十字路口Crossing

Koji × 课代表立正

从 ChatGPT 聊天转向 Claude Code、Codex 或 Cursor，围绕 Agent 重构工作流，核心变化是让上下文与产出持续积累。工具和模型趋同后，差异来自 context 与 skill；应用层转向行业改造或 AI for science，而 FDE 需求与 Agent 落地仍待时间验证。

刘小排

刘小排用Claude Code覆盖编码、调研、算法和运营，先人工校准30-60次，再让它批量执行一千个同类任务，认领了Anthropic约$5万、77亿token的账户。这显示AI使用深度可能放大token需求，也让六七人团队以低人力成本从day one盈利；但Anthropic限额每5小时刷新，模型能力仍受奖励稀疏的现实任务约束。

张璐

DeepSeek推动AI创新从闭源领先转向开源生态，Agent竞争也从自动化概念转向复杂任务、自主决策和工具调用。模型原厂下场、稀缺人才溢价与VC多产品化正在重塑竞争格局，医疗、工业和垂直to B应用可能比通用消费Agent更快兑现收入。

Vakee Lai

Bobby试图以自然语言串联投资发现、研究、下单和持仓管理，替代复杂金融App的固定功能菜单。两年券商基础与一年半Agent工程支撑了闭环，但个别交易的高收益不能外推为稳定回报；数据准确性、授权边界和风险管理仍是核心约束。

Koji × 郑灿 × 鸭哥

Manus的差异化在于把调研、代码和内容生成整合为端到端体验，用规划、执行、验证与反思控制模型的概率性错误。工具数量容易被追平，真正可持续的壁垒更可能来自用户偏好、任务反馈和组织know-how的结构化沉淀；inference用量或达training的十倍级，但仍属粗略估计。