💡 从“工作流设计”到“AI资产配置”，2025 年末最值得收藏的 Vibe Coding 总结指南。

== <超级个体> Vibe Coding 行动建议 （2025年12月版）==

TL,DR:
1/ 核心方向是工作流设计能力，不是 prompt 本身；
2/ 「AI 资产配置」思路：一贵一贱

• 贵的模型对应你的「高价值思考时间」
• 便宜的模型对应你的「机械性脑力劳动」
  3/ 押注的方向叫「Agentic 工作流」，而不是更聪明的聊天机器人；
  4/ 技术是唯一稳定高溢价赛道，技术类任务是唯一一个「用户愿意长期付溢价」的类别；

以上建议来自《State of AI: An Empirical 100 Trillion Token Study with OpenRouter》这篇最新的报告输出进Chatgpt Thinking 模式，给出的大方向和思路，出乎意料的好，给我很多启发，以下是经过人工整理的重点分享给大家：

1/ 重点一：你的核心筹码是「工作流设计能力」，不是 prompt 本身

不要再执着于「模型哪家更强一点点」「哪一个更好用」，直接选一个开始，要把心力放在：为自己设计一套独一无二的工作流。

对于小白来收，跨过初始门槛，下载运行即是入门，开始聊天即是海阔天空。花在「如何用 AI 写代码、搭工具、写脚本、自动化」上的每一小时学习都不会浪费，这部分能力会成为你个人的额外的「思维训练」+「高溢价生产力」。

2/ 重点二：个人配置里，必须有「一贵一贱」两类模型

设计你的「AI 资产配置」的思路，对超级个体来说，最合理的组合是：贵的模型对应你的「高价值思考时间」，便宜的模型对应你的「机械性脑力劳动」。

一到两个「高智商模型」，用在：
1/ 人生决策
2/ 投资推演
3/ 技术架构
4/ 长文写作和改稿

几个「高通量开源模型」，用在：
-日常摘要

• 抓推、整理资料
• roleplay、自我对话、情绪疏导
• 大量代码重构、批量生成内容

重点三：你要押注的方向叫「Agentic 工作流」，而不是「更聪明的聊天机器人」

报告和 a16z 的结论很直接：未来赢家是那些为推理、多步执行、工具调用、长周期任务设计好系统的人。对 vibe coding 的意思是：我们的学习方向要从「怎么问一个好问题」升级到「怎么设计一条可重复执行的长链条任务」，具体可以是：

• 自动收集市场数据
• 自动筛选、分类、总结
• 自动生成初稿
• 自动调用回测工具或脚本
• 自动推送提醒到 TG 或邮箱

重点五：价格会持续下降，所以你要提前准备「高 token 玩法清单」

报告里的杰文斯悖论告诉你，模型越便宜，总使用量越大，不会变少。对你来说，正确操作是：

先列一张「如果 token 足够便宜，我想做的疯狂事情清单」比如：

• 用 AI 翻译、重写自己过去十年的所有文字输出
• 用 AI 对自己所有交易记录做深度行为分析
• 用 AI 把个人知识库全部重构一次

每当有模型降价，就把清单里的某一项拿出来做一次，就会形成一个长期的「技术红利收割机制」。

重点六：技术是唯一稳定高溢价赛道，你的定位其实是对的

报告说，技术类任务是唯一一个「用户愿意长期付溢价」的类别。对超级个体的意义：

你现在在做的事，本质上是：「把技术任务拆小，加上叙事，教普通人怎么用 AI 做技术工作。」

从第一性原理看，这类内容会比情绪鸡汤、投机信息、纯八卦更长期。

先说结论一句话：未来十年里，会写代码的个体和善用 AI 角色扮演进行自我迭代的个体，会明显拉开和普通人的差距。我希望社群里的已提前站好队，是会熟练使用 AI 的个体，超级个体。