我到底做了什么？怎么突然就火了？
底层逻辑是什么？抓手是什么？如何复刻？又沉淀了哪些经验？
下面我将与大家一起"复盘"这个经历，回答这些问题。
一、因势而起
1.弱小和无知从来不是爆火的障碍，傲慢才是！
让我们把时间调回到12月5日的那个晚上，那其实是一个比较关键的时间点。因为那天晚上 ChatGPT 开始在朋友圈刷屏。当时，作为一名程序员，我挺"傲慢"的，因为我之前接触过各种"人工智障"的产品，所以对于这种所谓的"AI 替代人类"的噱头已经免疫了。
但是好奇心拉了我一把。毕竟体验一番之后，如果 ChatGPT 又是一个”人工智障“的话，我还可以尽情的在朋友圈里指点江山，当一个“懂王”。
经过一通倒腾，我搞到了一个账号。这里的倒腾也帮助我在后面想通了一件事情，这里先按下不表。搞到账号之后，我将最近设计的爬虫系统中的代码"喂"给它，让它解释一下代码的作用。结果发现 ChatGPT 做得还不错，它解释得很清楚。
于是我开始加大难度了，在我看来：这 AI 能解释代码还是挺正常的，毕竟代码都是各种调包，也许匹配上了某段互联网上的回答。于是我将我设计的爬虫系统中使用到的组件和技术打乱顺序，让它将各个部分的作用和连接方式描述一遍。可怕的是，它竟然回答出来了，这确实出乎我的意料。
因为这个系统在我设计出来之前，互联网上并没有现成的例子。所以它并不是照搬现成的例子，它是真的将各个技术和组件进行了理解，然后按照理解将爬虫系统的各个部分的功能做了解释。而且理解的深度，超出了普通的程序员。
我的脑子里突然有个荒谬的想法：这个网站背后是不是有个真人正在回答问题？随后我否定了这个想法：毕竟用户那么多，哪能像 AlphaGo 一样，给每个用户都配一个柯洁？(注：AlphaGo对决李世石时，大家热议机箱里躲着一个柯洁)
抛开所有不可能，那真相就只有一个：这玩意儿，在技术知识方面真的可以“替代”普通程序员了。当天晚上的试用，让我抛开了对 ChatGPT 的傲慢与偏见，这也是后续一系列事情的开端。
2.贩卖"信息差"，几乎是最古老的赚钱方式。
12月6日，就在我体验了 ChatGPT 的第二天，有公众号报道：有人开发了一个 Chrome 插件，目前广受好评。一个灵感突然从我脑子里冒了出来：为什么不写一个 VSCode 插件呢？应该会有很多人用，也许还能发一发视频，吸一波粉丝。
在写插件之前，我做了一下市场调研。我在 VSCode 插件市场上搜索了一下 ChatGPT，发现插件市场中已经有两款 ChatGPT 插件。这并没有出乎我的意料，毕竟你再快都有比你更快的。可市场占有率不单纯是一个"先进先出队列"，它是一个"可抢占队列"，影响抢占的最大因素就是：用户群体。我将用户群体划定为国内用户，这个决定让我市场占有率“一飞冲天”。
贩卖"信息差"，几乎是最古老的赚钱方式。这里可以将赚钱改成"爆火"，这句话不知道是什么时候存在于我的脑海中的，但是我对它深信不疑。此时此刻，有哪些"信息差"可以贩卖？当时的我想到了三条：
- 国内外的信息差：第一条也是最重要的一条，当时的两款插件都是外国友人开发的，都没有考虑到横亘在网友与ChatGPT之间的"巨大鸿沟"，这个"鸿沟"拦截了80%以上的国内网友("鸿沟"是啥，这里就不明说了)。
- 技术圈内外的信息差：在当时虽然朋友圈开始刷屏了，可 ChatGPT 的火爆范围还仅仅局限于”技术圈子“，还未”彻底破圈“。圈内和圈外，此时存在非常明显的信息差。而 ChatGPT 的潜力是非常有望”破圈“的(后续爆火也证明了这个观点)
- 价值评估谬误——二阶信息差：第三条是非常隐晦的一条，这也是我直到爆火后才彻底想清楚的一条。即，对于没有技术背景的"群众"来说：使用快速傅里叶变换 与 发明快速傅里叶变换 的难度价值是差不多的，甚至有人会把两者混为一谈。(这一条也在后面被印证了，因为真的有一些人认为我是 ChatGPT 的作者之一，虽然我在各种视频中都强调，我只是写了一个 VSCode 插件而已。)
想到这里，我才正式决定开发 VSCode 插件。虽然看起来比较曲折，但是其实也就是一个小时内做的决定。此时我的插件只需要综合另外两款插件的优点，然后加上"国内模式(免注册、登陆、代理)"与中文翻译这两个本地化功能即可。插件开发的很顺利，12月7日凌晨我就已经将插件上线了。
3.个人公司化(Run Myself As A Company)
