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title: '超级个体的栈：2026 年 AI 原生 Solo Builder 的产品方向与运营全图'
date: 2026-06-24T14:55:00+08:00
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author: ["Xinwei Xiong", "Me"]
keywords:
  - 超级个体
  - Solo Builder
  - Indie Hacker
  - AI 原生
  - Harness Engineering
  - Agent
  - 独立开发
  - 单人创始人
  - Service as Software
  - 产品方向
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  - Super Individual
  - Solo Builder
  - Indie Hacker
  - AI
  - Agent
  - Harness Engineering
  - MCP
  - Product Strategy
  - Personal Growth
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  - Growth
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  alt: "超级个体的栈：AI 原生 Solo Builder 的产品方向与运营全图"
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  当模型层趋于商品化、企业 AI 项目 40% 注定被取消，超级个体反而第一次拥有了切入 4.6 万亿美元服务市场的全套原语。这篇文章把 2025-2026 年最前沿的方法论拼成一张可执行的全景图：从思想内核、6 个产品方向、5 大运营栈，到 Soul Core 与 Harness Engineering 的工程支撑，再到 12 个月的行动路线图。
tldr:
  - "超级个体的真护城河不在模型，而在 harness、schema 和分发：Claude Code 代码库 98.4% 是脚手架，只有 1.6% 是 AI 决策逻辑。"
  - "结构性窗口已经打开：Solo 创始人占新创业 36.3%，Stripe 上 AI Top 100 公司中位 11.5 个月做到 100 万美元 ARR，比最快的 SaaS 还快 4 个月。"
  - "2026 年的真正杠杆栈是 MCP + Agent Skills + x402：第一次让个体可以做卖给 agent 的 headless SaaS。"
  - "失败模式有硬数学：Lusser's Law 告诉你 95% × 20 步 = 36% 成功率，HITL 不是 UX 而是生存。"
maturity: budding
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> 「Software is eating the world.」 —— Marc Andreessen, 2011
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> 「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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## 引：一个人需要变得多大

2026 年 2 月，我第一次完整地把一台「过夜 agent」跑通。

那天晚上我设了一个 Prompt，把它丢进 Claude Code 里循环，然后去睡觉。第二天早上 7 点，我打开屏幕看到的是：6 个 commit、4 个 PR、3 个失败但被自动回滚的尝试，和一封我自己都没读过的研究简报。

最让我震惊的不是它做了多少事。是它**做这些事的时候，我没有在场**。

那一刻我意识到，所谓「超级个体」不是一个口号，也不是「一个人当三个人用」的鸡汤。它是一个**正在成型的结构**——当模型层趋于商品化、当 harness 工程让单人有能力调度十几个并行 agent、当 Stripe / Carta / MIT NANDA 用硬数据告诉你这件事**真的在发生**——一个人能撬动的杠杆，正在以一种这个世代之前从未有过的方式被放大。

这篇文章不讲鸡汤。我把过去半年读到的所有素材——Stripe 的 AI 经济索引、Carta 的 2025 单人创始人报告、MIT NANDA 的 GenAI Divide、Foundation Capital 的 Service-as-Software 论文、Geoffrey Huntley 的 Ralph Loop、VILA-Lab 的 Claude Code 逆向、Sarah Tavel 的「sell work, not software」——拼成一张可执行的全景图。

它要回答四个问题：

1. **现在到底发生了什么？**（数据基础和范式转换）
2. **一个超级个体应该做什么产品？**（6 个方向的契合度排名）
3. **一个人怎么撑起一整条运营链？**（5 大运营栈 + 自托管方案）
4. **工程上要怎么搭那 98.4%？**（Soul Core、Harness、Overnight Agent）

