W10-后OpenClaw时代：Coding奇点已至，新生产关系未至

OpenClaw 引起的这波龙虾热，变得越来越魔幻现实主义了，至此已成艺术。远离了。

龙虾这么一闹，我有一种预感。code is cheap 这个话题已经完全扩大到非程序员了，很多人对做一个软件的低门槛有了实感（门槛和天花板是两回事儿），关于其二阶影响的话语权很可能会发生转移，变化的驱动力很难只是内生受控的了。

关注后龙虾时期长出来的新产品。

1. Claude 的 Cowork。过去已经被 Claude 封了两个号了，想试一下 Cowork，就又折腾注册了一个。做了几个小任务，体验还行，还是需要经常授权把注意力拽回去。其中一个任务是，让它帮我整理 Google Drive 的目录和文件。由于不能直接写操作 Google Drive，Cowork 打开浏览器，进入 Google Script 的网站，写了一段整理文件的脚本，操作网页完成了任务。还没有深度体验，这周再探探更复杂的工作流。

2. Perplexity 的 Computer。太贵了，使用门槛是一个月 200 刀的 Max 订阅用户。主要是读了这篇The AI is the Computer，收获了两点。一、对模型专业化发展的判断。没有任何单一模型家族能在没有其他模型的情况下为你做到最好工作。二、对计算机本质的新洞察，传统操作系统的护城河作用可能减弱，而计算机的本质将转变为一个能够编排多种 AI 能力、连接互联网知识库与个人数据的智能系统。

3. OpenAI 把 OpenClaw 的作者 Peter Steinberger 收编了。OpenClaw 现在是由一个独立的基金会托管，和 OpenAI 没关系。Steinberger 后边在 OpenAI 的工作就是研发下一代个人智能体，很期待。

4. Google 在憋什么产品？暂时还没看到。

最近有几个问题在萦绕，持续思考。

1. 为什么 AI Coding 进展迅猛，这么诱人的智能却只有少部分人去深度求索？

   这个问题我现在觉得没那么关键了，表面上看，就是每个人的兴趣和投入时间是不一样的，但迟早都可以追平，而且是在短时间内。

2. 一直 focus 的编码基本功还是不是重要维度，未来拉开差距的是什么，怎么给顺应未来发展的指导？

   都说是品味、判断力、定义产品的能力等等，以前这些也很重要，关键是怎么培养，要适合大众的培养的起的方案。就像总说共情力很重要，怎么培养共情力？

3. Coding 的生产力奇点已到，但是 Coding 之外处处都是阻力，快不起来，破局点是什么？

   新的生产关系还没有生长起来。代码生产能力可以是数十倍数百倍，但以前所有的流程都还停留在一倍速：需求定义、设计协作、评审机制、结果验收、运营增长。