Home

09.23.24: LLM 更像是一种商品

在降低了每周发布频率之后，我很快发现每周的 Linknotes 已经快要容纳不下这么多好文章了。虽然在长途旅行和假期之间切换状态容易让人陷入懈怠情绪，但在 Readwise 里保存的文章经常能让我在一个兔子洞里钻很久都走不出来。

长篇写作是一个深不可测的兔子洞，篇幅有可能是写作能力的一项重要指标。对我而言，5000 字（中文）就是一个门槛，超过这个门槛的写作要花费多得不成比例的精力，而 2000 字以内则是可以随便写写的范围。区别并不完全在于需要查找多少资料，而在于作者是否能在迷宫般的结构中保持清醒。大部分的废稿单独拿出来都是很好的短篇，但它们很可能会把读者带上一条歧路。

这实际上很像现在 AI 产业的现状：主线并不清晰，要去向哪里也是模糊的，很容易在错综复杂的线索中迷失方向。如果你关注这个行业的话，就会感觉自己像是在读一本 1000 页的长篇外国小说，里面充满了记不住的人名，以及他们之间说不清道不明的关系。

现在很少有人再去争论开源 vs. 闭环、long-context vs. RAG 这些路线问题了，Self-Play RL 已经成了新的 buzzword，搞不懂这些单词也没有关系，因为还会出现新的，短暂的存留在人们的嘴边，最终消失在公共记忆中。

Microsoft 365 的发布会得到的关注不多，但是 Satya Nadella 却出人意料的讲了一句大模型已经商品化了的论断。模型之战终将有个结局，就像当年的直流电和交流电一样，最终没有人记得 Nikola Tesla 是那场分歧的胜利者，而他的对手 Thomas Edison 更为人所知的发明是电灯泡，后者还被认为是通用电气的创始人，是电气时代最成功的掘金者。

在商品化的过程中，开源模式为理解商业模式增加了很大的复杂性，往往是后来者会采取的策略：它借助社区的力量，降低开发成本，同时又对企业客户足够透明，进而可以在价值链的其它地方赚取增值服务的收益。对于 Meta 而言，开源意味着终结无谓的竞争；对于 GitLab 而言，则意味着获得上台竞争的机会。

商品化同时意味着这些变化：价值堆栈中的某些局部战争宣告结束，而在另一些地方，新的竞争则会变得更加激烈，直到新王降临，尘埃落定。

本周的 Linknotes 带来：

我近期还会就 AI 编程这个话题分享我的一点思考，这是一个火热的赛道，我认为它或许不仅仅应该被局限在能够提高多少工程师的工作效率。如果你关心这个话题，可以关注后续更新。

另外，我在乱翻书播客上与潘乱、阑夕和 Junyu 讨论了 RSS 这个有点古老的话题，但我是站在 newsletter 这一边的。节目估计在几周后播出。

Linknotes

The Mark Zuckerberg Interview - Fall 2024 - Special 扎克伯格的特别访谈

Acquired，一个有关伟大公司及其背后的故事和剧本的播客，在有着 6000 名观众的 Chase Center 现场与 Mark Zuckerberg 进行了一个多小时的对谈。

在简单寒暄之后，主持人 David Rosenthal 抛出了这样的一个问题：

If you knew what you knew today, what's up? If you knew what you know today, would you have started Facebook?
如果你知道今天所知道的事情，你会怎么做？如果你知道今天所知道的事情，你会创建 Facebook 吗？

