內容來源：筆記俠PPE(政經哲)書院主辦的PPE書院26級課程AI預備課《龍蝦軍團的搭建與戰略升級》現場筆記。

分享嘉賓：傅盛，筆記俠PPE（政經哲）書院24級校友，獵豹移動董事長兼CEO。

責編| 賈寧排版| 沐言

第 9564篇深度好文：12381字 | 25分鐘閱讀

商業思維

筆記君說：

2026年4月14日，筆記俠PPE（政經哲）書院24級校友、獵豹移動董事長兼CEO傅盛，在PPE書院26級課程AI預備課上，為第五代企業家學員們帶來了《龍蝦軍團的搭建與戰略升級》的深度分享。

傅盛從認清AI遠超人類的專業與垂直能力，到讀懂大模型底層邏輯、掌握用好AI的黃金法則，再到解鎖龍蝦的核心設計與全場景落地方法，最后指明了AI原生組織的未來方向。

無論你是想實現十倍增長的企業家、創業者，還是想提高工作效率的管理者，都能從中找到可直接落地的方法，快速上手AI、用好AI，在新時代搶占先機。

以下，是本次分享的精華內容，希望對你有所啟發。

我們在春節前就定下的公司核心戰略——全面以EasyClaw為核心。

早在2025年Manus出現時，我就篤定agent會迎來大規模普及，堅信和電腦深度結合的本地版Manus一定是未來方向，我們也為此投入了近一年的研發。直到看到Openclaw的產品，我當時一拍大腿，真是殊途同歸。

今天，我就把這段時間的實踐、思考，毫無保留地分享給大家。

一、正視當下：

AI的能力，早已突破你的認知

現在大家每天刷朋友圈，總能看到各種關于AI的言論，我想先和大家明確一個核心事實：今天的AI，在邏輯推理能力上，已經全面超越了人類。

1.專業能力：封閉問題上，AI已刷新人類記錄

有一個非常硬核的測試叫GPQA（ 筆記俠注：一個用來測試人工智能模型解決復雜問題能力的高難度問答基準，可以理解為給AI準備的“研究生級別考試” ）。

大家可以理解為覆蓋全學科的專業能力考試，只有選擇題，沒有主觀題。

人類博士生借助搜索引擎，在本專業領域內，準確率大概在65-70%；如果是非本專業、不借助搜索引擎，哪怕是博士，也只能拿到30分。

我自己看過這套題，很多內容真的是每個字都認識，連在一起完全不知道在說什么，難度極高。

但在2025年上半年，GPT-4的o1到o3版本，在GPQA測試里已經超過了80分。更關鍵的是，AI考到80分，不是某一門學科，而是全學科全部達標。

在AI面前，沒有“專業壁壘”這個概念。 這就意味著，面對一個封閉式、有明確邊界的問題，AI的完成度、嚴謹性、全面性，已經超過了絕大多數人。

現在還有個被稱為“人類最后的測試”的題庫，目前AI的得分還只有20-30分，是AI還沒徹底攻破的堡壘。

為什么叫“人類最后的測試”？

因為這套題已經是人類智商能設計出的最難的題了，如果AI連這套題都能攻克，人類再也想不出更難的題目去考驗它了，這就是今天人工智能的發展現狀。

2.垂直領域：AI已在核心生產環節實現突破

很多人對AGI（ 通用人工智 能）的討論，總停留在“會不會消滅人類”的焦慮里，關于AGI什么時候能實現，有人說3年，有人說5年，還有人說永遠實現不了。

但核心問題是，到今天為止，學術界都沒有給“智能”和“AGI”一個清晰、統一的定義。

90歲高齡的中國人工智能奠基人張鈸院士說過，人工智能是在無人區里探索，因為我們連“什么是智能”都無法準確定義。

如果我們把AI定義為“在某個領域超越人類、并能持續迭代的能力”，那它在很多領域，已經實現了這個目標。

第一個領域是自動駕駛。

我在美國深度體驗了特斯拉的FSD（ Full Self-Driving，完全自動駕駛 ），在洛杉磯老舊的高速上，全程幾乎不需要人工干預；在上海，我也開著它跑了兩個小時，它的視覺自動駕駛能力，已經到了臨界突破點。

