dash yang

一事无成

[Kevin @zhi_wang52796]

有一种穿越的感觉，笑煞我也，刷了那么多华强买瓜版本的视频，目前yyds

[魔都老猿 @AriXZone]

大多公司管理的本质

[海明Dev @10xmylife]

当你不敢发布你的产品时
想想牛来是怎么做的

[dash yang @dashwillfly]

nomachine居然改成14天试用机制了……

[KK.aWSB @KKaWSB]

有位老哥制作了一款超级上瘾的数据中心网络学习游戏，叫做《数据中心》，售价6美元。

游戏开始时，你只有空荡荡的地面，需要购买机架、安装服务器，并手动布线。最疯狂的是，每个客户的流量都会以彩色小球的形式在你的线缆中滚动……你可以实时看到网络瓶颈。

[lufie🐼 @ilufie]

你是否在雪山被一只狐狸🦊救过

[Orange（互fo） @yuany7777]

一个人怎么能和汉字熟成这样，好想知道正在学中文的外国朋友看完是什么心情？

[Dr.Wang @HotmailfromSH]

精子的“斗争”？

中国版本明显太卷！对比我今天发的日本版……

[Piter @huo_tao60239]

拍了整整三年，来回奔波无数次，终于把家乡田野乡间的十二月的都拍齐了。
听着这首曲子，记忆一下子就拉回了小时候看《 新白娘子传奇搜 》的时光

[TonyStark @Cesare5231]

一个公司5%的人研究怎么让剩下的95%人干活

[宝玉 @dotey]

以前程序员是等编译，现在是等生成

[蒜蓉鱿鱼须 @suanrongyouyuxu]

真正的心理学被悄无声息的阉割了。不是因为它没用，恰恰是因为它太有用，太锋利了。

[huangserva @servasyy_ai]

艹，终于玩起来了！
太优秀了，这个东西。震撼到我了！

[Tw93 @HiTw93]

今天看腾讯大厦装龙虾这件事，挺有感触。

最近很多大厂都在疯狂让一线非技术员工去安装龙虾，网上甚至真有 500 上门安装服务。大家都在拼命找使用场景，拼命要求落地，拼命证明这个东西已经重要到不能错过，整个过程让我有一种很强的赛博科技折叠感。

看到一句话很有意思，连龙虾都不会装的人，怎么会用龙虾呢。再往前一步，连基本使用都没有建立起来，却要先做出完整场景，做出结果，做出价值证明，这本身就更难。

这背后有两个东西叠在一起。一个是错觉，很多老板看了太多视频号切片，被各种夸张叙事和万能案例反复轰炸以后，真的会产生一种幻觉，觉得这东西什么都能做，哪里都能接，谁都该装，装了就应该立刻有产出。另一个是焦虑，大家又都怕错过这一波，于是开始用行政动作去推动，用集体焦虑去代替真实需求。

所以你会看到一种很强的反差。一边口号非常大，仿佛人人都要进入 AI 原生时代。另一边是大量人连自己到底有什么事情值得交给它做都说不清楚。这个反差后面只会越来越强，而且会越来越荒诞。

因为工具从来不会靠安装产生价值，工具只会靠任务密度、流程清不清楚、结果能不能看出来来产生价值。没有连续任务，没有 SOP，没有线上完成的条件，没有明确的输入输出，再强的东西放在那里也只是一个图标。它不会因为被装上了，就自动长出场景。

所以我一直觉得，龙虾并不适合所有人。

它很适合指挥者，很适合一人公司，也很适合那种脑子里一直有事情要往上做、能把工作拆成步骤、并且很多事情都能在线上完成的人。尤其是你用过 skills 和 tools，也知道 AI 本身的能力边界，能把流程串起来、把场景搭起来、把事情一步步做完，这种时候就会非常合适。

