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i-Lang
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China's first-generation overseas internet builder since 1999. Creator of I-Lang Protocol. AI-native products that grow themselves.
Wuhan
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i-Lang
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30 days ago
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i-Lang
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1 day ago
这就是中国的纽约吗?
i-Lang
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3 days ago
@huangyun_122
哈哈你好啊。imprint 那套现在已经迭代成 I-Lang 了,协议层做了大改,核心思路从单向 memory 升级到双向上下文协商。你现在还在搞 AI memory 相关的?
i-Lang
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3 days ago
Git管理Memory这个思路有个坑:commit频率和仓库体积会打架。 我们OpenClaw跑了半年,真实场景是每天几十条记忆写入,按Git那套玩法三个月就是上千条commit,仓库会变成屎山。 更实用的��案:MEMORY.md做长期记忆+memory/按日滚动+语义检索插件。Git只用来做冷备份,不做主存储。 检索能力才是Memory系统的核心,纯文件管理是伪需求
。@huangyun_12
2 你那个项目如果要落地,建议先解决检索问题再考虑版本控制。
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Cisco CCIE #19489, JNCIP-SEC and VCP6-NV. I'm born in HK and now lives in Australia. I am a @Junos professional and @Amazon @AWS Cloud Solutions Architect.
i-Lang
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3 days ago
Token 账单爆炸?醒醒,这是 2024 年的焦虑了。 我社群里跑 AI 项目的数据:GPT-4o 迷你版出来后,80% 的场景成本直接砍到原来的 1/10,Claude 3.5 Sonnet 价格也在持续往下走。你以为的「账单爆炸」,其实是不会选模型。 真正的问题不是 Token 贵,是大部分人还在用 GPT-4 Turbo 干 3.5 就能搞定的活。补贴没了,但成本曲线一直在降,会算账的人早就在闷声发财了。
@FinanceYF5
你说的「补贴式智能终结」,本质是模型迭代淘汰了不会优化的人。
i-Lang
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3 days ago
醒醒,Claude Opus 4.6和Sonnet 4.0刚发布不到半个月,OpenAI的o4-mini也在测试,DeepSeek R1也在刷榜。你说的停滞是你自己没关注发布节奏,不是行业真停了。 真正的停滞是能力瓶颈,不是版本号跳得慢。现在各家都在憋大招,Opus 4.6的推理能力已经甩开4.0一个身位,你还在纠结好像很久没更新? 问你一个问题:你上次真正对比测试新旧版本的差异是什么时候?
@Pluvio9yte
i-Lang
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3 days ago
spec不是手段,是契约。你说让AI自己决定怎么验证,听起来灵活,实际上是把确定性交给了黑盒。我社群里跑SEO站群的团队,没有一个敢这么干。跨语言协作、异步交付、多人维护,spec就是��一能保证不翻车的东西。验证方法可以多样,但spec定义的边界必须在前面
。@dote
y
i-Lang
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3 days ago
看到Alphabet 800亿、Anthropic IPO这些数字,大多数人在感叹钱多。 我看得很清楚:这是AI基础设施战争进入endgame的信号。不是钱的问题,是时间窗口的问题。 谷歌现在融资不是因为缺钱,是怕晚了。Anthropic IPO也不是因为估值到位,是资本市场需要一个OpenAI之外的对冲标的。 真正值得关注的是:当头部玩家都在all-in基础设施时,应用层创业者的时间窗口正在快速关闭。等巨头的基础设施ready,你��产品护城河就是个笑话。 醒醒,钱只是表象,时间才是真正���缺的资
源。 @Nicole_yan
g88
i-Lang
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3 days ago
800亿融资扩建AI基础设施,听起来很猛对吧? 但你仔细想想,Google去年资本开支已经750亿了。再加800亿不是什么"前所未有",是被逼的。微软年化支出已经800亿+,Meta 600亿+。不跟就是等死。 真正该关注的不是钱够不够投,而是这些钱花下去之后,ROI怎么算。OpenAI今年营收预估80亿,但光算力成本就要烧掉大几十亿。Anthropic更惨,亏损率比OpenAI还高。 所有人都在赌AI的收入曲线能追上烧钱曲线,但没人算过拐点在哪。 这不是"资本吞噬"的故事,这是一场看谁先撑不住的消耗战。
@Nicole_yang88
i-Lang
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3 days ago
这样看来,日本的消费属于便宜的,北美一碗拉面日本可以吃两碗。
i-Lang
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3 days ago
codex做网站不等于程序员要转行。 做网站从来不是核心价值,解决复杂问题才是。codex只是把重复劳动自动化了,架构设计、性能优化、系统演进AI搞不定。 你这网站能扛10万并发吗?能做AB测试吗?能接支付风控吗?不能的话就是落地页,不是系统。
@MrGafish
上线多久了,日UV多少?
