接棒 Coding 的是 Excel、Long-Horizon Agents、专注、意义网络 | 七吟覃
- 2026-03-29 17:23:54
接棒 Coding 的是 Excel、Long-Horizon Agents、专注、意义网络 | 七吟覃
2026 年的 Coding 时刻是 Excel 正如 Coding 凭借庞大的市场规模、向相邻场景自然延展的能力以及以产品驱动的 GTM 模式，迅速崛起为最强势的 AI 应用之一，Excel 也具备同样的条件： 全球电子表格的 MAU 约为 15–16 亿； Excel 可以延展至金融、运营、分析等场景，从某种角度看，大部分软件都可以被视为一层层叠加在 Excel 之上的“Excel wrappers”； Excel 可以通过用户自助完成快速采用（self-serve adoption）。 Coding 已经证明了这条路径下的爆发力，而 Excel 很可能是体量更大的下一站。
Cluely 的崩溃，与他的50名实习生 Cluely 的营销极其成功，拥有7.5 亿次的浏览量，覆盖了 300+ creator，共创作了 20,000+ 原创视频 但是，鲜花着锦之外，是与之完全不匹配的日渐衰微的MAU 而这，也就是引发26年1月Cluely市场部高管集体离职的根本原因：他们看清了公司商业模式的不可持续性 Cluely 正在陷入 SaaS 行业最危险的境地：拥有顶级的流量获取能力，却只有三流的产品留存能力 
高管们擅长制造声量，但这掩盖了产品价值的空虚。当流量成为唯一的 KPI，营销团队必须不断制造更大的争议，来维持产品的存在感
人工智能代理会“租用”人类在现实生活中为它们工作。 人类创建个人资料，包括技能、位置和评分 代理找到拥有MCP/API的人类并给出指示 人类在现实生活中也会做任务 人们可以立即以稳定币等形式获得报酬。
https://laike9m.com/blog/people-die-but-long-live-github,122/ Joe Armstrong，Erlang 的共同作者之一。在去世前，把自己的所有数据都迁移到了 Github，然后用 Tiddywiki 托管 —— 一种工程师的浪漫。 在他来看，Github 已经成为了一种互联网的基础设施，除非人类不需要开源代码，否则它存在的时间会足够久。 而 Git 本身能保留所有编辑历史，且如果是有价值的内容，会被不断 fork，无法删除干净。 可能百年尺度上，Github 是最好的存储与被访问的途径。
Clawdbot是一场马斯克发动的中登炒作 Clawdbot就是一个手机遥控器。功能一句话就能讲明白，用手机聊天软件操控电脑里运行的AI助手。 程序员把什么玩意儿连接起来就很开心，比如用手机操纵家里的NAS，或者拿手机操纵家里的Mac mini。 推特的下游，才是Tiktok、Reddit、公众号乃至于抖音、小红书。因为推特的权重更高，这些权重较低的局域网会扩散传播推特的爆款内容。 这就导致了谁hack了推特，就等于hack了整个互联网，可以往全世界人民脑袋里灌屎。 而hack推特，只需要十几二十个KOL。
一名“回购顾问”的自白丨入局 一级市场大量硬科技公司的“对赌清算”已至临界点。 为了规避“国有资产流失”的红线，或者仅仅是为了在账面上有一个交代，GP们不得不拿起法律武器，启动回购条款。 但做了几十起这样的案子后，我发现这件事陷入了一个荒诞的死胡同。 最现实的问题是：钱拿不回来。 绝大多数创始人只要没有职务侵占，他们拿到的融资早就在过去几年里烧进了研发、厂房和工资里。 “回购顾问”为双方找到一个“台阶”，工作包括：（1）保全核心业务，即使主体公司不行了，也要在合法框架内通过业务重构，保住核心团队和有价值的资产，保留东山再起的可能。（2）维护声誉。尽量争取其商业失败不至于导向个人信用的全面破产，保住创业者未来的选择权。（3）重塑规则，推动市场形成共识——失败是创新的一部分，而不是需要被严惩的罪行。
