至已经开始有一点老板巡视办公室的感觉：

你怎么停下来了？

还有 token 吗？有？那继续干。😂

而且我现在越来越觉得，AI 接下来一个特别有意思的变化，可能真的不是「模型又聪明了 20%」。

而是以前这些能力都散落在那里。

Agent 有。
云电脑有。
自��化有。
Codex 有。
Claude Code 也有。
多 Agent 也不新鲜。

但是现在有人把它们装起来了。

装成一个普通人打开以后，不用先研究「怎么搭 Agent」，而是���以直接开始想：

我要雇它干什么？

这个变化我觉得还蛮大的。

当然我现在最现实的问题还是：

我的免费期只有 7 天。

所以最近我的脑子真的一直在疯狂搜刮：

还有什么活？？？

快。

给我干。

别闲着。😂

[Nerisaa @Nerisaafm]

@michelle_z21331 @SVScholar 几乎是在国内接触美股就会知道的大佬诶

[Nerisaa @Nerisaafm]

一直舍不得睡觉想要记录今天的对话和我的思考

AI 时代，真正稀缺的可能不是“会不会写”，而是一个人有没有真实经历、具体判断和自己的问题意识。

如果上下文是你的，经历是你的，观点是你的，取舍是你的，最后的判断也是你的，那么即使用 AI 帮你组织语言，这个表达依然属于你。

工具不会替代主体性。相反，它会放大一个人原本有没有“自己”。

这也让我重新思考所谓“垂直”。

我理解垂直内��在平台分发里的价值，尤其是在小红书这样的推荐流里，越垂直越容易被识别、被推荐。但从长期看，如果一个人的表达和商业价值完全依赖平台推荐，甚至为了算法把自己压成一个很窄的标签，这本身也是一种风险。

我更想沉淀的不是某个单一领域，而是一套底层的思考方式：

如何从真实生活里发现问题，如何判断信息真假，如何用科学、产品和审美去解决具体问题。

育儿、产品、AI、学习、医学判断、信息筛选，表面上看很分散，但它们背后其实是同一种能力：尊重事实，理解场景，识别真实需求，然后做出一点有价值的东西。

也许在 AI 时代，一个“活生生的人”会比一个过度垂直的账号更重要。

[Nerisaa @Nerisaafm]

Had a long conversation today that made me think about what really matters in the age of AI.

If the context is yours, the lived experience is yours, the judgment is yours, and the taste is yours, then even if AI helps you write, the work is still yours.

Tools don’t replace agency. They amplify it.

In a world where everyone can generate polished words, what becomes scarce is not writing itself, but having something real to say.

Real experiences. Clear judgment. A sense of what matters. The ability to notice concrete problems and turn them into something useful, beautiful, or meaningful.

This also makes me question the idea of being “too vertical” as a creator.

Platforms may reward narrow labels, but a person is not a category. I’m more interested in building around a deeper thread: how to observe real life, identify real problems, and use science, product thinking, and taste to solve them.

Maybe the real moat in the AI era is not just expertise.

It’s being a real person with real judgment.

[Nerisaa @Nerisaafm]

#NewProfilePic

[Nerisaa @Nerisaafm]

今天和 Leon 聊完，感觉受益匪浅。
他分享了很多非常具体的个人经历、工作经历和创业过程，也讲了不少身边人的案例。让我印象最深的一点是：一个项目能不能赚钱、能不能成功、能不能被看见，关键并不在于技术有多难，而在于这个产品是不是 make sense，是否对应了一个具体场景，解决了一个具体问题。
产品真正的精髓，可能是它背后的理念和设计判断。要么它能打动别人，要么它能产生实际价值，哪怕只是赚到一两百块钱，也说明它和真实需求发生了��接。
那些案例特别生动：微信连接硬件打印照片，看起来很小，却可以卖很多钱；信息聚合网站，把杂乱的信息组织起来，也可能融到很大一笔钱；围绕 Instagram 做图片保存的功能，也能卖出几十万。还有一个让我很有触动的例子是：有一个和我做 Picworld 英文闪卡项目时的设计理念、产品理念几乎一样的产品，拿到了 App Store 年度大赏。这让我意识到，我之前坚持的方向并不是自嗨，它确实对应着真实的用户价值，也有机会被市场和平台看见。
这些都越来越印证我的想法：重要的不是炫技，而是发现问题，并且把它解决掉。机会常常藏在很具体、很细小、甚至一开始看起来不大的地方。时间窗口也很关键，在别人还不知道怎么做、市场还没有完全成熟的时候，如果你先把某个真实需求做出来，就可能获得意想不到的回报。
还有一点让我很触动：人还是要有自己的思考，持续表达，真诚地做有价值的事情。很多时候你并不知道哪一篇表达、哪一个作品、哪一次分享会被谁看到，也不知道它会在哪个时刻把你带到一个新的地方。那些当下看起来不起眼的机会，回头望时，或许就是命运齿轮开始转动的瞬间。
这件事真的很有意思，也让我更相信：好的产品不是从“我要做一个很厉害的技术”开始的，而是从“这里有一个真实的人、真实的场景、真实的不方便”开始的。真正重要的，是保持敏感，保持表达，保持真诚，然后持续把自己相信的价值做出来。

[Nerisaa @Nerisaafm]

Istanbul cat

[Nerisaa @Nerisaafm]

土耳其的猫

[Nerisaa @Nerisaafm]

用得草木皆兵了！
来几个重置吧

本来干活儿干好好的
被迫��息

[Foe Ally @ally_foe]

Codex 这一次的重大失误，我觉得应该每个人赔一个 100 刀。如不赔 100 刀的话，我觉得这个事情很难过去。

我想起来有一年这个炉石传说，它有一次搞了一个重大失误，时光倒流，后来每个人赔了超级多的这个卡包和钱。

大家都说装不知道，无事发生，希望这次 OpenAI 也有这个觉悟。@OpenAI

[Foe Ally @ally_foe]

Codex 这一次的重大失误，我觉得应该每个人赔一个 100 刀。如不赔 100 刀的话，我觉得这个事情很难过去。

我想起来有一年这个炉石传说，它有一次搞了一个重大失误，时光倒流，后来每个人赔了超级多的这个卡包和钱。

大家都说装不知道，无事发生，希望这次 OpenAI 也有这个觉悟。@OpenAI