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今天文章有点标题党，但确实想让大家知道AI+电商的实际情况，对了大家好，我是杜金，AI发烧友，先看视频。
从我们做流量的角度来看，这两个用Seedance 2.0生成的视频，真的可以说是以假乱真。
它能非常自然地表现激烈情绪，不管是愤怒还是哭泣，驾驭得都很好，这在其他任何模型上都没有这样的表现，用 “丝滑” 来形容一点不为过。
大家平时自己拍素材就知道，要请到有这种表现力的演员要花多少钱？要拍多少条才能达到能用的水平？要反复拍多少次？大家心里都有数。
所以我觉得，现阶段这些工具必须重视，原因很简单：
第一，生成简单
第二，能力足够强
第三，分镜能力和运镜能力都提上来了
我不知道有多少人已经把AI素材用在自己的业务里了，国内从去年第四季度开始，核心拼的就是前三秒，厦门帮先跑出来，靠的就是前三秒，而前三秒的本质就是首尾帧。
其他模型在使用时，大家基本都会遇到问题：员工更换、叙事断裂还算好的，因为大部分模型本身就没有很好的叙事能力，只能靠首尾帧不断去拼接，还有就是抽卡率太低，导致成本很高，抽几次就不愿意再尝试了。
这些问题，在Seedance 2.0上都能得到比较好的解决，在实操了这么多AI视频后，说说我的一些体感。
第一，目前Seedance 2.0最核心的颠覆是什么？它比任何模型强，在于分镜和运镜能力。
去年10月份Sora横空出世，直接把视频模型的水平抬了一个大台阶。我们很多做跨境、做国内电商的人喜欢用Sora，就是因为它有分镜能力。
我们做的是内容电商，不是平台电商。平台电商用一些很基础的运镜，甚至不要分镜，只用首尾帧就能解决，但对内容电商来说，没有分镜能力，就没办法构成完整叙事，更别说高级运镜的需求了。
目前市面上，Seedance 2.0和Sora是唯二有成熟分镜能力的视频模型，但现在Sora2已经没了，万像2.6算半个。如果把万像2.6的智能分镜打开，它的分镜效果其实也还可以。
而Seedance 2.0独一份的运镜能力，能让视频更有美感、高级感，也更符合我们做流量的需求，所以顺便提一句，我们现在用Seedance 2.0时，提示词里一定要加上运镜描述。
原来很多视频模型，我们根本不用写运镜提示词，因为写了效果也不好，但在Seedance 2.0上，必须把这个优势充分发挥出来，尤其是短剧、TVC、偏剧情类的内容，运镜审美特别重要。
第二点，我要说一个有点反直觉的观点。
很多人觉得，Seedance 2.0模型能力这么强，对提示词应该不那么看重，随便输一点就行。
模型强，是不是就可以无视提示词？我的答案是否定的，模型能力强，只能保证你的下限，就算你只是很基础、很简单地随口说一句，它也能给你一个还能用的视频。
但我们是做流量的，我们要的是视频能帮我们抢到流量，我们对可控性要求很高：第一要可控，第二要按照我们想要的方式去控。
这种情况下，你把一切交给模型，你确定模型自动生成的表情、眼神，能和你对精准度的要求完全一致吗？显然不可能，所以在我看来，提示词不仅不是不重要，反而变得更加重要。
第三点，模型能力进步是大好事，但同时也把你的业务能力和内容理解能力暴露出来了。
如果你在这方面沉淀不够，对自己行业的爆款脚本不熟悉，拿不到优质素材，连素材爆点都找不准，就算把最强的模型交到你手里，也很难发挥出你预期的作用。
对一个能力不行的团队来说，变化是什么？原来是三天拍一条垃圾素材，现在变成一天生产30条垃圾素材。
原来一群人三天做一个不能用的东西，还要扛着摄像机外拍、约演员，成本很高，现在一群人坐在办公室，一天咔咔出很多条，结果没有一条能用，最后骂一句AI限流、AI垃圾、内容不行。
效率提升了，但如果方向错了、能力不行，只会死得更快。
这段时间抖音里已经冒出来很多用Seedance 2.0做的素材，有偏短剧的、鬼畜的、搞笑的，各种各样都有，所以模型进步是进步了，但你本身能不能吃到模型的红利，要打一个问号。
