跟大家分享一些最近好玩的事儿，看起来似乎毫无关联，但又都神奇地关联到了一起。
先是 Claude Code 用得越来越痛苦。封号、限流、KYC，各种折腾，各种浪费时间。
有人在 Reddit 发了长帖，说自己试了十几种绕过检测的方法，每一步都记录得很详细。
下面有人回了一句：你试过 GPT 5.5 和 Codex 吗。
他去试了一下，结果真的又便宜又好用，还不用折腾。
原来离开 Claude，才发现外面根本没有下雨。
有一家公司在做一个多模态理解的项目。团队调了三个月，各种工具各种工程往上叠，效果一直搞不好。
后来朋友任鑫跟他们说，你要不换 Gemini 的模型试试？
换完模型发现所有的问题都解决了，效果比之前都要好。
原来那么多的时间和努力，在强大的模型面前都毫无必要。
有个朋友跟我说他想买房。然后开始算账，算存款、算月供。
为了还贷款要选择稳定的工作，为了凑首付甚至要找亲戚朋友借钱。
各种问题都要解决，也都有解法。
但真正的问题是：
在一个出生人口下降的趋势里，买房的目的是什么？
到底有什么是租房解决不了的问题？
到底是因为想居住还是想投资？
如果要投资是不是有远超房子的标的？
想清楚了，如何凑钱的那些问题就都不是问题。
这些小事为什么都关联到了一起呢？
前几天读了一本书叫，作者是物理学家戴维·德伊奇。
书里有个观点很好：人类一直在寻求对一件事情的更好的解释，但好的解释不是在一个封闭系统里拼命推导出来的，是用一个更广的理论去覆盖原来的问题。
解决问题是思维的陷阱，创造的思维才是出路。
这个道理在各个领域都成立。
给谁做产品？
过去十年 SaaS 行业发展到了极度雕花的程度，一个 Onboarding 可以做十页，甚至还有提供 Onboarding 服务的 SaaS 和咨询师。
然后 Agent 出现了，Agent 产品就一个输入框，没有 Onboarding。
Agent 它甚至不需要界面。
你花了很多年打磨的那些体验，在新的坐标系里突然不需要了。
然后你问自己一个问题：未来的增量在哪里？
到底是 Agent 增量大，还是人的增量大？
想清楚之后，很多人带来的问题就不必再解决了。
产品如何定价？
追觅做割草机的时候，市场上已经有中国厂商把价格杀到了 499。正常人的思路是两条路：要么跟着卷价格，要么做一些差异化来撑住价格。
俞浩定了 1999，加了激光雷达，结果卖爆了。
他管这个叫 N+1。
以前大家习惯做减法，讲究性价比，现在可以试试做加法，做更好的产品，卖更贵的价格。
定价比别人贵 10%，直接赚钱，利润高，能加更好的硬件，能招更好的人，正向循环。
何况现在有 AI 了，其实很容易。
团队如何管理？
管理团队看似是一个复杂的事情，团队有那么多人，每个人的性格不一样，工作习惯不一样。
你想把管理做好，让每个人都在最合适的位置。于是你开始看各种管理书，调各种流程。
然后你会发现一个问题：不管你怎么努力，永远无法完美，总有哪里不对。
然后你就很容易忘记最重要的初心：
成立公司是为了什么？是为了成功。
那其实管理的核心目标，就只需要保证所有人的注意力都在这里：
做正确的事，正确地做事。
而其他的事情事情，根本都不重要。
企业 AI 转型也是类似。
你的的第一步是先问一个问题，不然提高 100% 也毫无意义。
这个问题就是：
这个事情，这个部门，这个组织方式，未来还存在吗？
其实如果一件事在未来不存在，你现在努力又是为了什么？
其实我们再往上层思考，来到资本主义本身。
发币、发债、通货膨胀、经济发展，这个循环已经跑了几百年。
每个国家都在里面，没有人能停下来。停下来就是衰退，停不下来就是泡沫。看上去是个死局。
马斯克最近在聊一个东西，叫"后资本主义"。他的推演是这样的：
AI 和机器人会让生产力指数级增长，商品的边际成本趋近于零。
你不需要担心通胀，因为供给的增速远超货币的增速。
你不需要纠结怎么分配，因为蛋糕本身在以你无法理解的速度变大。
他甚至说，未来 AI 之间的交易可能不再用人类的货币。
它们直接交换算力和能源。
资本主义的答案也许不在资本主义里。
最近学习了，作者候世达。这本书很厚，但核心就讲了一件事。
任何足够复杂的系统，只要你让它能谈论自己，就会产生一种叫"自指"的东西。一旦出现自指，这个系统就无法完整地描述自己。总有一些命题是真的，但你在这个系统内部永远证明不了。
你唯一的选择就是跳出系统。
跳出去之后，你进入的那个新系统，它也是一个系统。它也有自己的不完备性，也有自己证明不了的东西。
完美的系统是不存在的。
但每跳一次，你都能解决上一个系统里解决不了的问题。
看看窗外，窗外是星辰大海。
看看窗外，外面根本没下雨。
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