Zuckerberg 没有完全准备好，但他调整了一下思路，很快做了如下的大段陈述：

Yeah, so thanks, I'm excited about them too. So you know, at Meta we've been building social experiences for 20 years now, and originally it took the form of a website, then mobile apps. But the thing is I never thought about us as a "social media company. We're not a social app company, we are a social connection company. We talk about...what we're doing is building the future of human connection, and that's not only going to be constrained over time to what you can do on a phone, right, on a small screen. So when you think about - when we got started, we were like a handful of kids. We weren't able, we didn't have the resources, the time, to go define whatever the next computing platform is. And also, Facebook originally got started around the same time as a bunch of the early smartphones and those platforms got started. So we didn't really get to play any role in developing that platform. And one of the big themes I think for the next chapter of what we do is I want to be able to build what I think are sort of the ideal experiences, not just what you're allowed to build on some platform that someone else built, but what is actually, if you can think from first principles, what is the ideal social experience. So I think what you would like to have is not a phone that you look down at, that kind of takes your attention away from the things and the people around you, not just a small screen. I think what you ideally have is glasses and through the glasses there's one part of it where the glasses they can see what you see and they can hear what you hear and in doing so they can be kind of the perfect AI assistant for you, because they have context on what you're doing.
是的，谢谢，我也对此感到很兴奋。你知道，在 Meta，我们已经构建社交体验 20 年了，最初它采用的是网站的形式，然后是移动应用程序。但问题是，我从未将我们视为“社交媒体公司”。我们不是一家社交应用公司，而是一家社交联系公司。我们谈论的是……我们正在做的是构建人类联系的未来，而这不会随着时间的推移而仅限于你在手机上可以做的事情，对吧，在小屏幕上。所以，想想看——当我们刚开始的时候，我们就像一群孩子。我们没有能力，也没有资源，也没有时间去定义下一个计算平台是什么。而且，Facebook 最初是在一批早期智能手机和那些平台诞生的同时开始的。所以我们并没有真正参与开发那个平台。我认为我们下一章的一个大主题是，我希望能够构建我认为理想的体验，而不仅仅是你被允许在别人建立的平台上构建的东西，而是实际上，如果你能从第一原则思考，什么是理想的社交体验。所以我认为你不会想要一部低头看的手机，因为它会分散你对周围事物和人的注意力，而不仅仅是一个小屏幕。我认为你最理想的是眼镜，通过眼镜，眼镜可以看到你看到的东西，可以听到你听到的东西，这样它们就可以成为你完美的人工智能助手，因为它们知道你正在做的事情。

Zuckerberg 花了很多篇幅介绍了他们在做的智能眼镜产品，但他真实的意思是，Meta 并不会停留在某一个具体的产品形态上，而是会不断寻找下一个计算平台。主持人 Ben Gilbert 抓住了这一点，问道：为什么 Meta 能够表现得如此出色，我的意思是，它是世界上最有价值的公司之一，经历了多次迭代，经历了多次技术浪潮，你知道，也许我们可以列举一下人们说 Facebook 和 Meta 太糟糕了，但今天的情况并非如此。

的确，从社交网络时代的 MySpace、Twitter、Instagram、Snap，到短视频的 TikTok 和现在的 ChatGPT，Meta 也从 Facebook 改名为今天的 Meta，这个名字体现了这家公司多年以来不断变幻的版图。

Zuckerberg 坚持认为，Meta 力图构建人类连接（human connections）的愿景没有变化，但他希望 Meta 能够比竞争对手学习更快，他强调公司中技术主导的力量，快速学习的能力。Ben Gilbert 引用了一个未具名的说法：

有人对我说，马克之所以能成为优秀的战略家，是因为他把公司当成回合制战略游戏来玩，他只是确保自己比其他任何人都有更多回合，确保自己从每个回合中学到的东西都比下一个玩家多。

Zuckerberg 对这个说法感到非常认同。Gilbert 继续阐释：

但确实感觉你下注的方式就像，如果我们有出色的工程技术，那么就可以解决速度问题。这就像多次迭代或多次击球，然后……

Zuckerberg 回应说：

Well, great engineering and speed and iteration are actually two different values. They're not necessarily at odds, but I think there are a lot of great engineering organizations that try to build things that are super high quality and have good competence around that. But there's a certain personality that goes with taking your stuff and putting it out there before it's fully polished.

