南昌万能胶厂 被Claude封号后的五天

P人的工作状态是这样的南昌万能胶厂，你很难讲此时此刻我真正在做什么。

段时间，可能是各个平台翻选题，过会儿没准是开始看看今天开盘之后哪些行业热点来了可以追追，又或者是把几天前定好的选题完成，AI确实是P人友好型工作辅助。

我自己以往的工作流是Claude co-work+kimi双开，基本可以满足我除了手搓稿件以外的所有工作需求。互相核实信源、补盲，这个流程已经持续几个月了，直到......我也被Claude封号了。

今天已经是被封号的五天，我的产出率直线下降。

除了手工搓稿以外，我几乎用AI搭建了之前所有的工作流，现在卡住，空虚，十分空虚。只能每天开邮箱看看Claude的封号有没有可能申诉成功。

P人的执念是这样的：工具不顺手，活儿就定要拖。磨刀，是不误柴工的。

但是活儿还是要干的，恰好赶上了Kimi出的Kimi work桌面端，有分头并行的工作模式。

或许申诉Claude账号的事情，可以先放放？

虽然Vibe，但我还得work

AI当然能给现在的工作提。但chatbot的那种提，是单维度的、易翻的、不可靠的。

道理不复杂。来回的交互，中间模型怎么理你看不见，是个黑箱；串行的工作流里，任何步出岔子，上步都得倒重来。结果就是上下文长，交互麻烦。

想真正把工作vibe起来，得先把维度立起来：步是agent——盯着目标、自己调工具；二步是多agent——有东西在中间统筹流程、让它们并行干活。

Kimi管这个叫「Agent 集群」，从今年1月的K2.5起就有，次多能拉起上百个分身。

拿我自己的行业来说，条像样的内容，背后是好几条工作流：多平台扒选题、收资料、核信源、列提纲，后才轮到落笔。纯手搓的年代不提了，尤其做现在科技和AI选题，单收集消息，就已经耗掉大半精力，别说挨个核实信源真假、把散的事串成条线。前面这些备齐了，写本身并不是难事。

这也是我为啥Cluade倒了之后很空虚，因为找选题这种重复度低刺激感的工作又重新回到我自己头上了。

我把以前Claude用的skill调整之后平移过来，开始跑选题。它开我登录态下的几个信源，同时派出几个分身并行去扒，后收敛回摞提纲别的选题。

有点尴尬的是，我的X账号死活没能在它的web工具里登上，这块搜集就卡住了；好在小红书、和其他科技类热点网站都完成了搜索。不过后面配webbridge去抓X上的消息，就很顺利了。顺带提，Codex配浏览器端的Kimi webbridge果也不错，貌似其他模型有可以直接调用Webbridge。

这个任务其实是个复动作：跨平台搜信息——判断每个选题的价值和时、筛掉不能用的——再把能用的写成提纲。每个分身负责段业活南昌万能胶厂，而段与段之间，还得有个统筹的agent把信息接住，整件事才真做完。

选题和提纲只是上半场，东西做出来，还得交到团队手里——我的活儿到这步，比如每天选题的日报、以及热点信息的分析，定要落成Word、PPT这类能直接传给同事的文件。

Kimi 这版正好把这截补上了：次自主运行，文档、表格、网页、幻灯片整套吐出来，要哪种形态给哪种。展示路径之后，可以直接跟Kimi对话说“开文档所在的文件夹”，就不根据路径去翻文件了。（文件管理灾难者福音）

换个场景也是样的逻辑。份研报大纲扔进去，数据拉取、建模、排版、撰写几个分身分头并行，后研报PDF、财务测Excel、汇报PPT次交齐——对我这种工作中随时还要看看盘的人来说，省掉的正是来回数据、套模板那些磨人的环节。

我让Kimi通过同花顺数据库跑了下AI各个板块的估值位置，大概看了下。

直接调取数据库是个很便的能力，之前我摆弄过用API接入Wind，但是后因为接口太贵确实没舍得持续用。Kimi配同花顺数据库基本可以做到当日的数据调取，并且配多agent模式可以直接生成多个数据口径的直接对比，显示果非常直观。

这样的金融数据库调用+多agents并行工作的模式，可以实现多维度、多公司的个数据分析模式，其实也可以前期在做公司分析的时候避数据口径的问题并且节省大笔时间。

重要的是，自己快速实现财务数据分析可以避被各种投研机构的报告牵着鼻子走，形成属于自己的立判断，形成比较特的视角，这对媒体人来说，是个非常有的视角增量。

产出的内容我是满意的，但是当我让Kimi把报告转成PDF的时候，这个巨大的底部留白属实有点语，希望Kimi的朋友们千万看看这点。

经历了这么系列实测，我发现，所谓「300 个分身」其实也不可能是300个agent同时跑，万能胶生产厂家主要是根据不同场景切换不同的skill配工具实现在该域比较业的工作处理果。所以这个数字很吓人，但实际使用的时候肯定没法次次做到。

