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数码鲜生海外版！

[hjy @hanjingyi002]

透彻

[孙宇晨（去过太空版）🧑‍🚀 @sunyuchentron]

孙学，黄毛，薄肌这套新版本答案，只要愿意学，这个大结果谁都能拿到，而高富帅都要求先天性，普通人很难参与进来。

孙学，黄毛，薄肌，是正能量的，理由很简单：门槛。

高富帅三个字里，高是基因，帅是基因，富是父母。普通人不是不想学，是根本没有入场资格，这是一套先天分配的游戏，后天努力只能在边缘做微调。所以高富帅崇拜本质上是让大多数人给少数人当观众。

孙学、黄毛、薄肌恰恰相反，三样没有一样要求先天条件。孙学上闲鱼直接买一本，大脑操作系统立刻安装，黄毛不需要出身，先出手不需要身高，薄肌一天三十分钟谁都练得出来。它们的共同点是把"能不能"的问题全部换成"愿不愿意"的问题。愿意学就能拿到结果，不愿意学就不能，中间没有基因和家庭挡着。

大压抑时代真正压抑的，是那些还在等先天条件到位才肯出场的人。版本答案不是给天选之子的，是给所有肯下场的人的，这才是它比高富帅进步的地方。

孙学，黄毛，薄肌，你准备好了吗？

[hjy @hanjingyi002]

晚上的苹果发布会各位准备好熬夜了吗？

[hjy @hanjingyi002]

从 iPhone 17 Pro Max 升级到 iPhone 18 Pro Max，值不值得换？我的判断是：日常使用感知不强，影像、游戏、���航刚需可以冲，普通用户建议再等等。

[hjy @hanjingyi002]

5小时限制最终妥协了，转豆包了，我这轻量化的需求应该够用！

[hjy @hanjingyi002]

求助，chagpt5小时限时，如何部署本地模型来节省算力！

[hjy @hanjingyi002]

@thsottiaux 给力

[hjy @hanjingyi002]

自动有了机器人，数据拉取太方便了，而且从不出错！

[hjy @hanjingyi002]

@ally_foe AI写的

[hjy @hanjingyi002]

看看同事的高度评级！

[hjy @hanjingyi002]

需要源稿的留言！

[hjy @hanjingyi002]

我只能说Astra太牛了

[hjy @hanjingyi002]

我这两天用 GPT-6 Astra，有一个感受越来越强烈：

AI 真正可怕的地方，已经不是“它越来越聪明”。

而是——

很多以前你觉得自己根本不会做的事情，现在你真的可以直接去做了。

我对编程几乎是零基础。

以前看到 GitHub、终端、Python、API 这些东西，我基本默认：

“这个跟我没关系。”

结果前两天，我硬着头皮拿 Astra 跑了一个项目。

从完全不懂，到一点点让它告诉我下一步点哪里、输入什么、报错以后怎么改……

最后大概半个小时，我居然真的把项目跑通了。

那一刻我突然意识到：

AI 正在消灭的，可能不是工作。

而是“我不会，所以我做不了”这句话。

以前普通人想在网上做点副业，大概是这样的：

想做网站，要会代码。

想做自媒体，要会写文案。

想做视频，要会剪辑。

想做数据分析，要会 Excel。

想做自动化，要懂 API。

想做一个小工具，最好还得认识程序员。

所以很多人不是没有想法。

而是一个想法刚冒出来，就会被十几个技能门槛劝��。

但 Astra 给我的感觉明显不一样。

以前 ChatGPT 更像一个：

“特别聪明的老师。”

你问它，它回答。

你不会，它教你。

但现在越来越像：

“你告诉它你想要什么，它开始和你一起把事情做完。”

