< h 2 > 工作场景钩子 </ h 2 >< p > 上周三晚上十一点,我正准备给客户发方案,飞书突然弹维护通知,文档打不开。那一刻我才发现 —— 我所有客户资料、项目记录、财务表,全住在别人的服务器上。</ p >< h 2 > 发生了什么 + 谁已经在跑 </ h 2 >< p >M itch ell Hash imoto , Hash i Corp 联合创始人(这家公司后来以数十亿美金被收购),上周公开宣布带着他的新项目 Ghost ty 离开 GitHub ,原话是「 GitHub 已经不再是适合认真工作的地方」。原因:通知淹没在噪音里、 Issue 被垃圾填满、平台重心偏移。一个技术实力顶天的人,选择走。如果你把所有东西压在一个平台上 —— 不管是代码托管、笔记工具还是社交平台 —— 规则变了,你就没话语权。我也卡过:去年我公众号被限流两周,阅读量掉了 80 %,那两周我什么收入都没有。</ p >< h 2 > 你今天的复刻成本 </ h 2 >< p > 钱: 0 元。时间: 2 小时搞定第一次全量导出。技术门槛:会用电脑自带的文件夹就行,不需要写代码。第一步:打开你现在最依赖的那个平台,找到「设置」里的「导出数据」或「下载我的信息」按钮,点下去。微信可以在「设置 → 通用 → 聊天记录迁移」;飞书在「设置 → 数据导出」; Not ion 在「 Settings → Export all content 」;小红书暂时没有一键导出,得手动截图保存关键数据。这工具不是所有人都需要,如果你现在内容不多,不急着搞也没事。但至少知道出口在哪。</ p >< h 2 > 分人群建议 </ h 2 >< p > 如果你刚起步,我会建议先把所有内容在本地硬盘存一份副本,手机备忘录也行,别只在云端。如果你有 1 - 2 个客户,我会建议花 50 块买个自己的域名,搭个最简个人站(用 Carr d 或 Not ion 指向域名都行),让客户找得到你,不依赖任何平台。如果你在扩规模,我会建议核心数据全部自持 —— 客户信息用本地可导出的 CRM ,内容同时发布到至少两个渠道,合同和财务文件存本地加密备份。别等平台变脸才想起自己什么都没留。</ p >
platform -risksol op rene urdata -back upin dependent -business··2 min read·chatopc.com·via www.theregister.com·
你的全部家当压在别人平台上 — 连十亿创始人都在跑路了
相关推荐
最新文章
applesiri
Apple 用 Siri 买时间
Bloomberg 的关键信号不是 Siri 终于变强,而是 Apple 用一个“够用”的 AI 版本先稳住分发入口与硬件叙事。真正被定价的是默认入口,不是模型领先。
6月14日·www.bloomberg.com
PlaywrightMCP
Playwright MCP 把网页测试改成“说一句话就能跑”,但离省钱省心还很远
Playwright MCP 让大模型直接操作浏览器做自动化测试,连登录态页面也能接管,这说明 AI 正在进入更具体的企业软件流程。但从 token 成本、模型能力到内存占用看,它更像早期可用工具,而不是马上替代测试团队的成熟方案。
6月14日·juejin.cn
HereticHeretic Grimoire
9KB 备份一个大模型版本,Heretic 想把模型下架风险变成可重建问题
Heretic 发布 Grimoire 机制,把模型的“可复现信息”压成约 9KB 文本文件保存到本地。它不是把大模型真的缩小,而是把模型下架、平台封禁的风险,转成日后可重建的问题。这值得关心,因为模型分发正从“托管在哪”转向“能否被复现”。
6月14日·www.reddit.com
ailabor
伦敦白领招聘塌陷,不只是裁员
2026 年伦敦 finance analyst 岗位从四年前的 350+ 降到约 80,这不是单点就业波动,而是 AI 已开始吞掉白领 entry-level workflow 的需求侧信号,真正被重定价的是人力的 marginal token。
6月14日·www.bloomberg.com
sk-hynixhbm
SK海力士扩招不是就业新闻
2025 年末 SK 海力士员工数增至 34549,净增 2159 人,而三星芯片部门同期小幅缩编。表面是招聘,实质是 HBM 供给侧继续偏紧:AI 产业真正稀缺的不是模型,而是能把 token 吐出来的 memory 带宽。
6月14日·36kr.com
LocalLLaMAGemma
一位开发者被模型 FOMO 逼到焦虑:大模型竞争正从能力转向“够不够用”
一位本地大模型用户在 Reddit 直言“快被 FOMO 搞疯了”,核心不是模型不够强,而是新模型、硬件涨价和限制政策叠加后,用户开始怀疑自己是否必须持续追新。值得关心的是,行业正在从“谁最强”转向“什么场景已经足够好用”。
6月14日·www.reddit.com