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哈斯日志

哈斯日志写搜索、产品与 Agent 工程。新文讨论 AI 决策执行、Prompt 和 ToC 产品，并保留自 2003 年以来的记录。

AI Connect 正在重演 APP 权限扩张：数据主权的真实风险，不在云端，而在分身

2026年6月5日

现在很多 AI 应用都在做一件事：连接你的邮箱、网盘、日历、文档、浏览器、Notion、Slack、GitHub、CRM、数据库、社交账号。它们把这个过程称为 connect、授权、集成、知识库同步、上下文增强、个人工作流自动化。听起来很合理。因为 AI 要理解你，就需要你的上下文； AI 要帮你工作，就需要进入你的工作系统； AI 要替你执行任务，就必须接触你的数据、账号和业务流。问题也正在这里出现。过去 APP 时代，我们已经经历过一次类似的权限扩张。装一个通讯工具，要通讯录权限；装一个相册工具，要照片权限；装一个输入法，要剪贴板权…阅读《AI Connect 正在重演 APP 权限扩张：数据主权的真实风险，不在云端，而在分身》更多内容...

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从“被看到”到“被触发”：大模型正在重写信息的价值路径

2026年6月1日

从“被看到”到“被触发”：大模型正在重写信息的价值路径搜索解决的是“去哪里找信息”，推荐解决的是“该看什么信息”，而大模型真正要解决的，是—— 在什么时刻，信息必须出现。信息不再稀缺，真正稀缺的，是注意力与上下文。信息压缩之后，问题不再是“有没有”，而是“何时用” 大模型带来的，并不是简单的信息能力提升，而是一种信息压缩范式的重构。它做了三件关键的事情：时间压缩：将长期学习与积累，压缩为一次即时推理调用空间压缩：将分散在各处的知识，压缩进统一的参数空间信噪比压缩：通过训练过程不断逼近“更优表达路径”，过滤冗余与噪声结果是：信息…阅读《从“被看到”到“被触发”：大模型正在重写信息的价值路径》更多内容...

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Tokens会变成“算力 + 劳动力+知识”的混合商品

2026年5月26日

LLM推理服务/Tokens计量经济不会成为算力商品，它会成为“算力 + 劳动力+知识”的混合体关于 LLM，有一个常见但过于简化的判断： “模型能力提升 → 推理成本下降 → 最终像电力一样按 token 计价” 这个判断的问题在于，它只看到了 LLM 的一半。 LLM 确实消耗算力，但它生产的不是算力结果，而是认知结果。一旦这一点成立，它就不可能停留在“算力商品”的范式里。 1. token 计费，本质是把“认知劳动”误标成“算力消耗” 今天的 API 定价体系，本质是：输入 token × 单价输出 token × 单价这是一种典型的…阅读《Tokens会变成“算力 + 劳动力+知识”的混合商品》更多内容...

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当代码成本趋近于零，人类的价值是什么？

2026年5月18日

关于 AI 在编码与软件工程中的作用，有两种流行但过于简化的判断： “代码门槛大幅降低 → 软件工程师需求消失。” “代码边际成本趋近于零 → AI 让实现免费，人的价值上升。” 这两句话，都局部成立、阶段性正确，但本质上是不完整的，甚至是危险的。更真实的情况是：人的价值不会自然上升，只会被重新定价。而且，这种重定价不是线性的，而是剧烈分化的：一部分人，被放大（杠杆化）一部分人，被替代（压缩到接近于零）甚至可以更直白一点：不是“人是否有价值”，而是“你处在价值函数的哪一段”。我先说一个我自己越来越确定的判断： AI 不是在替代…阅读《当代码成本趋近于零，人类的价值是什么？》更多内容...

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代码不再稀缺，稀缺的是你如何对抗复杂度

2026年5月11日

代码不再稀缺，稀缺的是你如何对抗复杂度这件事我其实是反过来理解的。过去我们以为“写代码”本身是一种稀缺能力——会的人少、产出慢、成本高，所以工程师的价值建立在“能不能写出来”。但现在，代码正在变成一种接近“语言”的东西。你只要说得清楚，它就能被生成。于是问题开始发生偏移：不是你能不能写，而是你到底在让机器写什么。这不是一个能力提升的问题，而是一个价值函数重构的问题。我认为，代码边际成本趋近于零这件事，本质上改变了三个隐含前提。第一个前提是：实现不再是瓶颈。当实现不再稀缺，所有“把想法变成代码”的路径都会被压平。你很难再用“我能做出来”作为…阅读《代码不再稀缺，稀缺的是你如何对抗复杂度》更多内容...