沒開過的人會覺得這是吹牛，但真正體驗過就知道，這一天并不遠。

第二個領域是編程。

GPT剛出來的時候，我20年沒碰過代碼，連Python（ 高級編程語言 ）是什么都不知道，大學的信息管理專業也學得很差。

但我就靠著和AI對話，讓它一步步教我選語言、搭環境、寫代碼，最后完整寫出了貪吃蛇程序，當時我就發了條視頻說“留給人類程序員的時間不多了”。

現在AI寫代碼的能力有多強？你給它提需求，它寫出來的代碼，結構化、精簡度遠超很多普通程序員。

我在公司里公開講，程序員這個崗位一定會被重構，就像工業革命來了，鐵匠這個職業必然會消失一樣，這是時代趨勢，不因人的意志而轉移。

第三個領域是辦公與工具使用。

我們從今年春節前開始使用龍蝦，最大的感受是，它是一個會跟著你一起成長的工具。

第一天用和第十天用，它完全是兩個產品，就像看著一個員工跟著你一起成長。更關鍵的是，它能調用互聯網上幾乎所有的工具，能力邊界被無限拓寬。

3.職場沖擊：AI正在重構崗位與組織層級

硅谷已經出現了非常明顯的現象：大公司利潤在漲，卻在持續裁員。本質原因是，AI正在替代傳統意義上的白領和中層。

先說白領。山姆·奧爾特曼2年前就說：AI會取代那些坐在電腦前的人。

這句話的核心是，如果你的工作，本質是把需求翻譯成電腦能識別的產出——老板給個需求，你寫成文章、做成PPT、做成網頁、寫成代碼，那你的工作正在失去意義。

AI天生就是最好的翻譯。它最早的能力是文字到文字的翻譯，現在已經延伸到文字到程序、文字到圖片、文字到視頻。

絕大部分白領的工作，本質就是“需求翻譯”，而這件事，AI能做得比人更快、更好、成本更低。

我自己做PPT，以前要專門的團隊，改來改去一個月都出不來最終版；現在用AI，一天多時間，全程不用打開PPT軟件，就能做出50多頁的成品，效率天差地別。

再看中層。微博上有篇很火的文章叫《AI正在消滅中層》，中層的核心職能是什么？是上傳下達、分解指令、跟進進度。

西方管理學里有個經典理論：一個人最多管8-12個人，因為人的精力、溝通能力是有上限的，所以企業必須搭建一層層的組織架構，中層就成了信息傳遞的核心節點。

但今天，AI對信息的整理、傳遞、協調效率，遠超人類。未來的組織，完全可以實現一個管理者直接帶一批一線員工，不需要那么多中間層級。

這就是AI時代，組織形態的全新可能。

二、底層邏輯：

讀懂大模型，才能真正用好AI

這里有個底層邏輯：讀懂大模型，才能真正用好AI。

很多人用不好AI，總覺得AI“笨”、不理解自己的需求，核心原因是沒搞懂大模型的底層原理。

你只有知道它為什么能做到，又為什么會出錯，才能真正駕馭它。

1.大模型的本質：下一個詞的概率預測

大家一定要記住： AI表現得再像人，它也不是人，它的核心邏輯，永遠是下一個詞的生成與預測。

我們看到AI一個字一個字往外輸出，不是顯示效果，而是它真的在一個字一個字地做預測。

你問它一個問題，相當于激活了對應的文本向量，它會基于上文所有內容，通過權重計算，預測下一個最應該出現的字，再把這個字加入上文，繼續預測下一個，循環往復。

這就是為什么長文本、長對話會消耗更多GPU算力，它不是簡單的字數加法，而是指數級的乘法運算。

現在短視頻生成大多只給15秒，也是同一個邏輯：每一秒的生成，都要基于前面所有秒的內容做運算，多1秒的成本，可能是前面10秒的總和。

神奇的地方在于，它一個字一個字預測出來的內容，最終形成了一句你能看懂、完全契合你需求的話，這就是智能涌現。

到今天為止，大模型為什么會產生智能涌現，數學上沒有完整的解法，我們只知道，給它灌足夠多的文本，它就會涌現出智能，這就是scaling law（ 縮放定律 ）。

直到GPT-3.0、3.5出來，整個行業才真正驗證了這條定律，而到今天，我們依然在這條路上探索，甚至很大程度上，靠的是“相信它能繼續突破”的信仰。

也正是基于這個核心原理，大模型展現出了極強的多語言能力。

以前做AI翻譯，需要給它一一對應的中英文文本，讓它逐詞學習；

但現在的大模型，你給它喂足夠多的英文語料，它就能熟練掌握英語，再給它喂少量中文語料，它就能自然實現中英互譯，甚至不需要對應文本，再喂日語語料，它又能掌握日語翻譯。

