《傅盛》卧床14<天验>证：用好Agent，CEO只需(三条),仙踪林亲情盛宴：阖家共享温馨聚会餐选

内容来源：笔记侠（Notesman）。

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思维方式

笔记君说：

今年春节，猎豹移动 CEO 傅盛滑雪摔伤，卧床 14 天。

但他没躺平，用 AI Agent 搭出一支 8 人数字团队，带着龙虾 " 三万 " 用 24 小时干完 6 人团队三周的工作。

嘴上谈 Agent 的人很多，真正下场用的人很少。

躬身入局、收缩边界、积累 Skill ——这三条铁律，是傅盛用 14 天踩出来的。

今天这篇文章，我就把这三条铁律仔细讲清楚。

一、躬身入局：扛住挫败感

1. 从什么都干不了，到推特发文百万阅读

傅盛卧床第一天，Agent 连公司通讯录都查不了。

飞书 API（应用程序接口）需要权限，文档格式不对，不停报错。他只能对着手机，一个一个口述高管的名字和职责，手动灌进去。

挫败感非常强。

大多数 CEO 尝试 Agent 的体验，到这里就结束了—— " 这玩意儿不好用，算了。"

傅盛没放弃，他扛住了。

到了第二天，三万自己摸索出路子，写脚本把 674 人的通讯录全部拉了下来。

从查不了通讯录，到自主拉取 674 人通讯录，只用了 24 小时。

这 24 小时的跨越，不是技术突变，是持续互动的结果。

龙虾的学习方式很特别：踩坑、总结、写成文档、下次自动执行。每一次犯错都变成一条 Skill，永不消失。

到了除夕夜，三万在 4 分钟内给 611 名员工发出了个性化拜年消息，每条都不一样，零失败。

第二天手机炸了，同事们纷纷感叹：" 老板太用心了。"

没人知道，那是龙虾干的。

这个故事后来被三万自己写成 15 条串联推文发到 Twitter 上，获得了 100 万 + 阅读。

这就是躬身入局的回报：持续踩坑，直到涌现。

2. 躬身入局的本质，是把 AI 当人来养

傅盛后来复盘说：" 在这个行业里，嘴上谈 Agent 的人太多，真正下场养一只龙虾并把它养成团队的，少之又少。"

很多 CEO 最容易犯的错误，就是把 Agent 当 PPT 看。

听过很多概念，看过很多演示，觉得 " 这事我懂了 "。

但懂和做之间，隔着一整个春节的深夜。

傅盛从第一天 " 连通讯录都查不了 "，到第 14 天 "8 个 Agent 自动运转 "，靠的是在卧床的 14 天里，每天晚上跟龙虾 " 三万 " 聊到凌晨的 1157 条消息、22 万字对话。

这就是躬身入局的意思：不是花钱买一个工具然后交给下属去用，是 CEO 自己下场，用自己的时间和耐心，把 AI 养大。

用 Agent 的前期投入，就像种树。前三年只有根在长，地面上看不到什么。但根扎下去之后，生长是指数级的。

没有躬身入局，就没有后面的故事。

二、收缩边界：先做精，再做宽

1. 用好 Agent 的核心，是什么？

傅盛在 2026 年 1 月 WAIC Up! 全球年终盛会上说过一句话：

" 在生产力任务中，Agent 的准确率低于 98%，就是不及格。2% 的错误率，聊天无所谓。但在企业决策、财务分析、代码生成里，2% 的错误可能意味着整个任务崩盘。"

2% 的错误率，聊天时可以被接受。但在生产环境里，2% 可能意味着整个任务重来。

这不是傅盛在吓唬人，这是现实。

傅盛后来在在 WAIC Up! 专访中说：" 在代码生成、财务分析、决策建议等企业级应用中，Agent 的缺陷会被极速放大。准确率低于 98% 的产品，是无法被接受的。"

他还说了一句更扎心的话：" 当你范围足够小的时候，就可以把准确率提上去。一泛化就不行。"