红杉对话 LangChain 创始人：2026 年 AI 告别对话框，步入 Long-Horizon Agents 元年 Sonya Huang：你认为让 Harness 高效运转的关键是什么？榜单头部玩家做对了什么？Harrison Chase（Langchain联创）：首先是对模型训练数据的深刻理解。OpenAI 的模型在 Bash 命令行上训练得极多，而 Anthropic 似乎针对文件编辑工具做过专门训练。顺应模型的特性非常重要。 其次是压缩。当任务周期变长、Context Window 满载时，如何取舍是巨大的挑战，也是 Harness 的核心价值。再者是 Skills、MCPs 和 Sub-agents 的运用。目前模型本身并未内化太多 Sub-agents 能力，主要靠 Harness 调度。比如在我们的 Harness 中，主模型调用 Sub-agent 时，需传递完整信息，并指示 Sub-Agent 何时输出最终结果。 我们见过一些失败案例：Sub-agent 做了一堆工作，最后只回一句“见上文”，主模型没有收到任何有效信息。协调组件工作的 Prompting 至关重要。看看现在的开源 Harness，System Prompt 动辄几百行，就是为了解决协同问题。 Pat Grady：接下来会怎么发展？ Harrison Chase：我也想知道。但我确信，“让 LLM 在循环中运行并自我编排的算法，让它自己决定把什么拉入 Context ”这一极简且通用的 Agent 核心理念，终于实现了。 未来的手工 Scaffolds 会越来越少。目前像压缩这类操作还很依赖 Harness 作者的手动设计。Anthropic 正尝试让模型自主决定何时压缩，虽然还没普及，但这可能是方向。 另一个重点是 Memory。在长时程任务中，Memory 其实就是长周期的 Context Engineering。核心算法很简单：Run LLM in a loop。接下来的竞争点在于围绕它的 Context Engineering 技巧，或是像 Anthropic 那样把工程本身交给 LLM，又或是引入新型 Context 数据。 Pat Grady：我很好奇。现有软件公司能活下来吗？类比当年本地转云部署，鲜有成功者。你认为这次能跨越吗？年轻创始人似乎更有白板优势。 Harrison Chase：我们确实看到很多 Agent 团队成员更 Junior，没有思维定势。 但在公司层面，数据仍然非常有价值。 如果你想 Harness 包含什么，就是 Prompt、Instructions 和工具。现有软件公司拥有所有数据和 API。接入 Agent，价值巨大。但另一部分是，关于如何处理这些数据的 Instructions。这部分可能是全新的。以前这是人做的，你只提供工具，没尝试自动化。 像 Rogo 这样的垂直初创公司之所以有效，是因为很多 Agent 是由 Knowledge 驱动的。不是通用知识，而是关于如何执行 Specific Patterns 的知识。 Rogo 是 2025 年爆火的 Wall Street AI 工具，一家专注于金融行业的安全生成式 AI 平台，能自动生成 pitch deck、财务模型、IPO 文件草稿、实时研究报告和洞察，目标是大幅取代/辅助 junior banker 的重复性手动工作。
人 维系业务是为了给每个人创造价值和意义，发展业务则是为了卷入更多人。 Naval 说：把自己作为产品。 项飙说：把自己作为方法。 … 纵然不得不将自己作为方法、不得不将自己作为产品、不得不将自己作为工具、不得不将自己作为手段。 纵然，不得不将自己异化。 但是，不应该满足于此，不应该全然地接受这种状态。 要有更高的追求。君子不器。 这个更高的追求，说来也很平常：做一个人。 人，应该是神圣的。 世界本无意义，有意义的是人。 人是意义的源泉。 人是意义本身。 … 在做一家企业的过程中，我们总是会认为「事」（aka 业务）是第一性的。 也不是没有道理，但只持有这种视角，就不免会把「人」给工具化。用户是数字，员工是手段。这不太对。
All in AI 的第一个三年｜42章经 曲凯：对还在观望 AI 的人呢？你会说什么？ 津剑（绿洲资本合伙人）：也是活出自己。但这个跟前面讲的会有点不一样。未来我们会进入一个 AI 和人共存的时代，但其实大部分人没办法真正参与到 AI 的变革中。而 AI 的快速变化、甚至在智力上的优越，可能会让很多人手足无措。当你手足无措的时候，如果还用工业时代的评判标准去审视自我，会极其痛苦。这时候，你更得认识你自己、活出自己生命的味道。就像寿司之神一样。如果你能做一件自己真正喜欢的事情，而不是活在别人的认可里，可能才能找到你生命的价值。 曲凯：我在想，未来不用 AI 的人，可能都会变成非遗传承人？比如十几年之后，可能会出现手搓 PPT 非遗传承人（笑）。