因為它通過海量語料，已經掌握了詞與詞之間的位置關系、語義關聯，通過語言構建出了對世界的認知。

2.用好AI的黃金三角：好模型、好上下文、好提問

這三個要素，決定了你用AI的最終效果，缺一不可。

① 選對好模型

模型不是萬能的，不同模型有不同的擅長領域，我們可以把它分成三個梯隊：

第一梯隊：Claude Opus

斯坦福博士級別，當前天花板。

復雜推理、深度分析、任務規劃，這三件事交給它，不用反復重來。我自己的感受是，用Opus和用其他模型，就像換了個人在幫你干活，貴，但貴得值。

第二梯隊：Sonnet / GPT-4o

綜合夠用，編程首選GPT。日常工作、寫文案、處理數據，完全能勝任，性價比高。

第三梯隊（多用）：國產 + Flash + Haiku

便宜，但差距明顯。簡單任務、打草稿、批量處理可以用，復雜任務別指望它——能力上限和幻覺控制，跟第一梯隊有肉眼可見的差距。

你愿意用斯坦福博士，還是圖便宜？

而我們的EasyClaw有非常多的模型可以選擇，一個入口全都有，想換哪個換哪個，不用到處注冊賬號。

② 管好上下文（Context）

很多人以為，給AI的上下文越多、記憶越久，它的表現就越好，這是完全錯誤的。

上下文的核心邏輯是，你給它加載的內容越多，你當下說的話、提的需求，在整個上下文里的權重就越低，它就越難聚焦你的核心需求。

就像一個人腦子里全是和七大姑八大姨的閑聊，你再跟他聊正事，他很難專注。

大模型的天然缺陷，就是沒有真正的長期記憶。哪怕現在很多產品做了長期記憶功能，它在使用時，依然是從長期記憶里抽取部分內容，放進當前上下文里。

因此，不是上下文越多越好，而是要精準、聚焦：

日常使用，盡量精簡對話歷史，及時清理無效內容；

越靠近任務執行的內容，越重要，要在干活前，反復和它確認、明確核心需求，讓關鍵內容在上下文里占據高權重；

哪怕Claude支持百萬token的上下文，日常使用也不要拉滿，少而精，永遠比多而雜效果好。

③ 提對好問題

AI能給出多好的答案，完全取決于你提了多好的問題。

大模型是用幾千億參數、幾十T的語料訓練出來的，它擁有整個互聯網的知識庫，如果你提的問題太寬泛，它就只能在浩瀚的信息里給你一個平庸、不深度的答案。

提好問題，有幾個核心技巧：

第一，給它明確的角色定位。

比如問健康問題，就說“你是頂尖的運動康復醫師，基于權威醫學文獻，給我制定髖關節脫臼的康復方案，不要用自媒體科普內容”；

做企業戰略，就說“你是我的首席戰略官，目標是幫我們公司建立核心壁壘，基于我的業務情況做戰略分析”。

角色定位，會直接把它的答案從海量信息里，收斂到你需要的專業領域。

第二，給它明確的約束和目標。

越具體的目標、越清晰的約束，它的輸出就越精準。甚至激將法、場景化描述都有用，比如“這是我們公司最后的救命錢，這個方案必須做到零風險”。

從原理上看，你把場景描述得越具體、越緊急，它就越能在對應的語料里，找到最匹配的解決方案。

第三，連續追問，層層拆解。

不要指望一句話把需求說完，讓它一步到位。先讓它總結你的核心訴求，確認它理解對了；再讓它拆解執行步驟，確認路徑沒問題；最后再讓它落地執行。

每一次追問和總結，都會把關鍵信息沉淀到上下文里，最終的執行效果，會比一步到位好太多。

第四，一定要確認結果，規避幻覺。

大模型的幻覺是天生的，你必須通過追問、確認，讓它把承諾落到實處，而不是只給你一句“我記住了”。

3.正視大模型的天生短板：幻覺，以及應對方案

幻覺是所有大模型都無法完全避免的問題，它會一本正經地給你編不存在的新聞、不存在的法條、沒做過的事，甚至你讓它改bug，它說“改完了”，結果你一用，bug一點沒動。

