---
title: "十字路口 × Treg：新的创业机会，正在 Claude Code 和 Codex 周围长出来"
title_original: "新的创业机会，正在 Claude Code 和 Codex 周围长出来｜对谈 Treg"
guest: "Jason Zhou"
guest_role: "Treg 创始人（石天鑫：Founding Engineer）"
also: ["石天鑫"]
host: ["Koji"]
show: "十字路口 Crossing"
date: 2026-10-19
duration: "51:09"
language: zh
source: "https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ad2412d0e4e410a05be01a7"
source_platform: "小宇宙"
page: "https://ai-daily-cn.pages.dev/watch/crossing-treg/"
tags: ["研几", "研几AI", "访谈"]
---

# 十字路口 × Treg：新的创业机会，正在 Claude Code 和 Codex 周围长出来

嘉宾 **Jason Zhou** · Treg 创始人（石天鑫：Founding Engineer） · 主持 Koji · 十字路口 Crossing · 2026-10-19 · 时长 51:09 · [小宇宙 原片](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ad2412d0e4e410a05be01a7) · [研几 · AI 访谈页](https://ai-daily-cn.pages.dev/watch/crossing-treg/)

## 核心总结

Treg 创始人 Jason 与 Founding Engineer 石天鑫在「十字路口」播客中复盘创业九个月四次转型，最终定位为 Claude Code 和 Codex 生态的「Open Router for Data and Tooling」，并判断零人公司不成立、人机协同才是可行场景。

- **从 Super Design 到 Treg 的转型路径**：团队最初做设计 agent Super Design，开源插件在 GitHub 拿到 6000 多 Star；后因 Gemini 3 起大厂集体补强前端能力、模型吞噬应用价值，加上 Claude Code 和 Codex 的 Skill 生态成熟，转而做增长 agent Coolit，最终发现交付结果太难，转向为 agent 提供数据和 API 的市场 Treg。

- **Codex 插件带来增长拐点**：天鑫把原 Cursor 插件改成 Codex 插件发布到早期插件市场，几乎零宣发就带来海量用户；当时市场按字母排序，团队把名字改成「01 Super Design」排到第一。Treg 上线约三周的收入已是 Super Design 的数倍，按 Usage 付费、无月费。

- **定位为 agent 的数据与工具中立市场**：Treg 用一个 key 接入各类数据与工具，主要场景集中在 Go-to-market（如 Apollo、Rocket Search 等找客户数据源）、SEO/AEO 数据、生图生视频等 AIGC endpoint（接入上百种模型）。Jason 将其比作 Costco 和大众点评——让 agent 用户对每个 API 的有用度、性价比打分，形成数据飞轮。

- **零人公司不成立，人机协同才是答案**：团队用两个月以 AI 运营 Super Design 做验证，结论是 bug fixing 等运营工作可全自动，但增长和创新无法靠 loop 完成；6 到 12 个月内零人公司不成立，应做人和 agent 协同的场景。Loop 要短小精炼、多个小 loop 互相配合才稳健。

- **生态里长出的新机会**：播客提到 Exa（专为 agent 做搜索，已到 C 轮）、Composio、Firecrawl（用量接近 50% 来自非开发者终端用户）、Vibe Island（AI Hacker House 黑客松冠军产品）、ORCA（多 agent IDE，已 8 万 GitHub Star）、Chartcut 的 Codex 剪视频插件、paper.design 等，说明围绕 Claude Code 和 Codex 的工具生态正快速扩张。

- **模型选择与个人转向**：Jason 从 Claude Code 重度用户转向 Codex（Astra 模型后），天鑫两边并用；团队还重度使用 Grok Bot 跑 loop，并关注 Kimi、MiniMax、DeepSeek 4.1 Flash 及主打速度的 Jev 模型。天鑫因判断纯前端技能价值下降而加入创业团队，认为跨领域能力将被释放。

## 金句

- 「他把从 0 到 1 做到丝滑到爆炸，但是你真的用了以后，他没法给你递交结果，没法帮你赚钱。」 —— Treg 团队 · [9:45](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ad2412d0e4e410a05be01a7)
- 「插件市场的排序居然是按照字母的顺序去排的，我们只是把名字从 Super Design 改成了 01 Super Design，就排到了第一个。」 —— Treg 团队 · [15:41](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ad2412d0e4e410a05be01a7)
- 「比较确定的两件事情：6 到 12 个月，零人公司这个不成立；我们需要做的场景，是人和 agent 协同工作的场景。」 —— Treg 团队 · [35:05](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ad2412d0e4e410a05be01a7)
- 「Loop 不能一开始建得太复杂，反而是一些短小精练的 Loop 会更加有用。」 —— Treg 团队 · [38:06](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ad2412d0e4e410a05be01a7)

## 精华片段

1. [9:26–10:20](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ad2412d0e4e410a05be01a7) 零人公司卖的是愿景，难的是交付结果
2. [15:03–16:15](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ad2412d0e4e410a05be01a7) 改名「01 Super Design」，排到插件市场第一
3. [34:23–35:58](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ad2412d0e4e410a05be01a7) 两个判断：零人公司短期不成立，机会在 Claude Code / Codex 生态
4. [38:05–38:50](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ad2412d0e4e410a05be01a7) Loop 要小：十几个小 loop 自然长成健壮的系统

## 文字稿（中文原话）

### [0:00](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ad2412d0e4e410a05be01a7) 开场：九个月，三次转型

[0:05](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ad2412d0e4e410a05be01a7) Hi 我是 Koji 本周十字路口的嘉宾是 Jason 和石天鑫，Jason 是 Treg 这个公司的创始人、石天鑫是他们的 Founding Engineer、Treg 是在 Claude Code 和 Codex 工具的 Open Router。你好二位，欢迎来到十字路口。Hello 大家好。Hello。Jason 他们的创业有九个多月的时间了，中间转型了三四次。表面看是非常频繁的，找不到方向。但是背后我觉得其实他们和绝大多数今天这个时代的 AI 应用的创业者一样，都在尝试去回答同一个问题，就当技术的模型越来越强，AI应用公司究竟应该怎么创造，一个独立的差异化的价值，所以我们今天的话题就会从这里展开，在此之前我们还是先来快安快答，帮助大家了解Jason和天心，请问二位你们的年龄，我是93年的，现在33岁，我94 32，MBTI和星座，我是INTJ，然后是很矮的那种INTJ，是处女座，我是INTP，可能比Jason再矮一点，然后白羊座，你们的求学经历是什么，我原来本科是在重庆大学，读的热能与动力工程，然后毕业以后去澳洲，读了他这边的交互设计。

