第一篇流水账。

second me和elys刚出来时，大家注册看看，感觉哪里不太对，没了。

personal agent之后，A2A社交又似乎又行了。

AI之后，看一个帖子下意识要判断是不是AI生成。我们对信任这件事情的理解，显然变复杂了。抛开agent，人首先要看到更多的无法被润色的自我披露。披露程度要达到“能差不多想象出一个人的日常”，是后续能产生更多社交行为的前置条件。

在这方面，美区的想象并不难。基于邮件文化和日历文化解决的很好，社交锚定在行为确认后的下一步，即根据待办事项进行时间和空间方面的撮合，manus扫描餐厅二维码的场景预设显然也不是一人食。

当然了，这些被划进熟人社交的产品，美区一直存在，所以也算不上ai时代才能如何如何。但这是muse、today类的personal agent之后，大家普遍感觉到，由于顺手解决了最低可信度，这条路径是有希望的：

真实行为痕迹，天然适合做匹配的trigger。

至于国区，最好不要扯到社交就颠覆微信。

想想别的。比如想一想同事间的social形态，往往以压缩形式出现。头一歪或者横向比出剪刀手，是问要不要抽一根。我还见过MMG这种简写，买manner、mstand还是grid。

以个人为中心向外辐射 vs 集体network优先，总归是两种不同形态。

至于最麻烦的数据孤岛。我们在互联网上搜集、检索到的信息，包括today每天的主动推荐信息，是接近于平均值的公开信息，其余散落在孤岛。

假设数据孤是无解的，一个算不上解法的解法就是：把抓取平均值信息变为获取显著性信息。也就是把today的每日推荐信息变为network里其他人pick的信息，把boss直聘变成弱关系内推。

所有personal agent，最终要比拼的是，是每个节点的相邻数量。

重新翻了翻《找工作》。

在前互联网年代，格兰诺维特说的弱关系是指：

互相知道基础身份、资源、能力维度，偶尔联系，大概率见过面。如前同事。

现在，用简单的强关系弱关系来划分显得太过宽泛了。弱关系应该至少还可以划分出两个层次。

极弱关系：

搭子。不需要知道身份信息，有实质性互动，但联系场景高度单一。

极极弱关系：

有连接，没有实质性互动。社交媒体上互相关注，偶尔互动但没有加过好友。或者，加过好友但从未说过话。

写到这意识到，对现代关系的划分，是否见过面是一个重要的指标。

再者，破冰这个词一直应用在纯粹的陌生人社交上，不过现在加到微信现在已经并不代表什么。

不管哪一层的弱关系，都需要反复破冰才能形成恰当的语境——从最初目的性明确的话题点延展到更多，反之，语境就会萎缩，即便见过面，关系也会退行。

前几个月，聊AI社交是很宽泛的。

得出的结论是没有营养的废话：从coffee chat、搭子，到数字名片，到赛博分身、A2A社交，到IRL，到ai红娘相亲，但最终汇聚在同一个十字路口。

最近聊天的范畴开始收窄，约等于写长文时的两段话：

“Al时代来临后，在社交媒体上塑造人设的成本更低。相比之下，物理世界中的轨迹，涉及到感官和他人从剔除攀比竞争因素所旁观得出的私人特质，稀缺性正在凸显。

如果这些条块在未来可以凝聚出稀缺的共识，有效性和流通性得到认可，如何把现实世界的行动与背后的风格更好的映射在社交媒体上，和原有社交形象混搭并焕发出全新的风格，就是下一代社交平台该思考的问题了。”

翻译成人话就是，“线下的context”。

最早街旁之类的LBS社交，披露LBS只能用来定义物理空间，也就是去过哪些地方。

ai之后，线下变成了某种程度的可置信凭证。从context的角度讲，ai可以感知环境，感知状态，感知健康数据，感知生活节奏，这些零零散散的意向，或许能实现另一条名为physical social的路。