但这其实提供了种有的思路，让用agent通过集群调度终完成整个项目，远比个agent从头走到黑果好得多。

我们常说：把业的事情交给业的人做。以后可能就是：把业的事情交给业的agent去做。

好的通用 Agent须来自模型公司？

其实Agent这个事儿现在已经不新鲜了，把模型接进套工具里，给它浏览器、给它文件系统、让它能联网，堆中转站玩的明明白白。如果只是轻度使用AI，可能几乎感受不到原生与三的区别。

龙虾热已经快速消散，后继者Hermes现在也鲜有声量。大在用三Harness配模型的时候定会出现各种问题，比如上下文实际上很短，总有些实现不到，说白了，这就是模型与harness的兼容问题。而解法其实也很简单，模型厂商自己下场做脚手架。

Codex是个非常典型的案例，它是龙虾创始人奥地利程序员彼得·斯坦伯格加入OpenAI后的产物。当模型和harness都是自己人在做的时候，封装好的产品注定果好。

Claude其实做的也是同样的事情，只是他们选择从API层面直接禁止龙虾接入，然后自己的Claude code和Claude work。倒不是Claude担心龙虾会走属于自己的份额，而是三智能体的不兼容，天生就致模型的token消耗增加，上下文能力下降，开放，大只会骂Claude模型，毕竟用户不能声讨个费的龙虾，但会大骂自己交了昂贵月费的Claude。

这也是为什么模型大厂几乎都在走同样的路：OpenAI的Codex、Claude的Cowork、Kimi的Work+agent集群。

而当编程能力溢出之后，Co-work+agents就成为个模型厂商理的发展向。

厂商们已经花了大价钱练出来的本事，如果只停留在技术能力层面，多少有点浪费。而GUI和CLI配适当的工具，就把人们使用AI的门槛了下去。如果说CLI对普通人来说还有些困难，那么GUI则几乎把学习成本降到了0。代价嘛，非就是厂商们确实需要做多工具，需要多花些token。

而好处就在于，旦它在代码上跨过“真能干活”那条线，模型能产生的价值就实现了破圈。从技术业工作者，下扩散到知识工作域了。

而这身本事是长在模型里的。谁训的模型，谁才清楚它的脚手架该往哪搭、哪儿使得上劲、哪儿容易掉链子。这步棋，到头来还是模型公司自己走得稳。

好的通用Agent，注定长在模型公司自己身上。

Vibe Working或许近在眼前

前两天，OpenAI自己发了份报告说：Codex早就不只是个"写代码的 AI"了。按它给的数字，Codex周活已经到了几百万的量，桌面版上线之后数据涨得很猛，而影响大的那批人并不是程序员，而是做报告、做表、做研究的知识工作者，他们的占比已经上到20。

这说明，适当的工具，可以扩展模型的边界。

想起之前看到的条内容：有人问AI，哪些行业受到AI的影响比较大，大多数模型答的都是办公室白那套，只有DeepSeek没按套路出，它的回答是水电工、装修工——这些活又重复又流程化，本来就是 AI 的主场，缺的不过是件趁手的伙。加入具身智能作为工具，这些工作甚至会早受到影响。

图像由AI生成

而对于泛知识类的工作环境，这样的变化其实已经发生了：以前做套跨平台的估值分析，得花大价钱接Wind、还不定跑得通；现在同花顺数据库至少能完成，虽然果还有待加强；过去得个资带整支执行团队才交得出的东西——份研报、套模型、摞汇报材料——如今个人着屋子分身，下午也能凑齐。环境和工具都ready了，全流程的vibe working，可能真就在眼前。

工具就位，就产生了另个问题。当谁都能拉起支队伍、谁都能口气吐出整套企业的东西，“做得出来”就不再是门槛了。那时候值钱的，是你知道自己要什么，说白了，是种“工作审美”。分身能替你干活，替不了你拍板。完成的所有案头内容，终肯定还需要个“我”来拍板。

封号五天，我没把 Claude 等回来。但那台直亮着、替我连夜把选题扒完的电脑，让我品出点别的味道：工具断了可以再换，真正变了的，是我开始习惯把活儿撒出去，自己只盯着后那个结果。

那个个人对着屏幕死磕的我，好像也不太需要了。相关词条:罐体保温施工     异型材设备     锚索    玻璃棉    保温护角专用胶

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