先别连接邮箱、CRM 或社媒账号。打开一张空白的 n8n 画布，只放三个节点： Manual Trigger → Edit Fields → IF 在 Edit Fields 里写入一条假的内容信号，让 IF 根据证据数量把它送进 True 或 False 分支。先把 evidence_count 设为 3 执行一次，再改成 1 执行一次。两条路线都跑对以后，你已经碰到了工作流自动化最重要的五件事：触发、结构化数据、规则、分支和执行记录。 ...
去年冬天有一次我算了一笔很难看的账。 那天我在一家咖啡馆待了一整个下午，边写代码边拍素材，手机和录屏加起来大概四十分钟。晚上回去开始剪，凌晨一点半导出，成片五十八秒。 ...
同一个东西，换个名字，分数就变了 有一件事我观察了挺久，一直没找到合适的地方写。 在同一个产品社区里，经常会出现两个功能几乎重合的小工具。一个发出来石沉大海，另一个被反复转发、被认真提问。你去看两个产品页，做工差不多，定价差不多，落地页甚至用了同一个模板。真正不一样的地方在发布者名字后面那一行小字——「某某项目的维护者」「写了三年 xx 的人」。 ...
我在这句话上浪费了好几年 「产品做得足够好，自然会有人来。」 这句话我信了很多年。它符合工程师的世界观：代码是可验证的，性能是可测量的，好和坏之间有客观差别。既然有客观差别，那么好的东西胜出就是迟早的事——市场是有效的，只是需要一点时间。 ...
一个早上，和三件不该存在的东西 有一天早上我起来，泡咖啡，打开笔记本，看到夜里跑的几个 agent 都停在了完成状态：一个给我的小工具加了完整的多语言支持，中英日三套文案，抽了 i18n 层；一个给博客做了阅读进度统计；一个把我半年前写的 CLI 重构成了插件架构。代码都很干净，测试都是绿的。 ...
这是《超级个体的装备栈》系列的第二篇。如果你还没读过总纲 ，建议先读那篇——这篇的所有判断都建立在那篇提出的标准之上：一层装备的进步，是只帮你，还是同时帮你所有对手。 ...
第十五份清单，让我换了一个问题 半年里，我认真读过二三十份「AI 时代超级个体装备清单」。读到第十五份左右时，一件事越来越扎眼：这些清单彼此之间的差异，远小于它们各自许诺的竞争优势。 ...
假如今天你要给自己选一个 AI Agent 的方向下注，你最该先问的问题是什么？ 多数人问的是"这个能不能做出来"。但在 2026 年，许多应用的首要瓶颈已不再是模型能力，做出 demo 也不再稀缺。真正该问的，是另一个更冷的问题：“为什么这么大的机会，别人还没把它做死？” ...
最危险的简报，可能一条内容都没有 早上打开每日简报，页面上显示 0 条新内容。也许昨夜确实风平浪静；也可能是 RSS 路由坏了、API 开始返回空页，或者凭据在凌晨过期。从读者这一端看，这几种完全不同的状态只有同一个样子：安静。 ...
一个人究竟养得起多大的 Agent 舰队？ 这个问题听起来像是在数进程，其实是在找一个错误的单位。一个 Agent 可能只抽取一段文字，也可能搜索二十分钟，或者经过八十次工具调用才完成一次仓库重构。真正有意义的单位不是“Agent 个数”，而是一个被验收的任务，以及它背后的输入、输出、工具、重试和人工善后。 ...
如果你搭一个 AI，让它追某个领域的论文、发布、benchmark、观点和 changelog，它到底能替你走到哪一步？从 2026 年 1 月到 6 月，我持续试用了自己能接触到的一批资讯聚合、页面监控和自动简报工具。这个样本不覆盖市场上的全部产品，也不是严格的横向测评；它只是我在同一套技术资讯任务上的长期观察。结论是：AI 很擅长搬运和整理；但缺少用户目标、工作上下文与结果反馈时，它不能可靠替代最终判断。 ...
创作，是向外的那一半 我们走到了最后一层。信息被降噪，记录被沉淀，知识被结构化成能反复调用的能力——但到此为止，所有工序解决的都是你自己的问题。知识让你变强，却不会自动变成别人愿意看的东西。 ...
「Software is eating the world.」 —— Marc Andreessen, 2011 「Now, AI is eating software, and the question for the rest of us is: what’s left for one human, alone, in front of a screen?」 —— 我于 2026 年的某个凌晨，在台灯下问自己。 ...
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