这也是为什么我之前在社群里说，天天只问提示词的人，我真的很烦，因为根本不是提示词的问题。
今天我特别想让大家思考下：模型能力强，能生产好内容，但这个 “好内容”，真的适合你的类目、你的产品吗？
好与不好该怎么定义？是看起来光鲜亮丽就算好？是分辨率高就算好？是以假乱真、分不清AI还是真人就算好？
我觉得大家不要迷信所谓的万能提示词。很多人觉得，我求到一个好用的提示词，就能一劳永逸，不是的，也不是把别人的提示词搬过来就能直接用，因为你们的类目不一样。
很简单的道理，把美妆的提示词搬到你的类目，分镜逻辑一样吗？节奏一样吗？根本没有意义。
还有一个小技巧：如果你看到很多提示词里反复强调高清、4K、人物不要崩坏，那这个提示词参考价值大概率不大。
为什么？因为这些都是针对早期AI模型的痛点，以现在Seedance 2.0的能力，大家回忆一下，自己生成的视频里，人脸崩坏过吗？
我们做流量，一般不会做几十人、几百人的大场面，就算是十来个人的街头采访，人物崩坏的情况也很少，而且现在生成的视频，清晰度最高也就720，你去输4K、高清，根本没有意义。
有种说法是，文科生在 AI 时代能发挥的效果超过理科生，如果单说内容制作，可能是这样；但后面要讲到龙虾，那大概率还是理科生的天下，在素材理解上，你对自己想要的东西，表达得越清晰、越结构化，出来的效果就越好。
第四点，我们该怎么写提示词，用什么逻辑，写出属于自己的？
这一块是我自己一直在用的，类似引导法，它不是直接给大家一个五步框架，比如人物、清晰度、运镜这种，而是讲我是怎么把一条好提示词做出来，并且用在业务上的，让视频效果更好？
第一点，结构化提示词和口头描述要并用。
适当让模型自由发挥，会有一些惊喜。如果发现它生成的内容是你想要的，再把提示词用结构化方式固化下来。
我写的提示词结构，用的还是之前Sora的那套思路。对可控性来说，时序是必须加进去的，在我看来是一定要写的。
再说说结构化的必要性：指向准确、快速定位、容易复用、是做AB test的前提，也方便大规模生产。
这里我重点提一下 “容易复用”。只有结构化的提示词，你才好修改。如果你只简单说一句 “给我做一个猫粮带货视频”，就算视频做出来能用，下一步你怎么复用？
如果发现猫出现的时间不对、品种不对、吃猫粮的神态动作不对，你连优化的空间都没有，所以结构化，在某种程度上是给自己留下优化和复制的空间，那么怎么做结构化提示词？
第一是风格，视频整体风格；
第二是角色，视频主体；
第三是场景，在哪里发生；
第四是摄影，清晰度要求，在Seedance 2.0上这部分可以直接忽略；
第五是音效、口播，这部分要重点写；
第六是动作、时序，这是重中之重，一定要写清楚，而且一定要中文优先于英文。
第一，Seedance 2.0 对中文的理解更好；第二，用中文你自己更好优化。别听别人说AI模型用英文效果更好，除非英文是你的母语，否则你后续迭代会很麻烦。
我把之前Sora的思路放出来，就是想让大家直观感受到，Seedance 2.0和Sora有一定相似性，它们是市面上唯二拥有优秀分镜能力的模型，所以实际使用思路是相通的，如果你之前用Sora比较多，把经验迁移过来，问题不大。
第五点，我说一下我自己做结构化提示词的惯用做法。
第一，脑子里要有基础框架：我要做什么内容？
时长一般控制在15秒以内，如果要做长视频，再用工具延长，这里面很重要一点是：手里的资产。
我问一下大家，平时用Seedance 2.0 的时候，一般用多少个参考对象？有人可能是一两个，还有人可能就用一个。
Seedance 2.0 的模式是 “全能参考”，全能意味着不只是参考图片，声音、人物、主体、场景都可以参考。所以我建议大家，一定要充分理解 “全能” 这两个字，这也是你要评估手里资产的原因。
第二，细节。
我觉得最重要的是两点：一是镜头，用什么运镜方式、什么样的分镜节奏；二是主体的动作是什么，那些常见的、模板化的描述，其实没必要写。