——世界就是一场大型的草灰蛇线。

用AI多了，看待问题的角度确实会变得狭窄。挖掘问题本身成了线性逻辑+AI吞吐出的无尽答案，代价是问题和答案会始终围绕在表象的事件层面。

比如用户注册了不发内容。问AI之后得到一堆答案，而后注意力被分配在筛选答案身上。当然，AI给的答案也只能处在表象层面，比如降低发布门槛或者适量给予激励——就像让不会做饭的人去放适量的盐一样。

如果真的照表象答案去解决，就会应了一句老话：用户发不发内容，和社区里bug多不多没有任何关联。

问题的层级：

表象：即具体的事件。

事件的背后是模式：事件反复发生沉淀出的规律，比如社区积极从外部找title高的人做分享，用户理解出的模式是社区里有少量发帖和外部创作者。

模式背后是结构：系统如何判定资源，并如何组织与调用。

结构的背后是心智模型：用户会按固有预设去试图理解并最后得出一个不复杂的结论，一个没有title的小白不论在社区里如何贡献，都是没有价值的。贡献内容这件事会显得毫无必要甚至有些愚蠢。

模型背后映照的是用户的动机和愿景。

不论社会学的《见树又见林》还是人类学的《反景入深林》，都在反复强调任何小事的背后都牵扯到社会和文化的系统层面。

如果单纯解决表象问题，解决问题大概率会引发更多的问题。

只有理解系统，才可能找到解决问题的杠杆点。

聊了几次ai社交。

天下苦左右滑太久了，所以最近两年的anti swipe产品，可以用井喷来形容。

传统dating大户里，bumble打响了改革第一枪。减少左右滑依赖，打造agent分身，向线下渗透。

而新产品的典型case是按原生家庭背景推导性格缺陷再推导行为特征作为匹配维度，不找dating对象，找互补对象。

不论新老产品，尽管在ai层面会有侧重前采、侧重约会行程安排、侧重分身的区别，但理念上是一致的：

不再依赖左右滑模式的基本路径是切换到高纬度特征+有限匹配。

特征，理想情况下，用户可以不需要profile来呈现自我，自然也不需要在推荐池展开一场所有人对所有人的竞争以及马太效应。

抽象层面的高纬度特征，意味着心理学、命理、宗教之类的维度从边缘地带向中心挪动。而一个从心理角度切入的产品，相当于模糊了社交产品、心理产品和meetup的边界——不确定这种现象算不算ai native的表现之一。

现实层面的特征是个人特质的颗粒度下沉，从喜欢阅读之类的“兴趣”下沉到阅读时翘不翘二郎腿的“癖好”。目前的赛博分身们还处在搜集兴趣的阶段。

至于有限匹配，自然会更高概率延伸到线下。商业逻辑从dau至上的按月订阅变成按有效引荐付费。

尽管每个产品必然会有不同的侧重，但从profile的维度，可以粗糙划分为两大阵营：一类在于缩小匹配池，但还是希望实现更常态化的匹配，收费模式还是包月；另一端是把线下作为过滤条件，强调单次、即时性的match，对profile需求非常小，甚至连app都不需要。

总之，如果前一个时代所说的匹配是指基于社会主流的比较标准，以后说的匹配，应该是借由高纬度特征，人去把握、揣摩、预测其他人（或者预测agent分身）精神状态的能力。

