开播前的调试与突发状况

Speaker 1: ok cool 呀，看到了。 Speaker 2: 我把这个声音关掉，然后我要分享给那个小红书的群里。 Speaker 1: 那这个屏幕会不会显得我俩很小啊？在小红书上。 Speaker 2: 我看看啊，应该是有办法。 Speaker 0: 没问题这样哦。 Speaker 1: go go go 哦。 Speaker 2: 我调一下，或者这样，谁说话谁你说话呢？ Speaker 1: hello hello 对。 Speaker 2: 三二一啊，是这样子的这可以哦。 Speaker 1: 高级高级。 Speaker 2: 对，好，我还要转过来，我的电脑是在这边。这样咱们就随时开始了，他也是本机录制的，就像 rio 赛一样，本地录制的 OK 给那边了，但这样转的有点晕，还是这样吧。哦，幼儿下本身好像还能统计人数，我不知道他这个是谁知道，我们这个 link 然后都可以进来。我这个 youtube 上，youtube 是可以打开的，我在 youtube 上，你打开一下。这张 youtube 可以看它的 chat，我给你看一下 youtube 的那个链接。

Speaker 2: 哇哦果然发生了惨剧，这就是视频。播客的直播间一团乱麻。 Speaker 1: 水洒了吗？ Speaker 2: 对，饮料主角心放的太偏了，现在你就解锁了。你到时候如果用 OBS 的话，也是一个流程，然后你就解锁了。怎么样子搞那种专业主播的直播间了，就可以用电脑，然后可以 share screen，然后可以在上海吃饭，装点你自己的直播间，加上各种六幺八大促那些玩意上链接都可以放。不好意思，最后擦一下。好了，咱们可以聊了。

绝版元气森林与节目开场

Speaker 1: 来吧。hello，课代表和直播间的朋友们，早上好。 Speaker 2: 早上好，我们这边儿下图的朋友的话，晚上好。 Speaker 1: 哎呀，很开心，可以和课代表做这个直播，对我是非常新的体验。刚才手忙脚乱的开播。 Speaker 2: 一回生二回熟。 Speaker 1: 你的画质非常高清。你是接了一个相机吗？ Speaker 2: 是我可以拍给你看一眼。 Speaker 0: 学习一下。

Speaker 1: 刻表表有几件这衣服？ Speaker 2: 这衣服我有想要多少要多少，你如果要的话，给你那儿寄一百件。 Speaker 1: 我发现最近出境一直都在穿这件衣服。 Speaker 2: 有的是带两个松紧带的，有的是不带的。不带的是贵的，是五十多美元的成本。带的话是五十多人民币的成本，因为带的是国内那边寄过来的，这边是在美国定做。 Speaker 1: 感觉非常有 IP 感。就是你的形象已经变成像黄仁勋是披皮衣的吧，你就是这个蓝色 hoodie。 Speaker 2: 就是行走的广告牌啊，这个是我的课程地址，这还是咱们有的地方是不让这样。 Speaker 1: 就是把域名印在身上。就一二三上链接都不用了，因为链接永远在这。 Speaker 2: 但是我后来发现国内的同学是不看网站的，所以他们大脑会直接忽视这条信息，根本看不见。我身上有一个网站出来的话，他们自己是不会看到的。 Speaker 1: 你可能要印个二维码在这儿，大家看到二维码就想扫。 Speaker 2: 忍不住就会被平台给当了。对，永久的呀，咱们这个怎么安排。

Speaker 1: 好，咱们开始先给大家介绍一下，这是一个绝版的元气森林。我是最后一瓶这个水了。喝完这瓶水之后，我发现再也买不到它了。 Speaker 2: 今天是最后一瓶元气森林的白开水吗？ Speaker 1: 对，它的白开水我觉得包装非常好看，所以我一直在喝。然后这一批喝完之后，昨天我想续一点，发现全网都没有了。我估计是他们卖的不好，所以下架这个产品线了。所以这是绝版的元气森林的矿泉水。 Speaker 2: 你每次还可以在里面灌新的水进去，然后拿这个瓶子喝，有道理。 Speaker 1: 我应该把这个瓶子留下。 Speaker 2: 收集者。我回来的路上这几天都在复习你的那些播客，去吃饭的路上也在听了好几个。 Speaker 1: 谢谢谢谢。 Speaker 2: 那咱们今天是怎么安排，是我们互相采访，还是就这样来？我发现你准备的题目是比较好的。 Speaker 1: 我们穿插着来呗。大家也可以发评论，我们也会看看评论区。 Speaker 2: 我们这儿室友说刷到了这么早那么巧。小红书的同学们也说这个推流已配置。但是我这只是二十人在线，不知道你那是多少人在线。 Speaker 1: 十六人。 Speaker 2: 那我们需要自我介绍一下吗？或者互相介绍一下。你问嘉宾的那个自我介绍的套路，我觉得挺好的，我一直缺乏这样一个环节。

十字路口快问快答：课代表的背景与创业经历

Speaker 1: 对，然后我自己最近也在想要不要继续。因为我感觉其实还是有一种价值观在这个快问快答里面。比如说我会问大家毕业院校，创业前经历做的是什么工作，我觉得还是非常标签化的定义一些人吧，以及很在颂扬绩优主义精英主义。但我又没想到别的更好的办法。 Speaker 2: 在我看来这个是必然的。但是好在你做的博客本身时长比较长，所以真正的价值观还是嘉宾表达出来的。那些标签是一个界面，大家快速了解的一个界面。为了大家能快速 get，遵从大家的习俗，可能本身有好处。