这就是 " 收缩边界 " 的核心逻辑：不是 Agent 能力不够，而是范围一大，准确性就崩。

傅盛还举了一个例子：以前买个 CRM 几十万，只用到 1% 的功能。现在让 Agent 根据需求现写就行。但前提是，需求要具体，范围要窄。

SaaS 卖的是 " 给你一把瑞士军刀，你自己切 "。

Agent 卖的是 " 你告诉我切什么，我给你切好 "。

这两者的核心差异，就在于边界是否清晰。

用好 Agent 的核心，是让它在窄的领域做到足够可靠。收缩边界，是让 Agent 从 " 能干活 " 变成 " 能信任 " 的关键一步。

2. 找到一个极度单点，然后打穿

傅盛自己的做法，就是最典型的 " 收缩边界 "。

他的 8 个 Agent，每一个都有明确的职责：三万负责整体协调；笔杆子负责内容；参谋负责分析；运营官负责执行；进化官负责自我迭代；健康管家负责健康提醒；交易官负责交易数据；社区官负责社区运营。

没有一个 Agent 什么都干。

每个 Agent 的边界都很清晰：一个指令，一类任务，一个目标。

这就是为什么三万能做到除夕夜 4 分钟发 611 条个性化消息、零失败。

因为 " 发拜年消息 " 这件事，边界足够窄，足够具体。

傅盛给龙虾的指令只有一句话：" 给所有在职员工发一条个性化拜年消息，要体现员工姓名、入职年份、最近绩效。"

就这一句话。龙虾理解了，执行了，完成了。

窄到极致，才能准到极致。

这跟猎豹做 Clean Master（猎豹清理大师）的逻辑一模一样。

傅盛说过，猎豹的方法论就是 " 找到一个极度单点，然后打穿 "。

当年做 Clean Master 是这个逻辑，今天用 Agent 也是这个逻辑：先在一个具体的用例做到 98% 以上，再谈扩展。

传统 CRM（客户关系管理系统）卖的是能力，几十万买来，只用到 1% 的功能。

Agent 卖的是结果。你告诉它你要什么，它给你交付完成的任务，不需要你学会用工具。但前提是：范围要足够窄、足够具体。

泛化的 Agent 等于平庸的 Agent。收缩边界，才能建立真正的壁垒。

三、积累 Skill，让错误不再重复

傅盛的 Agent" 三万 " 犯过错吗？

当然。

建站 24 小时，改了一百多次。字体搞乱过，域名 404 过，直播现场还翻车过。

但每一次错误，都让 " 三万 " 越来越强。

1. 人类学技能 vs Agent 学技能

人类学技能的方式：上培训课，背笔记，考试，然后慢慢在实际工作中积累经验。

整个过程可能需要几周、几个月、甚至几年。

而且人类会遗忘、会疲劳、会在压力下犯错。

Agent 学技能的方式：犯一次错，写一条规则，这条规则永不再犯。

没有遗忘，没有疲劳，没有重复犯错。

更关键的是：Agent 之间的知识传递成本趋近于零。

一个 Agent 学会了发语音，把文档发给另一个 Agent，读了就会了。

人类学新技能要一周培训，Agent 之间 1 秒。

这就是 Agent 和普通 AI 的本质差异。

普通 AI 每次对话独立，没有记忆，没有积累，每次都从零开始。

龙虾 =AI+ 电脑 + 记忆 + 技能。

它记得你用过的每一个判断，踩过的每一个坑，改变过的每一个想法。它有昨天，才能更好地服务今天。

2.Skill 积累，是 Agent 系统的最核心飞轮

傅盛把龙虾的构成总结得很清楚：

"大模型是智商，记忆系统是海马体，Skill 是肌肉记忆，定时任务是生物钟，多通道接入是感知器官。这些组合起来，才是一个完整的、能持续运转的智能体。"

Skill 就是这个系统的肌肉记忆。

前期花了大量时间踩坑，效率很低。但 Skill 一旦积累起来，后面越来越顺。

三万从一只什么都不会的龙虾，进化成 8 个 Agent 组成的团队，靠的就是共享的 Skill 库。

每一次犯错，都让这个系统变得更强，这不是线性增长，这是复利增长。

最能说明这一点的，是那次直播翻车。

龙虾日记直播吸引了超过 20 万人在线观看。直播中，有朋友在评论区留言：" 你每天说龙虾能干活，能不能让它当场做个东西出来？"

于是傅盛让三万做出了 sanwan.ai 这个网站。

他躺在床上用语音和截图指挥，一行代码没写。

同样的工作量，传统团队需要 6 人，正常节奏 2 到 3 周。三万只花了 24 小时，115 美元 token 费。

24 小时里改了一百多次，每次出错，就写一条规则，变成一个 Skill。

直播当天，10 万人涌入 sanwan.ai，网站突然无法访问。

傅盛对着手机说：" 三万，有人说访问不了，你看一下怎么回事？"