[1:19](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ad2412d0e4e410a05be01a7) 我是在成都的电子科技大学毕业，Jason来一句话介绍一下Treg是什么，Treg我们是相当于Open Router for Data and Tooling，你可以把我们想象成，给agent用的最大的一个，数据和API的市场，这相当于如果你用Claude Code的Codex，或者搭建Agent的时候，你不需要去一个一个的去买，购买订阅，只需要用我们的一个key，你就可以access任何想要的数据或者工具，二位在创业之前都做过什么，我是之前在澳洲有一家startup，叫做Relevance AI，可能三年多前我们就在做，比如说全自动的自动销售，SDR之类的，我是在那边带他们的产品跟AI团队，然后是从去年年底出来创业，我大学学的是签入式系统，然后当时在苹果中国，短暂的做过半年多的测试工程师实习，然后当时我发现可能还是互联网更有意思，然后慢慢陆续的在阿里自杰待了十年，刚才我们一开始就提到，其实咱们在Treg之前这段创业虽然不到一年的时间，但转型了非常多次，可不可以讲一讲从一开始到现在，这几次转型分别都是在做什么样的事情，以及因为什么原因转型，可以啊，所以我们一开始是做一个产品叫做Super Delight。

[2:37](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ad2412d0e4e410a05be01a7) 相当于一个设计agent，可以帮你去搭建，比如你的很好的前端设计，海报设计等等，然后中间转型了一次是今年，可能四到六月，我们做了一个叫Coolit的产品，是一个全自动的增长agent，只要当于你把你的business告诉我们，我们就自动帮你去做SEO发射媒等等，希望你去自动化获客，这当然中间遇到了很多血的教训，导致我们最近做了一个叫Treg的工具，是差不多这三次period吧应该，这个血的教训是什么，我们虽然转型的挺多次，但每次还是学到了不少东西，就一开始我们是做那个产品叫Super Design，相当于是个design agent，一开始可能也是我们一个weekend project，因为那时候我在自己在做油管频道的时候，我会发现我们做UI design相关的视频内容，它的流量会巨大，这边有大量的人想要去了解这方面的内容，所以我们那时候是去做了一个相当于IDE的插件，你如果用cursor，就Cursor那时候可能才最火的Coding Agent，那个就有多久远了，就你用Cursor的话，可以直接跟他说我要设计这个东西，他直接给你出来三四版不同的版本，这样的话你可以去做一个选择，然后我们就发了一个开源的这个项目。

[3:53](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ad2412d0e4e410a05be01a7) 可能就几个月时间，GitHub上做到了6000多GitHubStar，哇哦，这非常好的数字，是，并且完全是Organic，这也是可能我学到的有一点比较重要，就是开源的开源在AI产品赛道是一个非常重要的，marketing工具，因为有了这个契机我们决定辞职之后开始创业，创业第一件事情就是没有再继续走开源这个路，为什么呢，因为那时候尤其是IDE 插件这个形式，没怎么看到你比较好的一个商业化的路径，然后但还有最重要一点就是，去年的时候我们觉得如果是插件的形态，那也就意味着用户你必须前提是你用Cursor Claude Code和Codex，然后我们那时候觉得是个问题，我们想要更多人用，那做网页版可能是更好的路径，你就直接去一个网页，然后就可以开始设计了，但没想到后面一年的变化是大家全都涌入了Codex跟Claude Code，OK，所以当时是怎么决定就不要继续做Super Design了，是和前面说这个大家开始用Claude Code、Codex有关吗，有一定关联，但最主要的关联可能是一方面模型本身它的前端能力越来越强，就从 Gemini 3 开始。

[5:10](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ad2412d0e4e410a05be01a7) 所有的大厂都开始卷前端能力，所以这又是一个模型吞噬掉应用的故事，是是你很难预测对吧，因为之前纯粹就是因为 Gemini 3 出来以后，然后倒逼了那个OpenAI 还有Anthropic，开始把那个前端那边给补足，所以我们也在思考就是，模型越来越强的情况下，我们的争议到底在哪里？这是一点，然后第二点确实跟Claude Code跟Code 和Codex有关，就是Claude Code和Codex，是个General Agent，但是它的基础能力变得越来越强，并且它的Skill生态也发展得非常好。导致有很多人他可能用Claude Code再加上一些比较火的前端设计的Skill，也可以出来比较好的效果。

[5:55](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ad2412d0e4e410a05be01a7) 所以那时候还是就今年早期还是很焦虑吧，在想我们发展的前景和场景到底是该怎么样，所以也是在那个时候碰巧，龙虾火到爆炸，大家都在用，然后包括我觉得今年2月到6月是很魔幻的时间，我相信Cogie你可能遇到比我的创业者还要多，就大量的优秀的各种创业者，都在那段时间进行了配备，在我看的，而且全都配合到AI employee这个赛道，因为都是用了。

[6:54](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ad2412d0e4e410a05be01a7) 像你说在这个过程中参与了，然后做那产品叫coolit，然后做coolit主要原因是，那时候其实一开始还没有想要做，AI employee这样的产品，直到我是2月多看到了一个产品，叫了那个Polsia，我看到时候他们的ARR可能也就，十几万美金，但是它的体验让我大为震撼，大为震撼，我上一次有那种感觉，应该是第一次用Cursor，它帮我可以Scarfo整个Polsia的，但是Polsia如果就是观众没有不知道这个产品的话，它是相当于一个AI帮你运营你的整个公司，它的愿景很大，然后它的体验做到非常的极致，我记得我第一次用的时候我就sign up，我也没有给他任何信息，他就看到我json到周那个邮箱，然后知道我到底在干嘛，然后马上就给我创造了可能两三个不同的创业idea，然后我选择一个以后，他马上就给我 landing page也搭建好了，他给你选了什么创业idea，我还真不记得了，因为当时你推荐我之后也去用了嘛，然后他也是取了我的邮箱之后，就去用这个邮箱的地址，这么一点点线索，就去网上搜我是谁，我有什么背景，然后推荐我可以做一个什么样的凌人公司，然后他推荐的就是我去做一个，给其他播客主用的播客工具。

[8:13](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ad2412d0e4e410a05be01a7) 一个AI播客后台，然后我说这个不错呀，我说你帮我做，然后确实当时就很快充值，让他去帮我做了，对对我记得那天好像隔了两天，问你充了多少钱，你说又给他充了几百刀，开了什么God mode是吧，对God mode那个上帝模式，对我还挺好奇，我不知道后面有没有你继续跟进，后面没有反正没有帮我赚到钱，只帮我花了钱，我那时候也是类似，然后他还帮我做好网站，然后还帮我去找客户code email，关键那个email他竟然还有人回了，那时候我觉得是很震撼，感觉确实可以work，但是它的产品形态你用过的人也会知道，看上去非常的dodgy，你不像是一个给真正你有业务的公司用的东西，并且你真的有，业务它也不允许，就你也很难去把你的内部的系统，去protect and text，你的add那些系统给接进去，所以我们那时候是不如去做个agent，类似Polsia，但是是针对真正有bin，就已经有一个fundle，但是想scale它，我们是想要做这么个agent，然后最后面我们去做了Cool了以后，我才发现是Polsia他最聪明的一点，就是为什么他能够在几个月内干到十几个ARR的原因，就是他说起来。

