TheSequence 最新一期讲了个趋势：很多系统和 agent 能力正在被 productized 到前沿模型里。
以前需要写复杂逻辑的功能（工具调用、多步推理、状态管理），现在直接内置在模型里了。这对独立开发者和超级个体意味着什么？
护城河从技术实现转向领域资产
纯技术实现不再是壁垒。真正的护城河是：领域知识、数据积累、产品设计。
举个例子，如果你做垂直领域工具，价值不在于用了哪个模型，而在于你积累了什么：行业知识库、专有的决策框架、沉淀的数据、自学习机制。技术会被模型吸收，但这些资产不会。
独立开发者的黄金时代，竞争激烈
好消息：构建产品的门槛降低了，一个人能同时推进多个项目。
坏消息：所有人的门槛都降低了，竞争更激烈。速度和执行力变得更关键。
不要过度依赖某个模型的特定能力
今天的黑科技，明天可能就是标配。所以要保持模型切换的灵活性，把核心逻辑和模型能力解耦。多模型协作（让不同模型做擅长的事）比押注单一模型更稳健。
AI 协作是必修课
不是 AI 会不会替代开发者，而是会用 AI 的开发者会替代不会用的。
模型越来越强不是坏事，但要清楚：你的价值不在于会用模型，而在于你积累了什么、设计了什么、沉淀了什么。
以前需要写复杂逻辑的功能（工具调用、多步推理、状态管理），现在直接内置在模型里了。这对独立开发者和超级个体意味着什么？
护城河从技术实现转向领域资产
纯技术实现不再是壁垒。真正的护城河是：领域知识、数据积累、产品设计。
举个例子，如果你做垂直领域工具，价值不在于用了哪个模型，而在于你积累了什么：行业知识库、专有的决策框架、沉淀的数据、自学习机制。技术会被模型吸收，但这些资产不会。
独立开发者的黄金时代，竞争激烈
好消息：构建产品的门槛降低了，一个人能同时推进多个项目。
坏消息：所有人的门槛都降低了，竞争更激烈。速度和执行力变得更关键。
不要过度依赖某个模型的特定能力
今天的黑科技，明天可能就是标配。所以要保持模型切换的灵活性，把核心逻辑和模型能力解耦。多模型协作（让不同模型做擅长的事）比押注单一模型更稳健。
AI 协作是必修课
不是 AI 会不会替代开发者，而是会用 AI 的开发者会替代不会用的。
模型越来越强不是坏事，但要清楚：你的价值不在于会用模型，而在于你积累了什么、设计了什么、沉淀了什么。