Speaker 1: 好吧，那我们就先快问快答一下课代表。有请课代表来进行十字路口快问快答。请问您的年龄？ Speaker 2: 三十七岁。毕业院校是康奈尔的经济学博士，本科是一个叫 lake force college 的不知名文理学院。 Speaker 1: 文理学院就是很酷的。 Speaker 2: 算挺好玩吧，但是确实挺不知名的。 Speaker 1: 你的 MBTI 和星座呢？ Speaker 2: INTJA 处女座。 Speaker 1: 如果要一句话介绍你现在在做的最重要的事情有哪些？ Speaker 2: 教大家怎么被 AI 用。这里边有对社区，有课程，然后企业培训。 Speaker 1: 在做这个事情之前，课代表你在做什么？ Speaker 2: 我之前是在 staacic 这样一个美国的创业公司做 principal data 和 sentitievangelalist。它其实是一个偏销售偏 go to market 的角色。后来这家公司也是被 open i 收购了，在那之前是腾讯游戏的数据科学副总监。在那之前是麦凯的数据科学家和亚马逊的经济学家。 Speaker 1: 非常丰富的经历。所以现在课代表，你在做这个 AI builder stock com 这个 business，可以理解成是一次创业。目前团队有多大呀？ Speaker 2: 最近团队变大了，之前很长时间就是我和鸭哥两个人，鸭哥也上节目了。从去年年底开始招了一位同学，现在原来兼职要转全职了。然后我们又在国内招了两个人，所以现在就是五个人。 Speaker 1: 其实团队不小了，方便透露收入与利润吗？ Speaker 2: 方便。我们是二四年的三月份开始做的，二四年的收入大概是五十万美元，就是我和鸭哥两个人的时候。二五年基本上也是我和鸭哥两个人，收入是一百万美元多一些。今年大概是可能到现在没有全算，我猜估计是个五十万美元左右吧。

高手用 AI 到底有哪些不一样

Speaker 1: 今天想问课代表的第一个问题，我也看了你非常多的短视频，包括我一开始也很荣幸你们送了我一个社区的资格了。我也有在里面经常潜水，看大家在讨论什么。想问你的第一个问题是，高手用 AI 到底有哪些不一样？ Speaker 2: 鸭哥是高手了吧。我觉得他用 AI 有两个很本质的不一样。第一个呢他总是在想着他能为 AI 做些什么，就是他怎么帮助他的 AI 下一次变得更好。这也导致了长期来看鸭哥的 AI 会越来越好用，越来越能做更多的事儿。第二个就是他随时随地的各种大小事都在用 AI。有一次我让他来体验一下特斯拉的自动驾驶，他就开着他的库里南到了我的门口，我们出去兜了一圈。他一边自动驾驶，一边就用他的手机去做各种各样的事情，出去兜了一圈可能做了十个任务。

Speaker 1: 哇哦比如说什么样的任务呢？就是他一边开车一边做的这些生活中的任务，还是工作中的任务？可以有一些具体的例子让你印象深刻的。 Speaker 2: 他现在已经不上班了，本来我以为他可以花更多的时间来跟我一起做客和办课了，但是他说他要 gap 一下，所以他拒绝做任何可以帮助赚钱的事。他平时是特别不喜欢做可以帮助赚钱的事儿。但是有一些比如我们的礼物平台，比如我们社区的统一登录，比如他的一些工具希望发给社区成员这种东西他会去做。或者我们企业培训需要他出一些案例，他也会去做。这些他基本上都是靠 copena i 去做的。生活中的话，比如他对一件事情比较感兴趣，然后去做个调研，包括这个房子是多少钱。他其实是有一个 scale 专门去调研的，或者这个房子购买的时候有没有什么坑。然后他还有一些 skill 可以把他这些调研连到他的 google dock，然后再连到 gmail 上。所以比如我们在聊到一个话题，他就问一下是什么样子呢？你写成一个简短的 google dock 分享给课代表。我一会儿就收到了一个写的很详细的 google dock。

Speaker 1: 哇哦所以你们一边开着他的豪车。 Speaker 2: 没有开特斯拉。因为是体验特斯拉嘛。 Speaker 1: 了解，一边开特斯拉，一边看到路边有一个豪宅，然后就说这个豪宅多少钱，把他做一个报告发给我身边的这个人。 Speaker 2: 是可以，我们当场没做这件事，但是是可以干的。 Speaker 1: 所以你后来知道他有豪宅的这个 skill。 Speaker 2: 不一定是豪宅了，反正就是调研房子。这个 scalill 是因为旁边那个房子在卖，然后我就在想有没有卖掉呢？觉得这个房子价钱不错了，怎么还没有卖掉？他调研了以后就告诉我卖掉了。

Speaker 1: 所以听起来高手用 AI 有几个点。第一个点就是把尽可能的上下文喂给 AI，你是去为 AI 服务的一个状态。第二个就是生活中的大事小事，工作中的所有事就是遇事不决先问 AI 有点这种感觉。 Speaker 2: 但是第一个不光是上下文，其实鸭哥做很多的脚手架，这个脚手架包括了上下文，包括了工具，包括了他的偏好，包括他觉得什么事情应该怎么做。所以同样的我的一个 prompt 可能就是一句，但是鸭哥的一个 prompt 背后可能已经有他的 AI 帮他路由到达很多之前的工具和他之前的资料库，从而调动起来多东西，帮助他几句话就可以实现比较复杂的东西。