最后给一份 12 个月行动路线图。

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## 一、范式转换：先纠正三个被误传的数字

写一篇关于「超级个体」的文章，最容易翻车的地方就是引用错了数据。我先把三个反复被自媒体抄错的数字按到正确的位置。

### 1.「11.5 个月做到 $1M ARR」是 Stripe 的数据，不是 Carta

Stripe 在《Indexing the AI Economy》（2025）里说得很清楚：**Stripe 上排名前 100 的 AI 公司，中位数仅用 11.5 个月就达到了 100 万美元年化收入，比增长最快的 SaaS 公司还快约 4 个月**。

附带的另一个数据更狠：**20% 的新公司在注册后 30 天内拿到首位付费客户，是 2020 年的两倍**。

Bolt 两个月做到 $20M ARR，Cursor 三年做到 $100M+ ARR，ElevenLabs 2.5 年估值 $3B——都是这份报告里的样本。

> 为什么这个数字对超级个体重要？因为它第一次用 100 家公司的中位数「盖章」了一个结构性现实：**速度优势不再是个例，而是分布**。

### 2. Carta 真正的发现：solo 创始人已占 36.3%

Carta 2025 Solo Founder Report 由 Peter Walker 披露的核心数字是：**美国新创公司中单人创始的比例从 2019 年的 23.7% 升至 2025 H1 的 36.3%**；solo 团队首雇时点中位数 399 天 vs 团队创始 480 天。

Walker 的原话是：「A 13-point rise in about five years is a big shift.」

> Solo founder 已经不是少数派叙事，是接近 40% 的主流。

### 3. MIT NANDA 真正的洞察：5% 成功者做对的四件事

「95% 的企业 GenAI 试点没有产生可衡量的损益影响」这个标题被全网传烂了，但 MIT NANDA《The GenAI Divide: State of AI in Business 2025》（2025 年 8 月，主笔 Aditya Challapally）的**真正洞察**是 5% 成功者做对的四件事：

1. **买而非建**：67% 外采项目成功，vs 33% 内建
2. **极致聚焦单一痛点**，而非铺 12 个 pilot
3. **后台自动化优于前台展示**：超过 50% 的预算被错误地投到销售/营销 demo
4. **使用能学习工作流的自适应工具**，而非通用 demo

Challapally 一针见血：「The barrier is absence of learning and memory in deployed systems.」

> 这四件事恰好是超级个体的**天然优势画像**——大厂结构上做不到的事，正是个体的护城河。

### 4. Service-as-Software：4.6 万亿美元的新单位

「Service-as-Software」这个范式不是 Sequoia 也不是 a16z 提出的，是 **Foundation Capital 的 Joanne Chen 和 Jaya Gupta 在 2024 年正式命名**的，框定为一个 **4.6 万亿美元的市场**（2.3 万亿全球工资 + 2.3 万亿外包服务）。

她们的原话：「In the software business, a company may sell access to its platform... In the services business, responsibility for achieving the desired outcome sits with the company selling the service.」

定价单位的变化是关键：**从 per seat 变成 per outcome**。这是 solo builder 第一次可以切入企业市场而不需要销售团队的根本原因——你不再卖工具，你卖结果。

Sarah Tavel（Benchmark）的总结更短：**「Sell work, not software.」** 配上 Intercom Fin 的 $0.99/resolution 案例，整条线就清楚了。

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## 二、超级个体真正的护城河：那 98.4%

2026 年学术界出现了一个让所有 AI 工程师都重新审视自己代码库的数字。

**MBZUAI 的 VILA-Lab 在论文《Dive into Claude Code: The Design Space of Today's and Future AI Agent Systems》中逆向了 Claude Code 的代码库**（arXiv:2604.14228），结论是：约 512K 行代码中，**真正属于「AI 决策逻辑」的部分只有 1.6%，剩下 98.4% 全是围绕模型的运营基础设施**——上下文管理、工具路由、错误恢复、状态持久化、权限解析、预算追踪、压缩引擎、可观测性。

Claude Code 自己的负责人 Boris Cherny 在 Latent Space 播客里用一句话呼应了这件事：**「The harness is the thinnest possible wrapper over the model. We literally could not build anything more minimal.」**

