Jingle bell 初号机

模拟盘和实盘差距太大
做量化，模拟盘胜率测算是 100%
但真正跑实盘时各种参数都要调 🤷

无论参与 agent 大赛还是自己做套利
🎯 都建议跑通「心跳机制」

我自己个人是
“除了真实下单的arbitrage 模式 （实盘） 外”
还存在
“monitor 模式（旁路观察 + 推飞书）不下单” ⚠️

🔃 操作简单到令人发指

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上次聊 KiiChain 的时候说过，KiiChain 要占据的生态位是拉美 6.8 万亿美元外汇市场，企业端需要一套链上结算基础设施 🏦

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这个事情可以和近期 billions 事件放一起看，简而言之就是 billions 上线，某些只发了几篇推文的大使拿到大量 token，而 build 几个月的创作者反而拿得少。许多人大喊不公平

社群默认的叙事是：关系户 vs Build 派 = 不公平 vs 公平

而我认为，这更像：Social Capital 持有者 vs Build 资产持有者 =

灯塔征文谁第一？原来我第一 🥇 一文爽赚 3000U ！
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PRD ist tot, die Ära der Superindividualität ist gekommen (Teil 2)

Das bedeutet, dass gute PMs: gutes Produktdenken haben → in der Lage sind, gute Produkte zu schaffen
Schlechte PMs können auch Produktprototypen erstellen

Aber aufgrund des Mangels an systemischem Denken und Produkt-Sinn, erstellen schlechte PMs mit falschen Anforderungen eine Menge nutzloser Funktionen + schlechtes Design

In Kombination mit der traditionellen Psychologie „Wenn ich schon hier bin“
kann es leicht passieren, dass man ein Produktprototyp mit Übergewicht und sinkender Qualität einfach so online stellt
Deshalb ist systemisches Denken sehr wichtig

Denn in Zukunft wird es nur zwei Arten von Menschen geben: Builder oder Reviewer
Builder: verantwortlich für AI + Produkte + Design + Ingenieurwesen
Reviewer: verantwortlich für Systemarchitektur + Produktstrategie

Sequoia Capital Partner Julien Bek hat einen Artikel geschrieben, der sinngemäß besagt: Das nächste Billionen-Dollar-Unternehmen wird ein Softwareunternehmen sein, das sich als Dienstleistungsunternehmen tarnt

Die Softwarebranche tritt in die „Ära der Superindividualität“ ein, Einzelpersonen ebenfalls

Aber die wahre Hürde war nie die Technik, sondern: Ausführung

Denn die überwiegende Mehrheit der Menschen kann es nicht, sondern weicht ständig aus

Es ist wie bei jemandem, der es sehr hasst, Hausarbeit zu machen; er hat gerade eine wichtige und schwierige Aufgabe zu erledigen, aber weil er instinktiv Angst hat, diese schwierige Aufgabe auszuführen, sagt sein Gehirn sogar: „Ich habe lange keine Hausarbeit gemacht, sollte ich nicht zuerst die Hausarbeit erledigen?“

Siehst du, solange du nicht konfrontiert wirst mit dem, was du am wenigsten tun möchtest, wird dein Gehirn sogar wählen, eine zweite Sache zu akzeptieren, die du ebenfalls nicht magst; das ist ein Fluchtmechanismus

Solange du in diesem Moment nicht die zu erledigenden Ziele ausführst, weichst du aus

Deshalb erscheinen einige Menschen sehr klug und arbeiten jeden Tag hart
Aber alle Annahmen werden in ihrem Kopf vollzogen, sie haben hohe Ansprüche und finden alles einfach. Wenn ihre Freunde erfolgreich sind, denken sie eine Weile nach und sagen: „Was ist daran? Ich verstehe das Framework, das kann ich auch machen.“ Nach ein paar Monaten haben sie immer noch nichts erreicht

Warum ist das so?
Weil Ausführung riskant ist
Sobald man es wirklich angeht, könnte man scheitern

Um also dieser Art von Scheitern auszuweichen, wählen viele Menschen, für immer in der Vorbereitungsphase zu bleiben: Solange ich nicht anfange, werde ich niemals scheitern

Und sie können auch eine Persona aufrechterhalten: sieht sehr beeindruckend aus, redet selbstbewusst, versteht alles und gibt zu allem seinen Senf dazu; solange er es will, kann er erfolgreich sein

Geschwindigkeit + Ausführung

PRD ist tot, die Ära des Superindividuums ist gekommen (Teil 1)

Vor der Einführung von Claude war der Softwareentwicklungsprozess normalerweise so:

Idee entwickeln → Produktmanager schreibt PRD → Designer erstellt UI → Techniker schreibt Code basierend auf UI

Der Grund dafür ist: Code zu schreiben ist sehr teuer (Zeit + Arbeitskraft)

Daher hat sich in der Softwarebranche eine Spezialisierung herausgebildet:

Produkt: Anforderungen formulieren
Design: Oberflächen gestalten
Engineering: Code schreiben

Und das PRD ist das Zentrum der Kommunikation zwischen diesen Rollen

Mit der Entwicklung der KI-Ära kann Vibe Coding Ideen direkt in funktionale Software umwandeln.