遇到世界模型：让 AI 写三万字小说的学习法

Speaker 1: 我身边有一个高手用 AI 也是让我有点大开眼界。比如说最近他告诉我，他想学世界模型，就找到了世界模型比较权威的一些文章播客。他把这些资料全部丢给 cloud，然后请 cloud 写一篇三万字的短篇小说。而且这个小说里面的要有他喜欢的角色是他指定的主角是谁，大概也指定了这里是一个有恋爱情节的狗血剧情。他用这种方式就可以非常轻松的去消化这些知识。当一个大背景是这些世界模型相关的东西，他全部要保证在这个狗血的恋爱小说里面出现这些剧情。到最后就变成交织着办公室恋情和创业竞争的万字短篇小说。他写完了自己觉得很好，又分享给我看。我看完之后也觉得哇对世界模型的了解好像也多了一分。 Speaker 2: 我记得鸭哥好像写了一个小说，是假如我穿回去回古代，并且有无限 token cloud，大概是这么一个设定。 Speaker 1: 我看到鸭哥在一个群里说，他如果能够穿越回去，他要开始写代码。这个时候大家就大为惊讶，哇你穿越回去居然还要写代码，你穿越回去不是应该买比特币，买特斯拉，买英伟达吗？ Speaker 2: 是的，他说他希望 AI 帮他去做其他的事情，让他可以专心写代码。他工作中不能做到这一点，工作中是 AI 写代码，他去做别的开会这些不喜欢干的事。他现在离开工作了，然后他可以专心写代码了，就很开心。但是他现在写代码，也主要是调度 AI 去写代码。

二零二六年普通人的必修课

Speaker 1: 那课代表，如果你认为在今年普通人学 AI，普通白领学 AI 如果只说一件必须要做的事情，它应该是什么？就在二零二六年这个大的时代背景之下。 Speaker 2: 必须要停止使用聊天，就是停止使用 charge BT 豆包，然后去使用这种 agent 工具。clck coat code 和 curer antographity 也可以，不建议小龙虾，总之就是那三个工具里边选一个去使用。把你所有聊天的东西全都停掉，都是在这一切里边完成。 Speaker 1: 什么原因呢？ Speaker 2: 这个我们在社区里边专门有文章讲，其实我跟很多企业培训，包括我跟小红书这些去培训，我都跟他们尤其是非技术项的强调这一点，背后的道理蛮深的。我就多花几分钟稍微讲一讲吧。当一个新的技术和工具出来了以后，生产力的提升，工具本身带来的是有限的。比如咱们可能都听说过蒸汽机和电机的故事，对吧？电机取代了蒸汽机在这个工厂里边。

真正生产力的提升与十倍之路

[Speaker 2]: 但是马上的生产力提高了百分之三十。那真正的生产力提高呢，是我要把我的工作流程围绕这个先进工具重构了之后，它才会产生的。用 chat 就是一个典型的是围绕旧的生产方式，去用 AI 取代搜索引擎，用 AI 取代我一个手下的实习生，用 AI 取代我要求的一个程序员哥哥，用 AI 取代我要求的一个数据分析师，对吧？

然后去仍然是旧的生产方式，而且它比起这个整体的工具还差了三个点。第一个点就是它的上下文，你要每次交代给它。第二个就是它的产出是留不下来的，你要每次自己手动复制粘贴下来。第三个就是它能调用的工具是有限的。

所以说因为这三点导致它没有复利，就是导致它只能说我收到一个任务，对吧？然后我把该要的东西设计好，然后给它，然后它做完了以后呢，我再拿出来。这就好像，AI 本身它可以走得很快的，AI 的脑力，或者说这个东西是人的几百倍几千倍，对吧？那你人在这个聊天的过程中聊天嘛，就必须要有人在这里跟它聊，那人就成了它的阻碍。

所以说你开始学会使用粘贴工具以后你就能发现，第一你能发现原来 AGI 能做这么多事，你慢慢的就会发现是这个。然后第二，你就会发现原来积累上下文如此重要。因为我把上下文积累好了以后，我的 AI 就有这个上下文，它就能完成更好的任务。而且我不需要每次去手动的复制粘贴给它。然后第三，每次我的产出都是可以积累给下一次任务去使用的。比如说我在这里边有一些 assets，有一些 skills，然后有一些做事的方法都能积累下来。

这样你去使用才能开启你的十倍之路。如果你用 chat 的方式，你基本上就卡死在了百分之三十到百分之百的提效了。但是你想要做到十倍以上的提效，which 在硅谷大家很多人是能做到的，我觉得一个必要条件，就是你要能去使用这个整体工具。

常用 AI 工具的选择与切换

Speaker 1: OK，那你自己在刚才提到的 Claude Code、Codex，包括 Minus 你自己最近用什么用得最多呀？

[Speaker 2]: 我是在 4.6 之前用 Claude Code 最多，然后 4.6 之后用 Codex 最多。

Speaker 1: 但是好多朋友最近都搬家到了 Codex。

[Speaker 2]: 其实我之前也是混用的，我对混用是有原因的。就是首先之前我就是混用的，你知道我们在社区里边应该是 24 年年初，2 月份的时候鸭哥就发说那个时候 Claude 刚出了 3.7，然后同时也出了 Claude Code，那时候没什么人关注 Claude Code。然后我们就说 Claude Code 很重要，Claude Code 好用。然后大家都去用 Claude Code。