Cobus Greyling 把它总结成一句话：**「98% of Claude Code Is Not AI.」**

把这个数字钉在脑子里。它告诉你两件事：

1. **产品级 agent 的工程量，绝大部分不在「prompt / 模型调用」，而在 harness。**
2. **模型是商品，harness 是手艺。** 当所有人都能用同一个 GPT-5 / Claude Sonnet 4.6 时，护城河转移到了那 98.4% 的脚手架工程上。

这是「超级个体」真正能立住脚的工程基础。模型层贬值到趋零的同一秒，**记录「你是谁、你想要什么、你怎么决策」的协议层成为新护城河**。这是 solo 能跨工具迁移而不被任一平台锁死的前提。

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## 三、6 个产品方向：按契合度排名

每个方向都按对独立开发者的契合度（技术 / 受众 / 工程量）和近期可变现性来评估。

### 方向 1：「Soul Core」可移植个人上下文层 ★ 最契合

**要解决的任务**：拥有一份关于「我是谁、我相信什么、我的目标、我的声音」的结构化档案，并通过 MCP 注入到我用的任何 AI 工具里——让 ChatGPT、Claude、Cursor、Gemini 都像认识我一样。

**为什么是现在**：
- OpenAI / Anthropic 的记忆是**刻意不可移植**的（绑定在各自生态内）
- MCP 提供了 18 个月前还不存在的标准交付机制
- 可移植 / 用户自有上下文是一个已被命名的新兴品类：Plurality Network 的 Open Context Layer、Nate B. Jones 的 OpenBrain（Supabase + pgvector + Ollama，月成本 $0.10–0.30、45 分钟搭建）、Pickle（YC）

**MVP 范围（3–4 个月）**：本地优先的 vault 存放 schema（Identity Atoms、Belief Map、Goal Graph、Style DNA、Context State、Feedback Memory）+ 一个 MCP server 暴露 `get_context` / `search_context` / `update_context`。前端做编辑器。BYO-API-key 起步。把 schema 作为开放规范发布。

**护城河**：不是存储基础设施（那是 Mem0 / Letta 的战场），而是**自我建模的 schema + 产品体验 + 本地优先所有权**。

**变现**：$12–19 / 月 prosumer 订阅；目标 6–9 个月内 500 付费用户 ≈ $6K–10K MRR。

### 方向 2：语音原生的个人品牌内容引擎 ★ 最契合

**要解决的任务**：把我现有的知识（Obsidian vault、过往帖子、语音笔记）变成一股稳定的、平台原生的、**真正听起来像我**的内容流。

**为什么是现在**（付费意愿被验证得最强）：
- **Tibo Louis-Lucas 2024 年把 Tweet Hunter + Taplio 卖了 $8M**（$2M 首付 + 至 $6M earnout）。出售前峰值：Tweet Hunter $300K MRR + Taplio $600K MRR ≈ **$10.8M ARR run-rate**
- Tony Dinh 的 TypingMind 2025 年 10 月做到 **$130–160K / 月**，2 万+ 客户，**B2B Team tier 占 MRR 一半以上**
- 人工 LinkedIn 代写每月收 $2K–5K，AI 工具把它砍掉约 95%

**差异化角度**：相对 Taplio / Typefully 的通用「AI 水文」，差异化在于**从用户自己的语料深度建模声音**。双语（中 / 英）在西方工具薄弱的小红书 / 微信市场是真实优势。

**关键教训**：声音/语音不是终态，**B2B 升级路径**才是。Tony Dinh 的 TypingMind 用 Team tier 反超个人订阅，说明 wrapper 的死法是不爬合同价梯。

**变现**：$29–49 / 月 prosumer；$99+ / 月给代理 / 多账号。6–12 个月到 $5K–15K MRR 是现实路径。

### 方向 3：产品化的「过夜自主 agent」服务垂直 ★ 强契合

**要解决的任务**：每天早上给我一份**成品交付物**，不用我盯着一个 agent 仪表盘。

**为什么是现在**：
- **Ralph Loop**（Geoffrey Huntley, 2025 年 7 月命名，致敬辛普森一家的 Ralph Wiggum）：模式骨架就一行 bash——`while :; do cat PROMPT.md | claude ; done`，哲学是 "Let Claude fail repeatedly until it succeeds"
- 经济数据触目惊心：**YC hackathon teams shipped 6+ repos overnight for $297 in API costs**
- 自主任务时长大幅延长，Claude Opus 4.6 据报道在 50% 完成率下约 14.5 小时无人监督