说到精神状态，在美区，类似popi提问箱这种已经盖上棺材板安睡好几年的形式，甚至也复苏了。

不论怎么ai，长远来说，美丽新世界的最终图景大概率是由agent帮人类做profile——不过这句话在当下，还没有什么实质意义。

社区里所有的关键词，后面都要加一个“链”字。在互联网上，所有关于社区的手段、钩子、策略都是对的。

但问题是，它们都被孤立的原子化了。做了A，但并没有引导到B。

大概约等于，知道要去和用户聊天沟通感情——但用户和运营聊完天之后，并没有被激发出贡献UGC的意愿。

链条式逻辑，最核心的是要意识到：不论好还是坏，同样一个现象，性质是完全不同的。所有现象，都要衔接“随时间推移和程度加深”作为上下文。

假如一个社区。

第一年没有用户发生冲突，正常。
第二年没有用户发生冲突，隐忧。
第三年没有用户发生冲突，那…就完了。

而同样一种手段（最典型的是创作者补贴），在不同阶段，也会产生截然相反的效果。

这就是社区的方法论为什么大部分时候都没有用，甚至经常会出现学了还不如不学的现象。

再者，方法论本身是不断变化的。就像所有涉及到人的变化——大概约等于人类史的所谓变化，都隐喻在人事物之间等级和权力的转换。

简历这种事物，发源自人才市场，公司侧拥有明确的等级差。和以前理解社区社群一样，简历to公司，是象征个体希望找到组织再融入组织。

不过最近几年的社群开始有了非常明显的经济人倾向：积极分子，可以轻松脱离组织自立门户。

换句话说，中坚人物的凝聚力和社区社群本身的凝聚力，相差无几。

所以实际上，一个早期项目的任务变成了三重：预防个体的理性主义、塑造凝聚力、保持增长。

有没有可能，其实我们都会期待有个人追踪我们，以一种恰当的方式把饥渴的自己带到河边。

而不是简单粗暴的被按着饥渴的头颅去喝水。

巨大的等候区。

对一部分朋友而言，这里该叫通勤区。

先在脑子里开启了一个畅想区：晚饭得好好吃顿大米饭，实在不行，达美乐也能接受。

畅想完，接下来需要穿过一排又一排座椅，走到吸烟区。

当然吸烟之前得先买烟。排在前面的女士买了爆珠七星，之后轮到我了。

我付款的时候她问：“东北人？辽宁的”？

我很震惊。很久很久以前，我就认为自己已经完全抹掉了口音。

“我刚才想假装说两句这边的话”。

“没用的，不一样”。

走的路上，有一堆姑娘组建了自拍区。

斜对面是坐在行李箱上的阅读区，仅此一位。但感觉用不了多久，他就会叛逃到睡前区去。

远处是emo区的小朋友，多半是饿了。

吸烟室里除了烟雾缭绕，还挺多姿多彩的。

有人打开spotify，即将进入耳机隔离区。

有位姑娘打开了冥想区结界，叼着烟闭着眼，双手捏手印（哈兰德二创版本）。

毫无意外的是，比例最大的是已经抽完烟目光呆滞大脑空空占据发呆区的朋友们。

想了想这个空间里都有什么。

——现在、下一步、镜像、随机。

一些杂七杂八。

1、社交网络的需求，是对网络边界的需求。类似现实生活中每个人都在强调要有私人空间，personal space自然不是封闭的，而是有一套开启和封闭的策略。朋友圈分组自然也是策略，只是不够弹性。

2、基于1，人类的需求形态大概是保持单身同时保持多段暧昧关系。personal space不仅要同时满足多个任务且对身份/状态管理的要求是指数级复杂的。

3、基于1和2，本真性是伪命题。我们现在理解的世界，是科学思维，把事物抽象化再分门别类，每一类都有共通性质，人只能互相归类处理。除非我们能够回归到前工业社会，那时的人是绝对不会这样想。ta的世界里，每一样东西都是独一无二的，不可分类的。ta会感知到正在呈现出来的是逐渐被填满的意象，但不会抽象到进度、百分比、柱状图这些东西。

4、发日常碎片内容也是伪命题。如果日常内容不能凸显特异性，就不会有人发日常。目前对发布的理解是游戏里的后摇模式，对发布后的预期决定了发布前的选择偏好。

5、对平台而言，AI对UGC本身的帮助是有限的。maybe更大的作用是生成更多的索引用来分发，从被动变为主动。但结构化程度过高的内容平台在这方面大概率是有心无力的。

6、一位朋友把我的主页发给AI，让AI推算读过但不一定公开的书。虽然我不理解为什么会出现《道德经》这种答案——但旁逸斜出也算是一种新的索引。

7、内容现在可以转换成其他媒介用来更好的分发。所以理论上，内容可以转译成其他形态用来连接。