You want to put stuff out early enough so you can get good feedback. You obviously want to test things that are reasonable hypotheses. So if it's so ineffective, then you're not testing a good hypothesis. That doesn't work. But I do think a lot of the conversations that we have are like okay, well, we can get this to be a lot better if we work on it for another couple of months or whatever. And I do just think that you want to really have a culture that values shipping and getting things out and getting feedback more than needing always to get great positive accolades from people when you put stuff out. Because I think if you want to wait until you get praised all the time, you're missing a bunch of the time when you could have learned a bunch of useful stuff and then incorporated that into the next version you were going to ship.
嗯，伟大的工程、速度和迭代实际上是两个不同的价值观。它们不一定是矛盾的，但我认为有很多伟大的工程组织试图构建超高质量的东西，并在这方面拥有良好的能力。但是，在完全完善之前就拿出你的东西并把它拿出来，这需要一定的个性。

你想尽早把东西拿出来，这样你就能得到很好的反馈。你显然想测试那些合理的假设。所以如果它是如此的低效，那么你就没有测试一个好的假设。这是行不通的。但我确实认为，我们进行的许多对话都是这样的，好吧，如果我们再花几个月或更长时间研究它，我们可以让它变得更好。我确实认为，你真的希望有一种重视交付、交付和获得反馈的文化，而不是总是需要在你发布东西时得到人们的积极赞誉。因为我认为，如果你想等到你一直受到表扬，你就会错过很多时间，而你本可以学到很多有用的东西，然后把它们融入到你要发布的下一个版本中。

这其实不是「回合制战略」，而近乎于「即时战略」。

关于「从其它公司那里学习」，这通常被指摘为是「抄袭」：

You know, we're not embarrassed about learning from things that other people discovered that were good first, and then we build a better version of it [laughter from audience] and, um, I mean, I think that that's...you know, no one company is going to invent everything, right? I think if you don't invent anything, then it's hard to to kind of be a successful company. But but I do think that there's a mix of this. There are more smart people outside of your company than inside your company. If you're not learning from what's going on in the market, then you're missing a lot of opportunities to get valuable signal from people in the community and customers about what they want you to be doing.
你知道，我们并不羞于从别人发现的优秀事物中学习，然后我们再构建一个更好的版本 [观众笑声]，嗯，我的意思是，我认为这是……你知道，没有一家公司会发明一切，对吧？我认为如果你什么都不发明，那么就很难成为一家成功的公司。但我确实认为这两者是混合的。公司外部的聪明人比公司内部的聪明人多。如果你没有从市场上发生的事情中学习，那么你就会错过很多机会，无法从社区和客户那里获得有价值的信号，了解他们希望你做什么。

之后对话转入了两个具体的技术问题：一是 Meta 是最早使用 LAMP 开源框架构建核心业务的大型科技公司，二是 Meta 最初在移动应用上使用了 HTML5 而非原生移动开发的技术路线，这些问题都被纳入了学习 - 迭代这个思考框架中化解。

之后，他们谈到了 Zuckerberg 作为具有「超级投票权」的创始人，Zuckerberg 认为只有创始人拥有对公司的控制权才有可能做一些长期正确的事情，他讲到了 Oculus 和 Reality Labs 的例子，认为在这些平台上的投资源于在移动互联网上不能拥有自己的平台（如 iOS 或 Android）的痛苦：

There is the thing about controlling our own destiny. It's strategically valuable. You know we did this calculation or estimate at some point where it's like how much money do we lose from our core family of apps to the various like taxes that the platforms have to like, when they tell us we can't run the ad business the way that we think we should be able to. When they tell us we can't ship certain products, so that way people use the things less or like them less, and it's hard to exactly estimate it. But I think we might be twice as profitable if we own the platform or something. So I think from that perspective that's worth a lot, just from a pure dollars perspective, which is not primarily how I come at this stuff. But even now I've learned a thing actually since the Yahoo days. So now I at least am able to.