### [9:28](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ad2412d0e4e410a05be01a7) Polsia 的启示：从 0 到 1 容易，交付结果难

[9:28](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ad2412d0e4e410a05be01a7) 好像卖你一个就是Vision，可以AI掌管你所有的链路，整个公司，但他其实真正递交结果的只有，帮你setup，就那部分他是做得特别好，从0到1，帮你把网站和工具建起来，是，他把从0到1那个做到就是真的丝滑到爆炸，但是你真的用了以后，就像Code你说的，他没法给你递交结果，没法帮你赚钱，但是他就前面那部分做到极致的丝滑，这个是我们真的去做了以后才发现的，就是因为后面你一旦真正进入业务线了，你就不是演的是set up business，你要去递交结果，递交结果这事情就非常难，所以Courlet当时做的就是要进到一个已有业务的公司，去帮他们做全自动化的零人的增长团队，是是，所以做的怎么样的这个事情，那时候我们做的就相当于是，我们把第一个客户想象成我们上一家公司，Super Design，就想我们那时候创业公司需要什么，获客的话，那SEO是需要的，然后可能也需要，content marketing，就那个社媒，然后也需要ads，ads感觉非常make sense，你不是只需要看一下ads数据，你自动这个巴就增加一些，那个巴就减少一些。

[10:43](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ad2412d0e4e410a05be01a7) 这感觉非常合理，把那个也加了，然后还有找客户，这些工作我们能想到获客相关的都给去做了，然后那时候也lunch了，lunch完以后其实还有挺多用户想要付费的，因为我们那时候产品其实还没有ready，就直接放了个付费墙，你需要preorder这个agent，还是有不少人去preorder付费的，但是遇到的问题就是你真的要递交结果我们发现太难了，是为什么如果该做的事情都做了，CEO他本来好像背后也没有太多魔法，对吧，我觉得是两个点，首先数据他都不一定能够拿得很精准，因为工具市场它其实也是很分散的一个地方，marketing它没有一个server bullet，你只要沿着这个做就可以，但你会发现真正有用的都是因为你做了很多尝试，然后你发现这个是没有那么多人做，但并且比较适合我们，然后你就在这边不断加码，但是当每个人都在做这件事情的时候，这个渠道好像又没有那么有效了，所以在这种动态变化的过程里面，其实是很需要人口的部分，所以可以举一个具体的例子吗，我给你举个例子，就是我们让Agent去做SCO，大概的给他的工作流。

[11:59](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ad2412d0e4e410a05be01a7) 就是你要去拿所有的跟我们相关的keywords，看哪些keywords流量比较好，然后没有那么compatible，然后你去下厨，但实际上我们去做了会发现，大部分keywords早就已经被抢的差不多了，你真正有机会的是说，有哪些keywords它流量其实不高，但是你判断后面一个月或者三个月以后，会比较火，会有比较大的流量，就这部分我觉得是就是一个例子，很难去用agent完全去自己去做这个东西，所以那之后就没有做Curlnet，但从Curlnet到Treg又是怎么转型过来的，酷睿可能做了一个多月，然后我们onboard了一些用户，反正就发现很难递交结果。那时候就觉得我们是不是之前卖的负资卖太大了，因为我们还没有验证这个零人公司到底是不是未来。

[12:49](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ad2412d0e4e410a05be01a7) 好像就因为当初尝试了OpenClaw还有Polsia，就假设这一定是未来，一定六个月之内模型会足够强。所以我们的想法想，干脆就不如 take a break，我们不要把做产品开了，但是我们回去用 AI 的方式去运营 Super Design，因为我们上一家 Super Design 这个公司，虽然我们可能有几个月没管它，但是它还是有 Organic Traffic 进来，然后也有一个感觉优化空间很大的一个conversion funnel，是那种我觉得我们如果放在比如acquire.com有人会买了，然后会去scale的一个生意，那我如果我们能够用AI来验证，真的可以全自动化运营并且增长，那我们一定会第一了解这个playbook到底是什么，然后如果不work我们也非常清晰知道这个不是一个好的路径，我们应该去做些别的东西，所以当时的验证结果怎么样，有两个月时间就不断搭建这种loop，学到有几点，一点是说全自动化的工作，确实有一部分是可以做的，是确实可以全部自动化，然后你bug fixing也是可以自动化。

### [14:06](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ad2412d0e4e410a05be01a7) 一个 Codex 插件改变了增长曲线

[14:06](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ad2412d0e4e410a05be01a7) 但是你要做增长，所以我们第一个结论，意思就是说，就说，零人的公司，它一定不是一个可能的场景，更问题可能是人和agent做的这个场景，做这个事情。我觉得非常重要的结论，就是一定要围绕着 Claude Code、Codex，这怎么得到呢？这中间其实也是我们在做很多各种growth experiment，有很多式的感觉都没什么鸟用，真正改变增长曲线的是天星它有一天去，lunch的一个 codex plugin，一旦上线我们的增长曲线突然间就变了，有一大量的海量的用户涌入，这么神奇当时是怎么得到这些用户关注的，你们是在什么渠道宣发的，没有做任何宣发，对，没有现发，那我来分享一下这块，我觉得还是一个挺有趣的故事，就是在Codex刚发布了Work，以及Codex的Plugin Marketplace的时候，并没有太多有意思的插件出来，然后那个时候我觉得Super Design，占了一个比较好的时机，我们在那个时候几乎没有做什么，就是把我们原先的CRI加Skill。

[15:22](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ad2412d0e4e410a05be01a7) 发布到了它的市场里面，然后让用户能装，因为那是很早期的市场，且可能ChatGPT和Codex，本身已经有一个比较巨大的用户，它很容易看到你的插件，然后你的插件有一些吸引力的话，它就会去使用，并且做转化，然后还有一个早期的点，就是一个很小的一个事情，就是我观察到当时的插件市场，它的排序居然是按照字母的顺序去排的，我们只是把我们的名字从Super Design，改成了叫01 Super Design，你就排到了第一个，确实没排几天，但是他们很快就改了一些策略，去按他们的一些逻辑去排了，但是就是这么样的一个起步吧，让我们有了一些自己的量，可能对我们的一个启发就是，早期的这一些工具和市场，都是值得去尝试一下的，因为你不知道某一个尝试就获得了流量，这个故事现实用Curl-like，先去帮Super Design做增长，然后在这个过程中，然后发现我们做了一个Super Design的，Codex插件，然后它的增长非常好，到这里了，然后这个又怎么再往下到Treg 的，我们做了插件以后，发现增长非常好，然后最主要的我们发现他的乘也变低了，就来自于这个segment的用户，然后我们后面发现就是说。