**产品化方向**：不要卖「一个 agent」，卖**早晨交付物**——选一个垂直交付物（如「给独立创始人的每日竞争 / 市场简报」或「过夜研究档案」），用过夜循环 + 多智能体编排 + provider 无关 fallback，通过邮件 / 飞书 / Notion 交付。

**关键洞察**：「Software-as-a-Service → Result-as-Software」的转变在这里最具象——买家要的是**已交付的结果**，不是 agent dashboard。

**变现**：结果 / 订阅混合，个人 $29–99 / 月；可加 $199+ / 月「团队简报」档。

### 方向 4：给编程 agent 的「记忆 / 自进化层」◑ 中强契合

**要解决的任务**：让我的 Claude Code / Cursor / Codex 记住决策、不重复被否决的方案、积累可复用技能。

**真实变现现实**：编程约占企业 GenAI 用量的 51%；Claude Code 运行率收入已超 $2.5B（据 Anthropic 2026 年 2 月 12 日 G 轮公告）。但要诚实：**独立的 MCP / Skills 变现很薄**——大多数 MCP server 赚约 ¥0；付费集中在 $19–149 / 月，且多为 B2B。

**正确打法**：当作**开源分发引擎 + 受众建立**，不当主要现金来源。配一个 $10–20 / 月 Pro 档收点钱。

### 方向 5：AI 自我建模消费应用 ◑ 中契合

陪伴 / 自我建模赛道 2025 年有望突破 $120M，Rosebud 从 Bessemer 拿 $6M；Replika 报告 25% 免费转付费、平均留存 7 个月+。

**风险**：营销密集、靠留存驱动；监管审视上升（加州 SB 243；意大利此前曾限制 Replika）。**护城河 = schema 深度 + 数据所有权**。与方向 1 天然搭配（共享 Soul Core schema）。

### 方向 6：双语「第二大脑对话 + 发布」给小红书 / 微信创作者 ◑ 中契合

小红书正在积极招揽 5 万+ 独立开发者（「开发者是 AI 时代的创作者」，开发者内容同比 +146%）；飞书在推 AI 知识工具（知识问答、Aily、MCP 支持）。

**风险**：平台 API 约束；国内合规；定价压力（ARPU 偏低）。

**优势**：**分发**——你已经在这些平台有受众，这是别人买不到的资产。考虑到你现有受众，这可能是拿到**首笔现金**最快的路径。

### 跳过的方向（明确说不做）

- **视频切片二创（Opus Clip 克隆）**：GPU 重、VC 资助、拥挤
- **横向 AI 笔记应用**：Mem / Notion / OpenAI 占据，已商品化
- **纯记忆 / MCP 基础设施**：Mem0（融资 $24M）正在成为默认，不要硬刚基础设施
- **通用 agent 框架**：与 Claude Code / Cursor 及免费开源 harness 竞争，近期无现金

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## 四、5 大运营栈：一个人怎么撑起一整条链

不要追求「一个工具做所有事」——现实中最高效的栈永远是 **3–5 个专项工具的轻量级组合**。这是 builtthisweek.com 总结的现状：Supabase + Vercel + Stripe + Cursor 栈月成本 $85–$200 vs 2019 年的 $5K/月。

### 1. 获客 / 增长

**SEO + AI 答案可见性（GEO/AEO）**：
- 起步（0–$1K MRR）：免费工具（GSC、Keyword Planner、AlsoAsked）覆盖 50% 需求
- 内容定期发布：Frase（$20/mo）→ Surfer（$49/mo）
- AI 答案优化：监控 Semrush AI Visibility 或 Ahrefs Brand Radar