I might not be able to convince all the investors that we should be investing to the extent that we are in Reality Labs if I didn't control the company, but at least I can sort of articulate a case for why I am confident that it's going to be good over time, why I'm confident that it's going to be good over time. But for me it's always been way more about the product experience and what you can enable and build.
控制我们自己的命运是一件很重要的事情。它具有战略价值。你知道，我们在某个时候做过这样的计算或估计，比如当平台告诉我们不能按照我们认为应该的方式经营广告业务时，我们会因为各种税收而损失我们的核心应用系列多少钱。当他们告诉我们不能发布某些产品时，人们会更少地使用或不喜欢它们，这很难准确估计。但我认为，如果我们拥有平台或其他东西，我们的利润可能会翻倍。所以我认为从这个角度来看，这很有价值，只是从纯粹的金钱角度来看，这不是我主要考虑这个问题的方式。但即使是现在，我实际上从雅虎时代开始就学到了一些东西。所以现在我至少能够做到。

如果我不控制这家公司，我可能无法说服所有投资者，我们应该像投资 Reality Labs 那样进行投资，但至少我可以清楚地说明为什么我相信它会随着时间的推移而变得更好，为什么我相信它会随着时间的推移而变得更好。但对我来说，它始终更多地与产品体验以及你可以启用和构建的内容有关。

对于 Meta 而言，Reality Labs 的代价是昂贵的，但这个叙事在最近得到了扭转，Meta 的市值也在逐渐宽松的资本市场环境中达到了新高。

访谈的「最后一个问题」来自 Ben Gilbert：您可能需要稍微回顾一下，但考虑到我们今天生活的世界不同，您对今天的创始人有什么建议，而不是试图“模仿” 2004 年的马克·扎克伯格？

在 Zuckerberg 再一次以「从别人的成功和失败中学习」作为回答之后，他收到了一件专门为他设计的 T 恤衫，他说：

I used to only wear one type of shirt. Now I've moved on.
我以前只穿一种衬衫。现在我已经改变了。

这句话的双关意味让整场对谈有了一个完美的结束。

PS: Acquired 播客片头曲是 Who Got the Truth? 其中一位创作者也出现在了 Live 现场。

GitLab, GitHub, the AI Model Divide GitLab、GitHub 和 AI 模型的分野

在讨论 GitLab 和 GitHub 这两家公司的时候就，Kevin Xu 有着独特的视角：他是前者的投资人，也在后者任职过。

在 AI Coding 这个领域，Cursor 吸引了太多目光，而 GitHub 和 GitLab 却没有得到足够的重视。Kevin Xu 分享了最近的一些变化：

  1. GitLab 开始采用 Claude 作为其 AI Coding 产品 Duo 的默认模型，取代了 Google 的 Vertex。Google 仍然持有 GitLab 6% 的股份。Anthropic 则被认为与 Amazon 关系更加密切。
  2. GitHub Copilot 宣布开放预览访问 OpenAI o1 模型的能力，这显然与 Microsoft 与 OpenAI 的密切关系有关。
  3. 在 Microsoft 365 的发布会上，Satya Nadella 说 AI models have become more of a commodity，这句话或许会让一些 AI 研究者嗤之以鼻，但它对产业界会有深远影响。

GitLab 本身像是 GitHub 的一个开源替代，而 GtiHub 自身也可以认为是在 Git 基础上构建的一层 wrapper（我知道，这些说法并不准确，但考虑到今天对 wrapper 这个词的广泛使用，我这么说可能也没有太大的问题）。