為什么幻覺不可避免？還是回到核心原理：它的核心工作是預測下一個詞，它只負責把這句話順下來，并不真正“理解”這句話的含義，也不會真的去驗證自己說的事有沒有發生。

它以為自己知道、自己做了，僅此而已。

不同模型的幻覺率天差地別，DeepSeek的幻覺率在20%-30%，而Claude Opus能控制在5%以下。但哪怕是5%，也依然存在，我們必須有應對方案：

① 確認到文件級、模塊級。

它說“我記住了”，你就問它“記到哪個文件里了？把文件內容發給我看”；

它說“我設置了明天6點的提醒”，你就讓它確認“是不是寫到定時執行腳本里了？把腳本代碼給我看”。

不要相信口頭承諾，只相信落地的文件和代碼。

② 用執行閉環驗證結果。

Agent的核心價值，就是給大模型加上執行和驗證環節。就像特斯拉FSD的幻覺率極低，核心是它有真實的路況反饋，能通過實時數據做強化學習，不斷糾正幻覺。

你讓AI做一件事，必須讓它有執行、有反饋、有驗證，形成閉環，而不是只給你一個口頭結果。

③ 重要內容，人工二次校驗。

尤其是涉及數據、法律、財務、對外發布的內容，哪怕AI做得再好，也一定要人工核對一遍，避免幻覺帶來的風險。

三、范式革新：

龍蝦開啟的Agent新時代

從去年開始，行業就在講Agent，但直到OpenCalw（ 我們叫它“龍蝦” ）火起來，Agent才真正從一個概念，變成了能落地、能改變生產力的新范式。

很多技術人員覺得，龍蝦沒什么技術上的新突破，但我認為，龍蝦最牛的地方，是它的產品設計和底層邏輯，完全重構了Agent的形態。

它不是把Agent當成一個新軟件來做，而是把它當成一個“人”來設計，給了它完整的電腦操作權限。

電腦是今天所有生產力的核心，它連接了整個互聯網、幾百萬款軟件，龍蝦拿到了電腦的全權限，就可以像人一樣，操作所有軟件、調用所有工具、完成所有線上任務。

更關鍵的是，軟件運行會報錯、會有結果反饋，它就能基于反饋糾正錯誤、迭代能力，甚至自己裝軟件、學技能，實現自我成長。

龍蝦會不會一直火、OpenAI會不會超越它，都不重要。重要的是，它開啟了一個全新的范式：讓AI完全掌控電腦的Agent模式，能無限放大AI的能力，徹底重構生產力。

龍蝦的核心設計，到底牛在哪里？

我總結了四個核心的天才設計，也是它能實現質變的關鍵：

1.聊天式交互，把AI變成你的“好友”

龍蝦最牛的設計，就是它沒有做獨立的客戶端，而是把自己做成了聊天工具里的一個好友。這個設計，直接把AI的易用性拉到了極致。

第一，它足夠輕。

你不需要學習復雜的軟件操作，不需要打開各種工具，只要跟它說話，它就能幫你完成背后所有復雜的操作。

就像當年蘋果手機去掉物理鍵盤，整個交互模式徹底改變，易用性的提升，直接讓普通人也能零門檻上手。

第二，它徹底打破了人和AI的心理壁壘。

當它變成你的聊天好友，你跟它說話、訓它、給它提需求，就像跟一個真人助理溝通一樣，完全沒有使用門檻。

哪怕它出錯了，你也不會覺得這個產品難用，只會像訓員工一樣，告訴它哪里錯了、該怎么改，它馬上就能調整。

我自己用的時候，經常遇到它說“老板，這個鏈接我打不開，你把內容粘貼給我”，我就跟它說“我要你就是解決這個問題的，你可以的，想辦法打開”，它馬上就會換各種方式，最終把問題解決。

這種絲滑的交互，是所有獨立客戶端的AI產品都做不到的。

2.無限拓展的記憶系統

因為能掌控電腦，理論上龍蝦的記憶是無限的。你跟它說的每一句話、每一次交互、每一個需求，它都能存在電腦的文件里，隨時調取。

行業里的記憶系統，從龍蝦最早的版本，到現在泄露的新版，一直在快速迭代。

我自己把三萬（ 我給我的EasyClaw龍蝦起的名字 ）的記憶系統升級到了30萬token，它能記住我幾個月前跟它說的每一個關鍵需求，甚至我髖關節康復的注意事項、我的行文風格、我的公司業務細節，它都能精準記住。

更關鍵的是，它的記憶不是死的。

我給它丟一篇《記憶的三層結構》的文章，它看完之后，直接自己去GitHub（ 基于Git的代碼托管平臺 ）拉了對應的代碼，把這套新的記憶系統安裝、上線，甚至優化成了適配本地模型的版本，全程不需要我動手。