第三，分镜。
视频节奏好不好，很大程度取决于分镜。如果你自己对分镜都不清楚，整体效果一般都不会太好，这一点一定要保证有比较好的呈现。
有人问，生成的视频可以用外语吗？我提前说一下，Seedance 2.0在外语方面，表现比较好的只有英语，小语种效果并不理想。
所以如果你做跨境业务，建议Seedance 2.0和Sora并用，这样能弥补它在小语种上的劣势。
分镜切片，除了自己规划，还有一个重要场景：翻拍或复刻爆款素材。这一步必须做，直接按照你对标参考的素材，把分镜拆出来，对应做时序还原，就能保证生成的视频和参考素材比较接近。
第四，把提示词整合翻译。
把前面想的角色、场景、时序、动作、口播、台词全部组合成一个完整提示词。
大家可能发现，我没有特别强调大家必须用某个固定框架。在我看来，框架大同小异，每个人也都有自己的小习惯。所以框架不重要，重要的是你在框架里写了什么内容。
关于人物一致性，总结一句话：靠全能参考，就够了。
第五，是优化迭代。
这一点我觉得特别重要，也是外面很多知识博主、培训课程很少提到，但在实操里极其关键的一点：提示词要持续打磨。
在我看来，磨提示词是必不可少的过程。说什么一个提示词打天下，那都是瞎说，提示词一定离不开自己反复打磨，一开始就能顺利生成想要的效果，那是运气好，大多数情况下，都需要细微调整。
在这个过程里，不要排斥抽卡。很多新朋友会纠结抽卡率高不高、成本高不高，抽卡率一上来就觉得成本扛不住。
但在我看来，尤其是我们做流量的，和做短剧不一样，我们的镜头复用度很高，尤其是品类固定的情况下。
一条片子10秒或15秒，可能一半是废的，但另一半能用，那我能不能把能用的那一半保留下来，我能不能把这部分镜头，和其他爆款镜头组合在一起？这样一来，同质化问题解决了，素材多样性也解决了。
还有，通过这种方式，是不是可以沉淀自己的镜头库？
老朋友们都知道，我从Sora时代就一直在强调镜头库的重要性，这些东西会成为你的数字资产，所以只要不是提示词本身的问题，不是你内容理解的问题，就不要排斥抽卡。
其实很多视频都是以掐头去尾为主，稍微修剪一下，一条相对完美的视频就出来了，反复打磨你的最佳镜头，不断优化，才是真正能用在业务里的实战思路。
接下来，让我们结合案例，看看Seedance2.0到底有多能打。
表现力不是每个人都有，好演员难找，还要指望是自己员工，更是靠运气，尤其是那些小团队，比如卖家、工厂，内容团队就两三个人，又拍又运营，根本拍不出好素材，这种情况下，实拍加 AI 结合，一条能用的素材就有了，能发挥大作用。
说白了，我们不用指望素材一出就干掉所有同行，只要比自己现在做得好，多一分拿量的机会就够了。
直接看案例，第一条是实拍，后面两条是AI复刻。
我们明显可以看出，AI复刻的两条，虽然略有差异，但都抓住了核心卖点，完全可用，而且我能快速参考对标，换掉里面的要素，轻松做出不同版本。
还有个点，我想强调想象力。模型能力起来之后，千万别墨守成规。比如变装本身就很拿量，把变装和带货结合，做前3秒，剪辑加快、压缩节奏，后面再结合产品，是不是就能有新玩法？
这个案例有明显瑕疵，我没迭代，也没拼接，就是直出，就是想让大家看到真实状态，不要排斥抽卡，只要抽卡在合理范围，大部分镜头质量都很高，抽卡的过程其实就是囤镜头库的过程。
现在大家都在说抽卡成功率高，排队时间长，白天排8小时都不一定出，这是当前的真实情况，但我相信算力问题迟早能解决。
接下来看大家最喜欢的环节，服装类案例。
真人主播很难拍出这种效果，剪辑也很难做到卡点精准、场景切换流畅，还有食品类案例，但凡做过食品类目的，都熟悉这种节奏。
这里有个小细节，视频里的方言是直出的，不是后配的，BGM也是直出的，我测过四川话、粤语，表现都不错，其他方言没测，主要是我也听不懂，不知道正不正宗。
这种运镜节奏、口播流畅度和情绪表现，在原来的其他模型里，很难呈现，而且都是直接可用的。
我们进入下一个实操部分。