Xu 如此概括 GitLab 的商业模式：

In a nutshell, GitLab today is a “glue” of many different open source projects, each solving a discrete problem in the software development process – hosting source code, deploying code, testing code, securing code, etc. GitLab glues all these existing developer tool projects (many probably started on GitHub) into a coherent enough platform to sell to companies who want all these solutions, but would prefer that someone else who knows what they are doing do the gluing, rather than doing it in-house. And they would be happy to pay for it. Those companies ended up being large enterprises with limited IT expertise – a great type of buyers. This “open source glue” approach is a key reason why GitLab sports one of the best gross margins in the industry today – a whopping 91%!
简而言之，如今的 GitLab 是许多不同开源项目的“粘合剂”，每个项目都解决了软件开发过程中的一个独立问题——托管源代码、部署代码、测试代码、保护代码等。GitLab 将所有这些现有的开发工具项目（许多可能都是在 GitHub 上开始的）粘合成一个足够连贯的平台，出售给那些想要所有这些解决方案的公司，但更希望让其他了解他们在做什么的人来做粘合工作，而不是自己做。而且他们会很乐意为此付费。这些公司最终成为了 IT 专业知识有限的大型企业——一类很好的买家。这种“开源粘合剂”方法是 GitLab 拥有当今业内最高毛利率之一的关键原因——高达 91%！

商业模式分析有助于我们理解价值链中到底什么在起作用。基于同一个开源的代码版本管理系统 Git，竟然可以长出两家开发者工具赛道上的巨头来——特别是在 GitHub 已经如此成功情况下，还能出现 GitLab。

GitHub 被 Microsoft 收购后，仍然保持了在开发者社区中的领头地位，但同时也不可避免的和 Azure + OpenAI 生态产生了更深的绑定关系。

GitLab 采取了典型的开源竞争策略，商业价值创造也因为开源而被迫后移，通过提供一系列看起来技术含量不高，但能创造客户价值的「粘合」功能来获利。好处是：它能够保持足够的灵活性，选择更多、更好的 AI 模型。

这里的竞争关系错综复杂：

Xu 认为：到目前为止，这种与模型无关的特性对 GitLab 这样的更为中立的厂商有利。我们面临的是，云计算巨头之间的 AI 模型分歧沿着竞争断层线展开。为什么会出现这种分歧？好吧，模型可能是一种商品，但云生态系统锁定非常有价值。最好的模型，即使只是六个月的“最佳”，也可能足以吸引更多客户，最终将他们锁定在模型之下的其余云中。

有趣之处在于，让模型变为商品的始作俑者恐怕正是 OpenAI 和 Microsoft 自己，正是他们引发了全球范围的大模型军备竞赛。

Xu 引述 Satya 的话说：

在 Satya 称模型“更像是一种商品”的同一个视频中，他用另一个短语来表达“副驾驶”对他的意义：AI 的 UI。这一观察的隐含意义在于，UI 层才是有意义的差异化所在，也是价值被捕获的地方，而不是模型层。

这也和我在 7 月份的《界面的机会》一文写到的高度一致：

新技术带来的可能性永远都有待发掘，但重要的问题是在哪里挖掘。在基础模型已经进入军备竞赛阶段的时候，界面层（Interface Layer）变得越发重要，因为它在用户和技术提供者之间进行了封装，隔绝了底层技术在竞争过程中产生的微不足道的变化，而向用户提供了更多的确定性，而这些确定性又变成了使用惯性、肌肉记忆和品牌忠诚，成为可以长期积累的优势。

PS：我之前也分别写过这两家公司的分析文章，可以在下面的链接中自行取用：

SaaS Isn’t Dead (Yet) and AI Could Make it Bigger SaaS 未死，AI 让它更加强大

Meritech Capital 是 DataDog、Okta、Salesforce、Snowflake 和 Twilio 的投资人，合伙人 Alex Clayton 发表了本文，表明了他们对软件行业的看法。

文章认为：SaaS 行业并没有消亡，反而在 AI 的推动下有望变得更大。尽管面临挑战，市场领先的 SaaS 公司仍然在创造巨大的价值，并保持高利润率。未来，整合 AI 的公司将有更大的市场机会和成长潜力。

Clayton 分析了过去 20 几年来软件公司招股书中的关键词，从 2000 年的 Software 开始，逐渐向 SaaS、Cloud 转变，最终 AI 成为最新潮的定义。