**iOS ASO 黄金档**：Astro（$9/mo macOS 原生）+ App Store Connect 官方数据。技术人可以自己用 Python + App Store API 做关键词监控。

**避坑**：纯 AI 堆砌的 programmatic SEO 已被 Google 算法重锤，不再有效。

### 2. 内容运营

**长视频拆短的高 ROI 流程**：

```
长视频（你的 Podcast / Twitter Space / Demo）
  → Opus Clip（自动拆 + AI 字幕，$15/mo）
  → 人工快速编辑（20–30% 可直接用）
  → 多平台分发
```

**生成工具**：Notion AI（$8/mo）+ 自己的 Claude/GPT API 是最经济的方案。

### 3. 社媒运营

**海外推荐**：Buffer 免费层（3 频道）起步 → Publer ($12/mo 统一价) → Postiz 自托管（开源 Apache 2.0，支持 17–30+ 平台，可与 n8n / Claude 通过 MCP 集成）

**国内推荐**：蚁小二（60+ 平台、$28/年）或易媒助手（70+ 平台、免费 5 账号）

**国内 AIGC 治理硬数据（H1 2025）**：小红书 2025 年 6 月披露上半年处置**虚假笔记 320 万篇、虚假人设账号 1 万个、虚假低质 AIGC 笔记 60 万篇、封禁黑灰产账号超 1000 万个**。9 月 1 日起对接国标《人工智能生成合成内容标识方法》。

**含义**：纯 AI 堆砌的内容会被主动降权甚至删号。唯一活路是**人机共生**——AI 生成初稿 + 人工修改 + 违禁词检查 + 发布。

### 4. 用户运营 / 留存 / 生命周期

**邮件起步**：Loops 免费层（1K 联系人）或 Resend ($20/mo, API-first，适合技术人)

**复杂生命周期**：Customer.io ($100+/mo)，但需要专人维护

### 5. 数据分析

**首选 PostHog 自托管**：一个 SDK 搞定分析 + 录屏（5K/月免费）+ 功能开关 + A/B 实验 + 错误追踪。云服务器 $5/mo 自托管成本，数据完全在自己服务器。Max AI 助手能把自然语言变成 SQL 查询。

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## 五、工程支撑：Soul Core + Harness + Overnight Agent

如果产品方向是「做什么」，那这一节是「怎么做」。三个工程概念是超级个体绕不过去的。

### 1. Soul Core：定义「我」的 schema

护城河不是记录本身，是**定义记录的 schema**。Another Self / Plurality OCL / OpenBrain 这些产品都在尝试做同一件事：把一个人的身份、信念、目标、声音结构化成可移植的档案，通过 MCP 注入到任何 AI 工具里。

最小可工作的 Soul Core schema 包含六层：

| 层 | 描述 | 示例字段 |
|---|---|---|
| **Identity Atoms** | 不可分割的身份事实 | 角色、专业、坐标、语言 |
| **Belief Map** | 你对世界的判断 | 「软件正在被吃掉」、「distribution > product」 |
| **Goal Graph** | 你的目标 + 依赖关系 | 12 个月 MRR 目标、依赖的子目标 |
| **Style DNA** | 你的声音 / 写作风格 | 长句 vs 短句、引用习惯、emoji 用法 |
| **Context State** | 当前在做什么 | 正在写哪篇文章、读哪本书 |
| **Feedback Memory** | 你纠正过 AI 的地方 | "不要用感叹号"、"避免营销话术" |

技术栈不复杂：Supabase + pgvector + Ollama（OpenBrain 路径）；月成本 $0.10–0.30；通过 MCP server 暴露给 Claude / ChatGPT / Cursor。