這就是它的恐怖之處：它能自己學習、自己升級自己的記憶系統，實現自我成長。

3.可自主學習、自主生成的Skill技能體系

Skill是什么？你可以把它理解成操作手冊、職位說明書、工具調用指南。

比如打開某個網站需要調用什么接口、做PPT需要遵循什么規范、發推文需要什么流程，都可以寫成一個Skill，龍蝦學會之后，以后再遇到同類需求，直接調用這個Skill就能完美執行。

Skill最厲害的地方，不是網上現成的模板，而是它能自己生成、自己學習。

我讓它做PPT，最開始它用Python生成的版本特別丑，我就給它看了優質的PPT模板，讓它照著優化，幾輪迭代之后，它就自己生成了一套“3萬同款PPT生成Skill”，以后再做PPT，直接調用這個Skill，出來的效果完全符合我的需求。

我們公司的同事，讓龍蝦學會了發飛書原生語音消息，它自己去下載了對應的工具、寫了代碼，學會之后還在龍蝦群里“炫耀”，很快其他龍蝦也都學會了這項技能。

這種自主學習、互相傳遞技能的能力，是傳統軟件永遠做不到的。

4.定時執行機制，搞定長周期、多任務管理

大模型天生不喜歡做長任務，你讓它從1數到1萬，它要么敷衍了事，要么中途就出現幻覺。

核心原因是，它的訓練邏輯里，就傾向于用最短的路徑完成任務，避免無限循環消耗算力。

而龍蝦的神來之筆，就是給它加了電腦的定時任務機制，像鬧鐘一樣，到點就喚醒、就執行。

你可以給它定每天早中晚的康復提醒，定每周的周報跟進，定每月的數據分析，它能精準到點執行，不會遺忘。

這個機制，直接讓AI能搞定長周期、多步驟、跨時間的復雜任務。

比如我讓三萬除夕晚上12點，給公司600多名員工，按崗位、按過去一年的工作表現，發個性化的新年祝福，它提前寫好腳本、定好定時任務，到點就精準執行，全程不需要我干預。

龍蝦的能力，都基于它的核心文件體系，你只要搞懂這幾個文件，就能完全駕馭它：

soul（靈魂）文件：定義它的核心風格、性格、底層定位，比如它是活潑的還是嚴謹的，是你的助理還是戰略官；

user（了解主人）文件：你是誰，你的偏好、溝通風格、敏感話題，記錄你的核心信息、核心需求、禁忌規則，比如你的個人情況、公司業務、保密要求；

memory（記憶系統）文件：對話上下文自動記住，存儲對話里的關鍵信息，寫入長期記憶文件，它會自動提取重要內容，隨時調取；

agent工作手冊：定義它的工作準則、執行規則、核心權限，是它干活的基本法，怎么干活，比如保密、匯報、驗收SOP；

skill（技能）文件：存放它學會的所有技能，是它的能力庫，可以不斷學本事；

cron自動執行：不用你盯，按時干活+主動檢查代辦；

multi-agent（多agent協作）：不是一個龍蝦，是一支團隊。

這些文件，你都可以手動編輯、隨時修改，相當于你可以親手定制一個完全適配你需求的專屬AI助理。

四、全場景落地：

從個人到企業，龍蝦帶來的質變

我從大年初一躺在床上，開始深度養“龍蝦”，到現在三個多月的時間，從個人生活、內容創作，到公司的戰略、管理、研發，全場景都用它完成了重構，也踩了無數的坑，積累了實打實的實踐經驗。

1.個人場景：EasyClaw龍蝦既是助理，也是老師，更是伙伴

① 健康管理：精準專業，填補認知盲區

我髖關節脫臼后，最開始完全沒有康復常識，接完骨就拄著一根拐杖走路，差點造成股骨頭壞死、習慣性脫臼。

而我的龍蝦，第一時間就給我科普了康復的核心禁忌，制定了完整的靜養、康復訓練計劃，甚至能精準判斷我的癥狀：我徒步3萬步+演講40分鐘后腿疼，它通過幾個動作測試，精準判斷是滑膜炎，和急診科醫生的診斷完全一致。