但是之后我发现中文互联网好像有一个不好的趋势，就是大家去过度强调一个工具。其实在很长一段时间就在我们看来，Cursor、Claude Code 和 Codex 水平几乎是一样的。你去看大家真正去分析的那个 benchmark 也是一样的。但是在很长一段时间，大家就强调说 Claude Code 多好用。但是你用 Cursor 其实也可以用 Claude Code，也可以用 Codex 的模型。然后你用 Codex 也可以。所以说模型本身确实有一个优势，然后它计费上确实是有一个优势。

但是我们那个时候也是，就是我们强调你不要绑定在一个工具上，你应该 Cursor、Claude Code 或者 Codex 都可以去使用。而且那个时候在 4.6 或者 Opus 4.5 的时候，我们已经发现了，就是不同模型的特性是不一样的。就是 Claude 它更聪明，但是它更多轮。Codex 在 GPT 5.3，然后 Opus 4.5 的时候呢，Codex 已经可以比较好地完成一个比较长的任务了。

所以说我们那个时候已经是混着用。但是确实我那个时候因为 Opus 4.6 太好用了，所以我充的钱比较多，所以说我的主力工具就是 Claude Code 了。那现在 4.7、4.8 感觉没那么好用。然后 GPT 5.5 是一个非常惊艳的 update，尤其在编程方面。所以因为这个模型变得更好，用了更多的人就 switch 去 Codex 了。我觉得大家平时的使用的习惯吧，还是在 Cursor 上用 Claude Opus，然后在 Codex 上用 GPT，换模型的这个 use case 不是很多。你看鸭哥今天还在群里发了不同模型的那个说脏话的比例嘛，就他是各种模型混用的。但是我觉得这种 use case 不多，所以基本上还是你如果喜欢 Opus，你就 Claude Code。

Speaker 1: 你如果喜欢 GPT 就用 Codex。我觉得我自己最近用 Codex 越来越多了，但这个原因其实很简单，就是它的 GUI 我用起来还是更亲切。然后第二是我在 ChatGPT 里面有一些历史的记录，所以在 Codex 里面它更自然地可以取到。然后还有是我发现 Codex 去连我的 Notion 成功率更高，就 Claude Code 总是会出一些有的没的的小问题，就没有那么稳定。我经常和它纠缠得很烦躁，但是用 Codex 之后就发现其实从来没有出现过。它要去我的 Notion 里面找到某一个文档，然后给这个文档做增删改查，都做得很好。

[Speaker 2]: 我自己不怎么用 Notion。所以这个 use case 我不是很了解，但是我完全可以在你的上下文在本地吗？我上下文都是本地的 Markdown，几乎。

生产力焦虑与无意义的价值

Speaker 1: 其实很多人也有一个困惑，就是每天也用很多的 AI。但是好像回头看自己的工作能力，或者自己处理事情的方法，好像也并没有变强那么多。大家都在讲说，好像尤其过去半年有突飞猛进的变化。但是为什么落到自己却没有那么大的变化？你觉得是什么原因呢？

[Speaker 2]: 我不知道这个问题理解得对不对，就是我用了 AI 我为什么要变强？那我开了车，我也没有跑得更快吧，我会开车了，我也没有跑得更快。就是 AI 强跟我好像本人没有那么大关系，就是我会用 AI 了，我加上 AI 变得很强，但是离开了 AI，我还是一个没有 AI 的普通人类。那我确实不 expect 我自己会变强很多，或者说人变强就是一个很难的事情。

[Speaker 2]: 我觉得有。其实我的个人成长不是在于能力上的成长，我还是在于想通了很多事儿。其中最重要的一个事儿，就是我觉得生产力 (productive) 这件事儿不是那么正当。就是大家会讲 AI 来了以后，我应该如何十倍地做事对吧。我就会想我能不能 AI 来了以后呢，我做和以前一样多的事，然后赚和以前一样多的钱。但是我可以用一大半的时间拿来玩，或者说是休息，或者做那些完全没有用的事儿。我觉得这可能是一个从整个人类来说都是更好的一个 goal，这样大家不卷了嘛。我没有必要赚十倍的钱，所以说我也希望能赚我原来那么多的钱，但是可以更舒服地去赚这些钱，那不就挺好。

[Speaker 2]: 我是上个周还是上上个周，在社区里面发了一个帖，说如果我是一个 role model 的话，我想做一个不 productive 的 role model。然后发了那个帖之后，当然就开始实践了，我觉得我还是实践了。但是我觉得实践得不是很成功，我发现我不 productive，时间都用来刷抖音，刷小红书了，这是不对的。我应该去找一些不 productive 但是也更有意义的事情去做。

Speaker 1: 那我觉得有一个不一样的想法是什么呢？就是大概两周前我录了一期播客和一个叫小宁的朋友来聊 AI 加游戏。他算是游戏行业的资深从业者，他说了一个很有意思的事情，他说他最近去问身边的朋友们，你们最近玩到的好玩的游戏是什么？他发现很多人的答案，包括他自己的答案都是 Claude Code。就 Claude Code 成了人们都认为最好玩的游戏。我觉得这背后其实在讲的是创作本身也是很好玩的。所以当你在说 productive 的时候，自己也闲不下来一直要做东西的时候，它是不是本身其实也是一种娱乐呢？

[Speaker 2]: 这是我自己的 curse。或者说这是我的优势。但是我发现一个人的优势和一个人的 curse 往往是一个东西，天赋和 curse 是同一个东西。我的 curse 是我能识别出来什么样的努力是无效努力。所以我特别敏感和不做这种无效努力。在我看来，很多 build 的行为是无效努力。然后我反而说你还不如把这个时间拿来刷刷抖音。

