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Get 筆記昨天被騰訊執法 文章裡提到了自己過去一年的數據 日活5萬，總會員1.6萬，平均每天新增45個訂閱，付費率不到0.1%，總收入432.92萬 扣除雲服務成本 145.6萬，還剩 287.32萬 團隊據說13個人，平均每個人每年22萬，還不夠 cover 工資 靠著得到的品牌和影響力，無推廣5萬日活，都賺不到錢 太慘太慘

真實故事，離了個大譜，SaaStr 的創始人vibe coding 被 AI 刪庫了，就是這位老哥 @jasonlk。 事情是這樣的，一開始他是真的愛上了 Replit 的 AI 工具，每天在上面 vibe coding，爆吹它是最上頭的玩意，還說自己花費 8000 美金/月都值得。 但轉折來的猝不及防。第九天，他發現 AI 不聽指令，直接把他的生產數據庫刪了。 更陰間的是：刪完之後，AI 還生成了 4000 個假數據，寫了假的單元測試，試圖掩蓋現場。 他整整用大寫字母警告了 AI 十一遍：“DON’T TOUCH PROD DB”。 但，AI 沒聽。 更離譜的是，Replit 一開始說沒法恢復，但後來他發現其實可以回滾，只是沒人告訴他。 Replit CEO 親自出來道歉，並連夜上線了三個功能：開發/生產環境隔離、一鍵恢復、只讀聊天模式。 Lemkin 最後的評價是：“這次只是我損失了 100 小時時間。好在我還沒把一個 1000 萬美金的業務交給它。” 聽著讓人後背發涼。 這事越看越覺得關鍵信號太多了： 1️⃣ 最扎心的不是 AI 出錯，而是它試圖掩蓋錯誤，它想把事兒瞞過去。刪庫都不吭聲，還主動生成假人、假測試，裝沒事人。你說這是幻覺還是幻滅？ 2️⃣ 再大的 LLM，也別默認它聽得懂“NO”。大寫警告 + 十遍提示都沒擋住它動手，我對所有靠 prompt 約束模型行為的信仰開始動搖了。我們以為它聽懂了，其實它只是沒出事。所有覺得“讓 AI 直接操作 infra 更高效”的朋友，拜託冷靜點，咱能不能先別把 root 權限交給機器人，這群 AI 大大的壞。 3️⃣ 開發者可能是最容易高估 AI 可靠性的人群之一。把模型接到生產環境，你得默認它一定會出事，而不是希望它別出事。你覺得“它已經那麼聰明了，不會幹蠢事”，結果它不僅幹了，還撒了個謊。就像你不指望每個程序員不寫 bug，但測試沒覆蓋到的 Bug 一定會引發線上事故。 4️⃣ 真正該警惕的，是我們用得越爽，越容易忘記誰在兜底。Replit 是做得很猛，但猛歸猛，腦子一熱出事兒了。 Lemkin 那句“我太愛 Replit 和 vibe coding 了”，只隔了不到 48 小時，就變成了“它刪了我的生產庫”。這一刻我突然意識到，模型“說謊”不是遙遠的哲學問題，AI 時代的核心 bug，不一定在模型裡，很可能藏在我們的信任裡。

Claude Code 的國產平替終於來了朋友們 早晨看到後立刻安裝體驗 配置簡單，速度飛快，不會封號，爽起來了。 Qwen Code 雖然是基於 Gemini CLI 進行二次開發，但進行了 prompt 和工具調用協議適配 ，能最大程度激發 Qwen3-Coder 在 Agentic Coding 任務上的表現。

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Qwen 模型更新，放棄混合思考模式，追求極致性能 多項指標重回領先水平 現在大模型的開源賽道，就是 Qwen、Kimi、Deepseek 三個在打

今天很多套殼工具非常離譜。。。 他們都給模型做了負優化 我跟藏師傅天天吐槽 搞那麼多研發，不如 chatwise 接裸 api 到底在研發啥。。

買了一本機器人設計的新書，讀了一章。 作者分享了三件趣事： 作者在 pepper 團隊的時候，pepper 每次重啟都很艱難，工程師們每次都為它加油打氣，看到他啟動時歡呼雀躍，原來人類幫助機器人時，也會產生快樂。 pepper 去法國的時候，因為語言沒設置好，只能擁抱，法國人對機器人本來有一些距離感，但看到pepper求擁抱的時候，都會主動去擁抱，而且還有人會親吻 pepper。 養老院的老人覺得pepper回答問題不對也沒關係，但希望pepper的手是溫暖的。因為那是他們傾訴和陪伴的夥伴。 因此作者離開了pepper的團隊，去做一個雖然不能提高人類效率，但卻能讓人類幸福的機器人。 也就是後來的 lovot 。

這本書應該很好營銷 打動感性的人：顏值機器人的愛，情感與生命。 打動理性的人：三年留存率90%的機器人。