#009 DSH 大肥鱼日活 154 万，AI 游戏软件的网文化

🎧 本期简介

我们从 DeepSeek Harness 聊起：插件、开源和已有的互联网平台，怎样让一个 Agent 工具长出自己的使用生态？讨论从 Obsidian 插件迁移谈到企业发行版的设想，也聊到“大肥鱼”、美化和启动动画这些看似不以效率为目标的插件。年轻用户的社群、Meme 和自发二创，让我们看到产品传播可能发生在技术圈视野之外；开放生态带来创作空间，也把发现、筛选和治理的问题留给平台与创作者。

接着，我们把话题转向个人 Agent、模型和算力。主 Agent 替人路由任务，能否把不同工具中的资料与成果组织成持续积累的个人上下文？几位主理人分享了跨工具收集信息、整理提示词的实践。我们也谈到推理效率与线性外推的局限，以及数据中心给社区带来的电力、环境和成本压力，以及社区能否获得就业、电费补贴和 AI 服务等收益。安全讨论涉及漏洞发现与钓鱼攻击，也谈到 AI 攻防。对模型变化的判断，需要随新证据更新。

最后，我们聊到软件和游戏网文化：制作门槛降低后，作品供给扩大，争夺发现与分发的竞争也更激烈。上架变容易，不等于获得推荐；功能能跑起来，也不代表游戏好玩或用户愿意留下。游戏开发、个人定制美颜、播客音频处理，以及 Agent 主动寻找素材的例子，都让“人人都能做”变得更具体。许愿式表达和不断调整的使用习惯，可能比预先规定每一步更适合新工具；话题也延伸到创始人参与组织转型，以及 iPad mini、二手 Kindle 和可编程小硬件带来的消费与动手乐趣。

🎙️ 本期主持人和参与者

杨攀｜本期主持人
橘子
歸藏
向阳乔木

录制信息

录制日期：2026 年 11 月 7 日。

录制地点：中信书店（北京朝阳大悦城）。

⏱️ 章节时间戳

00:00 精彩预告
01:55 片头

Harness 与插件生态

02:44 开场：本期议题与录制信息
04:46 DeepSeek Harness、大肥鱼与 Agent 社交
09:15 插件迁移与企业发行版设想
12:00 插件改变产品入口：从独立软件到 Agent 扩展
12:50 模型熟悉的框架与工具生态
16:05 插件、模板与创作者使用门槛
19:05 大肥鱼、装饰插件与年轻社群
20:41 Meme、开放生态与圈外传播
24:12 开放插件、审核与自然筛选
25:23 开源之后，发现与分发仍要靠传播

Agent 与个人上下文

28:34 Super Agent：随时交代任务的个人代理
31:58 主 Agent、Router 与任务调度
35:57 跨 Agent 协作与个人数据库
37:32 把上下文、资料与成果沉淀为个人资产

模型、算力与安全

41:24 模型权重修改研究与自我改进设想
45:23 模型判断、推理效率与线性外推
46:50 算力建设、模型效率与需求变化
51:04 数据中心与社区成本如何分担
55:21 AI 安全攻防与社会工程风险

软件和游戏网文化与实践

58:01 游戏供给增长：审核、体验与分发压力
01:00:59 人人都能制作，筛选与分发更关键
01:03:51 游戏开发实践与制作效率
01:06:20 个人定制美颜与播客音频处理
01:09:33 Agent 主动找素材、整理提示词与使用习惯

创始人、组织与消费

01:14:19 创始人参与、组织转型与 AI 工作方式
01:17:43 购物分享：iPad mini 与个人设备体验
01:20:30 二手 Kindle、可编程硬件与动手乐趣
01:22:57 片尾致谢
01:23:27 彩蛋：Next Token

💡 本期值得带走的几个问题

产品怎样在主流技术圈之外找到自己的传播网络？

我们从“大肥鱼”和插件聊到年轻社群、Meme 与自发二创。讨论的重点不是断言某个传播路径必然成功，而是留意那些主流平台和熟悉的信息圈暂时看不见的兴趣网络。

人人都能做软件和游戏之后，作品怎样被看见？

制作成本下降没有消除分发、筛选和体验的门槛。上架变容易，不等于获得推荐；功能能跑起来，也不代表游戏好玩或用户愿意留下。

Agent 替人调度任务时，个人应该积累什么？

我们谈到把资料、偏好、提示词和工作成果放进自己能够持续使用的上下文中。工具可以更换，能跨工具调用的个人积累才可能持续产生价值。

面对快速变化的模型与算力需求，怎样避免过度外推？

推理效率和递归改进仍处在讨论与验证之中。算力需求也会受模型能力和使用方式影响；用当前观察推算未来时，需要给变化留下空间。

🧩 概念解释

Harness：围绕模型组织交互、工具和扩展能力的工作环境。本期主要讨论其插件生态，以及它作为应用与开发基础的可能性。
Agent：能够根据目标调用模型、工具或其他任务流程的软件代理。主 Agent 可以负责理解需求和分配任务，其他 Agent 或工作线程再执行具体工作。
个人上下文资产：个人长期积累的资料、偏好、任务记录与成果，可供不同工具或会话继续使用。节目中的例子包括个人资料库、提示词库和跨工具工作记录。
Meme：便于模仿、改写和再传播的网络表达。本期借“大肥鱼”等例子讨论社群文化如何参与产品传播。
网文式的软件与游戏生态：节目用网文作比，指出软件和游戏的创作门槛正在降低，供给随之扩大；当作品更容易发布，竞争焦点便转向发现、筛选与分发。
RSI：递归自我改进（Recursive Self-Improvement）的缩写。本期将它作为一种可能路径来讨论：AI 如果能持续优化自身的推理能力，进步速度与算力需求的推演都可能发生变化。
In the Loop：让人参与反馈、比较或确认的工作方式。节目举例用盲听比较多个音频处理版本，再由听众反馈选择结果。

🔗 本期提到的工具与信息源

DeepSeek Harness：讨论插件生态与 Agent 使用方式；官方页面介绍可组合插件扩展能力。
HyperFrames：讨论插件与视频制作；官方页面介绍可用 Agent 制作视频。
Obsidian：分享将原有插件迁移到 Harness 的实践。
Codex：出现在插件迁移、浏览器操作与工作流讨论中。
Claude Code：讨论 Agent 编程与日常开发流程时提及。
GitHub：作为代码和个人资料沉淀的例子，也谈到权限与账号风险。
Notion：用于举例个人资料和数据库式上下文管理。
Steam：讨论游戏上架、内容供给和分发筛选。
M5Stack：结尾提到的可编程小型硬件。

💬 一起聊聊

你最近有没有把一件原本繁琐的事交给 Agent 自己想办法？在人人都能制作内容之后，你最看重作品质量、分发，还是个性化体验？欢迎分享你的实践与判断。

关于节目

Next Token｜词元之外是一档关注 AI 技术、产品与现实影响的视频播客，同时提供音频版。旗舰栏目 Next Token Weekly，由杨攀、歸藏、橘子和向阳乔木每周圆桌对谈，分享观察、实践与不同判断。

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音乐

“Electric Dreams” by Scott Buckley — released under CC BY 4.0. www.scottbuckley.com.au

“Origami” by Scott Buckley — released under CC BY 4.0. www.scottbuckley.com.au

Edited and mixed for Next Token Weekly.