这就是我说在 meta question 里边，我是一个太追求 productivity 的人了。所以说我要去让自己不那么追求 productivity，那无效的 build 本身好玩它就挺好的。对于我来说我就很难。我在这样 build 的时候呢，一方面我觉得很快乐，但是一方面我又很焦躁，就是说我只是在浪费时间，我是在浪费 token，做了这个东西又有什么用呢？没有人会买这样一个产品，这个产品上线了，就算有人看到它迟早也会死掉的，那干嘛还要现在做这个东西呢？我就会不断地脑子里有这样的对话，不太好。这就是为什么我不太能从这个 web coding 里边得到特别多的乐趣，除非它是直接跟我的业务相关的。

个人 AI 工作系统与自动化体系

Speaker 1: 可不可以讲一讲你现在自己的，如果你的 AI 有一个工作系统的话，它大概是一个什么样的工作系统。

[Speaker 2]: 我可以稍稍给你看一页，我想起来，因为我给小红书讲课的时候，我帮他们稍稍做了一个总结。小红书可以给你 share 一下 screen。这是给小红书当时做的一个企业培训。然后这有一个 skill 的例子，然后第二个是用鸭哥的那个 skill 应该怎么写的例子。然后第三个我觉得这个是我的总结，这个总结就是有一堆输入，比如说鸭哥应该也给你看过，手表一直在输入，就是每天都有什么东西。

话说他这个现在开源了，你也可以装一个。我是给他贡献了一点点，给他增加了一个 dashboard。这样你可以看你到底转录了多少东西，然后可以一键去 transcribe，包括一键让电脑不要去进入休眠啊等等。包括你看总共产生了多少的文字，就这种录音啊，我的文章啊，我的频道啊，我的各种材料进来到中间。鸭哥那个老鸭汤的 context architecture 应该也知道，就是在中间会有各种蒸馏，然后和文件的整理，包括你的 assets 应该放在哪儿，你的 skill 放在哪儿？然后在你每天的对话里边，怎么样子蒸馏出来自己的公理系统等等。然后再把这个东西去对外输出。

你看这个其实是我在给美团做的一个企业培训，下周要给他们讲，这个就和我小红书做的和腾讯做的是完全不一样的。小红书做的是五个差距，就是会用 AI 的人和不会用 AI 的人的五个差距。那给美团呢？而且这里的 demo 呢，我可能更多的是给这种 social media，比如说怎么样子起标题的一个东西，然后另外一个是怎么样子写你平时工作的 skill。那给美团其实是怎么样子帮助一个小商家 end to end 去 deliver 一个结果。

你记得有这么一个梗图吗？就是制作原神，有一个 prompt 说制作原神不要有 bug。我后来觉得这个 prompt 其实很有道理的，就是我们 AI 不就是为了让它能做成这个样子吗？所以说现在这样一个 request 不合理，但是老板可能有很多其他的 request 是合理的，那逻辑其实是没有问题。所以你说帮我做个商家活动落地页对吧？然后分析差评归因改善方案，然后把日常工作流程都到位。跑完这些东西没有道理？我觉得是有道理的。所以大概就是这样子。能做这些东西，是因为我基本上几句话把我的想法跟 AI 讲好了以后，AI 可以去帮我做。那它其实就是调度了我背后积累下来的很多很多的知识。

Speaker 1: 到目前为止看，代表你有哪些 skill 啊。

[Speaker 2]: 我用的大多数是鸭哥写的 skill。然后在那个基础上，可能有一个是我自己的 video post production，就是当一个 video 做完了以后，调度那个通义千问 Qwen 3 ASR 去 transcribe，然后用 Claude Code 的 CLI 去精校一下，然后生成 highlights，生成文章，生成标题，然后生成 video 的 description，然后生成剪辑的一些需求。这是一个。

还有一个是把我的 YouTube 视频下载下来，上传成播客，就是上传到 Transistor 这个平台。所以说你现在小宇宙上是能看到我的播客的，都是我的。就是 YouTube 的视频直接自动地转的。还有一些是个人网站的。就比如说我一些嘉宾访谈了以后，它会 update 到我个人网站。然后定期的时候它还会操作我的 YouTube，把这些嘉宾的介绍再放到我 YouTube 的 description。这样的话希望 YouTube 那边可以再给我导点流。

什么是好的 Skill

Speaker 1: 所以在你看来，一个好的 skill，它应该是什么才能说它是一个好的 skill。

[Speaker 2]: 好的 skill 是把隐性的知识给显性化。对，然后它最好是把边界给定义清楚，然后把该给的工具给到，把什么是好、什么是不好的标准给到，把你需要有的 context 给到。这个其实也是鸭哥写的文章了，就是用好 AGI 第一步是停止使用 ChatGPT，开始使用整体工具；第二步是写好一个 skill。

Skill 的本质与服务化

就是我觉得现在很多人把那个 scale 写成了一个纯风格项的东西，就比如说这个什么苏格拉底 skill 对吧？或者说是什么离职同事 skill。但是这个真正的 scale，其实它应该是跟流程有关的，跟工具有关的。然后你的这个标准有关的。

你付费买过什么 scale 吗？

没有，我有任何 scale 在。

但其实现在有，但还没有成为主流。你认为未来 SKU 有可能可以商品化吗？

我觉得很难，起码以现在这个形态很难，我觉得更 make sense 的。其实这是我在听你的那个播客的时候，我涌现出来的一个想法。这个想法就是我觉得产品其实是越来越不 make sense 的，就做产品是越来越不 make sense，但是做服务还是 make sense 的。所以说 skill 呢，我觉得如果就是你去卖一个 skill，也不 make sense，因为这个东西它就太开源了。所以说你买回去别人，对吧？我买回去就可以卖了。但是我帮你达成一个结果，这件事还是 make sense 的。所以说也许 skill 服务化，skill is a service，maybe 是更有道理。

