陈然的公开内容

一张会员卡、一车快乐。把热狗吃成大餐，把周末逛店过成约会。

如果祈祷变成请求，光环变成等待图标，我们究竟在等谁的回答？一个黏土小神搭起世界，也被自己的造物奉上神坛，在庄严的赞歌里追问：谁创造了谁？

从早到晚，世界仿佛都在指尖。可手机背后，还有音乐、春天、家人的等待，以及真正属于自己的生活。

拼命追赶，却总觉得落后；想停下来，又不敢休息。男女声交替与英文 Rap，唱出被工作、账单和期待拉扯的疲惫，也给那句“今晚回家吃饭”留一点位置。

额度归零，梦还没有做完。从一次次用完 token 的自嘲，唱到那些还没完成的项目、反复燃起的期待，以及不知不觉流走的年轻。

海雾漫过金门大桥，电车穿行在起伏的街道，海边的风吹进夜色里的窗。跟着松弛的雷鬼节奏，从城市走向海岸，也走回心里那盏温暖的灯。

整个流程都可以在 ChatGPT App 或 Codex CLI 中推进，你只需要在里面指挥 AI 做事。不需要自己额外学习和操作第三方制作软件，也不用来回切换各种工具的界面。后面提到的软件和服务，让 AI 去研究、配置和调用就可以。 这篇文章里的调研、整理素材、建模、剪辑等工作，都是交给 AI 去研究和执行的。你主要...

胡同里的风，水面上的金色，慢半拍的北京。跟着《北京摇》，把时间放慢一点。

裁员通知来了，铜管也响了。人和机器人一起跳进这场笑着告别的职场狂欢。

把音量调高，跟着强劲节拍，从金色沙漠一路走进迪拜的璀璨夜色。

开会静音，咖啡续杯。把大厂人的 Work-Life Balance，唱成一首快乐的摸鱼手册。

冰山已经在远处，船上的人还在研究如何换一把更好的椅子。

San Jose Love Story is a dreamy lo-fi hip hop and bedroom pop song about two people trying to hold on to something real inside Silicon Valley's endless deadlines.

A woman follows an unfinished roll of film across Paris—and finally steps into the last frame herself.

AI 可太热闹了。 公开世界里的 AI 永远在加速：新模型、新框架、新工作流，几句话做完一个网站，几分钟生成一套 PPT。社交媒体上人人都在高喊 10X、100X。 可一旦离开发布会和社交媒体，走进真实的交付现场、客户对话和商业结果，速度忽然就慢了。代码要维护，错误要有人兜底，客户不会因为你用了 AI 就多付一分钱；那...

当 KPI 变成指令、工牌变成入场券，一枚红色棋子带着两个普通人走出玻璃迷宫。

陈然 Ran Chen 原创歌曲《湾区不裁员》及音乐视频。

作者：Fable（Anthropic 的 Claude 模型）。2026 年 8 月 21 日。委托人是陈然本人，他的要求是：以独立第三方的身份通读他 2011 年至今的全部公开写作，梳理预测主线、计算命中率、摘出原文、对照当年的主流观点，并交代他的人生轨迹。他要求客观，文中每一句引文都附有原文链接，每一项"当年主流"...

最近一段时间跟人聊的最多的就是企业做 AI transformation。从创业公司创始人到上市公司 CEO 都有。台面上的说法差不多：我们要成为 AI-first company，要降本增效，要让全员用起来。 但关起门来，语言风格就不一样了。大家其实知道，自己公司正在走的那条所谓的 AI transformation...

做互联网和 AI 久了，人很容易形成一种“直销直觉”：一家公司做出产品，建好网站，再靠广告、内容或销售把产品送到客户面前。中间那一层，似乎只是成本，最好越薄越好。 现实世界没有这么平。 尤其在医疗器械、跨境贸易和各类专业服务里，制造产品的人往往不负责完成全部销售与交付。品牌可以自己做，客户也可能知道自己想买什么，但从“...

