暴跌 99%，龍蝦涼了？

早上我在自己另一個公眾號「AI二叉叨」上寫了一篇文章，聊了下關于龍蝦類產品最近遇冷的事。

這里，我覺得可以再展開說一些背后的邏輯。

先看幾個數據。

OpenClaw 4 月訪問量大跌，環(huán)比降了 50%。還有之前被很多人期待的騰訊 QClaw 更夸張，暴跌了 99%。

三個月前的熱度很多人應該還有余溫，幾乎是一段時間的全民養(yǎng)蝦。不少代安裝的生意都做起來了，算是割了一批韭菜。

不過我一開始就覺得，這一天遲早要來。

我從年初就開始用各種 AI Agent，也寫過幾篇教大家怎么安裝部署 OpenClaw 和 Hermes 以及 Claude Code 的文章，照著做都可以裝成功，而且還免費。

現在，每天我的內容生產、數據分析、社群運營、課程交付，都有 AI 員工在跑。

重度使用幾次后，我發(fā)現這玩意兒不是裝上就能用的，它需要方法。

比如，我自己定義的內容創(chuàng)作結合 AI 的一套工作流方法。

簡單說，就是所有的 Agent 裝完后只有個軀殼，需要你給它填充靈魂去完成任務。

我發(fā)現，很多人把養(yǎng)蝦理解成「裝個軟件就完事了」。跟風進來，發(fā)現要部署、要調 API、要寫 Prompt、要反復調試，每一步都需要思考和判斷。

