夜雨聆风
14岁,我看到了未来AI Builder的样子
上周六，在 iCANX 北大博雅中心举办的 NexAI 新生代大会上，台上走过博士、猎头、连续创业者，最让我印象深刻的是14岁的姜睦然。主持人介绍他之前说了一句：大家可能会有点惊讶。他今年14岁，北京中学在读，是 ClawFounder 的创始人。他说：
但我不是来当吉祥物的。前一天晚上 23:11，我打开后台看了一眼——102 个人还在用我做的东西。我没见过他们任何一个。就是这件事，让我决定今天把这套东西，拆开讲给大家看。
一、我是谁
我来自北京中学，是 ClawFounder 的创始人。8 岁写下第一行 Python，在 GitHub 上拿过不少 star；后来打信息学，参加世界机器人大赛拿了全国一等奖。2022 年底，GPT-3.5 Turbo 发布那天，我记得清清楚楚，那种震撼感让我觉得——这个东西会改变所有事情。
从那以后，我就开始研究如何用 AI 做真正的事。我搭过一个类似豆包的对话平台，让用户共享人设卡、卖对话次数，靠这个赚到了人生第一桶金，大概几万块钱。不是为了炫耀，而是想说：AI 从那时候起，对我来说就不只是工具了。
二、ClawFounder 是什么
我喜欢做各种各样的项目，脑子里一直有很多想法。但问题是，我一个人，没有那么多时间。我就想：既然创业本质上是一条流水线——从想法到白皮书，白皮书拆成开发文档，然后开发、上线、推广、复盘——能不能把这条流水线全部自动化？
所以我把自己日常做项目的每一步搬上 AI，一步一步教它做。先跑了一个原型 Cloud Guard，从 README 到公众号文章，再到小红书运营，全是 AI 自己完成的，我只给了最开始的一句想法。
这套系统就是 ClawFounder。传统路径需要 5 到 10 个人、6 个月；我做的是：你只给一个想法，剩下从白皮书、原型、上线到推广复盘，全部 AI 流水线自动完成。一个人，一周。
从比赛拿奖到产品上线，到现在也就一周左右。121 名注册用户里，50 人进入核心内测社区，然后裂变出了 70 人，本周还活跃的有 55 人，平台上已经有 154 个项目在运行，累计调用 AI 超过 1100 万次。小米赞助了大约 5 万块钱的 token，目前所有人用这套产品的钱，实际上都是小米出的。
三、同样的 Claude，差一个数量级
很多人问我用的什么模型。其实我大量用的是小米的 Flash 和 Pro——Flash 拆解需求，Pro 写白皮书和代码。不是 GPT，不是顶级模型，但做出来的效果，让很多人以为我用的是最贵的东西。
差距不在模型，差在你如何告诉 AI 该做什么。通用 Agent 像章鱼，伸向四处，什么都能做，什么都做不好。ClawFounder 像一条激光，只打一个点，每一步都精确。我做的事情，是把自己的创业和开发经验，用固定的工作流封装进去，传授给每一个用这套系统的人。
四、AI 时代，人还需要做三件事
第一件事：定义。 你得搞清楚到底要解决什么。写提示词不是写命令，是向 AI 准确描述你的处境、目标和约束。你不定义，AI 给你做满汉全席，你要的是饺子。
第二件事：编排。 决定 Agent 怎么配合、在哪里切换。现在不是一个 Agent 单打独斗的时代了，而是多 Agent 并行执行。你当 CEO，让底下的 Agent 互相配合、各司其职。ClawFounder 最多有 15 个 Agent 同时在跑：有的写代码，有的写宣传文案，有的调研用户，有的确定产品目标。你不编排，三个 Agent 做同一件事，还在互相吵架。
第三件事：品味。 AI 能生成内容，但你得知道生出来的东西好不好、用户会不会喜欢。我见过太多人做出功能完整但没有人用的产品，原因就是没有人在验收这一关守门。你不守门，能跑的代码，但自己都看不下去。
五、搭子，不是工具
我今天演讲的题目叫不只是工具。AI 和我们的关系正在经历三个阶段：工具，是单向的，用完放下；朋友，是情感的，什么都聊；搭子，是协作的，一起做一件事，做完各自回家。
这对我们这代人来说，是和 AI 最健康的关系。不依赖它，不排斥它，就是一起把事情做好。
我 14 岁。我的搭子，也才 3 岁。接下来的路，我们一起走。
六、几点建议
给大学生：核心能力是定义场景，不是代码熟练度。你只需要能读懂 AI 在干什么，理解架构和逻辑，具体语法用着用着就会了，不需要同时精通五门语言。
给创业者：试着把你的业务拆成一条 AI 能跑的流水线。不是让 AI 帮你总结会议纪要，是真正把 AI 嵌进整套业务流程里。
给所有人：不要去报 AI 速成课。你学一万遍不如自己走一遍完整的流程。现在没有任何试错成本，装一个 Claude Code，跟它说我是小白，帮我做一个东西，把这套流程走出来，你就已经超过 99% 培训班教的内容了。
还有一点想提醒大家：不要因为 AI 浪潮快，就盲目梭哈。AI 的底层架构比你想象的稳定，迭代快，淘汰也快。在没有充分调研之前，不要把全部身家押进一个颠覆性的想法里。先搞清楚这些技术到底是什么，再行动。
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