k.博士(@ken_fxh) 我把AI放进节目，价值不在替人给结论，而在先根据原始信息把事件背景、核心分歧和讨论路径梳理清楚。这样真人嘉宾再去争论判断，节目不容易越聊越散。很多Web3内容做不深，也不是话题不够，而是少了专业选题、长期磨合的嘉宾结构，以及既懂行业又懂推流、制作和AI工具的执行团队。

k.博士(@ken_fxh) 我下一步想做的，不只是让AI念提纲，而是把重要KOL和行业人物做成可调用的数字分身，形成自己的AI嘉宾库。知识、口头风格和判断方法都能沉淀成平台资产，一次性的聊天节目也能升级成可复用、可扩展、可积累的媒体产品。再往前走，真人主持和AI机器人同台，多语种实时生成，十几种语言同步直播、跨平台分发，都是现实方向。

Herbert Fang(@fang_herbert) 我更想让AI先做“事实陈述者”。直接吃原始事件材料，把背景、脉络和争议点提炼出来，再交给真人去辩论。人一开口就会维护自己的判断，AI先把信息和立场拆开，讨论效率会高很多。真正有价值的内容产品，也不一定追最大流量，而是能让行业上层和专业圈层持续收听，听见同行、对手和关键人物到底在想什么、做什么。

Herbert Fang(@fang_herbert) 我对“蒸馏”最感兴趣的地方，不是做个会说话的壳，而是把一个人多年的工作日志、表达习惯、公开观点和决策记录统一喂给模型，让它逐渐长出接近本人的专业判断。这样既能把个人知识沉淀成可调用资产，也会反过来冲击很多原本靠经验和资历吃饭的高薪岗位。把KOL、高管甚至争议人物做成数字分身，节目里呈现市场情绪会清楚得多。

Herbert Fang(@fang_herbert) 我把那波AI交易案例拆开看，其实并不神秘：先盯币安和社交媒体热度最高的币，再看钱包、换手和机器人资金有没有提前收筹码，等交易活跃但价格还没明显拉升时介入，再靠极严格的止盈止损快速退出。AI的优势不是神预测，而是24小时、无情绪地重复执行。更关键的是，这套门槛没想象中高，哪怕不是程序员，也能借助Claude把规则写成程序。

FEI AI(@Aita2077) 我会把“100U做到20万U”那波爆火案例当成一根导火索，而不是AI突然发明了交易圣杯。市场本来就处在适合小市值、单边拉升和情绪驱动扩散的阶段，AI只是把盯热点、追异动和机械执行的能力放大到了最显眼的位置。这次刷屏，也是在把过去几个月持续升温的AI交易、多agent预测市场和自动化策略讨论，一次性推到台前。

FEI AI(@Aita2077) 我会把围绕AI Trading的判断先分成三派：有人觉得它已经从概念走到实战，有人觉得这只是好运气包装出来的神话，还有人更关心未来会不会变成多个agent协同的交易工作流。真正该拆的是可复制性和拥挤化风险——一旦全网都抄同类agent，超额收益还能剩多久？至于蒸馏KOL观点，摘要未必违法，但照搬独特表达、切片或作事实指控，就可能踩到版权、署名、名誉和不正当竞争的线。