用好 AI 的步骤与上下文积累

所以刚才说到用好 AI，第一步是停止用 ChatGPT。然后第二步是要去拥抱 skill。那还有第三步、第四步吗？

第四步压根还没写。但是我觉得做好这两步已经很不容易了。第三步在我看来可能是尽可能的多积累上下文，然后尽可能的把你这个上下文给提炼好，这是两个分开的步骤。你可以今天就开始使劲想方设法积累上下文，你先不用管怎么提炼，然后你同时你也想怎么样子提炼，因为你不可能把所有的上下文做什么任务都给到 AI。那 AI 需要聪明的知道做什么任务需要你的什么上下文。那这一步其实是值得好好做的。

然后我觉得不管是对个人团队，还是整个公司都是非常关键的一步。因为你想，最后大家的工具是一样的，大家的模型是一样的。完了拉开差距的其实就是你的这个 context。当然这个 context 的含义比较广，就刚刚说的 scale 也在这个 context 里边了，包括你对隐性知识的提炼，包括你对好坏的定义。这都是在这个 context 里边，我觉得尽量多的去积累这个东西是很重要的。我现在就能很明显感觉到这个事对我是有福利的。我一个企业培训，我非常有信心，就是他给我再高的要求，我在两天之内都可以 deliver。就是因为我觉得这个上下文积累到了一个足够的厚度，让我知道他们的需求，然后针对性的去做，很快就能做出来。

创业者现状与商业模式的消失

所以亚哥你最近也会接触到一些搞 AI 的创业者，对吧？所以你有感觉到，比如说在 open cloud 那一个大热潮，其实它稍微又掀起了一个小的创业高峰，但好像很快又下去了。因为大家觉得软件实在是让人感觉不知道未来到底会怎么发展。那如果只是去做服务的话，他好像也不是一个能够成为比如说独角兽这样企业规模的一件事情。那你接触到的创业者，他们最近在讨论什么，或者在焦虑什么，或者在期待什么。

我接触的创业者有两个渠道，第一个渠道是我的社区和我平时这个频道聊的一些人。然后第二个其实是我在硅谷有一个 advisory 的这样一个小 partnership 公司。然后这个其实面对的更多的反而是硅谷的公司，像 1Password，然后那个 rsguy 欧拉玛这样的公司。大家说创业公司，但是还挺不一样的。可能大家更感兴趣的是，这种大厂人出来创业的群体呢，还是这种一直在创业道路上进行探索，然后他可能人在国内的这样的团体呢，还是这种硅谷里边的创业公司。但是他可能不是最近这一波正在新生的创业，而是他可能已经创业了一两年。然后可能是 YC batch 里的公司，就他们都挺不一样的。不知道你可能最感兴趣的是哪个？

有谁最近发生的变化最大吗？

这些人群里面都在发生变化，就是大家每个人都在发生变化。举个例子吧，我不知道那个 conffee conu 你听没听说过。他们就属于在一个巨大的 strategic decision 的过程中，就是他们到底要做什么。本来我们想跟他们聊怎么样子去优化他们的 funnel，然后帮他们做一些 marketing 的东西。但是聊着聊着就发现他们其实最大的问题是他们在下一个重 bat，就是要放弃什么和做什么的这件事的过程中。我觉得各个公司都是，可能你了解的就是 opens clip 对吧？他们做 AI agent 的尝试，然后这个尝试也是属于在很多问号，有很多摸着石头过河的石头已经没有了。那我现在在过河的过程中应该怎么过？就是都在变，没有不变的公司。

所以你刚才说摸着石头过河的石头不见了，这个石头指的是什么呀？就消失的是什么？

我觉得消失的是上一代的商业模式。上一代的这个就是有一个需求，对吧？然后我通过创业的过程中，不断的找到这个需求，这个共性的足够的大的需求，然后把它做出来，然后 go to market，然后 reach out 给更多的人。在这个里边呢，我可能有先发优势，我可能有一些独特的其他的东西，反正我能打败竞争对手，然后我就可以吃到这个市场，然后收一笔钱，是这样的一个模式。

就因为现在模型变得更强大了，Claude code codex minus 变得更强大了。所以当一个需求出现的时候，它不像过去那样需要组织一个公司交付一个产品来去实现。而是今天就直接大家就帮你做了。

我觉得有两个，一个是需求端，一个是供给端。需求端就是大家没有这个需求了，大家就觉得自己有一个东西自己先做一做，然后发现做的这个东西好像也可以。就是很少有一个东西是做到我自己做不出来个七七八八，有，但是不太多。反而就会导致我相信那些公司做出来的东西肯定还是更好的，但是可能更难卖。比如说我上一家公司 static 是卖 AB 实验平台的，我就可以想象，现在虽然理论上用 static，我能说出来一百个你为什么应该用 static 的理由，但是别人就是更难买账了。之前他可能不知道怎么样子搞一个 AB 实验，现在跟 static 一聊，AB 实验结果都出来了。他就不知道为什么两百米，虽然我能说道理，但是这个东西就是 much harder。

然后供给端的话就是抄袭，看 competition 太快了，对吧？你做一个什么东西，别人都可以很快的做出来，人家说不定还有各种其他的 span。所以就没有人能积累起来一个别人很难跨过去的优势，且他这个优势可以不断扩大。现在这个东西就很难有人积累出来这个逃逸速度。