所以，他們缺的不是工具，而是一個場景。

沒有明確的使用場景，再強的 Agent 也只是一個吃 Token 的擺設。

那么，為什么絕大多數人注定會退坑？

第一，缺乏需求驅動。

很多人養(yǎng)蝦的動機是「別人都在用，我也試試」。

但你要讓 Agent 幫你干活，前提是你得有活讓它干。你自己的工作流是什么？哪些環(huán)節(jié)可以交給 AI？交出去之后的驗收標準是什么？

這些問題，大多數人根本沒想過。

第二，缺乏產品思維。

在我看來，想要真正用好 Agent 的能力，是把你的工作拆解成可標準化、可重復執(zhí)行的模塊。

這不是技術問題，而是產品問題。

你得像產品經理一樣，定義清楚輸入是什么、輸出是什么、邊界在哪里、異常怎么處理。

不具備這種思維的人，就算給他再好的工具，他也只會停在「讓 AI 幫我寫個周報」的水平。

現在很多人使用 Agent 其實根本沒有必要，明明自己可以半小時搞完的事，非得上 Agent 折騰一個小時。

第三，對成本沒有正確預期。

現在各種大模型的 API 調用成本越來越高，尤其是一些頂級模型的收費價格。

很多人發(fā)現，維護一個 Agent 的時間成本和金錢成本，遠超請一個實習生。

但這不是 Agent 的問題。這是你沒有算清楚 ROI 的問題。如果你讓 Agent 做的事情本身價值不高，那當然劃不來。

反過來，如果它幫你完成的是高價值任務，比如內容創(chuàng)作、產品設計、方案交付、數據決策看，那 Token 費用跟產出比起來，根本不是事。

所以問題的本質不在工具，在人。

我覺得，要想真正發(fā)揮龍蝦的能力，得想清楚這幾個問題。

有沒有真正值得 AI 幫你做的事情？

有沒有能力把這些事情拆解成 AI 能接住的顆粒度？

有沒有一套方法讓 AI 用真人的能力和方式來完成工作？

所以，這三個問題，就是養(yǎng)蝦成敗的分水嶺。

說完別人，說說我自己。

我現在每天的工作流里，穩(wěn)定跑著好幾個 AI 員工，有負責內容的、有負責產品的、有負責數據的、有負責交付的。

這里，我只簡單介紹其中幾個。

第一個，內容助理。

我每天要寫公眾號、做產品、發(fā)朋友圈、做短視頻腳本，過去這些全是我一個人干。

現在我把寫作流程拆成了這么幾步：選題判斷是我做，素材搜集和初稿交給 AI，我負責改稿和定稿。

一篇文章從構思到成稿的時間，從過去的 2 小時壓到了半個小時以內。

這個過程中，并不是讓 AI 幫我寫，而是我把自己的寫作方法、風格標準、排版規(guī)范，全部訓練進了 Agent 的 Skills 里。

第二個，信息助理。

我讓 Agent 每天自動抓取行業(yè)熱點、競品動態(tài)、讀者反饋數據，整理成簡報推送給我。

過去，我每天要花 40 分鐘刷信息流，現在早上起來簡報已經在那了，5 分鐘看完，直接進入決策。

第三個，產品助理。

我平時有一些跟企業(yè)的產品顧問合作，需要出一些產品方案和設計，過去也是我一個人做。

現在我訓練了一個專門協(xié)助我做產品的 Agent，它學會了我所有的產品方法，所以跟我做出來的效果是差不多的，有時候甚至更好。

第四個，交付助手。

我平時還在陪跑訓練營，里面的問題處理、學員進度跟蹤、關鍵節(jié)點提醒，這些過去全靠人工。

現在 Agent 幫我跑大部分流程，我只需要在關鍵環(huán)節(jié)介入。

第五個，數據分析助理。

公眾號閱讀數據、課程轉化數據、用戶畫像分析，過去要么不看，要么看了也只是粗略感知。

現在 Agent 每周給我一份分析報告，告訴我哪些內容表現好、為什么好、下一周可以怎么調。

這五個 AI 員工同時在跑，我一個人就是一家公司。

我知道，很多人覺得一人公司可能跑不通，但我還是想做這個案例，因為我一個人干這些事已經是第 7 年了。

這里面有個關鍵點，我有明確的需求和場景，我也有自己做事的方法，AI 是提效方案。

每新增一個 Agent 的部署，我都先想清楚三件事。

它要解決什么具體問題？它的輸入和輸出標準是什么？它做不好的時候，我怎么接管？

這就是產品思維在 AI 場景里的應用。

我在 AI 個體戶計劃里反復強調的一件事：AI 的能力上限，取決于你給它的方法、標準和判斷力。

同樣的模型，同樣的 Agent 框架，我用和你用，結果可能差 10 倍。

差異不在工具，在于你有沒有一套經過驗證的方法，以及你自己的專業(yè)判斷和審美能力。

現在回過頭看這波養(yǎng)蝦退潮，我反而覺得是好事。

它幫市場完成了一次深度篩選，那些抱著「躺賺」心態(tài)進來的人走了，那些把 Agent 當社交貨幣的人走了，那些連自己的工作流都沒梳理清楚就想用 AI 的人走了。

留下來的，是真正有場景、有方法、有耐心把 AI 用深的人。

而對于這批人來說，競爭環(huán)境反而變好了。

當 99% 的人退場，剩下 1% 的人面對的是更成熟的工具、更低的使用門檻、更清晰的最佳實踐。

Hermes 這類進階 Agent 已經具備了自我復盤和技能沉淀的能力，垂直領域的專業(yè) Agent 也在快速涌現。

也就是說，現在才是真正適合普通人入場的時候。

你不需要懂代碼，不需要搞底層部署。你需要的是一個明確的業(yè)務場景，一套可拆解的工作方法，以及把 AI 當「能力」而不是「玩具」的意識。

這些，正是我在做的事。

我的 AI 個體戶計劃，核心就是幫普通人走通這條路。用產品思維梳理你的業(yè)務，用 AI 把你的能力優(yōu)勢變成可持續(xù)運轉的第二收入來源。

不是教你裝工具，是教你建方法。

說到底，養(yǎng)蝦從來不是重點。重點是你養(yǎng)的那只蝦，到底在幫你干什么。

如果你的答案是「不知道」，那退坑是對的。

如果你的答案很清楚，那現在才是最好的時候。

················· 唐韌出品 ·················

安可時刻

昨晚我開了兩小時直播，重點講普通人如何通過 AI 定位 IP 打造個人副業(yè)的起點，今晚 8 點繼續(xù)。

今天的主題是講 AI + 內容創(chuàng)作的方法以及工具，錯過昨天的今天就不要再錯過了。

還不知道怎么進我直播的，可以看看我昨天的文章。