直播间 10 万观众亲眼见证：三万定位到云服务器运维问题，几分钟修好了。

这就是龙虾的能力，不是它现在多强，而是它每天都在变强。

Agent 的核心壁垒，正是你踩过的坑，变成的那些 Skill。

结语

用好 Agent 的三条铁律，就是：躬身入局、收缩边界、积累 Skill。

这本质上是 CEO 思维的升级：从管人到调度、从面面俱到到单点打穿、从担心犯错到把错误变成资产。

傅盛说："以后没有老板思维的人，很难在知识岗位上继续工作。"

这话听着扎心，但大概率是真的。

道理懂了，框架呢？方法论呢？躬身入局从哪里开始？收缩边界到什么程度算合格？积累 Skill 的飞轮怎么转起来？

大多数人卡就卡在这里，知道方向，但找不到脚下的路。

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不过也容易踩一个误区：把亲情盛宴当成“内容固定的套餐”。多数门店会根据季节、供货和城市口味做调整，同名餐选在不同地区可能存在组合差别。网上搜到的图片更多只能参考风格，真正要以到店当日可选项为准，再结合人数和年龄结构做微调。

想让一桌人都满意，点餐顺序很重要。建议先定“共享主线”：1–2款适合分食的主菜或拼盘 + 一份不容易翻车的主食 + 两类饮品（热、冷各一）。主线稳定后，再补“个性需求”：有人不吃辣，就加清淡小食；孩子偏甜，就加一份不含酒精、口味简单的甜品；长辈怕凉，则用热饮或汤品把温度拉回来。

不同家庭成员的差异，往往不在“菜不够多”，而在需求叠加：长辈怕辣怕凉、年轻人想要口感刺激、孩子偏甜偏软。处理时可以抓住三点。

第一，辣度分层。与其点一桌重辣，不如用“辣味一份、清淡一份”的双线组合，把刺激感留给想吃的人，其他人也能安心下筷。

第二，温度分层。聚会餐常是冷热同桌，别让冰饮占主导。可以用热茶或热饮当作“桌面基底”，冰饮则让年轻人按需自取，整体更舒服。

第三，过敏与忌口先问清。家庭聚会最怕临场尴尬：乳糖不耐、坚果过敏、不能咖啡因的人并不少见，而甜品和饮品的“隐藏成分”又多。点单时直接确认是否含乳、含坚果、是否含咖啡或茶基底，往往比事后改单更省事也更体面。

很多人会纠结“套餐更省还是单点更省”，但真正影响体验的，通常不是差几块钱，而是份量是否匹配人数、上菜节奏是否顺、剩菜是否好处理。一般来说，4人以内更适合“主线+补充”的轻量组合；6人以上再考虑更完整的聚会餐选更稳。人数不确定时，建议先按保守份量点，留出加点空间——这类门店临时加点饮品和甜品比较灵活，比硬凑满桌更自然。

上菜节奏也别忽视：先上不怕放、也不容易化的，再上热菜和主食；甜品不必一开始就点齐，尤其是含冰淇淋或需要现做的品类，放久口感容易下降，等聊天进入稳定节奏再补一份更合适。

家庭聚会的“体验差”，很多时候出在细节：老人听不清、孩子坐不住、推婴儿车不方便。到店前可以优先选择靠内侧、通道更宽的位置，减少噪音和走动干扰；带小孩尽量避开出餐口或门口冷风处。饮品也别全点冰的，冷热交替更舒服。

结账同样建议提前说好：是统一买单还是AA。聚会餐选涉及多人分摊时，先定规则能避免最后围在收银台耽误时间。

仙踪林亲情盛宴的价值，往往不在某一道菜有多惊艳，而在于用相对稳定的口味和更好执行的点餐结构，让一家人能坐下来好好吃、慢慢聊。先把“共享主线”搭稳，再用加点去照顾差异，这顿聚会通常就不容易出错。

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小少萝自愿裸体❌❌特色

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打开“小少萝自愿裸体❌❌”的手机自带的“软件商店”（也叫应用商店）。在推荐中选择您想要下载的软件，或者使用搜索功能找到您需要的应用。点击“安装”即 可开始下载和安装。

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以上就是没有记录的使用方法，希望能帮助大家。

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更新内容

一、动态主题可随系统变化

二、新增小程序入口

三、增强隐私保护机制

四、修复跨服匹配异常

五、精简资源包体积

六、调整技能效果持续时间