Evolution of First Sentences in S-1.png


在向 Cloud-based 的迁移中，最典型的例子就是 Adobe：Adobe 于 2009 年推出了其云产品，在 15 年内将订阅收入（ARR 的代表）从约 5000 万美元增长至约 210 亿美元（！），并创造了近 2200 亿美元的市场价值。

Clayton 认为，包括 Salesforce 在内的一众传统 SaaS 供应商「正像下一批 YC 公司一样迅速地向人工智能迈进。独立公司和新公司将创造大型公司，现有公司仍可从中获益。许多公司将无法成功，并将受到颠覆，就像任何新的平台转变一样。颠覆可能会在不同行业和时间不均匀地发生。」

The reality is that SaaS isn’t dead, and AI could make it bigger ... The following series of analyses will show that it’s never been a better time to build a market-leading SaaS company in the public markets. They are bigger, more valuable, and more efficient than ever, and AI, while it has the potential to disrupt those who don’t innovate, could massively accelerate value creation.
SaaS 并未消亡，而 AI 可能会让它变得更大 ... 以下一系列分析将表明，现在是在公共市场上建立市场领先的 SaaS 公司的最佳时机。它们比以往任何时候都更大、更有价值、更高效，而 AI 虽然有可能颠覆那些不创新的人，但可以大大加速价值创造。

Clayton 针对前十名的 SaaS 企业做了一系列的估值分析，其中一个分析是比较增长调整后收入倍数与 10 年期美国国债收益率的。

增长调整后收入倍数的概念类似于经典的 PEG 比率（市盈率），后者将股票的市盈率与其收益增长率进行比较。在我们的增长调整后倍数中，我们将 NTM 收入倍数与远期收入增长率进行比较，以了解市场愿意为一个增长单位支付多少钱。数字越高，相对于其增长率，公司就越“昂贵”。数字越低，公司就越“被低估”。
SaaS Top 10 Med GaR vs. 10-Yr Treasury.png

可以看到，在 2014-2018 年间，收入倍数较低，而 2019-2021 年间的低利率时期，收入倍数大幅上涨，而到了 2022-2024 年间，尽管利率水平持续升高，收入倍数仍然高于 2014-2018 的中等利率水平时期。这意味着，Top 10 SaaS 企业的估值较高。二级市场的估值倍数会传到到一级市场上，意味着风险投资者需要为成长中的初创企业支付更高的估值，考虑到降息周期已经到来，这可能意味着更积极的融资环境。

Moleskine Mania: How a Notebook Conquered the Digital Era Moleskine 狂热：笔记本如何征服数字时代

在阅读本文的过程中，我一直心生疑念：以为 Moleskine 可能会在结尾处被证实为是一场荒唐可笑的骗局。

好在没有。

本文节选自 Roland Allen 的书《The Notebook: A History of Thinking on Paper》，记叙了 Moleskine 笔记本如何成为一项创意人士热衷的时尚单品。

事情起源于 1995 年的一场地中海夏季旅行，作家和翻译家 Maria Sebregondi 遇上了经营一家礼品公司的 Francesco Franceschi，两个人在船上谈论起如何设计一件为「现代游民」（Contemptory Nomads）打造的新产品，虽然在旅途中没有达成什么结论，但他们在刚刚开始时兴的手机、电子邮件和廉价航空之间找到了几个词语：创意、自由精神和移动。

英国作家 Bruce Chatwin 在出版了他的游记小说 The Songlines 后一年半就早早的离开了这个世界，但这部作品中简略提到的 Moleskine 笔记本为 Sebregondi 和 Franceschi 提供了理想灵感。意大利 Tours 的一个家庭小作坊不怎么答复问询，生产缓慢，继承人转卖了家族生意，Moleskine 实际上已经绝版了。

Sebregondi 意识到自己也曾经用 Moleskine 写日记，她把它们从旧纸箱里翻出来，就像从先辈的储藏室里发现了古董。原文是这样写的：

It even accorded with the classic principles of Italian design: like an espresso, a pair of Persol sunglasses, or a Prada dress, le moleskine was minimal, functional, and assertively black.
它甚至符合意大利设计的经典原则：像一杯浓缩咖啡，一副 Persol 太阳镜或一件 Prada 连衣裙一样，Moleskine 简约、实用，且以黑色为主。