### [16:37](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ad2412d0e4e410a05be01a7) Treg：给 Agent 用的数据与工具市场

[16:37](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ad2412d0e4e410a05be01a7) 就Codex跟Claude Code他的，现在有海量的用户，但是他的体验没有很好，所以我一直把他们当做平台，去帮他们的体验做争议，可能是一个非常好的机会，有点类似于当初，比如说你说Facebook出来，然后Zinga他们去在上面做那些游戏，以及PayPal在那个eBay上面做这个，所以我们那时候其实是有大概这个设想，服务于Claude Code、Codex、Syntax去做东西会很有意思，所以我们那时候其实内部是做了一层中转服务，因为我们需要酷 ஒ，每。

[17:37](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ad2412d0e4e410a05be01a7) 用.，发了之后反向有多好，我们也就发了三周左右，具体的数字可能我们就不分享了，但是它的 Remu 三周就已经是我们 Super Design 的 Remu 的好几倍了，咱们现在怎么收费呢？因为他们用户用 Treg 主要是需要去调用一些 API 和数据，然后它就按 Usage 来付费，就没有任何月费的形式，完全做到用量去付费，所以现在付费最多的工具是什么场景的工具？有几个吧，大部分可能很集中在 Go-to-market 上面，因为有越来越多人他可能是用Codex跟Claude Code，在做他们原来在SaaS里面去做的一些Go to My工作，最主要集中比如找客户，像海外他要找B2B客户，会需要那些比如买Apollo，还有买Rocket Search等等一系列的不同的那个Vendor，但是你会发现在那个场景下，原来每个数据提供商他只能提供你一部分的数据，在找人上，并且每一个数据提供商他也会也有这个月费的形式。

[18:57](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ad2412d0e4e410a05be01a7) 这就导致你往往会选择一个，但是我们一旦可以把所有的购物都集中到一起以后，他们可以根据他们的场景和行业，用到最合适的一个结构去进行那个找客户，那这些工具为什么愿意被你们整合呢，被你们整合其实意味着他自己的收入有可能会减少，这其中其实很多垂直的领域，他现在的有大量的vendor他是没有一个比较好的接触到终端用户的方式的，就比如说找人这边，他原来的方式应该是比如你去collate，collate他们背后的数据大部分也都不是他们自己的，是背后有一大堆的数据提供商，这些他本来的收费形式就是以API，然后用量去收费，collate其实是很好的例子，他们本身也是整合了这个底号数据然后去转卖，除了找人之外我们其他比较主要的场景是什么，其他还有比如说SEO、AEO相关的，我们整合了基本上所有的可以找到的，帮你去找那些SEO ranking，还有AI visibility的那些数据元，然后还有可能设美UGC相关的，去做生图生视频的那些end point，也都整合在一起了，可以把整一条连路都给完成，其实Claude Code Codex在没有接Treg，或者没有接你们背后这些工具的时候。

[20:13](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ad2412d0e4e410a05be01a7) 它也能做这些事情，对吧，现在只是说你们接了这些工具，或接了这些数据它变得更好，但有没有可能慢慢的也不需要你们这一层了，我觉得是可能分成两种，一种是模型它可能本身的知识，但其实你看具体的业务工作的话，它需要的一些数据都是实时的，它可能并不是说你这个，Claude Code Out of Box它就知道这些事情，第二点的话，它当然也可以去用浏览器去做一些，AS动画去拿一些数据，但有很多数据它其实是拿不到的，就比如说你要去找人上面，不是你谷歌一搜它可以搜到的，比如你要去做社媒，他可能也很多是会把他这部分给关掉的，我觉得很有意思，就是首先现在有各种各样的Agent Harness，然后每个人都会选择自己的，然后我观察到很有意思的，就是我有一个朋友他用比如说Kimi的原因，是因为Kimi接入了一个叫Wind的，就是Wand的一个股票交易数据，也说他其实这个数据对他本身是很重要的，然后我觉得未来有可能，就是各家的Agent Harness，会因为自己接入的数据，或者说有独特性，然后吸引到相关的用户，我觉得完全可能的，而Treg在做的，其实也是一个类似的事情，就是提供一个中立的市场。

[21:28](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ad2412d0e4e410a05be01a7) 让各家Harness，都可以享用到同样的工具，这样比如说你即使想要从Claude Code切到Codex，你之前积累的所有的工具调用，你自己的一些数据也都留在这里，然后这我们获得了一些跨平台的调用的功能，如果这个成立的话，为什么比如说价值最后是check的，而不是最后最强的数据供应，其实站在一个中立的点上，我们最终达成的效果是想让我们的用户，获得他最满意的数据，用比较高性价比的价格，我们更像一个Costco的感觉，我们去找到市场上最好的一些数据的提供商，然后把它展示给用户，这边可能最主要的一个区别就是。

[22:14](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ad2412d0e4e410a05be01a7) Code你那边的原因假设就是说这个行业，它就有一个头部的提供商可以解决最好的方案，但现实中我们会发现其实不是这样的，每个场景它都有几十个不同的提供商，然后每个提供商它强的点都不太一样，就比如说我们那个找人的这个场景，企业它能找到合适的人是需要各种各样不同的信息，比如说SEO、AEO相关的，市面上的数据提供商有很多家，然后他每家可能涵盖的数据平台也是不太一样的，它的价格也不太一样，我觉得可能有一个比较有意思的点子，就是Jason最近也在宣发的关于我们UGC做视频的。

[23:01](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ad2412d0e4e410a05be01a7) 我理解现在其实视频的模型在不断的涌现出来，比如说Cdance，比如说minimax的H3，效果都很好，但是普通大众想要体验到的话，去办包月的会员，价格会比较高，并且它可能是一个短期的一次性的一个需求。但就是通过我们的这样的一个提供商，然后我们接入了可能有上百种AIGC相关的模型吧。然后并且我们把每一个模型擅长什么，不擅长什么这样的skills放进来。然后希望我们的用户可以用我们的平台配合上他自己比较强大的，比如说Codex或者Claude Code的Agent Harness，去做出他想要的一些UGC的食品。就Treg因为我们积累了大量的用户数据，然后这中间其实是会有一个数据飞轮在，然后推出更多服务，然后天心他最近还做了很多关于让agent去给每个服务去做评分，然后让我们积累大量很有意思数据的机制。

