形式即媒介，决定了用户/读者会看到什么——微信贴图，大家看图看帖子内容；视频号，大家看视频，文一般不太读。

而平台不同，代表的是背后审核机制、流量分发、用户画像的差异。

真正开始面向商业化和产品发布做内容之后，对前面这些概念的理解才更具体一些。以前只知道大概念，但不是真正的「知道」。

知行合一，大概就是如此。

现阶段，用 AI 做一个 50 分的 Demo，可能只要半天甚至一两个小时。但从 50 分到 80 分，中间往往存在巨大的鸿沟。

多数时候，交付一个 50 分的 Demo 不太能证明什么。缩短从 50 到 80 的时间、交付完成度尽可能高的产品体验和服务，就显得尤为重要。

当然，如果你用 50 分的产品已经找到了目标用户和商业模式，可能也是好的——想清楚自己想做的到底是几十分的产品，很重要。

图片由 GPT-image-2 生成。

Vibe coding 有一个常见的弯路：先把 demo 做出来，过程中忽略了思考和调研，一直闷头让 AI 改或者干。

但有的时候停下来看看典型产品是怎么做的、同类问题别人是怎么处理的，能少走不少弯路。

写在开发 ColorWander 时踩的一些坑之后。

两个最近的想法：

1. 想法很容易被复制，但完成度和细节难以被抄袭，营销和推广渠道也难以被复制，积累的数据和语料短期内更难被快速追上。快速做出一个 demo 的难度比以往小了很多，每个人都可以说「我快速 vibe 了一个 xx」，但真正交付一个完整体验的产品并不容易——让 100、1000 甚至更多人真正用上你提供的服务，是难的。

2. 朋友说：「我发现身边之前做生产力工具的朋友，现在都不想做纯生产力了。」我回答：「我觉得这是阶段问题——对模型和 Agent 的能力越乐观、用得越深，对纯生产力就越悲观，对好玩、有趣、有人文关怀的东西就越关注。」内心是真的这样认为的。

做出好玩、有人文关怀的产品，越来越重要了。

最近开始把一些开发任务放到 Codex 上完成，愈发觉得：完善的工具链（直接调用生图 API 出图、markdown 直接阅读、与各类工具良好的集成）、可靠的用户体验（可视化程度高），再加上重新站起来的 GPT-5.5 大脑——是真的好用。

各领风骚一两月，OpenAI 又站起来了。没有谁可以说自己永远领先，也永远不要低估一个强者拿下一块市场的决心。

作为工具使用者，在这个时代，大可不必为了所谓的忠诚和习惯把自己锁在某个工具上。什么好用、什么先进就用什么，是一点都没错的。

另外要注意的是：尽量不要用免费或平替——便宜的东西永远是最贵的。