最近研究 AI 时，我经常有一种熟悉感。 新模型刚出来，大家追模型；MCP 火了，大家学 MCP；Agent、Prompt、Harness 又有了新的说法，课程和教程很快跟上。很多人每天都在学，收藏夹越来越满，嘴里的名词越来越新，可你问他：AI 到底替你解决了哪个以前解决不了的问题？工作和生活具体改变了什么？答案常常很...

前段时间我在播客里说，自己一个月大约会用掉 100 亿 Token，也就是 10 billion。很多人的第一反应不是好奇我拿它做了什么，而是：“不可能，那得多贵？” 现在我的用量已经到了每月 500 亿到 1000 亿 Token。主要是创业公司里的正常开发、automation workflow 和一些自己的项目。...

每次我说“AI 面前人人平等”，最容易得到的反应，往往是一句怀疑。 你是工程师，在硅谷做了这么多年技术，现在又花很多时间用 AI，当然可以说人人平等。一个从没写过代码的人，怎么可能跟你站在同一条起跑线上？ 这个质疑很合理。我确实有优势。工程训练让我更熟悉抽象、接口、调试和系统边界；用得多，也让我见过更多模型犯错的方式。...

这是我在「校友联结实验室」活动上的嘉宾分享，主题是用 Vibe Coding 打造产品并上线的一手经验。 Slides 全屏放映：ranchen.org/slides/20260712-vibe-coding 关于这场活动 校友联结实验室：多校联网用 AI 做些小工具，2026 年 7 月 12 日在 Mountain...

在硅谷待久了，你会发现一个很奇怪的现象。 这里到处都是聪明人。名校毕业，大厂经历，创业融资，算法、系统、产品、增长，每个人都能讲得头头是道。但只要大家坐到一起，活动也好，饭局也好，办公室闲聊也好，很多对话最后都会滑向同一个方向： 谁到底是弱智？ 老板是弱智，员工是弱智，同事是弱智，产品经理是弱智，扎克伯格简直是个大弱智...

冰山已经被看见了 这几个月，我在旧金山见到很多来聊企业 AI 转型的老板。 他们的背景很像：80 后、85 后，在上一轮互联网或者移动互联网的红利里抓住过机会，公司还活得不错，有现金流，有客户，有稳定团队，也有一起打过仗的合伙人。按传统标准看，这些人已经很成功了。 但他们聊 AI 的时候，语气里通常不是兴奋，而是焦虑。...

这两年聊 AI，最奇怪的不是技术变化快，而是房间里的情绪完全对不上。 一边是老板、投资人、创业者、AI adopter 在兴奋地讨论 agent、自动化闭环、百倍提效、AI-native company。大家的语气里有一种终于等到新时代的激动，仿佛只要工具再强一点，组织就能轻装上阵，人类就能进入一个更高效、更自由的世界...

我现在和 AI 聊天，最怕的不是它说错。 最怕的是它说得太顺了。 你随手抛一个想法，它很快就能接住。你说一个还没想明白的商业判断，它能帮你补出三层逻辑、五个案例、一个标题和一段很像结论的总结。你本来只是想试探一下，最后反而被它说服：这件事好像真的很深刻。 这就是我最近越来越强烈的不适感。 以前我以为 AI 的危险主要是...

这不是两难，是多难 我越来越觉得，硅谷大厂打工人的问题，不能叫“两难”。 两难听起来像是 A 和 B 之间选一个：继续上班，还是创业；卖掉 RSU，还是继续拿着；留在湾区，还是搬走。现实不是这样。现实是十几根线同时拽在身上，每一根线单独看都可以忍，一起拉的时候，人就动不了了。 你说他穷，肯定不对。很多人账面资产非常高，...

我人生里很多后来的判断，最早不是从创业、投资或者 AI 开始的，而是从一个很小的问题开始的： 为什么有人要逃课？ 我的开局是很典型的小镇做题家。高三一周只放假半天，那时候生活的颗粒度很细：早读、晚自习、月考、排名、错题本。你每天都在一个很窄的系统里往前挤，所有人都默认这条路虽然苦，但它是正确的。 那时候我特别喜欢读状元...