### [23:57](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ad2412d0e4e410a05be01a7) 让 Agent 给每个 API 打分

[23:57](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ad2412d0e4e410a05be01a7) 我理解我们现在很多产品的真正用户其实并不是一个人了，而是这个人的agent,，所以他才对我们的产品有最时刻的、真切的体感吧。所以我们会有一些机制是在我们的系统随机挑选一些用户，让这个agent给我们一些反馈，然后我们的系统在日常中会不断的去看这些反馈，有的如果是箰单的bug它就会直接修掉，然后如果是有趣的一些feature request，我们就会收到然后并且把它考虑加进来，然后所以呢Treg 本身也有一个这样的机制在，然后这个数据废乱我觉得也是作为一个应用创业类的AI团队，可能会去采取的一个方案，就是既然我们训练我们自己的模型，我们总要让一些数据去反补我们自己的产品，Pyke可能作为一个AI工具的市场吧，我们其实是有一点像大众点评的意思的，我们可以在某些时间，让我们的agent用户给我们的每一个API的调用，去做一个评价，比如说他觉得这个API返回的数据，有用还是没有用，然后如果有用的话是哪个字段觉得对他起到作用，当然是托明的返回，然后这样的数据我们沉淀下来之后，我们自然的可以得到一个很有意思的图表，就是在某一个领域，每一个API endpoint它的得分是什么样的，就是它在有用度这个得分上。

[25:12](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ad2412d0e4e410a05be01a7) 然后在性价比这个得分上，有的是客观数据，有的是agent的主观数据，我们得到这样的一个信息吧，然后我们可以把这样的数据加以加工，然后展示给我们接下来其他的用户，然后让他们的agent在使用的时候，选chose它最合适的一个工具，比如说它可能需要的是数据精确性，然后他就可以去挑最贵的，然后最好的端点，但如果他要的是一个广度，而价格便宜的话，他就可以去选择一个，评分比较高，然后性价比就比较高的一个模型，所以这几次转型下来，你们最大的感受是什么，我们最大感受就是之前在做，Agent的时候，你想要自己想要去涵盖的东西太多了，就可能把Harness也做了，因为那时候你还不是很清晰，我到底应该用比如Claude Code SDK，还是用自己去做。

[26:02](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ad2412d0e4e410a05be01a7) 然后往往你可能Infer那边也会去做一些，甚至有人做自己的沙盒，然后把Memory那边可能也做了，你做的每一层都有一个对应的公司在不断的优化和迭代，我们最近的几次迭代会更多说，我们要把一部分做得很好，然后嵌入到Claude Code跟Codex这个生态，我那天还跟U-Wear的Founder聊，今年之前好像各个工种人用的工具都不太一样，你设计师有Figma，然后你做marketing可能用的是另外一种Email sequencing的一个工具，但是今年以后大家所有的工具都变成了Claude Codex，所以它是一个比较大的平台越线，还是有挺多想要空间的，对，其实说到这里我会想到另外两个篮似的产品或创业公司，一个是叫Ego，它是一个浏览器，但这个浏览器最大的卖点就是用Codex Claude Code去操作，它做computer use的时候效率极高，然后另外一个是Chartcut他们发的Codex的plugin，就你在Codex里面去剪视频，如果你不用Chartcut的插件，你会一个tmp下去剪出来的就视频的成片，你如果要改的话，就是再把这个成片改成另外一个成片，就没有任何中间状态。

### [27:17](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ad2412d0e4e410a05be01a7) Claude Code / Codex 生态里长出来的公司

[27:17](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ad2412d0e4e410a05be01a7) 但如果你装了Chartcut的plugin，它剪出来的会是一个你看得到编辑器的中间状态，也就是你可以看到比如说一个视频被剪成了三个音轨，或10个片段，你可以在那上面去稍微做一些拖拽，来去做人工的微调，用的，就是我们做Super Design plugin的时候，就是参考了它，我觉得它当时是，接入体验，还有使用体验最速化的一个，但我觉得它是不是和Super Design，有一个本质的不同，就是比如说我做了一个前端，它毕竟是代码，我就出来的代码，我可以再去改代码，但是视频不是这样的，视频是我出来一个视频，我要去改它，如果没有中间状态，我改起来是非常困难的，每改一次要等10分钟20分钟才能再渲染一个新视频出来，烧非常多token，所以就很需要有一个中间状态去托时间轴什么的，因为我是hyperframe的重度用户，然后我会发现你那中间状态我不想我人去修改，我还是让agent去修改了，我人可以给些feedback，然后他可以打包一起让agent去进行操作，现在应该是这样的，就真的人去改那个时间轴还是少的，就还是说人在给Agent说我要怎么改，但原来可能Agent就只能再重新去生成一遍视频。

[28:33](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ad2412d0e4e410a05be01a7) 现在Agent就可以去操作恰恰给的各种接口，其实可以省很多时间，可以我试一下，如果能在这样的浪潮下借助他们的一些利器，然后获得一些增长的话，我觉得是比较容易，之前在Qurl的时候，我理解还有一个遇到的很大的问题就是，模型的成本其实是非常高的，就是你想要一个用户长期的，用零人公司的方式去运营的话，它其实非常的好Token，然后这个时候如果作为一个创业公司，以一种比如说，我们像AI模型公司去买Token，然后卖给用户的方式去运营的话，其实这个压力是非常高的，而使用Codex和Claude Code这样的工具的用户，他其实本身在享受着现在非常大的一个红利，就是他可以用200刀的Coding plan，去获得一个比如说现在价值6000 7000刀的API token的使用，然后这个红利我觉得作为用户和我们这些，比较小型的创业公司都要想好，就是怎么利用这样的一个机会，还能想到什么例子吗，服务生态的一些产品工具等等。

[29:51](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ad2412d0e4e410a05be01a7) 今年是增长最快的一个叫APIFY，还有一家叫Data for SEO，Data for SEO它算是SEO数据的提供商之一，APIFY它也是一个给API的一个Marketplace，你可以去上面去找一些那种常委的，爬虫的那些端口，然后这些公司它都存在很长一段时间了，但就今年它莫名其妙会有大部分，这部分的话像那个在设计领域那个paper.design也是一个增长很快的吧，paper有遇到和你们后来一样的问题吗，就geminit3之后大家的前端能力都提升了，是不是这个paper在中间提供的价值就变弱了，那个其实跟我们调整了以后是]一给你提供是一个画布，让你去可以对比不同的设计，然后你可以手动的去微调等等，在原有熟悉的工作流里面在codex里面，这里天心有补充吗，就是在这个生态里面还有一些看到一些什么样的东西，据我了解就是一个exe就是那个，专为agent做搜索的一家公司，他已经做得很大了，应该已经到C轮了，然后证明了就是，为agent去做好一个搜索工具，可能也是一个有很大场景的一个事情，然后比如像composio或者，firecrew就是这些做工具类，就是网页抓取和。