具备逃逸速度的公司

你有看到谁积累出来逃逸速度了吗？还是感觉最近是全军覆灭？

那肯定就是那些明星，我觉得还是两极分化。就是那些 OpenAI、Anthropic、Replit、Vercel，甚至包括 Linear 这样的公司，我觉得都是有的，因为他已经 integrate 足够深了。然后新生的公司的话，一些数据库类的东西可能还行，因为那个东西它足够难。Infra puppy graph 你听没听说过。反正就是类似的，反而意外的活得很好。

但是像 1Password 这样的公司，他是老公司不算创业公司，也活得很好。因为包括像 1Password，然后 Cloudflare 这样的公司，他反而在发现他们的基础设施建设上足够必要，导致他们在 AI 时代有了他们新的竞争优势。就是他掌握了一些入口或者关键节点，然后这个东西人要用 agents 也要用，所以说还是有一些独特的竞争优势的。但是你说新的创业公司，能积累起来这样的一个逃逸速度的。你看你在十字路口上，大家嘉宾也聊了很多个是吧，就是各种精彩的 go to market 的故事，或者说是他很有意思的产品设计。

应该差不多死了吧，pokey 什么的，对吧？就是那个你跟他聊天，然后去定义自己的使用价格。

我觉得首先 minice 和 jenspark 作为通用 agent 在去年出来，

仍然是这个，是啊，就是我刚刚想说的那个例子，里面有 balance 和 jenspark，这两个。是的，但是你看就是因为 minice 出来了，然后投资人们就觉得这个事可行，对吧？然后后面一大批的创业公司都因为 minus 拿到了融资。可这些人的命运呢？

我觉得还是比如说 typeless 也发展的很好。

typeless 是发展的好，但我我觉得 typeless 还是很危险。typeless 发展好是因为苹果实在太烂了。对吧？但是我相信这个苹果不可能再这么烂个三年下去吧。

大厂人的焦虑与微小行动

其实现在很多在大厂里面的人也是蛮焦虑的。一方面就是担心 AI 进一步发展白领的工作会不会有一天波及到自己。然后另外一方面呢，就是也确实看到好像没有什么特别的创业机会，或者自己的机会成本也非常高。你怎么看今天大厂人的这个集体的生存状态？为什么笑了起来？

你记得这本书吧，《真本事》，你有收到你那本吗？

应该有给你，我有收到。

为什么会出这本书？或者说为什么今天大厂人的这个东西，我听了要笑呢？因为这在我这有一个病态的复仇的快感。在 2023 年年初的时候，那个时候 GPT-4 刚出，ChatGPT 出来了以后就开始一直在调研。GPT-4 出之前我发了关于 ChatGPT 最重要的五个问题。那个文章到现在还是可以看，说的东西完全就是我做了很多大胆的 prediction，然后都是对的。

那个时候我看了以后就说，我的这个工作肯定是要被 AI 取代的。那我赶紧干的事情是跑到我那时候在科兴上班，去科兴楼下的这只宝。因为我觉得他的商业模式是可以搬到美国的，他不需要厨师，那个纸质宝是不需要厨师的。我找到店长说我可不可以加你们老板微信，店长说干嘛，我说我想谈合作。店长果然给了我微信，然后跑到他的总部找老板去聊天，跟他要品牌授权。后来我们变成了很好的朋友，我要来了品牌授权，而且我也跟家里说把钱和什么都准备好了，回美国开餐馆了。

当然后来发现跟很多其他做餐饮的朋友聊天，发现做餐饮这个事儿还挺难的，而且可能也不急于一时就去做别的东西了。比如说转成销售岗，对吧？从管理岗转成 IC，然后去创业公司等等这些。

但是我那个时候有个特别明确的感受，我做了这些事儿。然后我跟我身边的朋友说，我们的工作要被取代了，AI 来了，我们还能做五年十年吧，但是那五年十年之后怎么办呀？我们赶紧想办法吧。然后他们都是“傻逼吧”，“你这个人在这说什么呢”，“为什么跟我说这些东西”。我在视频里边也说，然后被人骂，我就觉得那好吧，你们随便该怎样怎样。

但是我在这个过程中，我还是不断的去跟大家去讲。如果说你不想在大厂打工了，你应该怎么样子找到一个真实的需求。然后怎么样子可以用副业的方式去尝试，你应该怎么样子理顺自己跟金钱的关系。怎么样子存下钱来，然后怎么样子能让钱帮你省点钱，给你一定的自由度，然后怎么样子去提升自己商业的能力。我专门写了出了课程，写了书。

事到如今就是大家焦虑，我真的觉得不是没有给时间，不是没有给方法。但是你焦虑可以啊，焦虑完了以后的行动呢？你已经看到了，你等着一个人来救你吗？从来就没有什么救世主，就没有救世主会来救你的。所以说你焦虑，然后没有行动呢？

那其实心理学家李松卫老师他说过一系列的理论，有一个我特别喜欢。他就讲说有非常多人找他做咨询，其实也是深陷困境。他发现其实给大家大道理和建议往往是没有用的。但他发现什么是有用的，就是一个百分之零点五的行动。大概是这个意思，具体百分之零点几我忘了。也就是说你要想办法给的建议是说让他迈出那一小小小步。但是这一小小小步，如果让他获得了一点正反馈，他很可能就可以进入一个还不错的正循环里面去。所以今天其实也想听课代表分享一下，如果你能想到这样一个迈出一小小小步的建议，你会认为是什么？