大家平时用Seedance 2.0，是标准模式用得多，还是fast模式用得多？这里我给大家一个建议，尤其是咱们做流量的，优先用标准模式。
一开始fast刚出来的时候，比标准还慢。现在虽然快了一点，但有一个最大的问题。当你的视频节奏比较紧凑、要求比较高时，用fast你心里永远会有一道坎：总觉得这条不够好，换成标准是不是就能完整还原？你会一直纠结。
所以视频稍微复杂、要求高一点，我建议直接上标准，别在fast上纠结，你在fast上多抽两次，成本反而比标准更高，不如一开始就给自己一个稳定的预期，抽出来效果不到位，你再去调提示词、再抽，而不是再多加一个 “模式没选对” 的变量。
最近我用fast的唯一理由，就是它排队确实更快，仅此而已。如果抽卡运气不好，直接切标准，别为了省那点时间纠结，完全没必要。
给大家说一下我自己的实操方式。我做视频也不是全部纯手写，目前我主要用agent + skill的方式。
我自己比较习惯用anti（Anti gravity），最近就是anti+龙虾结合着用，skill是我自己一点点写出来的。
这里我重点说一下，26年一定是agent+skill的元年。
去年是agent元年，今年一定是两者深度结合。为什么要用 skill？道理很简单：skill是越磨越顺的。我的skill大概喂了200 多个提示词，自己不断调、不断试，好用的就反馈回去。那些我打得比较多的类目，生成的视频质量非常高，都是反复沉淀下来的。
这一套skill，我建议大家一定要自己做、自己磨。
别信外面博主说的 “我有一个万能skill，拿去用”。类目不一样，直接拿来根本用不了。很多skill是花架子，博主自己都没实操过，你拿来用只会发现离可用差太远，反而是自己一步一步磨出来、沉淀下来的，才真正能为你的业务服务。
前面夸了很多Seedance 2.0 的好，现在客观说一下它目前的局限。
第一，排队卡顿问题，大家都深有体会，我就不多说了。
第二，如果你的主战场在海外，它的小语种能力比Sora差很多。
因为训练数据的原因，它对欧美人物、场景的还原，不如国内自然，而且最近审核也变严了，有撞脸、画风横跳的问题，体验不太好。
第三，人脸素材审核极严，基本上有人脸就很难过审。
我再强调一遍：别花钱买所谓过审教程、线稿、三视图，都是概率性的，一致性还原也不好，没必要在这上面浪费精力。
接下来我讲用Seedance 2.0的一个关键思路：
从前3秒，走向深度叙事。
以前国内做流量，全靠前三秒。很多月销两三千万的头部品牌，AI素材的表现也比实拍好，但应用都很局限，基本只做前三秒。
不是模型只能做前三秒，而是在Seedance 2.0 出来之前，一是大家对模型理解和使用时间有限；
二是想生成完整、有分镜、能用的镜头，门槛太高，很难在团队里大规模复用，但Seedance 2.0出来后，这个局面彻底改变了。
这也是我为什么强烈建议大家重视它。不管你是电商、实体、引流、打线索，都值得重视。
从之前的版本到Seedance 2.0集中爆发，还有一个非常明确的趋势：接下来视频模型的核心方向，是叙事能力。
去年四季度到今年一月之前，不管是哪个模型，核心能力都只是音画同步 —— 有人、有声音、有背景音乐，就已经很不错了，但接下来，一定是完整叙事能力。而叙事靠什么体现？就是分镜、运镜、节奏。
这里我要吐槽一句：市面上很多知识博主，包括抖音官方展示的带货视频，在真实业务里基本都不能用。
因为那都是平台电商的展款逻辑，连分镜都没有，他们教你 “一句话生成带货视频”“一张图生成带货视频”“20个提示词搞定带货”，那种东西真的能用吗？根本用不了。
我们做的是内容电商，分镜叙事能力起不来，一切都白搭，所以核心一定是叙事能力，而叙事能力的载体，是脚本，记住：是脚本，不是文案。
文案只是皮毛，脚本才是骨架。
我自己的做法是：直接用Seedance 2.0相关工具，把自己的爆款、竞品的脚本全部抽出来，再一键改写、裂变，新脚本就有了，脚本有了，叙事节奏就有了，我就知道提示词该怎么写、怎么喂给模型。