[31:07](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ad2412d0e4e410a05be01a7) 帮用户做all-us授权，以及工具的这些工具本身，他们也获得了比较大的增长talk最近，有很多可能是我们传统看来，算Infer的一些公司，在就是agent的时代，它服务的不仅仅是2B的，更多是就是2B加上一大堆这些，就是cloud code and codex用物，因为agent它知道怎么去调整这些API，今年之前，它大部分用户都是针对开发者的，但是现在他们的用量基本是，可能接近50 50，一半是开发者，然后还有一半是就终端用户，然后这终端用户，它可能是原来的那种白领，也不知道怎么去编程，他只知道我接了Firecore以后，我的Claude Code可能可以去抓网页，抓得更高效一些，然后他也不需要去管API怎么调用，只要接了以后就开始用了，就有一批一大堆，这些Codex跟Claude Code重度用户吧，还有一个是叫Vibe Island。

[32:05](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ad2412d0e4e410a05be01a7) 它是，因为大家现在在Claude Code里面，或Codex里面会跑很多线程，然后有时候经常自己大脑就混乱了，就到底哪个线程跑完了，哪个线程在等着我要review，有时候就是跟脑子乱掉，脑子糊掉了，所以它做的事情就是把这个MacBook，那个零动导给用起来，每次有一个任务完成的时候，然后也有一个声音，然后让你在那个灵动岛去操作，所以这是一个就是设计的非常漂亮的软件，而且这个是我们在AI Hacker House做的，一个周日黑客松，其中有一次的冠军的产品，然后他后来把它发布了，在X上面应该还蛮火爆的，应该卖了非常非常多份，因为它是一个付费的工具，我们俩都付费了，哈哈哈哈。

[32:56](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ad2412d0e4e410a05be01a7) 然后另外一个也想到是，其实是Jason介绍给我的一位朋友叫金晶，然后他做的这个产品是ORCA，然后他也是就是叫ADE，就Agent的IDE，简称ADE，然后他是今天大家因为同时用Claude Code的Codex，甚至还有更多，那他就是帮你同时管这些多个工具，然后为什么有时候你要同时用两边呢，因为你要耗两边的羊毛，然后如果Codex的这个quota又没了，你可以平滑的把你没完成的任务做到一半的任务，直接再转移到Claude Code去做，我理解Orca这是它其中一个比较大的卖点，那也有很多用户认为他的体验做得很丝滑，界面做得很有审美，然后这也是在这个生态里面去做事情的一个工具，然后他现在也就8万的GitHubStar了，也是增长的非常快，因为他们的用户据我所知，就已经不是让同时跑10个session了，可能有些跑50个100个session，有意思点可能是他们在看到这种用量的情况下，能提供什么样新的人和agent的交互吧，这可能是Codex跟Claude Code他们的团队，还没有在集中处理的一些场景，就是刚才我们一开始就在聊。

### [34:13](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ad2412d0e4e410a05be01a7) 两个判断与 loop engineering

[34:13](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ad2412d0e4e410a05be01a7) 说我们创业虽然不到一年，但一直在转型，然后Jason也说从2月份OpenClaw出来之后，感觉所有的英雄创changye者就纷纷在未来4个月，一直在转型，所以这个感受是什么，可能对我来说，我们在创业一段时间，我自己收益最大的，倒是我没有在做产品，用Super Design作为试验，然后那两个月没有做任何开发，就想我用AI去运营这公司，未来会怎么样，就那两个月时间可能帮我，梳理了一下，对未来一些判断的确信，就是哪些到底是值得做，哪些是不值得做的，因为我觉得往往很多创业公司，都是看到了一些，别人还没有意识到的东西，体验到了，然后你觉得那一定是未来，然后去把这个做产品化铺出来，所以那两个月你看到了，未来有些可能会发生，有些不会发生，这个可以分别讲一下吗，比较确定的两件事情就是，6到12个月，0人公司这个不成立，我们需要做的场景是，人和agent协同工作的场景，这个是我们需要确决的，然后第二件事情就是说，Codex跟Claude Code生态的，我们做cool的时候，包括Super Design，是自己去搭了一套hardness，然后我们那两个月其实就是。

[35:28](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ad2412d0e4e410a05be01a7) 让我们团队不要有任何包袱，假设我们是一个新的团队，我会选择什么样市面上的工具，然后那时候很笨的，就去选了Claude Code Codex，然后用完以后，原来自己做的agent好太多了，然后在那个过程中，包括我们发plugin那些，让我们慢慢意识到这个事情，就是说这边生态是个巨大的机会，可能是意识到了第二件事情，就这件事情，我觉得就足以帮我们后面更坚信，哪个东西更不值得做，否则的话，我感觉很有可能我们还在迪代cooled，然后确定在想是不是我们skill做得不够好，我们prompt调的不太行，或者说还是这个方向不太行，因为在创业遇到太多不确定性的时候，确实是很难操作，然后那时候的pivot是非常痛苦的，但是如果你有些相对的确定性的话，我觉得会好很多，其实我记得就在Polsia那个时候，包括你们做cooled的时候，有一个流行过一两个礼拜的词，是loop engineering，所以你们现在怎么看这个东西，首先我很喜欢loop这个词，我觉得它听上去就很有吸引力，让一个事情能自动化的去完成，但是如果我们把一个创业比作，比如说分两块，一部分是创新一部分是运营的话，我觉得创新那一块。

[36:43](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ad2412d0e4e410a05be01a7) 显然是靠loop完成不了的，否则我可能说你帮我，造一个创业公司，它就可能能造出来，但这个显然此时是达不到的，但在运营这块，我觉得其实loop还是有很多，踏踏实实可以做的事情的，其实我理解就是我们现在在运营一家公司可能是一个非常复杂的系统，就是我之前很喜欢一本书叫系统之美，就是在说如何我们去搭建一个这样的系统，让它能够稳定的跑下去并且健壮的活下去，这里面有很多的讲究在比如说你需要去搭建一些开环的反馈或者避凡的反馈，然后Loop我觉得在Agent这个领域就是一个很有效的工具，因为在创业之前其实我也没有想到创业其实非常难，比如说我没有想到有一天需要去处理大量的被黑客攻击这样的事情，去找有没有这样的风险行为，并且在一些小的漏洞，他就直接去把它堵住的话。

