九个月里连换三个方向,最后却把宝押在别人的平台上——这笔账怎么算?Treg 创始人 Jason Zhou 与 Founding Engineer 石天鑫在十字路口的一次对谈里,把这段试错过程完整复盘了一遍。
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他们的结论是:Claude Code 与 Codex 正在成为新的平台,创业者该做的不是把整套基础设施再搭一遍,而是往人机协作和 Agent 数据工具层里扎。
第一站:开源插件拿到 6000 多 Star
团队最早做的是 SuperDesign,一个设计 Agent,以开源 IDE 插件的形式起步,几个月就拿到 6000 多 GitHub Star。早期流量还借了 Codex 插件市场的力,甚至利用按字母排序,把名字改成 01 SuperDesign 排到第一。
但这条路很快撞墙:模型本身的前端能力在增强,插件形态能触达的用户面又有限。两头一挤,团队转向了增长 Agent。
第二站:增长这件事,AI 接不住
Cooled 的设想是让 AI 接管 SEO、内容营销、广告与获客。真跑下来,验证结果和预期差得远——获客与增长高度依赖人的 taste、对动态渠道的判断,以及最终的结果交付。
Jason 的说法是,SEO、内容营销、广告和获客并没有 silver bullet,渠道会动态变化,哪些关键词或方式值得加码仍要人介入。能高度自动化的只有边界清晰的局部环节:客服、修 bug、安全监控。
由此他们给出一个判断:未来 6 到 12 个月内,「0 人公司」不成立,真正的场景是人与 Agent 协同。
第三站:给 Agent 卖数据和 API
Treg 的定位是面向 Agent 的数据与 API 市场。它把 Apollo、RocketReach、SEO、社媒与 AIGC 视频模型等分散供应商整合起来,一个 key 可调用,按用量收费。
它不假设每个场景只有一个头部供应商,而是按场景、价格和有用度帮用户挑,Jason 形容这更像 Costco 的感觉。另一头,Agent 会对 API 调用做脱敏评价,沉淀成类似大众点评的评分,形成数据飞轮。
这套打法的前提,是团队认定不该把 harness、memory、sandbox 全栈都自己做。多次试错后的结论是:把数据和工具层做深,再嵌进已经足够强的 Coding Agent 生态。
平台边上已经长出一圈工具
围绕 Claude Code 和 Codex 的体验缺口,新产品正在冒出来:
- Ego:用 Coding Agent 操作浏览器
- ChatCut:提供视频剪辑的中间状态
- Vibe Island:用灵动岛提示多 session 状态
- Orca:管理多个 Agent 会话
这些工具的共同点是补平台没做的那一块,而不是重造平台。
人的带宽成了新瓶颈
石天鑫提到,现在会同时开 5 到 10 个 session,并用主 Agent 转发任务,人的 review 与判断成了新的限制。Jason 的看法是,创新无法靠 loop 自动生成,但监控 DB、发现安全风险、整理代码这类短小 loop 可以稳定运行,十几个小 loop 互相配合还能让系统更健壮。
换句话说,loop 擅长运营,不擅长创新。把创业拆成创新和运营两块,前者显然靠 loop 完成不了。
至于开源,Jason 给了一句直白的评价:开源在 AI 产品赛道是一个非常重要的 marketing 工具。
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