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2026年，你的同事可能已经用AI干完了你一整天的活，而你还在一行行搬信息。差距不在谁更努力，在谁把AI智能体（Agent）当成了下属。 本书不堆名词、不讲原理，只教职场人一件事：怎么把Agent变成一支24小时待命、不交社保、越用越懂你的数字团队。从周报、PPT、邮件、会议纪要到数据整理，五条办公室通用工作流手把手带你上手；再讲透“总控思维”——拆任务、写清楚要求、验收，这是AI越强越值钱的核心能力。 你不必焦虑被取代。真正会发生的是：会用Agent的人，取代不会用的人。读完这本书，你会拥有一支数字下属，并在AI时代把饭碗端得更稳。无论你是普通职员、管理者，还是想用AI给自己加杠杆的自由职业者，这本书都能让你明天上班就用得上。
Robinhood has about 28.6 million funded customers and, since July 2026, its own blockchain. Three months in, DEX volume on Robinhood Chain had passed $110 billion, yet trades identifiable as Robinhood app users were only about 1–2% by one estimate. In September the SEC opened a door for onchain stock trading that Robinhood's current tokens cannot use. This case study of the first year offers five frameworks and 12 indicators to watch. No price forecasts; not investment advice.
Robinhood 有约 2,860 万融资客户，2026 年 7 月上线了自己的区块链 Robinhood Chain。三个月后，链上 DEX 成交超过 1,100 亿美元，但据估算可识别的 App 用户交易只占约 1–2%，Robinhood 从链本身赚的钱也很少；美国证监会 9 月为链上股票交易开了一扇门，它现有的股票代币却不符合条件。本书以 Robinhood 上链的第一年为案例，拆解它为什么要造链、第一年发生了什么、钱流向了哪里，并提出“链是期权”“分发开关”“运营方的权力”“三种股票代币”“价值捕获分层”五个框架和 12 项观察指标。写给券商与金融科技从业者、创业者和投资人。不预测价格，不构成投资建议。
Robinhood Chain was built for stock tokens and AI agents, yet launchpads reached scale first. Using par.family as a verifiable sample, this book takes apart the chain's early data, its seven-layer fee stack, three technical forks, five gatekeepers, fee splits, a team wallet's books and platform-token valuation, and introduces the demand–capability matrix, the self-consumption ratio, the zero-multiplier law and 12 metrics to track. No price predictions, no investment advice.
Robinhood Chain 为股票代币和 AI 代理而生，最先跑出规模的却是代币发射台。本书以 par.family 为可验证样本，拆解新链早期数据、七层收费结构、三个技术分岔、五类守门人、手续费分账、团队钱包流水与平台币估值，并提出需求—能力矩阵、自噬率、零乘数定律和十二项长期观察指标。写给关注 Robinhood Chain 的投资者、交易与研究从业者，以及在新链上构建产品的创业者。本书不预测代币价格，也不构成投资建议。
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Mastering the Bio-Digital Matrix and the Alchemy of Infinite Wealth
The Secret Protocol for Soul-Bonding and Manifesting Your Divine Partner
一本帮助投资者系统研究美股 SaaS 与云软件公司的实战框架。全书从经常性收入、留存、增长效率、SBC、现金流和竞争壁垒出发，进一步分析 AI 如何重写软件的毛利、定价与工作流入口。它不给出一份会过时的股票名单，而是提供一套可重复使用的研究系统，帮助读者分清好产品、好公司与好股票。
A practical framework for understanding SaaS economics and investing in software companies with discipline. Learn to assess recurring-revenue quality, retention, growth efficiency, stock-based compensation, cash flow, moats, valuation, and AI's impact on software. This is not a stock list, but a repeatable system for separating a good product from a good company—and a good company from a good investment.
当智能变得廉价而泛滥，利润会怎样？ 《智能在通缩》是一张 AI 产业的价值地图，追踪价值如何在模型、算力、芯片、电力、数据、平台、agent、应用与工作流之间流动。核心论点是：智能通缩挤压中间，而稀缺的上游资源与下游的工作流锁定，决定持久的利润最终留在哪里。