GPT Store 这消息一出来，我第一反应不是兴奋，是后背发凉。又一个“应用商店”神话要开始收割了，跟当年微信小程序、苹果 App Store 刚开张时一模一样，空气里弥漫着“快上车，晚了就来不及了”的焦糊味。但这次，我 39 岁的身体和大脑都发出了明确的警告：别急着冲进去当炮灰。
OpenAI 把 GPTs 的门槛砸到地板上，用自然语言就能“开发”，这本质上是在制造一片红得发紫的海洋。人人都能五分钟搓一个“健身教练”或者“小红书文案生成器”，结果就是货架上堆满同质化的塑料玩具。流量和曝光会迅速向头部集中，就像现在的手机应用市场，独立开发者想靠一个简单的创意冒头？概率比中彩票还低。这根本不是机会，这是诱饵。诱饵是“人人可开发”，陷阱是“人人都在开发”。最终赚钱的，不会是那些做通用问答机器人的，而是那些手里有独特数据、有垂直领域深度逻辑、能解决具体脏活累活的人。
所以“Flovico 逻辑”是什么？是我过去八年被客户需求、技术瓶颈、交付压力反复摩擦后形成的那套条件反射。它不是一个知识库，是一套处理问题的肌肉记忆。比如，客户说“做个自动生成周报的机器人”，平庸的 RAG 会去喂一堆周报模板，然后生成四平八稳的废话。但我的逻辑会先拆解：这个用户的汇报对象是谁？技术总监还是销售 VP？他本周干的活里，哪些是能体现技术难度的“硬骨头”，哪些是跨部门扯皮的“软钉子”？数据来源是散落在 Jira、GitLab 和微信聊天记录里的，怎么无侵入地抓取？最后生成的语句，是偏重风险提示，还是成果邀功？这套判断链条，是没法靠公开文档训练出来的，它浸泡在具体的、充满人性弱点的业务场景里。
我得把我的 GPTs 做成一个“思维外科手术工具”，而不是“信息创可贴”。这意味着知识库的构建要极端场景化。不能只是扔进去一堆产品经理方法论文档，那没用。要喂的是我经手过的真实项目复盘，那些血淋淋的冲突记录：技术说实现不了，销售已经签了合同，我是怎么在三天内用 Axure 搓出一个高保真原型，逼着前端承认“好像也能做”的；还有那些我写的、丑陋但极其有效的 Python 脚本，怎么用多线程绕过 API 频率限制，在凌晨三点把数据扒干净的。这些脏兮兮的细节，才是“独特数据”。RAG 检索到这些片段时，给出的建议才会带着一股子野路子的狠劲，而不是正确的废话。
2023 年我被 ChatGPT 震得失眠，觉得自己苦练的爬虫、自动化手艺一夜之间成了小丑。但现在我明白了，大模型抹平的是信息获取和基础代码生成的门槛，但它抹不平“在混乱中定义问题”的能力。我 41 岁要迎接的，不是又一个技术浪潮，而是把我过去十年被毒打出来的经验，用 AI 这个杠杆放大。我不做商店里琳琅满目的商品，我要做那个给商品设计模具、甚至设计整个生产线的人。GPT Store 是擂台，而我的战场在擂台下面，在那些具体公司具体业务流淌的肮脏数据河里。别了，盲目追逐热点的 2023；来了，用 AI 封装我自己的 2024。