想用好接下来以叙事为主流的视频模型，你写的必须是包含分镜、运镜、时序、背景、道具、人物的完整内容，这些可以是参考图，也可以是提示词，这又回到我之前的观点——
对大家的能力要求更高了，你写得越细，还原度就越高。
但我强调结构化提示词，不是让你堆砌词。一个视频塞20个分镜、一堆乱七八糟的描述，那叫矫枉过正，反而出不来效果。
总结一下，Seedance 2.0带来的几个关键变化：
第一，只靠前三秒的时代，会成为历史。
我很笃定，3月份我们已经看到了变化，以后我们再回头看，国内电商、引流领域一定会出现新的东西。
第二，放开想象力。
以前成本高、不敢做、做不了的：动漫、轻剧情、短剧植入、创意冲突，现在都可以试了，不是效果不好，是以前成本太高，一条起不来就翻车，风险扛不住，现在不一样了，抖音上短剧、剧情素材那么多，各种冲突点都可以拿来结合带货。
第三，素人、KOL、AI矩阵，一定会全面起来。
AI 现在的表现力已经非常能打，以前我们做矩阵只能纯靠铺量，现在用AI做人物、做剧情，表现力不输真人，非常值得布局。
第四，重视厂二代类型的账号。
去年纸巾公主、茶公主、厂二代人设特别火，又要找演员又要拍，成本不低，现在你完全可以用AI直接捏一个，对小团队、小个体来说，选择一下子多了很多。
第五，实体行业的机会，比电商更大。
实体竞争没那么卷，区域性强，对手没那么强，本身又有线下基本盘，把AI加进去，拿量会非常舒服。
最后还是那个观点：重视抽卡、重视镜头库。
这些镜头是你的数字资产，要做长期主义者——好好琢磨脚本、吃透脚本，别拿着对标素材，抄都抄不到点上。
我见过太多朋友，改完的素材和对标完全两回事，自己还觉得没问题，AI时代这种错误更不应该犯。
你业务能力越强，模型越能放大你的优势。
如果你对业务吃不透、底子不扎实，就算一天生成100条，也只是在批量生产没用的内容，毫无意义。
模型再强，最终还是要回归业务，扎扎实实，以务实的心态做长期主义，才能真正把 Seedance 2.0 的优势发挥出来。
给大家小结一下，我们整套 Seedance 2.0的打法思路就是：
第一，搭建素材库；
第二，让素材自动分析、裂变；
把脚本吃透，直接丢进Seedance 2.0里复刻、裂变、迭代，这就是技术革新，当你把业务吃得足够透，你就能第一波吃到模型的红利。
最后，让我们简略来聊一下龙虾（openclaw）。
我今天讲龙虾，不是劝大家马上去用龙虾，重点是想告诉大家：龙虾没那么神，也不值得你过度焦虑。
现在很多人都有这种感觉：买了一堆AI工具，花了不少钱，Seedance 2.0这些也都在用，但活永远干不完，真正能形成生产力的没几个，手里一堆工具，每个季度付费几千块，却没产生实际价值，问题到底出在哪？
以前的模型，大多是聊天型AI，比如大家最熟悉的豆包，都是短期记忆、被动响应，你不问它不动，这是最关键的一点。
而龙虾不一样：
第一，它有长期记忆，可以通过本地文档把短期记忆变长期；
第二，它能主动执行，可以自动触发任务，充当agent总管家；
第三，它支持多端接入，不只是网页、APP，还能接电报、飞书、GPT等，现在各大平台也都在推自己的龙虾版本。
但问题来了，龙虾看起来很强，可大家第一关就很难过去——上手极其不友好，对没有编程基础、没有IT能力、团队里没有专门技术人员的人来说，门槛非常高，它更像一个可以高度定制性格、习惯的私人助理，但要用好，难度不小。
我给大家快速过一下目前市面上主流的落地场景：
第一，可以做自动更新的个人CRM。
同步联系人，打通 Google 全家桶，自动把行程同步到日历，形成完整闭环。
第二，可以做会议闭环。
自动记录会议内容、文件，会后在电报、飞书推送总结，提高效率。
第三，可以搭建个人知识库。
把YouTube、文章、抖音爆款视频等内容全部抽取沉淀，但这里有个关键前提：最好你自己先提取，别指望龙虾直接吞，尤其是视频，它处理不动，提取出来的核心，还是回到脚本——爆款脚本。