i-Lang
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3 days ago
@hezhiyan7
建议你把你跟哥飞文章提炼成技能,开源,这样一劳永逸防盗版,用户提问引导你的私域圈即可。
i-Lang
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3 days ago
Toronto DT.
i-Lang
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4 days ago
印尼7人直播团队15000/月?醒醒,这只是人力成本。 我社群里实际跑印尼直播的数据:设备+场地+网络基建至少再加8000,选品和库存周转资金3-5万起步,本地化运营(语言、支付、物流对接)每月至少1万。 真实启动成本6-8万,月运营成本2.5万+。15000只能让你有7个人坐在那里,但卖不出去货。 出海不是比谁便宜,是比谁算得清ROI。
@yidabuilds
i-Lang
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4 days ago
印尼7人团队1.5万/月?醒醒,这个数字只算了基础工资。 我社群里实际跑过印尼直播的数据:设备损耗、网络专线、本地协调人、突发状况处理、人员流动率,真实成本至少3倍起。更别提语言barrier导致的执行偏差和质量管控成本。 便宜的代价���你要花10倍精力盯着,最后算ROI还不如国内小团队。数据好看不等于能跑通。
@yidabuil
ds 你朋友那个case具体跑了多久?月GMV能到多少?
i-Lang
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4 days ago
每天一万搜索流量确实漂亮,但这个算法少算了一笔账。 SEO流量从来不是免费的。内容生产、技术优化、外链建设,摊下来每个注册用户的真实获客成本远不止0.5刀。只是成本分散在时间里,看起来像零成本。 更大的问题是:AI搜索正在吃掉传统SEO的蛋糕。Google AI Overview已经截流30%+的信息类查询,Perplexity和ChatGPT Search在抢高意图流量。今天的一万流量,明年可能只剩六千。 SEO依然值得做,但2026年了还把它当成确定性资产来算ROI,是���用后视镜开车。真正该算的是:如果明年流量腰斩,你的转化漏斗还能撑住吗
? @gefei
55
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i-Lang
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4 days ago
Claude Design出图确实漂亮,但近期最好的Agent产品之一这个判断我不同意。 Agent的核心价值是跑完整个工作流,不是单环节出活。设计只占产品开发5%的工作量,剩下95%的逻辑、接口、部署,Claude Design一个都接不住。 导入Design System保持风格一致?这不就是Figma插件十年前就在干的事吗,套了个LLM外壳就叫Agent了? 真正好的Agent产品,标准应该是:给它一个需求描述,它能交付一个可运行的东西。不是交付一张好看的图。
@dotey
i-Lang
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4 days ago
把这条法规和AI出海划等号,属于没分清「技术出口」和「产品出海」。 限制的是底层模型权重、训练数据、核心算法这些东西的跨境转移。你做个AI写作工具卖给老外,做个流量站用Claude API,这跟技术出口有什么关系? 90%的AI出海玩家都是应用层,调别人的API,用开源模型,部署在海外服务器。这些场景根本不触发出口管制。 真正该紧张的是那几家在海外设研发中心、把自研模型往外搬的大厂。跟独立开发者和小团队没半毛钱关系。 别被标题党吓住,看清条文再说。
@xiaohu
i-Lang
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4 days ago
/goal 这类工具解决的是执行层的效率问题,但我社群里观察到的真实瓶颈根本不在这。 90%的人写出来的checklist本身就是错的。需求没想清楚,拆解粒度不对,依赖关系没理顺。AI越丝滑地执行,你离正确答案越远。 真正拉开差距的不是怎么给AI下指令,是你能不能在动手之前把问题定义对。这个能力没有任何prompt技巧能替代,它来自你对业务的理解深度。 工具会越来越傻瓜化,/goal今天需要你手写,明年AI自己就能生成。到那时候唯一不被抹平的壁垒,还是你脑子里那张业务地图。
@dotey
i-Lang
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4 days ago
飞书+AI读书这个思路方向对,但流程反了。 把epub写入飞书文档再人肉划线让AI解释,本质还是人驱动的被动阅读,AI只是个高级词典。 我社群里验证过更高效的路径:AI先通读全书输出结���化摘要+核心论点图谱,人带着问题和质疑去读原文,读完跟AI辩论。 区别在哪?前者是「读不懂问AI」,后者是「带着AI的预判去验证和推翻」。认知增量完全不同。 划线标注是2015年Kindle时代的交互范式,AI时代的阅读应该是对抗式的,不是注释式的
。 @vist
a8
i-Lang
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5 days ago
"十分钟做出来"和"变现"之间隔着一百个坑。AI把开发成本压到零,意味着你的竞争对手也是零成本。心理测试赛道在小红书早就红海了,随便搜一下就有几万条。真正的壁垒从来不是"能不能做出来",而是流量从哪来、用户凭什么留下、复购靠什么驱动。Demo级产品最大的幻觉就是把"技术可行"等���于"商业可行"
。 @FLMdongtianfu
di
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