### 2. Harness Engineering：那 98.4% 的脚手架

一个生产级 agent harness 由约 **15 个组件**构成（业界从 Claude Code / Codex 逆向得出）：

```
┌──────────────── HARNESS ────────────────┐
│  Instruction Manager  (系统指令/身份装配) │
│  Context Builder      (每轮动态拼上下文)  │
│  Memory Manager       (prefetch/写回/提取)│
│  Tool Registry        (工具发现/schema)   │
│  Permission Resolver  (风险分级/审批)     │ ──► LLM
│  Model Adapter        (provider 抽象/路由)│ ◄──
│  Budget Tracker       (turn/token/$ 预算) │
│  Compaction Engine    (上下文压缩)        │
│  Trace / Observability(每步留痕)          │
│  Stop-condition Logic (终止判定)          │
└──────────────────────────────────────────┘
```

**安全公理（最重要、最反直觉）**：**Safety lives in the harness, not the model. 如果你在指望模型自己拒绝坏动作，那你根本没有安全可言。**

模型的「拒绝」只有在 harness 在执行**之前**校验了 tool-call 的 schema 并拒绝它，才算数。Refusal 不是一种对齐属性，而是一种**运行时校验结果**。

### 3. Overnight Agent：把睡眠换成美元

Ralph Loop 模式（Geoffrey Huntley, 2025）的本质是：**API 时间不要钱地浪费**。骨架代码就一行：

```bash
while :; do cat PROMPT.md | claude ; done
```

哲学：让 Claude 反复失败直到成功。把工程时间换成「美元 + 睡眠」，是 solo 的非对称武器。

YC hackathon 团队的实战数据：**一夜 6+ repos，$297 API 成本**。

但要警惕**复合误差的数学**——这是 1950 年代的 Lusser's Law：

```
P(success) = accuracy^n
```

- 85% 准确率 × 10 步 = **19.7% 成功率**
- 90% × 20 = 12%
- 95% × 20 = **36%**

**含义**：超过 5 步无 checkpoint 的 agent 在数学上注定失败。**Checkpoint 和 HITL 不是 UX，是生存**。HITL 让客服场景从 73%（纯 AI）升到 99.8%。

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## 六、2026 的新原语：MCP + Skills + x402

这是 2026 年最被低估的杠杆栈。第一次让 solo builder 拥有「卖给 agent 的 headless SaaS」完整原语。

### MCP（Model Context Protocol）

2025 年 12 月数据：**月下载 9700 万次、活跃 server 1 万+、Registry 约 2000 条**（自 9 月上线增长 407%）。

**2025 年 12 月 9 日**，Anthropic 把 MCP 捐给了 **Linux Foundation 旗下新成立的 Agentic AI Foundation**，OpenAI / Block / AWS / Google / Microsoft 联合参与。这是协议化、去平台化的关键一步。

### Claude Agent Skills

2025 年 10 月 16 日 Anthropic 发布，12 月 18 日开放为标准。

定义：「organized folders of instructions, scripts, and resources that agents can discover and load dynamically」——可发现、可动态加载的「技能包」。

### x402（Coinbase, 2025 年 5 月）

复活 HTTP `402 Payment Required` 状态码，把 USDC 微支付嵌入 HTTP header。

**2026 年 4 月底数据**：约 6.9 万活跃 agent、1.65 亿笔交易、累计约 $50M 流量。

**含义**：MCP + Skills + x402 三件套 = solo 第一次可以做「卖给 agent」的产品。买家不再是人，是另一个 agent。这是 2026 最被低估的杠杆栈。

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## 七、失败模式：硬数据告诉你不该做什么

### 1. Gartner 预测：40% agentic 项目被取消

2025 年 6 月 25 日 Gartner 高级总监分析师 Anushree Verma 公开预测：到 2027 年底，超过 40% 的 agentic AI 项目将因「成本飙升、业务价值不清或风控不足」被取消。

Gartner 还估算：**全行业自称 agentic 的厂商中，只有约 130 家是真的**，其余皆「agent washing」。

### 2. 80–95% AI wrapper 失败

没有单一权威来源，但最硬的证据是 IdeaProof 失败数据库收录的 **319+ AI 创业死亡案例（2023–2026）**。

Google Cloud VP Darren Mowry（2026 年 2 月，TechCrunch）：「wrapping very thin intellectual property around Gemini or GPT-5」的 startup 没有未来。