上面两个小结，我们讲了很多方法论，但是将实践过程——插件开发，一笔带过。其实不是我不想讲，而是插件开发的过程几乎没有难点。因为早在这件事情之前，我就已经有一套流水线式的"灵感实现系统"，来帮助我快速将灵感转化为产品。这套系统被我称为”计算脑“，而整个系统的设计思路就是——"个人公司化"。下面这张图片，概括了一下整个系统的层级和实现思路。
- 系统的最底层是 Docker 容器和 Caprover 这个 Paas 服务，它们可以帮助整个系统实现快速迁移以及容灾备份，并且屏蔽了各种平台的细节，使得本系统可以部署到各种系统上。
- 再上面一点是 Gitlab，它是整个系统的项目版本管理中心，里面管理了不止代码，还有各种项目的文件。
- 再往上面就是应用层了，这一层有各种应用，应用之间是无依赖的，但是可以通过工作流串联起来。例如本次插件开发，我的工作流程如下：
- 在"设计稿平台"中简单出一下插件的交互和设计稿
- 在 Gitlab 中建立一个新的插件项目
- 将代码 clone 到 CodeServer 中的 VSCode 插件开发容器中，进行开发。
- 开发过程中，时不时在"个人知识库"中，查询一下之前开发插件时的经验。
- 最后每次发布新版本时，通过"自动化平台"自动将代码打包成插件，自动上传到 VSCode 插件市场。
那么"个人公司化"这个理念的初衷是什么呢？非常简单，就是为了摆脱"螺丝钉"这个身份的束缚。虽然在平时工作中，我们无法插手一些负责模块之外的事情。但是我可以选择在业余时间里仿照公司的研发流程，构建一个”产研小循环“，然后实现一些乍现的灵感。过去半年我发布了好几篇”计算脑“相关文章，感兴趣的同学可以去我的主页查看。
二、顺势而爆
12月7日，我写完插件之后，开始在各个平台上发布了关于 ChatGPT 的第一个视频："程序员要失业了？ChatGPT VSCode 插件上线"。12月8日，第一支视频开始发酵，b站、快手、抖音等平台，视频播放量开始爬上10w，同时插件上线了"国内模式"，国内用户免注册，免登录。
1.同态竞争时的"降维打击"
7、8两日的视频的火爆，让我非常兴奋。但是此时插件也面临着比较激烈的竞争。仅仅两天的时间，VSCode 上 ChatGPT 相关的插件已经达到了7款之多，同时一些新的插件的功能与使用方式也比我的插件更好。其中最强大的一款插件已经能够以对话的方式将 ChatGPT 集成在 VSCode 中了，插件升级迫在眉睫。
12月9日，正好是周五，那天晚上我开始对插件进行大改版。对话功能、上下文联想、流式输出等等功能被我加到了插件之中，同时整个插件的UI和交互也升级了，使得插件更加易用。
在发布完插件之后，我马不停蹄在各个平台上发表了第二个视频："程序员不用失业了！ChatGPT中文版插件，功能强化版上线!"。发布完视频之后，已经是12月10日下午2点了，整个"战斗"持续了18个小时之后，我终于扛不住了，开始补觉。
晚上醒来后，我第一时间查看插件的下载量和视频的播放量。结果不出我所料，插件的下载量开始一飞冲天，单我的插件的下载量就是其他所有插件下载量的3倍，同时第二支视频的播放量也开始爬坡上涨，第一支视频的播放量全网已经超过了50w。
为什么会这样呢？明明我的插件与其他插件的功能都差不多，顶多就是多了一个"国内模式"，而且我也不是第一个吃螃蟹的人。
后来我经过思考，发现在当时这个时间点，整个 VSCode 中的其他 ChatGPT 插件们，其实处于同态竞争(所有插件的功能类似，用户群体类似，产生的结果也类似)之中。
而我的插件首先将用户群体，限定在了国内用户，这个在前面讲过了，就不多赘述。更重要的是，我的插件有一个其他插件不具备的优势，就是有大量的流量，流量哪里来的呢？对，你猜的没错，就是那两支视频。
两支视频为我的插件引来了大量的流量，有这么多流量，其他插件又怎么能与我比拼下载量呢？后来经过我的估算，起码有15w人是因为视频而去下载我的插件，这些流量甚至溢出到了其他 ChatGPT 插件上。
最令人啼笑皆非的是，很多人根本就不懂编程或者从来没有用过 VSCode，但是他们也因为这个视频去下载了 VSCode 然后去下载我的插件。
这就是"同态竞争"时的"降维打击"：两个或者多个基本一样的同质化产品在竞争时，常常需要引入额外的、跳脱的策略/因素，才能产生"降维打击"的效果，从竞争中脱颖而出。