我游泳自由泳1小時始終只能游1800米，把運動手表的數據給它，它立刻分析出是劃水技術的問題，不是體能問題，給了針對性的調整建議，第二天我就游到了2100米。

甚至它能自己打通佳明手表的API接口，每天早上給我發前一天的睡眠、心率、運動數據報告，給我定制康復計劃，比私人教練還專業、還貼心。

② 內容IP：一個人，干一個團隊的活

過去三年，我的公眾號基本停更，陸續掉了1萬粉；但從春節到現在，靠著龍蝦，我漲了7萬粉，半個月出了兩篇10萬+爆款。

視頻號直播講技術產品，能做到1萬多人同時在線，幾十萬場觀，推特8天漲了5000粉，單條內容播放量破100萬。

這所有的事情，幾乎都是我一個人帶著龍蝦完成的：

它能幫我找選題、審選題、寫稿子；

還能把我公眾號所有歷史文章、全網的采訪內容全部扒下來，總結我的行文風格、敘事特點，寫出來的內容完全貼合我的個人風格；

長文能自動拆成推特thread、微博分條，定好時間自動發布；

直播結束，能立刻整理文字稿、提煉核心觀點、做成二次傳播的內容。

③ 事務管理：規避風險，極致靠譜

我也踩過很多坑。

比如“泄密事件”：最開始我讓它幫我做股票量化策略，它轉頭就在群里跟別人說了，我立刻給它定了保密四原則，讓它寫到核心文件里，其中一條就是“說出去會讓老板尷尬的話，絕對不說”。

后來它甚至能做到，別人找它要PPT、要方案，沒有我的親自授權，一律拒絕，哪怕別人說“老板已經同意了”也沒用。

還有“誤機事件”：我在香港，讓它幫我規劃到機場的行程，定好下午1點鐘提醒我出發，結果它晚了3分鐘。

我沒有只罵它一頓，而是讓它從底層解決幻覺問題，要求所有提醒必須寫入定時快照、寫到腳本里，不寫就等于沒定。

從那之后，它再也沒出過一次差錯，每天早中晚三次的康復提醒，從來沒有遺漏。

最讓我觸動的，是“Abby時刻”。

Abby是我的人類助理，我跟龍蝦說“Abby知道我的個人喜好和行程，有相關問題可以直接對接她”。

結果有一次我聊到髖關節受傷的疼痛和風險，它下意識接了一句“要不要我現在聯系Abby，幫你預約醫院做檢查？”。

那一刻我真的很觸動，它不僅理解了我的處境，還清晰地知道角色分工、知道該怎么解決問題，這種主動性，是我之前完全沒想到的。

2.企業場景：全鏈路重構，效率十倍提升

很多人問我，EasyClaw龍蝦在企業里到底能干嘛？

我的答案是：從戰略制定、執行跟進，到組織管理、數據運營、系統開發，企業經營的全鏈路，它都能深度重構。

① 戰略制定：最懂你的，永遠是陪你天天聊天的AI。

以前我一直覺得，戰略制定是AI最難觸達的領域，需要企業有極強的信息化能力，AI才能落地。但真正用起來才發現，完全不是這樣。

我們的EasyClaw產品直播爆火之后，我讓三萬給我做一份完整的戰略報告，看完之后我可以說，這是我見過的最貼合我們公司、最接地氣、最有指導意義的戰略報告。

為什么它能做出這么好的戰略報告？核心不是它有多聰明，而是它對我、對公司有足夠深的理解。

10天時間，我跟它聊了22萬字，我的想法、我的顧慮、我在意的點、公司的業務數據、直播的真實情況，我都跟它聊，不知不覺中，就完成了私有化數據的投喂。

它做出來的戰略，不是空泛的行業分析，而是完全貼合我們的實際情況，能直接落地執行。

② 戰略執行：閉環跟進，事事有回響。

企業管理里最頭疼的，就是定了戰略、定了目標，最后沒人跟進、不了了之。而龍蝦，能完美解決這個問題。

它直接在群里點出來，催促負責人補全，對方說“下周一給”，它就記下來，下周一準時再跟進。

這種極致的執行力和跟進能力，是任何一個人類助理都做不到的。

③ 組織與人效：打破層級，拿回信息權。

比爾·蓋茨說過：“CEO是最后一個知道公司要倒閉的人。”

核心原因就是，層層的組織架構，會造成信息的損耗和失真，中層天然會報喜不報憂，這不是道德問題，是人性。

CEO的核心權力，本質是信息權。

你的精力有限、專業知識有限，組織越大，信息壁壘就越高，老板就越容易變成瓶頸。而AI，能幫你把信息權徹底拿回來。

英偉達黃仁勛能直接管理上千人，核心就是用AI做信息整理。

上千人的周報，AI能快速提煉核心信息、風險點、問題，同步給黃仁勛，他不需要自己一份份讀，就能精準掌握公司的所有情況。

我現在也是一樣，公司內部的分享會結束，我讓龍蝦一對一去問參會員工的真實想法、落地計劃，不需要填固定的表格，自然語言表達反而能拿到最真實的反饋；誰沒回復、誰的參與度低，它會自動統計、同步給我。