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LLM、GPT经济创新的锚点：三条原则到七个维度

2026年5月2日

Token经济时代，产品创新具体操作建议三条： 1. 做"最后一公里"的“专业翻译者”（professional usage）基础模型是通才，它不懂某个行业的"潜规则"和"隐性知识"。谁能把行业know-how封装成prompt工程+fine-tuning+workflow，谁就在做一个基础模型无法直接替代的价值层。这层的护城河不是算法，是行业理解的深度。 2. 在"数据荒漠"里打井寻找那些数字化程度低、但经济价值密度高的行业（制造业质检、中医诊断、建筑工程造价）。这些领域的数据既没有被大模型训练过，又难以自动化获取——谁先建立数据基础设施，谁就…阅读《LLM、GPT经济创新的锚点：三条原则到七个维度》更多内容...

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从“提示工程”到“代码协同体”：我所经历的 AI Coding 演化曲线

2026年4月27日

把我2024年开始使用AI coding中使用的编码prompt list提供给AI，包含3.5万字，752行，让AI分析抽象出prompt的演变过程，并以此为镜，推理归纳抽象LLM driven编码能力提升反映的算法演进路径、人机协作趋势，进而提炼算法演进可能带来的软件工程、算法研发和IT信息技术带来的机遇和挑战 Gemini的回复：这份报告不仅记录了你作为开发者与 AI 协作的历程，更像是一部 “人类与硅基智能协同进化史” 。从最初的“功能实现”到后期的“系统治理”和“情感/角色对齐”，他说，“你的 Prompt 演变精准地踩在了 AI 模型…阅读《从“提示工程”到“代码协同体”：我所经历的 AI Coding 演化曲线》更多内容...

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AI 基础设施化的市场机会与核心命题

2026年4月21日

核心数据与行业现状（截至2025年底，公开可查） OpenAI 营收与用户规模 OpenAI 的 ChatGPT 平台截至 2025 年已达到约 800 M 每周活跃用户，成为全球最主要的生成式 AI 入口之一。(Business Insider) 截至 2025 中期，OpenAI 的年化收入规模约 $10 B ，并预计全年可逼近 $12.7 B 甚至更高。(Reuters) Anthropic / Claude 的增长态势 Claude AI 的营收从 2024 年的约 $850 M 奔向 2025 的多亿美元级别，并有估计达到 $4 B+ 的年化…阅读《AI 基础设施化的市场机会与核心命题》更多内容...

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LLM inside产品应用价值方法和生态

2026年4月17日

我们习惯于将商业模式粗放地归纳为toB、toC、toG这类豪迈的框架，但是有个问题是token经济目前的商业交易演进上，明显出现了跟过去不一样的，过去方法中认为是小众路径的一种交易，叫做prosumer--创作消费者或者生产消费者。如果从"谁来定义价值、在哪里捕获价值、用什么机制锁定价值"这三个维度出发，至少存在六种类型，且它们有本质差异。规模覆盖型（OpenAI路线）核心假设：需求足够广，频次足够高，数据飞轮会自我强化。价值锚点在"足够多的人离不开你"，而非"某些人极度依赖你"。壁垒来源是网络效应和数据积累，而非专业深度。关键风险：广度策略的…阅读《LLM inside产品应用价值方法和生态》更多内容...

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LLM如何从技术创新概念，走向“有用的工具”

2026年4月12日

大语言模型、大模型正在能力更强、效用更强，却在变得“变便宜” 这是一个表面上看似矛盾、但在产业内部并不陌生的现象。一方面，AI 的能力在指数级提升：模型更强、推理更快、上下文更长、成本持续下降，token 价格不断被压缩，甚至在大量平台中已经呈现“事实性免费”。另一方面，用户的付费意愿却并未同步上升。无论是编程、写作、研究、分析，AI 的“性价比”客观上已经高到离谱，但在多数市场中，订阅价格却被锚定在一个非常低的区间——往往不超过一杯奶茶。于是出现一种非常拧巴的状态： AI 越来越像一种“不可或缺的能力”，但它在交易体系中的位置，却依然接近“…阅读《LLM如何从技术创新概念，走向“有用的工具”》更多内容...

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