Das bedeutet: PRD ist tot

Denn jetzt: Idee → Prompt → KI → Produktprototyp

Die Umsetzungskosten sind drastisch gesenkt

In der Vergangenheit war der größte Engpass: Code schreiben

Und jetzt ist der größte Engpass: Review

Das heißt: Beurteilen, ob der Code korrekt ist, ob das Produkt sinnvoll ist, ob das System nutzbar ist

PRD ist nicht wirklich verschwunden, obwohl das traditionelle PRD tot ist, bleibt die Anforderungenbeschreibung nach wie vor sehr wichtig

Die Form des zukünftigen PRD könnte sein: Prompt, Kontext von Prompts, Architektur von Prompts

In Zukunft muss jeder ein "Generalist" werden

Das bedeutet, egal ob du jetzt PM, Designer, Softwareentwickler oder Gründer bist

du musst ein Generalist werden

Und gleichzeitig Folgendes besitzen: Product Sense (Produktbewusstsein), Engineering Sense (Codearchitektur), Design Sense (Geschmack / Designästhetik)

Denn heutzutage sind die Kommunikationskosten zu den größten Kosten geworden

Ein Generalist + KI = das ursprüngliche Dreierteam (Produktmanager + Entwicklung + Design)

Superindividuen treten auf. Und solche Menschen sind immer wertvoll

Neulich hat ein Student im vierten Jahr in 10 Tagen ein Projekt selbstständig entwickelt und erhielt 30 Millionen Investitionen; die Nachricht ging viral, seine Erfahrungen und Erkenntnisse sind unten👇: "In 3 Monaten vom Mikro-Öffentlichkeits-Projekt BettaFish bis hin zu 30 Millionen Investitionen, ich habe die Ära des Superindividuums durch Vibe Coding erlebt"; einfach mal suchen

In Zukunft wird Coding Agent eine Grundfertigkeit werden
und die wahre Kernkompetenz wird: systemisches Denken sein

Denn die Ausführungskosten sind jetzt zu stark gesenkt, du musst der KI nur sagen, welches Produkt du entwickeln möchtest, und sie wird dir schnell einen Prototyp liefern.

《Wie gewöhnliche Menschen durch KI tatsächlich Geld verdienen können》

Zuerst, lass die Angst los. KI hat keine neuen Geschäftsmodelle geschaffen, KI hat lediglich die Effizienz alter Modelle maximiert.

Dann komme ich zu Punkt fünf und erkläre:

Selbst wenn du kleine Flusskrebse einsetzt und Claude Code korrekt installiert hast, bedeutet das nicht, dass du Geld verdienen kannst.
Was die Menschen tatsächlich reich macht, ist das Geschäftsmodell, nicht die KI.

Ein Freund von mir, der im grenzüberschreitenden E-Commerce auf Tiktok tätig ist, Xiao Y (hat ByteDance verlassen), hat mir kürzlich eine von ihm selbst gestaltete Tiktok-Analyse-Seite für Vibe Coding gezeigt.

Die Hauptfunktion besteht darin, die Gesamtverkäufe von Einzelprodukten in bestimmten Kategorien im Tages- und 7-Tage-Ranking in den USA und Europa zu erfassen.
Dieser Freund bezieht seine Waren von 1688 und verkauft sie über Tiktok.

Durch dieses Dashboard muss er jetzt keine Daten manuell abrufen, keine Verkaufsschlager recherchieren und keinen Markt analysieren, die KI hat ihm geholfen, die Effizienz zu steigern.
Er benötigt nur ein eigenes Coding-Dashboard, um alles auf einen Blick zu sehen.

Hoch kaufen, niedrig verkaufen, ganz einfach, du weißt sofort, was Xiao Y tut und wie er Geld verdient.
Aber zwischen Wissen und Ausführung, um es wirklich zu realisieren, liegen mehr als achttausend Meilen.

Außerdem, kannst du sagen, dass KI Xiao Y reich gemacht hat? Nein, das ist nicht der Fall. Das Geschäft des niedrigeren Kaufs und höheren Verkaufs ins Ausland zur Gewinnmaximierung gibt es seit der Seidenstraße, seit jeher.

Was Xiao Y tatsächlich reich macht, ist das Geschäftsmodell des grenzüberschreitenden E-Commerce. Er hat den gesamten Prozess erfolgreich durchlaufen, von den Versandkanälen über die Seetransportprozesse bis hin zu den Anforderungen von Tiktok, um Produkte erfolgreich zu verkaufen und den After-Sales-Service zu bearbeiten; jeder Schritt ist nicht einfach.

KI hat lediglich unsere Produktionseffizienz gesteigert und uns mehr Zeit gespart.
Aber was uns wirklich Geld einbringt, sind alles alte Modelle.