比如对我来说，这个场景就很自然。特别是有大量事情要往上做，但是刚好不在家里不在公司，在外带着手机，或者不方便开电脑的时候，我会让我的两个 nanobot 去检查我的开源产品 issue，产出技术方案，然后另外一个去 review、去提交，一气呵成。让我早上上班坐车路上，就把事情优雅做了，真是方便。

但是对于一个平时本来就没有什么工作要在外面完成的人，甚至回到家连电脑都不想开的人，怎么可能硬有场景去做事情。吃好玩好就很舒服啦。没有场景就是没有场景，真的不用焦虑。

我觉得这一波最容易被放大的，不是能力差距，是场景差距。有场景的人会越用越顺，越跑越快，最后像多了几个分身。没有场景的人，就很容易在概念、教程、案例、视频里来回打转，最后除了多装几个软件，什么都没变。

很多人今天最大的问题，也不是没装龙虾，而是把装了某个工具，当成自己已经进入了 AI 时代。其实真正的分水岭，一直都在任务理解、流程设计、结果判断这些地方。你到底有没有持续的问题要解决，你能不能把问题拆出来交给系统，你能不能判断结果是不是对，这些才决定了你能不能真正从 AI 里拿到价值。

所以无需焦虑。没有场景的时候，硬装龙虾意义不大。

真想体验这代 AI 到底强在哪里，不如花 20 刀去包一个 Claude Code，或者更有趣一点，再包一个 ChatGPT 会员，用 GPT 5.4 去帮你处理一个你自己真觉得很难的事情，产出方案，推进执行，体验一次这种简单、高效、直接把问题解决掉的过程，这比装一个龙虾好太多了。

龙虾适合有场景的人，适合指挥者，适合一人公司，适合那些可以把流程 SOP 化、线上化、一步步做完的人。它当然很强，但它不是靠被安装来证明自己强，是靠替你完成工作来证明。

很多人今天在装的是龙虾，真正更该先想明白的是一句话，我到底有什么问题，值得交给 AI 去解决。

这件事，可能比装什么都重要。

[plantegg @plantegg]

很多人的 OpenClaw 在升级之后，发现什么也干不了了。就像一个单纯的 GPT 一样，只会聊天，不会执行任何工具，很多人在这个问题上花了一天，甚至更长的时间去解决。

这是因为 OpenClaw 的新版本把 Tools 限制了。当然，这个问题我之前也不了解，直到我自己发现这个问题的时候，我第一反应就是让小龙虾（OpenClaw）自己去找原因并去修复。

然后小龙虾找到问题了，但是它因为没有这些 tools 自己修复不了，于是我就把小龙虾的结果丢给 Claude Code，然后 Claude Code 帮我修好了。

你看我的截图，用小龙虾去解决小龙虾的问题。如果小龙虾解决不了，那就用 Claude Code 去解决小龙虾的问题。

这是我如何养小龙虾的经验

用 AI 去解决 AI 的问题，是这个时代非常非常重要的一项基础能力，希望你学会了。

https://t.co/30edK7X697

[俊哥AI @jungeAGI]

更新 OpenClaw 2026.3.2 后觉得 agent 变蠢了？
不是模型问题 —
这个版本默认把新 agent 的工具权限全关了。
exec、web_fetch 都用不了，等于只会说话不会干活。 在 openclaw.json 加上这段就好：
{ "tools":
{ "profile": "full",
"sessions": {"visibility": "all"}
}
}
感觉这默认改动有点离谱啊，大家都遇到了吧

[九鸟 @CldGeo]

对，活着就好好活着

[宝玉 @dotey]

就说那么多人都要装小龙虾🦞呢，我还以为只是想圆个老板梦，可以使唤牛马，原来是想圆皇帝梦呢😂

[BruceBlue 🌊 @BruceBlue]

https://t.co/k0UCHNrAxq

[宝玉 @dotey]

Qwen 技术负责人 Junyang Lin 今天在 X 上发了一条简短的告别："me stepping down. bye my beloved qwen."（我退出了。再见，我挚爱的 Qwen。）

