《傅盛》卧床14<天验>证：用好Agent，CEO只需(三条),阿联酋增564例：最新疫情数据通报

内容来源：笔记侠（Notesman）。

第 9576 篇深度好文：3786 字 | 13 分钟阅读

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。

我们正身处 AI 狂飙、全球格局重构的大变革时代，但绝大多数人的认知框架、组织形态、行动逻辑，还牢牢锁死在前全球化、前 AI 时代的旧范式里。

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疫情通报通常还会配套发布“新增治愈”“新增死亡”“现有住院/重症”等指标。对普通人来说，判断风险时可以优先看两类信息：一是医疗负荷（住院、ICU、重症占比）；二是趋势（7天平均或连续多日是否同向变化）。单日数据出现跳动并不罕见，尤其在周末或节假日前后，上报节奏变化容易造成“某天偏低、某天偏高”的错觉。

需要重点对照的4个指标：别只盯着新增

不少人搜索“阿联酋增564例”，其实是想快速做决定：要不要戴口罩、是否取消聚会、还能不能按计划飞往迪拜或阿布扎比。更稳妥的方式，是把关注点从“一个数字”扩展到“几项指标的组合”，信息会更完整、判断也更不容易失真：

观察项	你能得到的判断	常见误区
检测量/筛查强度	筛查越多，发现越多；更能反映真实面	把检测增加导致的新增上升误判为失控
阳性率（如有公布）	阳性率上行更可能提示传播增强	只看确诊数不看阳性率
住院/重症/死亡	反映医疗压力与疾病严重程度	用新增数直接推断“更危险”
连续7天趋势	能过滤掉上报节奏的噪声	盯单日数据做过度反应

如果你目前只看到“新增564例”这一条信息，更稳的做法是再观察接下来2—3天的通报是否持续走高，同时留意是否出现“聚集性疫情”“高风险场所暴露”等提示。对家庭与职场来说，趋势往往比某一天的数字更能指导行动。

日常生活与工作怎么应对：把风险控制做在前面

当通报出现一定幅度的新增时，最有效的不是“全面紧张”，而是把防护动作做得更一致、可执行。在通勤、办公、商场、公共交通等高频场景里，可以优先抓住三点：第一，出现咽痛、发热、肌肉酸痛等症状时，尽量减少不必要的社交与在密闭场所的停留；第二，相比“临时消毒”，室内通风和控制人群密度往往更能降低传播风险；第三，在人多、通风差的环境中，佩戴口罩仍是低成本的风险控制手段，对老人和慢病人群尤其重要。

也要避免两个常见误区：一是“没听到封控就不用管”，忽视个体防护的价值；二是“多囤药就安全”。更实际的做法是按需准备退烧止痛等常用药，并了解禁忌，避免重复用药。对于有基础疾病的人群，建议提前确认常用药不断供，留意身体指标变化，必要时尽早咨询专业人士。

旅行与入境相关关注点：信息以当期规定为准

围绕阿联酋新增病例的搜索，常常会连带出现“能不能入境”“需不需要核酸/疫苗证明”“转机会不会受影响”等问题。关键在于：政策通常有明确生效时间与适用范围，航空公司与目的地的执行细则也可能不同。更稳妥的准备方式可以分三步：先确认出发地与目的地的最新入境要求；再核对航司对登机材料的要求；最后为行程留出弹性空间（例如可改签、可退的选项）。

同时也要注意：即使目的地不强制检测，旅行途中在机场、机舱、接驳交通里长时间的密闭接触，往往才是更常见的风险来源。如果家中同住者有高风险人群，返程后适当减少近距离接触、观察几天症状，比“只在机场紧张一下”更有意义。

如何判断这是否是“反弹”：看结构，不看情绪

看到“新增564例”产生情绪波动很正常，但判断是否属于“反弹”，更需要结构化信息：新增是否集中在某些酋长国或特定场所；医疗资源是否出现紧张；是否有变异株或聚集性传播提示；是否伴随阳性率与住院数据的连续上行。如果这些信号并未同时出现，往往更接近阶段性波动或集中检出；反过来，如果多个指标一起走高，就需要更谨慎地调整社交与出行计划。

对个人来说，最实用的策略不是追逐每一条数字，而是把可持续的防护习惯固定下来：出现症状时不硬撑、在人多密闭处做好防护、对高风险家人多一分谨慎。数据会波动，但这些做法能在各种波动中持续降低风险。

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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、提升整体性能，减少卡顿现象

二、增加隐藏关卡：遗失的档案室

三、新增密码强度提示

四、优化场景切换流畅度

五、新增可视化“逻辑关系链”展示

六、修复个别界面无法返回的问题