第四，它可以24 小时开机运行。
这也是很多人焦虑的点：对手不睡觉，24小时在跑AI，自己要不要跟上？这话听着没错，但我还是前面那个观点：你的业务基本盘不稳，它就算24小时疯狂产出，东西真的能用吗？
以现在的模型能力，让AI产出内容不难，难的是产出能拿量、能变现、能合规的内容，别被博主、公众号、短视频带偏了，舆情监控、仪表盘展示这些确实能做，但核心还是落地。
还有一个重要能力：龙虾可以自我进化。
你把各种skill喂给它、武装它，它会越来越强。但问题又来了：你的skill从哪来？等别人发给你？还是花几千上万找博主定制？最后你会发现，拿来根本用不了。
skill永远是自己写、自己磨、自己调，才最贴合业务，别人的再好，类目不同、逻辑不同，都是白搭。
自动化这块，大家可能比较感兴趣。
我目前主要把龙虾用在小红书：每天自动抓取内容、拆解、同步到飞书，团队成员打开就能看。
之所以选小红书，因为是图文，分析起来更简单、顺畅。如果skill没深度调过，直接让它拉内容，它很可能给你一篇看起来正确、实则全是废话的长文。
成本审计、健康追踪这些我用得很少，我用得最多的，是把它当成个人助理。实时提醒、跟踪任务进度，多窗口帮我跟进事项，提醒完继续自己干活，这部分是真的好用。
它的本质不是把零散的工作流拆开，而是把所有流程串起来，统一调度、集成。这一点最重要。它不只是一个助理，更像一个大管家，类似复仇者联盟里的贾维斯，可以帮你代执行很多事情。
但灵魂问题依旧没变：它能帮你代执行，但产出质量怎么样，完全取决于你，取决于你给的输入。
你自己的数据沉淀够吗？它吃了你多少业务数据？你有多少团队方法论可以喂给它？你能不能把想要的内容真正说清楚、说结构化？抛开所有 AI，你能不能用口述把爆款内容讲明白？
我敢断言，百分之七八十的人都做不到。业务基本盘吃不透，你就永远用不好AI。AI加速的是 “强者愈强”，别指望自己基础不牢，靠AI一骑绝尘，那是不可能的，龙虾也救不了。
我给大家总结一下龙虾最真实的现状：
第一，上手极难；
第二，配置麻烦，第一关就能卡死绝大多数人；
第三，需要运维，弄不好就会挂掉，对 IT 能力要求高。
如果你没把它玩挂过，说明你应用根本不深，那用它的意义在哪？最后只会觉得龙虾就是个玩具，都是吹出来的。
如果你从没接触过本地AI部署，我建议先从本地AI入手，比如anti，或者用OpenAI集成，先熟悉逻辑，再碰龙虾会更合适。
真正的龙虾玩家，日常其实就是个熟练的网管，每天都在修、在调、在配置，这就是最真实的状态。
对大多数人来说，想拥有自己的第一只龙虾，我的建议很明确：别一上来就买主机，准备大干快上，完全没必要。龙虾权限较高，本地部署有风险，花几千块买机器，可能连配置都搞不明白。
更稳妥的方式是云龙虾，云端自动配置好，成本不高，能让你快速体验，真正上手试过，你才知道龙虾适不适合你、你适不适合龙虾，因为大部分人一开始都是不会用的。
刚才我也说了，今天讲龙虾，核心就是一句话：别焦虑。
很多人鼓吹 “一个人就是一支队伍”，听听就好，先停止焦虑，先让自己成为合格的指挥官，再去谈指挥AI。
你对业务足够熟了，先从云龙虾开始体验，成本就几百块，比一开始花几千块试错低得多，当然，你之后也会加入我们的 “网管大军”，每天修一修、调一调，这都是常态。
我自己用龙虾，也没有用到极深的程度，因为还没找到最贴合我业务的场景，我有朋友确实用得很深，龙虾已经在帮他赚钱了。
但那是因为他吃透了自己的场景，有足够的技术和业务能力，能把整套逻辑、回撤、策略全部写清楚，但大部分人，没有这个能力。AI强不强，取决于你自己强不强。
请记住一点：不要被AI焦虑PUA。
有适合自己的业务场景，再去搞，如果你看到代码、配置就头疼，趁早放弃，完全没必要，AI替代不了你，也干不死你。
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