这两个东西看起来差不多，实际上差别非常大。

因为普通人真正缺的，从来不是“知识”。

网上免费的知识已经多到看不完了。

真正缺的是：

执行能力。

比如你想做一个 AI 副业。

以前你的路线可能是：

先学提示词
↓
再学自媒体
↓
再学剪辑
↓
再学自动化
↓
再研究变现
↓
学了三个月
↓
还没赚到第一块钱

现在我反而觉得顺序应该倒过来：

先找一个真实需求。
然后直接告诉 AI：
我想解决这个问题。
你告诉我需要什么。
不会的地方你教我。
能替我完成的地方你直接完成。
遇到问题继续改。
直到它真的能用。
���才是现在普通人使用 AI 最有价值的方式。
很多人还在���狂收藏：
“100 个逆天提示词”
“50 个 ChatGPT 技巧”
“普通人必学的 20 个 AI 工具”

我现在越来越觉得，这些东西没那么重要。

真正拉开差距的是：

你有没有一个真实项目让 AI 帮你干。

哪怕项目非常小。

比如：

帮本地商家批量写短视频脚本；

整理一个行业每天最火的内容；

帮公司自动生成日报；

把几百条用户评论整理成选题；

自动整理客户咨询；

做一个很简单的数据分析工具；

把自己的行业经验整理成付费资料；

给某个细分行业做信息差账号。

这些东西都谈不上什么“伟大的创业”。

但是它们有一个共同特点：

有人愿意为结果付钱。

所以如果你问我：

GPT-6 Astra 出来以后，普通人还有没有 AI 副业机会？

我的答案反而是：

现在可能才真正开始。

因为以前 AI 副业最大的红利，是“会用 AI”。

以后这个���势会越来越小。

人人都会用。

真正的新红利会变成：

懂一个行业 + 能发现需求 + 会指挥 AI 把东西做出来。

你不用成为最好的程序员。

不用成为最好的设计师。

甚至不用成为最好的文案。

但你要慢慢训练一种能力：

看到一个问题以后，马上思考：

这个事情能不能让 AI 帮我完成 80%？

如果能，

剩下的 20% 有没有人愿意付钱？

当然，我也不觉得 Astra 是什么“一键赚钱神器”。

恰恰相反。

AI 越强，我越觉得一个问题会变得更重要：

你到底想让它干什么？

一个完全没有方向的人，

拿到世界上最强的 AI，

最后大概率还是：

写写文案、问问问题、总结几个文件。

但一个每天都在业务里面找问题的人，

看到的可能完全不一样。

他看到的是：

这个流程能不能自动化？

这个数据能不能每天自动分析？

这个账号为什么不能批量做？

这个服务为什么不能产品化？

这个重复劳动为什么还要人工���

这才是我觉得 Astra 最值得普通人研究的地方。

不是跑分。

不是谁比谁聪明 5%。

而是：

它正在一点点把“想法”和“执行”之间那堵墙拆掉。

所以如果你现在刚准备做 AI 副业或者自媒体，

我反而不建议你花一个月“系统学习 AI”。

直接开始做一个东西。

哪怕非常垃圾。

哪怕第一版只能卖 9.9 元。

哪怕第一个账号只有几十个粉丝。

让 AI 陪你从：

找需求 → 调研 → 生产 → 发布 → 数据分析 → 修改

完整跑一遍。

你跑完一次以后，

对 AI 的理解可能比看 100 个教程都深。

我最近越来越相信一句话：

这一轮 AI 最大的机会，不一定属于最懂 AI 的人。

而可能属于那些——

最先学会让 AI 替自己干活的人。

而 GPT-6 Astra，

只是让这个门槛，又往下降了一大截。

[hjy @hanjingyi002]

@thsottiaux 我告诉你plus用户的五小时限制了我所有想象力！

[hjy @hanjingyi002]

我需要500个关注，并且我承诺回关所有关注我的人，据说X上一天就搞定了！

[hjy @hanjingyi002]

plus用户的悲哀

[hjy @hanjingyi002]

一觉醒来就收到了！

[hjy @hanjingyi002]

@StefanoGPT ！

[hjy @hanjingyi002]

@lixinbao_X 😏

[hjy @hanjingyi002]

@Lynne9k 😊