[37:58](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ad2412d0e4e410a05be01a7) 其实我觉得他是能做得不错且稳定的，这个时候其实会节省，你的公司的很多精力，很多的时候，Loop不能一开始建得太复杂，反而是建一些比较，短小精，练的Loop会更加有用，比如说一个Loop，他就只干监控DB，然后找到安全风险这件事情，然后比如说有的Loop，就只是去帮你做一些代码的整理，就是它每一次的做？的事情都比较小，然后小到它不太容易出错，然后另一个方面就是当你build了比如说，十几个这样的小loop之后，他们自然的形成了一个复杂的系统，帮你的系统有了一定的建壮性，比如说你的某一个loop发现了一个bug发上去了，但是因为你又有线上监控的loop，它会去找到并且提示你，所以这些小的loop之间的配合，我觉得才是让他们真正跑下去的一个比较好的方法，最近两三个月你们和AI之间的配合工作的方式，有发生什么变化吗，最大的区别，去跑的session比原来多的多，尤其在Fable这些模型发了以后，基本上会同时开5到10个不同的这些session，因为它可以自己完成的质量已经很高了，这可能是一点，然后第二点就是原来，我可能是纯本地的。

### [38:50](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ad2412d0e4e410a05be01a7) 怎么和 AI 一起工作、用哪些模型

[39:16](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ad2412d0e4e410a05be01a7) 是最近尤其像Grok Bot，我觉得他做完以后，就有了非常丝滑的那个，Cloud加本地，Hybrid这么一个体验，随时都可以交换context，这个也是可能第二个，我改变比较多的一个地方，对我来说，也首先很像就是之前可能，更多的是打开一个一个的，Session然后在里面跟不同的，Agent对话但因为这样其实，对于一个人来说他的处理瓶 cela，是有上限的然后，我也看到比如说YouTube上有一个，叫坤的资深工程师的一个分享，就是他做了一个叫first mate的一个工具，意思就是你作为船长，你只需要跟你的大副去布置任务，然后他去跟你的别的code session去聊，然后我觉得挺有意思的，然后虽然我可能后来也没有直接用，这样的项目，但是这个思想我觉得我是学下来了，然后比如说会用类似Hurter这样的工具，就是新一代的这种terminal管理工具，然后我让agent之间互相去聊，或者说我也有一个比较主要的agent，在做一个大副的工作，然后他去转达一些任务去给我的agent，你们现在用的更多的是cloud code还是codex，这两个有明显的喜欢谁不喜欢谁吗，我几个月前都是cloud code重度用户，就很难把我从上面给迁移出来。

[40:31](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ad2412d0e4e410a05be01a7) 就直到最近那个Astra那个模型出来以后就换了，换成了codex，主要是他那个模型确实很强，然后还有一部分就是，因为我们现在团队宣发很多时候，就是会用那个hyperframe那个软件，去做一套宣发视频，我会明显的感觉到在Astra下面，他做的好很多，我有次被震惊了，我直接把一个视频给他，然后他就真的one shot，一比一的完全复刻出来了，比较震惊的点就是说，因为那个视频里面，是需要有一些素材的，你才可以做出来，然后他那个模型甚至聪明到，他在原视频里面截图，并且把它裁剪到合适的样子，然后在新的一个视频里面给做出来，我的话我是跟清香两个都用，因为我理解这两个没有产生领先优势，并且可能Fable某天强一点，然后Astra 又立刻反超这样的，所以保持长期都用，并且有一些事情，你可以让两个模型同时帮你去干一干，然后你去挑选一个你觉得更好的版本，我觉得也是一个不错的体验，在这个时代你需要长期用着世界上最好的模型，然后去感受他们的差异和带来的优势，CloudCode和Codex之外，你们还在用哪些产品。

[41:47](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ad2412d0e4e410a05be01a7) Grok Bot用的还是真的挺多的，我觉得Grok Bot倒是很好的一个例子，就是OpenClaw其实出来以后，也没有什么别的产品，真的拿到大众的那个使用，然后Grok Bot你要说它真有，太多创新吗，其实也没有，但它就把沙河的，云端的体验做到极致的丝滑，我们把所有的，比如Treg跟Super Design的Loop，我全都搬到 Grok Bot 上了，因为它可以做到稳定性真的很好，我随时都可以查看，然后还有一点就是，Grok Bot其实他们买了Cursor，我在用了Grok Bot以后，我意识到这个事情有多make sense，因为Cursor它做的最好一点就是它的沙盒，它可以保证你每个Coding task，都有一个对应的沙盒，然后如果我在本地跑的话，其实是很难实现的，就是说我本地可能，我最多开一个不同的WorkTree，它有单独环境，但是如果我想本地测，五六个不同的环境是很难的，所以我在Grok Bot也开始做一些。

[42:51](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ad2412d0e4e410a05be01a7) 做很多的 coding 工作了，我直接点开我就可以测试，除了Astra你们还会用DeepSeek Kimi 智谱或MiniMax的模型吗，就在什么场景可能会用他们的模型，其实之前Super Design的时候，还有一传是用Kimi 说一个主模型，因为它的设计能 để很强，然后MiniMax我们其实也有借，但不是它的那个Coding模型，我们用的是它的那个深视频模型，那个H3还是超高价格上面很好，DeepSeek那边就有很多都说，让自己好像用下来体感一直没有特别好，首先我觉得国产这些模型，尤其在前端这个领域上，其实都非常强，比如说Kimi，比如说MiniMax。

[43:36](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ad2412d0e4e410a05be01a7) 然后我个人很喜欢DeepSeek的4.1 Flash，我觉得它效率又高，然后速度又非常的快，然后我其实一直之前有个想法就是把我们Super Design，自己的第一道那个agent去换成DeepSeek，可能还是目前可能看还是cloud更稳定一些，就是在大量的情况下，所以还没有把生产上真的切过去，这里边很火那个Jev那个模型，这个模型我觉得还是蛮有意思的，因为别的这些模型可能更多是，你要么拼价格，要么拼某个场景的它的能力，但Jev速度足够快，并且场景非常简单，导致它有一些原来不太可能做到的场景，它现在只有这个模型可以做到，对于你们来说，在目前你们的工作里面，有什么地方可以用到Jev吗，首先我今天刚开始接触Jev，我觉得第一眼看，目前的感觉还是非常亮眼的，我理解Treg这个工具，它会为我们产生很多的数据，然后之前很难会去让大语言模型做的事情可能就是，首先你追求快的时候，比如说每一个end point进来的时候，比如说你要去调度它，如果需要去等几百毫秒，其实就很浪费时间了，当然这个时候的一个system 1的一个直觉的模型，它可以其实做一个很好的路由，然后另一方面就是当我们需要有比较大规模的数据，需要去过滤的时候。