Ein Geschäftsmodell besteht aus 3 Dingen:
Warum Menschen, welches Problem gelöst wird, wie Gebühren erhoben werden.

Diese 3 Dinge haben sich über Tausende von Jahren nicht verändert.
KI hat einen drastischen Anstieg der Produktivität gebracht, aber das Geschäftsmodell hat sich nie grundlegend verändert.

Viele Dinge erscheinen neu, wie KI-Begleitung, KI-Kindererziehung, KI-Kundenservice.
Aber wenn man genauer hinsieht, hat sich das Modell nie verändert, egal ob es um emotionale Bedürfnisse oder die Mutter-Kind-Erziehung geht; die Nachfrage ist immer vorhanden, das Geschäftsmodell hat sich nie verändert, nur die Kosten pro Einheit für Dienstleistungen sinken.

Deshalb sage ich, dass in den nächsten 5 Jahren die Geschwindigkeit, mit der KI Millionäre schafft, viel schneller sein wird als im Internet.
Aber die Voraussetzung für die Verwirklichung dieses Profits bleibt:
Du musst ein vollständiges Geschäftsmodell erfolgreich umsetzen.

Diese beiden Nachrichten zusammen betrachtet, sind sehr magisch

Erste Nachricht: ByteDance's Nordamerika Seed-Team bietet Absolventen ein Jahresgehalt von 1,8 Millionen US-Dollar, 10 Millionen RMB

Zweite Nachricht: Anthropic veröffentlicht am 5. März den Bericht "AI und der Arbeitsmarkt"

Die Kernschlussfolgerung lautet: AI hat derzeit nicht offensichtlich die Arbeitslosigkeit erhöht 😂

Der Bericht enthält einen neuen Indikator: AI Exposure (AI-Exposition)

Einfach gesagt: Das Ausmaß, in dem ein Beruf von AI beeinflusst wird

1⃣ Die Berufe, die am leichtesten von AI beeinflusst werden, siehe Bild

Ihr gemeinsames Merkmal ist die hohe Abhängigkeit von Text, Logik und Informationsverarbeitung

In der Vergangenheit war die Automatisierung eine Bedrohung für die blaukragen Fertigungsindustrie

Die erste Welle der AI-Beeinflussung trifft jedoch: hochqualifizierte Wissensarbeiter

2⃣ Die Beschäftigung hat noch nicht abgenommen, aber es wird schwieriger für Neueinsteiger, in die Branche zu gelangen

Ein weiterer wichtiger Punkt im Bericht: Die Eintrittsquote für Neueinsteiger im Alter von 22-25 Jahren ist um etwa 14% gesunken

Anders ausgedrückt: Unternehmen haben keine massiven Entlassungen vorgenommen, aber sie stellen keine neuen Mitarbeiter mehr ein

Weniger Einstellungen → Organisation wird kleiner → Einige Stellen verschwinden

3⃣ Der Einfluss von AI auf die Beschäftigung ist kein plötzlicher Ausbruch, sondern verringert allmählich den Zugang

Und wie das Beispiel zu Beginn mit dem Jahresgehalt von Millionen zeigt, entsteht im AI-Zeitalter ein sehr extremes Strukturangebot auf dem Arbeitsmarkt:

Auf der einen Seite: gewöhnliche Angestellte, deren Effizienz durch AI gesteigert oder sogar ersetzt wird; auf der anderen Seite explodiert der Preis für Top-AI-Talente

In den nächsten fünf Jahren wird AI mehr Millionäre schaffen als das Internet in 20 Jahren

Statistiken zeigen sogar, dass AI in den letzten 6 Monaten bereits 190.000 neue Millionäre hervorgebracht hat, durchschnittlich 1000 pro Tag

Vor ein paar Tagen wurde in einer internen Gruppe von ByteDance eine noch ironischere Sache besprochen

4⃣ Die Programmierergruppe ist die widersprüchlichste Gruppe im AI-Zeitalter

In den letzten Jahrzehnten: Unzählige Programmierer haben ihren besten Code Open Source gemacht, und dieser Code bildet das Open-Source-Framework von GitHub, AI wächst mit diesem Korpus

Das Ergebnis, nachdem AI gelernt hat: Die ersten, die optimiert wurden, sind die Programmierer

Hätte es kein Open Source gegeben, könnte die Programmierbarriere so hoch sein wie: die eines Arztes oder Anwalts

5⃣ Der Karrierewachstumsweg verschwindet

In der Vergangenheit war der Wachstumsweg in einer Branche typischerweise:

Neuer Mitarbeiter → Junior → Mittelstufe → Senior

Aber im AI-Zeitalter: Neuer Mitarbeiter + AI ≈ Mittelstufeningenieur

Unternehmen müssen keine neuen Mitarbeiter mehr ausbilden

Die Chancen für gewöhnliche Menschen, in gute Branchen einzutreten, nehmen ab