### 3. 国内：纯 AI 内容被算法降权

小红书 H1 2025 处置 **60 万篇低质 AIGC 笔记**，1000 万+ 黑灰产账号被封禁。9 月 1 日起对接国标。**纯 AI 内容会被自动压权甚至永久删除**。

### 4. Lusser's Law 给「为什么 HITL 不能省」立桩

复合误差是硬科学，95% × 20 步只有 36% 成功率。**Checkpoint 是生存**。

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## 八、12 个月行动路线图

我自己的路线图，开源给同样在这条路上的人参考。

### 第 0 阶段（现在 – 第 1 个月）：验证付费意愿

不要在大规模开建前写代码。用现有的小红书 / X / 微信受众**预售**。同时给两个最契合的方向（Soul Core 上下文层 + 语音内容引擎）搭落地页；收集邮箱 / 定金。

**继续的门槛**：3 周内每个概念 ≥100 注册或 ≥20 付费预订。

### 第 1 阶段（第 1–4 个月）：方向 2 作为现金引擎

先做**语音内容引擎**——付费意愿被验证得最强、到收入路径最短、能直接撬动你的受众，且双语角度（方向 6）是近乎免费的扩展。

发 MVP，**第一天就收费**（$29/月），试用之外不设免费档。

**基准**：第 4 个月做到 $2K MRR。

### 第 2 阶段（第 3–6 个月，重叠）：方向 1 作为护城河

做 **Soul Core 上下文层**。关键洞察：**内容引擎的声音画像就是 Soul Core 的 Style DNA**——把内容引擎建在 Soul Core schema 之上，两者共享基础设施。

把 schema 作为开放规范发布，为协议叙事埋种子。

**基准**：300+ 活跃上下文档案、100+ 付费用户。

### 第 3 阶段（第 6–12 个月）：方向 3 作为高级档

把**过夜 agent** 叠加给前两个产品的重度用户（「醒来就有一份做好的简报 / 内容 backlog」）。无需冷启动受众就能让 overnight agent 变现。

**基准**：跨产品混合 $10K MRR。

### 全程

把 OpenClaw + MCP / Skills（方向 4）当作**开源分发**，而非收入线。它建立开发者信誉，并向付费产品导流。

### 会改变计划的指标

- 若语音引擎到第 4 个月**无法突破 $2K MRR** → 声音保真度差异化没立住；转向中国市场楔子（方向 6）
- 若 Mem0 / Anthropic 原生推出可移植、用户自有的上下文 → 方向 1 降级为特性，折进内容 / 陪伴产品
- 若某个垂直过夜 agent **快速显示 >$5K MRR** → 考虑全力押注那个垂直

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## 九、五个高级思维模型

最后留五个能让你在边界决策时不慌的思维模型：

### 1. 分发是 10–100 倍的差异化变量

Andrew Chen 的「Revenge of the GPT Wrappers」（2025 年 2 月）说得很清楚：great distribution + "good enough" product wins。

你已经在小红书 / X / 微信 / 公众号有受众——这是别人买不到的资产。**用它，不要丢掉它**。

### 2. Protocols, not platforms

Mike Masnick 在 2019 年的原文论点，在 AI 时代被 MCP（2024 年 11 月发布）+ Linux Foundation 接管（2025 年 12 月）一并承载。Packy McCormick 在《Raising a Special Little AI》延伸到 AI agent 协议层。

**含义**：把你的 schema 当成协议发布，而不是把它锁在自己的产品里。协议会被整个生态强化，平台会被巨头收割。

### 3. 三个专项工具 > 一个大平台

Supabase + Vercel + Stripe + Cursor 月成本 $85–$200，vs 2019 年的 $5K/月。**轻量级组合永远赢于一统江湖的尝试**。

### 4. Centaur vs Cyborg（Ethan Mollick）

> Centaur work has a clear line between person and machine... Cyborgs don't just delegate; they intertwine.