除了意大利，它也与大众流行品牌高度相近：

Discreetly minimal it may seem, but the whole package is as shot through with brand messaging as anything labelled Nike, Mercedes, or Apple—and, like the best cues, the messaging works on a subconscious level.
它看上去可能非常简约，但整个包装就像标有耐克、奔驰或苹果的任何产品一样，充满了品牌信息——而且，就像最好的提示一样，这些信息在潜意识层面发挥作用。

每一个 Moleskine 笔记本里都有一页折叠起来的介绍，它是这样说的：

The Moleskine is an exact reproduction of the legendary notebook of Chatwin, Hemingway, Matisse. Anonymous custodian of an extraordinary tradition, the Moleskine is a distillation of function and an accumulator of emotions that releases its charge over time. From the original notebook a family of essential and trusted pocket books was born. Hard cover covered in moleskine, elastic closure, thread binding. Internal bellowed pocket in cardboard and canvas. Removable leaflet with the history of Moleskine. Format 9 x 14 cm.
Moleskine 是查特温、海明威、马蒂斯传奇笔记本的精确复制品。作为非凡传统的匿名守护者，Moleskine 是功能的升华和情感的积累，随着时间的推移释放能量。从最初的笔记本开始，诞生了一系列必不可少且值得信赖的口袋书。硬封面采用 Moleskine 封面，弹性封口，线装订。内部有纸板和帆布制成的风箱口袋。可拆卸的活页，记载着 Moleskine 的历史。尺寸 9 x 14 厘米。

作者说，第一句话说谎，后面的话都是胡言乱语。

Moleskine 取得了巨大的商业成功。它选择了设计师商店和书店而非传统文具店进行出售，1998 年卖出 30,000 册，1999 年开始与 Barnes & Noble 合作，2006 年被一家私募股权公司收购，2013 年在 意大利证券交易所上市，2016 年再次以 5 亿欧元的价值被一家比利时汽车经销商收购。

Barnes & Noble 的人说，我们客户群中有一部分人每次进店都会买一本新的 Moleskine？有些人一周买一次。我们不知道他们用 Moleskine 做什么。

Mark Manson 如何给 Will Smith 写自传

这是一条 Twitter Thread，并不长，一位写手（ghostwriter）总结了畅销书作家 Mark Manson 如何为电影明星 Will Smith 撰写自传。

挑战在于：

在一段时间的磨合后，Manson 和 Smith 形成了这样的分工：

Mark Manson 本人是一位很出色的作家，他的 The Subtle Art of Not Giving a Fuck 是畅销书榜上常客，以至于 Netflix 还以此为题拍摄了一部纪录片。毫无疑问，他具有出色的写作能力。

作为普通人，我们不可能有 Manson 这样的 ghostwriter 来帮我们代笔，但可以预期的是，有天 AI 能够达到与 Manson 相近的能力，而我们只需要它做到的，也就是 Manson 的那部分工作：负责调研、撰写大纲和第一稿。

实际上，在参考了 Packy McCormick 的工作流 后，我发现 Claude 3.5 Sonnet 已经基本可以完成大量此类工作，但无论怎么调整 prompt，它写出来的内容都有很强的「生成」味道，语言干瘪，味同嚼蜡。我仍然需要反复阅读、修改、在其中加入一些个人化的元素，或者联想到一些我记忆深处的相关知识。

在最终稿发布之前，我还会把我的修改再发给 Claude，让它给我最终的修改建议。为了避免它说一些迎合性质的赞美话，我会要求它尽可能具有批判性，它通常会给出 10 条左右的建议，但我不会都接受。比如它经常会觉得一些段落之间缺乏过渡，但那是我故意留白的地方。

风格出现在概率分布稀疏的地方，它无法被预测。

← Back to Newsletter Archive