打败你的，往往不是你的对手。
2.把朋友搞得多多的
有人说过：把朋友搞得多多的，把敌人搞得少少的。这句话让12月10日的我深有感触。
12月10日，插件开始在更大范围进行传播。因为我的插件当时只支持 VSCode，所以很多人都想要 JetBrains IDE 的插件，例如 IDEA、PyCharm 等等。
但是我之前从来没写过这些 IDE 的插件，所以只能在视频的评论区先承诺，下下周上线，然后想着利用周末时间抓紧学一学。
但是计划赶不上变化，10日下午就有一个人私信我说："JetBrains IDE 的插件已经上线了，但是插件作者是我:)"。说实话当时我的第一念头是：桀桀桀，既然你开源了，那么就别怪我不客气了，它将马上成为我的插件。
毕竟我当时粉丝数比这位朋友多，又承诺过要开发 JetBrains IDE 的插件，这不是"瞌睡了送枕头吗？"
但是细细一想，我还是放弃了。毕竟先不说道德上的问题，这样一搞我就树立了一个"敌人"，在与"敌人"撕扯的过程中，我就可能错失更多的机会。而且一个 VSCode 插件的维护就足够我头疼的了，再来一个插件那就是"一个头两个大了"。
所以我决定遵从指导："交朋友"。首先我和这位朋友互通有无，将我前面总结的经验毫无保留的交给了他。然后我们订立了"攻守同盟"，互相发布对方插件的视频，相互引流。
除了在技术侧交朋友，我还在其他地方交朋友。当我的插件上线之后，各个平台上有一些介绍我的插件的视频也开始火了起来，甚至比我的视频还要火爆(主要原因是发布视频的作者粉丝比较多)。
刚开始知道的时候，我的心里是不平衡的：难道我努力只是为了他人做嫁衣？凭啥我的原始视频的火爆程度比不过这些视频？但是转念一想：最终视频还是为我的插件引流。与其去抢蛋糕，不如把蛋糕做大。越多人发布插件相关的视频，整个话题就会越火，同时我的视频播放和粉丝数也就会增长的更多。
所以我开始与各个比较火爆的视频作者取得联系，互相关注以及互相引流。后来的联动也取得了不错的效果，不过这是后话了。
3.热度叠浪
同时，从12月10日开始，整件开始事情进入高潮阶段。
12月10日，以"机器之心"为首的一波公众号开始发表文章介绍我的 VSCode 插件。此时插件开始有了些许"破圈"的感觉。我此时觉得这波热度还能更上一层楼，于是开始想到了"老本行"——Android开发。
彼时，也许是因为应用商店审核过于麻烦。所以直到 12月10日，各大应用商店还是不见 ChatGPT 相关的 APP。所以我准备抓住这个机会，通过视频的宣传牢牢占住第一个 ChatGPT Android App 这个"生态位"。
即使应用商店上线的比较晚，我也可以通过视频来发布这是第一款 ChatGPT Android App 的信息。多亏了"计算脑"，开发很顺利，又是在当天晚上我已经将整个流程跑通了，ChatGPT 顺利的集成到了一个聊天 SDK 之中。
12月11日，我发布了第四个视频：ChatGPT安卓版，即将完成。此时有细心的同学会发现：你发视频也太勤了，这样有用吗？
其实是有用的，我们在生活中：火旺的时候再加一把木柴，那么它就会更旺。而在互联网上某个话题的热度正在不断上升时，我们频繁的多挑起类似的话题，这样就会导致相关的信息和讨论不断增加，就像海浪一样，热度（浪）会不断叠加上升。我将这种效应称为："热度叠浪"。
三、遇事而阻
1.关于风口上的"猪"，深刻的了解到自己是一只"猪"的这件事情
风口上的"猪"，这是雷军对处于热点话题下的事物的讽刺。12月12日的经历，让我深刻的理解了这个讽刺的含义。
现在让我们抛开前面讲的乱七八糟，什么计算脑、信息差、热度叠浪之类东西。我与各位在此次 ChatGPT 事件中，做的唯一一件不一样的事情是什么？
很简单，就是：我想到了一个降低 ChatGPT 使用门槛的方式，并付诸了实践。
这件事情在各种互联网公司中，其实是再常见不过的事情。不就是产品经理发现了一个用户需求，然后程序员去实现了而已吗？整个过程没有一丝一毫技术壁垒。
所以我在那个时间点就是一只风口上的"猪"，可怕的是我还沉浸在一炮而红的美梦之中。所以，当12月12日凌晨，ChatGPT 上线 CloudFlare 验证时，我美梦轰然破碎。
先来简单介绍一下 ChatGPT 上线时，所有国内代理和各种机器人的技术实现方案，让大家有个概念。