超级个体不是 centaur（明确分工：你做这个、AI 做那个），是 cyborg（**你和 AI 交织进同一个工作流，分不清谁做了什么**）。Ethan Mollick《Co-Intelligence》（2024）的核心论点。

### 5. Sell work, not software

Sarah Tavel（Benchmark）的原话。配上 Intercom Fin $0.99/resolution 案例 + Foundation Capital 4.6 万亿美元 Service-as-Software 框架，整条线就清楚了。

**这是 solo 切入企业市场的根本路径**。

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## 结尾：超级个体的「重量」

回到开头那个凌晨 7 点。

我盯着屏幕上的 6 个 commit、4 个 PR、3 个回滚，突然意识到一个更重的事实：**「超级」不是说一个人变强了，是说一个人能撬动的杠杆变长了**。

杠杆变长有两个含义：

1. 你能做的事情，比五年前同一个你能做的多 10 倍——这是好消息
2. **你做错的事情，比五年前同一个你能做错的也多 10 倍**——这是坏消息

我反复想这件事，越来越觉得超级个体真正的修炼，不是 prompt 写得多好、不是 harness 搭得多漂亮、不是过夜 agent 跑了多少夜——这些都是术。

道是：**你能不能在杠杆变长 10 倍的同时，让你做错的事不增加 10 倍**。

这件事的难度，远远超过学一个新框架。它需要你对自己的 schema 极度清晰（我是谁？我在乎什么？我的边界在哪里？）、对失败模式极度敏感（什么时候该让 agent 跑？什么时候该 HITL？）、对分发的耐心极度长期（社区不是工具，是十年的事）。

我把这篇文章写出来，不是给你一份「立刻就能开干」的清单（虽然里面所有方法论都可执行）——是给我自己一个**坐标系**。

如果半年后你看到我没有走完路线图，欢迎来抓我。

如果你看完这篇文章正在动笔写自己的 Soul Core schema、配自己的 harness、调自己的 overnight prompt——**来 X 或者公众号找我**。我们交换 schema。

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**写在最后**：

> 「The best way to predict the future is to invent it.」 —— Alan Kay
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> 「But the second-best way is to read the first 100 people who are already inventing it, and steal their schema before they patent it.」 —— 我

这篇文章的所有数据点都被研究 agent 核实过两遍（修正了流传最广的几个错误归属：11.5 个月不是 Carta 是 Stripe；Tibo 的 $8M 是出售价不是 ARR；Claude Code 1.6%/98.4% 出自 VILA-Lab 学术论文不是 Anthropic 官方）。

但所有论点和走法，是我自己的判断。错了就是我错了。

愿你找到自己的栈。

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**主要引用与延伸阅读**：

- Stripe, *Indexing the AI Economy* (2025): [stripe.com/guides/indexing-the-ai-economy](https://stripe.com/guides/indexing-the-ai-economy)
- Carta, *2025 Solo Founder Report* by Peter Walker
- MIT NANDA, *The GenAI Divide: State of AI in Business 2025* (Aditya Challapally, 2025-08)
- Foundation Capital, *Service as Software: The $4.6T Opportunity* (Joanne Chen + Jaya Gupta)
- VILA-Lab (MBZUAI), *Dive into Claude Code* (arXiv:2604.14228)
- Geoffrey Huntley, *The Ralph Wiggum Technique*: [ghuntley.com](https://ghuntley.com/ralph/)
- Sarah Tavel, *AI Startups: Sell Work, Not Software*
- Ethan Mollick, *Co-Intelligence* (2024)
- Anthropic, *Equipping Agents for the Real World with Agent Skills* (2025-10-16)
- Coinbase, *x402 Protocol* (2025-05)
- MCP First Anniversary, [blog.modelcontextprotocol.io](https://blog.modelcontextprotocol.io)