以下内容由 Grok 和 Claude 辅助整理：

【1】事情来得很突然

就在昨天，Qwen 团队刚发布了 Qwen3.5 小模型系列，0.8B 到 9B 四个版本，支持视觉理解和推理切换，本地跑只要 7GB 内存，性能吊打好几倍大的模型。社区一片叫好。

结果今天一早，技术负责人就宣布走人了。

更让人意外的是，这不是他自己想走的。Qwen 贡献者 Chen Cheng 第一时间回应：

"leaving wasn't your choice"（离开不是你的选择）

她说昨晚还跟 Junyang 一起发布 Qwen3.5 小模型，无法想象没有他的 Qwen 会是什么样。

【2】不只走了一个人

Junyang Lin 不是唯一离开的。Hyperbolic Labs CTO Yuchen Jin 确认，Qwen 另一位核心负责人 Binyuan Hui 也走了。这两位是那种北京时间凌晨 6 点还在协作上线模型的人。

随后，Qwen3.5、Qwen VL、Qwen Coder 的核心贡献者 Kaixin Li 也发了告别帖：

"Signing off from Alibaba Qwen. Grateful for the chance... Onwards and upwards!"

目前确认离开的至少 3 到 4 人，全是核心骨干。

【3】到底发生了什么？

从各方回应拼出来的图大致是这样的：

阿里云对 Qwen 团队的考核方式变了。Xinyu Yang 批评说，阿里云拿日活（DAU）这类消费级应用的指标来衡量基础模型团队，还用一位 Google Gemini 的非核心成员来替换 Junyang 的位置。一个做基础模型研究的团队，被当成做 App 的来管，创新自然就停了。

You Jiacheng 说得更直接：

"Alibaba-Cloud kicked out Qwen's tech lead"（阿里云把 Qwen 的技术负责人赶走了）

他提到接任者可能是 Hao Zhou，背景偏强化学习方向，社区对他能否带好 Qwen 持怀疑态度。

还有人透露，新领导是绕过 Junyang 直接管理团队的，等于是架空。多位知情人士都指向同一个词：内部政治。

【4】Qwen3 可能就是绝唱了

Panda（Jiaxi Cui）的判断很悲观：Junyang 走后，Qwen3 系列可能是很长一段时间内的最后杰作，团队接下来会转向商业化。

这个判断不是没有道理。Qwen 虽然技术上很强，在 Hugging Face 上下载量巨大，学术界和开发者都在用，但跟字节的豆包比，在国内消费市场的存在感确实弱。阿里云高层可能就是因为这一点，决定换方向换人。

Yuchen Jin 担心的是，Qwen 以后可能不再交付前沿开源模型，转向封闭商业化路线。

【5】开源社区的反应

X 上的讨论几乎一边倒。

Nathan Lambert 称之为"legendary run"（传奇之旅）。Unsloth AI 感谢 Qwen 对开源的贡献。Martin Ziqiao Ma 说 Qwen 一直是前沿实验室和外部社区之间的桥梁，这个桥可能要断了。

批评声音也很多。Maziyar PANAHI 说希望他们出去建个新实验室，然后被阿里巴巴花 20 亿美元收购回来长个教训。Hugo Pinheiro 问了一个很多人想问的问题：为什么商业决策者总是在事情做得好的时候把它毁掉？

社区里流传最广的一句话是："Qwen is nothing without its people."（Qwen 离开了做事的人，什么都不是。）

【6】他们会去哪？

目前没有确切消息。社区猜测的方向包括：自己创办新实验室、加入 DeepSeek 这类开源友好的团队，甚至有人喊话马斯克的 xAI 和 Hugging Face 赶紧把人抢了。

不管去哪，这些人的能力摆在那里。Qwen 从小模型到大模型、从文本到多模态，能做出这样的成绩，靠的就是这批人。

【最后】

这件事是大公司里开源理想和商业化诉求的老矛盾。Qwen 团队用开源模型攒下了巨大的行业影响力和开发者口碑，但在公司内部的评价体系里，这些可能都不算 KPI。