- 首先 ChatGPT 的官方服务对于，ip 地址和注册账号的国家限制是非常严格的，国内用户需要花费比较多的时间和精力来获取一个账号并登陆，然后才能使用。所以 12月12日以前，各种代理服务和机器人层出不穷。
- 我们以当时使用量最高的国内 ChatGPT 代理为例子，技术方案入下图：
- 经过对 ChatGPT 网页的逆向我们发现，只需要一个 Token 我们就能绕过网页，直接请求 ChatGPT 的接口服务。而 Token 的获取仅需要用户的账号和密码。
- 所以为了实现对国内用户的免登陆、注册，开箱即用的功能。我们需要有一个用户池，然后通过自动化的方案，每隔24小时，让所有用户自动登陆一遍获取 Token， 然后刷新 Token 池。
- 当用户使用的时候，我们从 Token 池里取一个 Token，将问题与 Token 通过代理服务器，发送给 ChatGPT 官方服务，此时就能得到答案，返回给用户了。
- 在这种场景下，用户就只需要问问题就行了。
而 CloudFlare 的限制，让这个方案彻底无效了。限制的逻辑如下
- Token 生成时的 ip 需要与用户请求问题时的 ip 一致，不然就会报错。这个限制彻底断绝了Token池的作用
- Token 的时效从24小时，缩短至2-4小时，且每次登陆需要进行人机验证。这样就基本断绝了，使用自动化方案获取 Token 的可能。(当然后面还出现了基于 Chrome 的自动化方案，这里先不聊了)
这两个限制让国内的各种机器人、代理、插件全面崩溃，国内外一片哀嚎。
此时此刻，我才深刻的了解到自己就是一只"风口猪"，我的"爆火"是建立在一个比"豆腐渣工程"还要脆弱的地基之上的，只需要轻轻一推，就会轰然倒塌。
2.墨菲定律
当事情可能变得更糟的时候，他就会变得更糟——墨菲定律。
12月13日，当我正在苦苦寻找 CloudFlare 的漏洞时。另外一个糟糕的事情向我袭来，我"阳"了，虽然我一直都居家办公，但是病毒还是没有放过我。
刚阳的时候，精神还不错，所以我紧急上线了一个"又不是不能用"版。这个版本正如名字写的那样，只能帮助用户构造问题，但是无法请求答案。
插件上线完毕之后，我就陷入了"新冠沉睡"之中，直到12月14日。
四、绕事而解
如果事物在你眼前发生了飞跃，那么它可能在其他地方已经飞跃好几轮了——蟑螂定理优雅版。
任何事物都不是一蹴而就的。当英国第一次鸦片战争撬开清朝的大门，迫使大清签署丧权辱国的条约时，全国上下震惊不已：蛮夷竟然能够击败我们的天朝上国？不可能，绝对不可能！
这其实是忽略了事物发展的一般规律，因为当时英国已经工业革命82年了，工业国打农业国，那不是有手就行？
在 ChatGPT 火爆全网这个事件中也是一样的。大家可能惊奇的发现，ChatGPT 一下子就要通过”图灵测试“并取代人类了。
但其实 ChatGPT 之前还有 GPT、GPT-2、GPT-3 等等模型，甚至 ChatGPT 还是只是基于 GPT-3.5，比 GPT-3 也只强了半代(经过实际体验ChatGPT 比 GPT-3确实聪明，但是程度有限)。
所以我完全可以在插件中集成已经提供了官方 API 的 GPT-3，让插件先能用，等 ChatGPT 的 API 正式发布时，我们再接入它。这样就完美的绕过了 CloudFlare 的限制，使得插件获得新生。
12月17日，接入了 GPT-3 的插件正式上线，相关视频的火爆程度也丝毫不逊于之前，这也印证了我的思路是正确的。
五、后事总结
以上就是到目前为止，整个"爆火"事件的来龙去脉，最后我来简单做一下总结吧!
1.两个规律
首先这整件事情，让我深入体会了两个规律
- 事物发展的一般规律
- 十五分钟热门规律
2.底层逻辑、抓手、复刻和经验
再来回答一下我们最开始提出的几个问题：
- 底层逻辑是什么？是人民日益增长的对先进 AI 技术的需要和 AI 技术发展落后之间的矛盾，与 ChatGPT 这个先进 AI 技术碰撞之后产生的剧烈火花下的一次产品化实现(我自己都看不懂我在说什么:)。
- 抓手是什么？是"计算脑"系统，整个事情中，我通过这个系统进行了灵感的快速上线、迭代和沉淀。
- 如何复刻？机会很难复刻需要靠运气，但是抓住机会后的流程可以复刻。
- 沉淀了那些经验？整篇文章各个章节的子标题就是我沉淀出的经验。