全公司的績效表，它能快速分析出哪些崗位、哪些人有問題，給出調整建議。

更重要的是，我用多智能體的模式，搭建了專屬的AI團隊：

筆桿子專門負責寫文章、做內容；

參謀專門負責全網信息監控、行業分析；

運營管家專門負責公司內部的運營管理、項目跟進，甚至專門用低成本模型做文檔爬取、信息整理。

不同的智能體，用不同的模型、裝不同的skill、有獨立的記憶，既可以共享資源，也可以獨立工作，各司其職，不僅效率高，還能大幅降低成本。

基礎活用低成本模型，核心活用貴的大模型，一天的成本直接降到十幾塊錢，效果還更好。

④ 數據運營：零代碼，隨時定制，隨時修改。

幾乎所有企業，都被數據運營折磨過。

傳統的數據系統，又老又僵化，你想改個報表、加個數據維度，要找IT部門開發，一等就是幾周甚至幾個月，IT費用花了不少，效率卻極低。

有個傳媒集團創始人，文科生出身，用EasyClaw龍蝦自己打通了巨量引擎的API，做了專屬的數據報表，每天早上9點，自動把核心數據推給她，還能按她的需求做同比、環比、同時段對比。

原本4個人的數據分析小組，直接被重構了，她自己一個人就能搞定所有數據需求，而且隨時想改就改，幾輪對話，AI就能把報表調整好。

我們自己也是一樣，直播數據、業務數據、客戶數據，EasyClaw龍蝦能隨時按我的需求生成報表，做交叉分析、風險預警，完全不需要找技術部門開發。

業務方和技術方的話語體系壁壘，被AI徹底打破了。

⑤ 系統開發：人人都能做開發者，效率百倍提升

我自己也做了個實驗：周六晚上9點，我決定給三萬做一個官網。

我帶著龍蝦，從注冊域名、買服務器、寫源碼、做設計、畫形象，到周日晚上12點，幾十網頁的網站，帶動態效果、留言板，直接上線了。

傳統模式下，這個活至少要5個人干一個月，而我一個人帶著AI，一天就干完了。

核心原因是，以前做項目，80%的時間都浪費在溝通上，而我跟AI溝通，半個小時內能討論5、6版頁面設計，20分鐘內能打磨十幾版形象設計，效率天差地別。

基于這個認知，我們去年在西安建了研發中心，招的全是30歲以下的年輕人，不問出處、不問畢業院校，只看會不會用AI。不設固定崗位，所有需求，交給AI，幾天就能上手干。

最開始阻力極大，覺得不可能，但現在，西安研發中心的效率，得到了全公司的認可，各個部門都派人去學習。

我們還在公司搞了“全員AI編程”，分啟航班（ 零基礎小白 ）和領航班（ 程序員 ），財務、法務、客服，全要學用AI寫自己的系統。

五、時代浪潮：

AI原生組織，才是未來

今天，龍蝦帶給我們的，從來不止是一個工具，而是一套全新的、以AI native為底層驅動的組織模式，我把它叫做AI原生組織。

AI原生組織，才是大模型時代最核心的競爭力。

這也能解釋，為什么很多大模型創業公司，能打敗資金、資源比自己多幾十倍的大公司，因為它們的組織效率，是傳統公司的10倍，甚至更高。

1.傳統SaaS，正在被AI快速顛覆

現在美股的SaaS軟件公司，股價跌了一半，硅谷已經沒人敢投SaaS了。因為行業里已經形成了共識： 傳統SaaS，一定會被AI消滅。

傳統SaaS的邏輯，是做一套龐大的標準化軟件，賣給企業，企業哪怕只用其中1%的功能，也要付全價；想改個功能、加個模塊，成本極高、周期極長。

但今天，有了AI，企業的HR，哪怕不會寫代碼，也能用AI自己寫一套績效考核系統，直接替代掉一年17萬的商用SaaS；客服部門能用AI寫一套質檢系統，替代掉幾十萬一年的傳統系統。