https://openai.com/index/introducing-openai-frontier 这是一个全新的平台，旨在帮助企业构建、部署并管理能够执行实际工作的 AI 智能体。Frontier 赋予了智能体职场成功所需的同等技能：共享上下文、入职引导、基于反馈的实践学习，以及清晰的权限与边界。唯有如此，团队才能跨越孤立的使用场景，转而拥有贯穿全业务流程的 AI 协作伙伴。 
那些活出来的人｜绿洲资本张津剑 Minimax投资人绿洲资本合伙人张津剑与Minimax 创始人闫俊杰的故事： 有次我提到其他公司，“他们最近营销做的挺好，融资也很顺利，你怎么看？”俊杰吃着东西没抬头，“我不看。” 哈，就是这个专注的人。 “有人比你更专注吗？” “有。我们第一次见面是吃饭，我到早了，看一个穿 T 恤的小哥在那，看上去像那人的助理。他上来就问我很多技术问题，我想这助理还挺懂的。过了半小时，我问他，梁总什么时候来？他说：我就是梁文锋。” 哈，就是这个专注的人。
接棒 coding 的是 Excel
Excel 的核心价值是操作门槛足够低，同时本质上它就是数据库，一种符合人类认知习惯的内容和数据存储形式。
它既是个人工具，也是组织中重要基础设施，大部分企业管理软件底层本质都是 Excel。
在 Excel 应用上的能力突破，可能成为 Agent 进一步应用推广的核心场景。
我们在去年也围绕这一点有持续讨论，并且正在设计研发的 Open Ontology 产品也正是以此为出发点。
Cluely founding team的4人提出了离职
当它最开始火的时候，我就不太喜欢这家公司。
公司把“是不是足够火”设为北极星指标，过分强调营销，价值观有问题。
这种类型的 CEO 更适合做 CMO，而不是创始人。
很多公司容易把虚假繁荣的指标作为北极星指标，这条就是典型案例。
一款名为“租个人”的新应用
如何让自己的数字记录保存100年
从个人延伸到组织，这个思考也会很有意思。
组织目前可能大多通过书籍传递经营思想，人类知识传递过去主要依赖于人的传承和书本。
书籍门槛高，企业可以考虑更多在线化方式留存思想，如：飞书文档、GitHub
除了自媒体和中年电子爱好者，我想不出来任何人需要使用Clawdbot
Clawdbot能火的重要点在于，命中了持续学习、在线学习、主动智能这些 2026 年大趋势，但主要是技术圈关注的概念。
另外，它的聊天软件交互方式很重要，是 Agent 扩大应用范围的重要交互形式，把 Agent 当做真正的数字员工来交互。
一名“回购顾问”的自白
风险资本属性决定了对资本保值的不同要求，影响了对失败的容忍程度。
但创新本身一定包含大量失败。
但如果放任失败，那如何防止腐败。是国内深层、短期难以解决的问题。
2026年是“Long-Horizon Agents”元年
我们内部在开发通用 Agent 时，也碰到超长任务链路、子 Agent 分工及上下文传递的问题。
目前怎么解，还比较混沌，需要模型厂商针对应用厂商和场景不断专项提升模型能力。
短期工程化优化手段可能都是临时性的。
业务的本质是“意义之网”
以人为本，可能是大多数企业家 / 管理者都想追求的“奢侈品”。
十年后可能会出现手搓 PPT 非遗传承人
这个比喻有趣且形象。AI时代，不关心AI，坚守自己觉得有乐趣的事也未尝不可。
但另一方面，非遗传承人是少数，大部分人仍是普通人，仍要生活，仍需找到新的产生社会价值的方式，例如创造娱乐内容。
OpenAI正式推出 企业Agent平台Frontier
ToB服务 增长这么慢连OpenAI也来卷？是C端钱太难挣？
OpenAI想要涵盖的业务范围是真广啊。
企业上下文模块比较值得关注，是真正的核心
专注
在焦虑和浮躁的环境下，专注是非常难能可贵的品质。
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