关于我

Lori

关于我与 LoriBrain.com

我是缪杰,英文名 Lori,1999 年出生,2021 年毕业于湖北一所本科院校,现居深圳。主要做独立站增长,关注营销、产品和 AI 自动化。

这个知识库做什么

LoriBrain.com 是我的公开知识库,也是我向外界表达的窗口。我输出经历、思考和判断,由 Codex 协助整理成方法、策略、工作流和工具,并执行网站搭建与维护。我负责内容、方向和审核。

LoriBrain 这个名字来自一个简单的想法:把脑子里的东西记录下来,方便回看,也让有共同兴趣的人了解我。

过去做过什么

现在与未来

目前,我在一家工贸一体企业负责独立站项目,围绕市场、用户和数据制定增长策略,再拆解为可执行、可衡量、可复盘的动作。SEO、广告、社媒和 AI 自动化都是其中的工具。

我希望未来能做出一款被人持续使用的产品,对 AI 软件和硬件都保持兴趣。现在的工作,是为此积累经验、资金和对用户需求的理解。

我怎么看 AI

以下是我在 2026 年 7 月 28 日的阶段性判断。

1. 商业价值需要验证

借用 Gartner Hype Cycle 描述技术从市场热潮走向实际应用的框架,我认为 AI 已处于预期高峰的后半段。我关注的风险是:付费需求偏向企业,收益集中于算力和基础设施,而应用端能否持续创造价值仍需验证。

Gartner Hype Cycle 技术成熟度曲线
Hype Cycle 描述市场预期的变化;上面的阶段判断是我的个人看法。

2. 普及取决于使用门槛

我对聊天助手的长期用户黏性,以及需要自行配置 API、插件和工作流的 Agent 能否普及持谨慎态度。普通用户更在意价格、便利和结果。AI 融入现有产品与服务,是我更看好的落地路径。

3. 执行更快,审核更多

在我参与的项目里,AI 减少了重复操作,也增加了事实核查和质量审核。知识覆盖广不代表每个答案都可靠。使用者仍需保持学习、修正判断,并对结果负责。

4. 硬件要解决具体问题

我更看好自动驾驶通过真实场景数据推动 AI 理解物理世界的潜力。对于机器人,我更关注任务价值:流水线、仓储和分拣等固定场景更容易验证效率,开放环境中的复杂任务仍有挑战。人形本身并不是我判断产品价值的依据。

希望认识的人

欢迎关注增长、出海、产品和 AI 应用的人交流。我希望通过这个知识库,认识愿意实践、分享经验、一起做事的人。