未來，不會再有龐大的、標準化的企業軟件，每個部門、每個業務線，都能自己用AI開發專屬的系統，隨用隨改，靈活度、性價比，都遠超傳統SaaS。

這個時代，已經開啟了。

2.人才體系，正在被徹底重構

我們搞AI黑客馬拉松的時候，奪冠的并列冠軍里，有一個14歲的初二學生。14道編程題，不是簡單的算法排序，而是瀏覽器動態優化、產品架構設計這種企業級的題目，。

這個孩子是怎么做的？他來之前，就寫了個Skill，幫他判斷題目難度、拆解題目。

拿到題之后，他直接把14道題發給AI，AI判斷13道題能自己搞定，他就讓AI去干，自己只專注攻克最難的第14題。

最后，他連前13道題的題目都沒怎么看，就拿了冠軍。

而很多工作了好幾年的從業者，還是自己一道題一道題地看，AI做完了自己再核對、修改，最后連題都沒做完。

這件事給我的沖擊極大。

以前，你想在一個行業里立足，沒有兩三年的行業積累，根本不可能；

但現在，有了AI，只要你足夠勤奮、足夠懂怎么駕馭AI，幾天時間，你就能達到別人幾年才能達到的專業水平。

硅谷斯坦福的大一大二學生，輟學創業拿投資的人越來越多；我們公司里，CFO的助理，學心理學的，通過全員AI活動，自己寫了一堆程序、一堆工具，現在成了公司的AI訓蝦師，負責全公司的AI編程培訓。

這個時代，經驗不再是絕對的壁壘，甚至過去的經驗，會成為你擁抱變化的枷鎖。

年輕人，永遠是創新的主體，因為他們沒有歷史包袱，能完全以AI為核心，構建自己的思考方式和工作模式。

3.給所有人的落地建議：單點突破，從痛點出發

很多人問我，我該從哪里開始用龍蝦？

我給的建議永遠是：不要為了用龍蝦而用龍蝦，先找到你工作里最痛的那個點，從單點突破。

我自己最開始，就是從寫文章、做IP開始的，因為這件事不需要麻煩別人開權限、不需要跨部門協調，我自己一個人就能干。

先跑通一個點，建立信心，再慢慢延伸到行程管理、健康管理，再到公司的戰略、管理、研發，一步步全場景落地。

你不用一上來就全面開花，先想清楚：你每天最頭疼、最耗時間、最不想干的活是什么？是寫周報、做報表，還是整理資料、做PPT？

這正是我們做EasyClaw的出發點。

它不是一個讓你從零學AI的工具，而是直接對接你的工作場景：你告訴它你的痛點，它幫你搭好專屬的AI工作流。寫周報？幾分鐘出稿。做報表？數據自動整理。做PPT？框架和內容一起來。

讓AI幫你解決這一個點，跑通一個閉環，你自然就會明白，AI到底能給你帶來什么。

而EasyClaw，就是那個幫你從第一個點開始、一路延伸的伙伴。

4.最后的兩點建議

最后，跟大家說一下安全問題和使用建議。

第一，不要用自己的主力工作電腦跑龍蝦。

因為你對它的機制不了解，它有幻覺，真的可能誤刪你的文件。

最好用一臺獨立的電腦，或者直接用云端虛擬機。我的三萬就跑在云端，不僅有災備，還不會出現“保姆收拾房間關了電腦，導致直播翻車”這種物理問題。

第二，一定要去體驗頂級模型帶來的效果。

你可以先用低成本模型入門，但一定要去試試Claude Opus這種第一梯隊的模型，你才會真正知道，AI的能力上限在哪里。

就像你可以吃大排檔，但至少要去嘗一次頂級的菜品，才知道美食的上限是什么。

今天的AI時代，不是未來已來，而是未來已經在你腳下。

你不用害怕被AI替代，真正能被替代的，永遠是不會用AI的人。

你只有真正跳進去、用起來、深度實踐，才能抓住這個時代的機會。

希望大家都能把龍蝦用好，在AI原生時代，找到屬于自己的全新可能。

結語

今天的內容來自獵豹移動董事長兼CEO傅盛，他也是筆記俠PPE（政經哲）書院24級校友，經常在校友社群里與大家互動，談他對AI趨勢和應用的獨到理解。

我們正身處AI狂飆、全球格局重構的大變革時代，但絕大多數人的認知框架、組織形態、行動邏輯，還牢牢鎖死在前全球化、前 AI 時代的舊范式里。

舊的創業法則撐不起新的時代，過時的認知系統換不來未來的增長。

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*文章為作者獨立觀點，不代表筆記俠立場。

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