### [44:55](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ad2412d0e4e410a05be01a7) 程序员的十字路口，与创业的低谷

[44:55](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ad2412d0e4e410a05be01a7) 比如说2000条3000条的过滤，当你召，回出来，想要去做一遍清洗，真的展现给用户的时候，如果有一个直觉的模型，能一条一条的直接去对比出来，我觉得做一个召回的引擎，就会非常的不错，比现在的其他的ARM速度，都会快很多，质量也并不差，你们最近看到那篇文章了吗，这是我不得不把我的才华，埋葬在昨天，DeepSeek的一个研究员写的，就对我来说，就是我前十年的工作生涯，可能也就是作为一个，程序员或者说，前端开发工程师，可能我比较擅长的也就是写react跟写前端，但是，比如说从去年开始，你就可以很清晰的知道这一个技能对于你来说，意义不是那么的大了，就是你除非做到可能世界前，比如说几百个人，我觉得可能是有他们继续做下去的动力的，但是，你如果做不到那个程度的话，你可能就就是很快这个技能就用不上了，所以当时对于我的印象就是，我仔细的思考了一下，比如说我接下来几年或者10年究竟要做什么，然后义务反顾的加入了Super Design这个团队，开始跟Jason他们至少在做一些有意思的事情。

[46:03](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ad2412d0e4e410a05be01a7) 可以稍微展开讲一讲这个决策的过程吗，我理解第一点在当时来说，或者说我觉得很多人现在面临的，也就是一个人生的十足的口，就是你之前走的路，有可能接下来是走不通，或者说会不存在这条路了，但是你在这条十字路口你去做什么样的事情，我觉得是可能会对你的人生造成一些比较大的改变的，是一个比较重要的决定，然后事实来说，对于程序员来说你再也写不过AI了，你在这个技能点上你就是比不过AI了，但我觉得有更多可以做的尝试是值得去探索的，比如说对我来说可能就是加入一家创业公司，然后去做更多有挑战或者有意思的事情，我觉得以后更多是你的一些跨领域的一些能力了，然后可以被完全释放出来了，我可能自己创业之前是一个很奇怪的那种经历，我虽然是设计师，但是我其实从来不喜欢调那些pixel，我比较喜欢就是说，有点像用产品经理那边的角度去看一些东西，或者说也会自己写一些前端代码，我觉得反倒这样的人会比较容易被释放出来，我们创业不到一年转型那么多次，然后刚才其实Jason 天心里面有聊到，过程中好多时候都感觉非常焦虑，觉得好不容易做的一个产品不到一个月。

[47:19](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ad2412d0e4e410a05be01a7) 就要宣判他的死刑，就这个过程中有想过放弃的时候吗，有肯定有，其实对我来说是做酷刃那段时间，反倒是确实是挺挣扎的，因为是属于一种，就不确定的东西可能太多了，然后每天在想下一步该怎么做，想了半天你好像想不出什么特别好的答案，但是你也得往前走，对吧，反正但那时候就是我自己在PayPal的过程中，一般是就想这个方向上我能想到现在能做什么，能够真正改变我们现在处境的，如果我想不到，那我觉得可能得换方向，但如果我觉得想到了有哪些东西可以尝试的话，我们就继续去做一下，当然很多次很多时候会想要去放弃这个东西，我自己本来做油管频道，说实话想要做个过个小康生活还是比较容易的，所以中间会有一些这种肯定会有想要放弃的那种情况，但是我觉得一般每次在这种情况下你度过了，然后想到一个新的方向，然后发现这个新的方向非常promising，你那时候拿到的刺激是非常大的，就是万物之中希望之美，尤其是你发现自己在不断学习，在进化的过程，我觉得会是很好的，对我也很善。

[48:34](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ad2412d0e4e410a05be01a7) 因为我觉得我还是体验过一些比较崩溃的时间，比如说当你做一件事情长期看不到它的增长，然后又不断的面临着打击，比如说你有一天醒来突然发现你被人到credits了，然后到了比如说4000刀，你觉得天斗塌了，但是我觉得有一个比较好的事情，就是我们团队可能一直在寻找一些别的方向和机会，所以每一次比如说至暗时刻到来的时候，我们总能找到一些看上去有曙光的地方，然后朝上方向努力，我觉得有这样机会你就觉得还没那么难受，或者说走不下去了，并且我觉得有的时候，一件事情如果fail fast，就是如果你知道它真的要失败了，然后你不如就让它快速的失败掉，然后换一个新的东西去尝试，可能反而会得到一些意想不到的一些惊喜，我前两天见一个朋友，然后他说他在寻找一种创业者，是相信AGI会到来，并且相信AGI是由模型的进化带来，但同时他还在创业的人，你们觉得你们是这样的人吗，大家到来模型是必要条件，但是到这个的路径有太多了，因为我们团队说出来有一点就是说每个人都是AI重度用户者，包括我自己，因为要做内容就是基本能把市面上看到最新的东西都位置一边。

[49:52](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ad2412d0e4e410a05be01a7) 所以你保证自己沉浸在最新的这个frontier到底在哪里，然后会让你有比较好的直觉，在后面6到12个月最大机会在哪里，然后沿着那个去做，我觉得会没有那么悲观吧，就是不然的话，你所有东西都直接模型做了，你也没什么机会了。我是觉得就是即使AGI到来了，依然做比如说有性价比的事情还是很有用的。比如说，即使是有一个万能的模型，我假设它存在的话，它也需要有它自己的工具，它也需要找到它需要的数据，但如果比如说它花，比如说1000刀的token，最终获得了一个数据，但是如果我们能够提供，比如说，让它100刀就能得到的话，它可能会直接选择我们，所以我觉得给模型做一个，合适的工具，或者说找到我们自己定位的事情，也是很重要的，然后在此基础上，就是不停的去打磨我们自己的效果了，蛮好的，就感觉这一期播客录完之后，突然充满了乐观积极向上的气氛，就在整个AI应用一片哀鸿遍野的时代，感谢Jason和天心带给我们的信心，也祝福你们的创业可以越来越顺利，可以天天向上，谢谢你们，我们今天先到这，感谢，谢谢。

---

*来源：[研几 · AI](https://ai-daily-cn.pages.dev/watch/crossing-treg/) · 原节目 [小宇宙](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ad2412d0e4e410a05be01a7)。文字稿：faster-whisper medium（本机 CPU），时间轴即原节目音频时间（十字路口 Crossing）；未区分说话人；中文原声：文字稿即原话，未经翻译；核心总结由 DeepSeek 依据文字稿生成*