我觉得有三个地方可以迈出一个小小的小步。第一个存钱，少花没有用的钱。现在这个钱是你未来的自由，你要这样去想，对吧？当你想要真的去离开大厂的环境去探索什么的时候，你买的一个包包，可能就够支付你一个月的自由。这个自由是非常非常宝贵的，所以说不要买没有意义的东西，多存钱。这就是小小一步，减少消费。然后在 AI 上就是多去使用 AI。

停止使用 ChatGPT，适应新现实

停止使用 ChatGPT 开始使用 codex、claude code、cursor，然后多去动手做点东西。

这里边有一个道理啊，咱们今天的话题不是就是 AI 为什么不赚钱嘛？因为你不适应这么一个新生产力，所以说你的大脑是没有办法活在一个新现实里的。你在旧现实里边，你怎么可能知道新现实怎么样子赚钱的。就咱们互联网也是这样的，就是 iPhone 刚出的时候没有人知道怎么做出来一个微信。如果那个时候大家就知道，别人就把微信给做出来了。微信是慢慢长出来的，就是在新现实里边慢慢出来的。我们现在看现在所有的软件都是这个样子。所以说你不能去计划一个未来。所以说让大脑和你的能力适应了这个未来，然后你才有可能在这里边找到一些机会。所以说在 AI 上停止使用 ChatGPT 啊，使用 codex。

然后第三个就是在副业上，就是一定要认识到你在商业上一无所知，而且很有可能是一个负分的开始。就是你在大厂的工作，或者说你技术的工作会积累很多错误的认知。比如说你会觉得更难的事情更有价值。这个在商业上是完全不成立，而且可以让你多花很多学费的。所以说你要学习基础的商业，你要学习基础的销售，你可能要去真的去学会卖一个东西啊。所以说就是 pay attention 吧，就是你哪怕什么都不做，起码关注一下商业是个怎么回事。看看勇哥给餐馆选址的视频，对吧？然后你看看你楼下的餐馆，问问老板，就是你去楼下常吃的餐馆，或者说常常去奶茶店问问老板，他的销售额是怎么样的。然后他一天赚多少钱？然后如果说他要提升销量的话，你有没有什么可以帮他做的地方？我觉得这都可以帮助你更好的去面对那个未来。

AI 时代的儿童教育与发现自我

因为课代表现在也有小孩嘛。你有思考在 AI 时代怎么做小孩教育的问题吗？

我非常看好我小孩，未来我非常看好我们这代人的 transition，但是我非常觉得我小孩是会面临一个光明的未来的。我一直觉得 AI 会带来第二次文艺复兴。就是我们现在其实大多数人是工具人，就是我们的教育把我们培养成一个工具人。然后我们工作也是把我们就是一个螺丝钉，对吧？就是去打螺丝或者是螺丝钉。然后当 AI 把这个螺丝钉完全给取代了，那人被逼的就只能去发现自我了，然后去发现自己独特的东西。这在我看来是一个非常好的这种文艺复兴。

那我的娃的教育，我的想法就是去多培养他的内驱力。所谓培养他的内驱力，就是少教他，少说你要跟这个跟那个，自然而然的就是保护他的 creativity 和自己的兴趣，然后争取让他天然而然的对一些东西感兴趣。其实我就非常震惊于娃的 creativity。我现在娃刚刚两岁，话还不会说，但是他每天都能找出来不同的玩法。就比如说昨天是在瑜伽球上这样弹弹弹，然后跳到沙发上，然后有的时候是围着厨房转。然后有的时候是抢我手机，有的时候就是把小恐龙放到那个火车轨上走，就是他每天都会发明新的玩法，人的 creativity 还是还是很强的。

从专业精通到略知一百个专业

那你刚才说那个人我想到一个点，就是其实我们在过去培养一个人的时候，大学要选专业，对吧？这是因为你确实要付出足够多的时间才能精通一个专业，然后成为这个岗位上术业有专攻的一个人。因为社会要细化分工，这样是最有效率的。但我觉得很有可能，在 AI 时代，我们不一定要再去精通一个专业，而是要去略知一二一百多个专业。因为你会发现很多时候你要问出一个对的问题，你是需要略懂一二的。如果你都问不出那个问题，那整个世界对你来说都是一坨乱麻或者一片黑暗。比如说今天说到天文学，说到量子物理学，我因为完全没有略懂一二，所以我什么问题都问不出来。但是如果以后的大学教育或者中学教育，就变成我们现在就上一百种不同的课。但每个课我们就只上两个小时，是让你入个门。我觉得用这种方式让每个人的大脑里面的知识图谱变成星星点点，在各个地方都有一些闪烁的小的萌芽，因此你一个是更容易融会贯通，把这些点连成一些可能性。第二个是当你每遇到一个新的方向的时候，你总有一个去提问的起点。而只要这个问题问的出来，很可能 AI 就可以给你继续挖掘它，或继续深入它，或继续展开它。

所以可能学生们应该用短视频上课，可以五分钟五分钟五分钟上来，然后第二天五分钟五分钟五分钟。我刚刚笑，是我觉得你说的一个点和田文栋前一段时间看了一个观点很接近。田文栋那个观点，我觉得非常有感触，我还专门又思考了一下，就是他说在 AI 时代，有一种人会非常非常的重要。就是一个新的 generalist。就是你如果看历史上古代的，比如说达芬奇之前所有的人全都是 generalist，那边最牛逼的人全都是 generalist。然后之后呢，因为这个学科太深了，知识太多了，所以说就非常专才。一个数学家，一个物理学家，他这两个可能还可以互通，但是和艺术和什么其他的哲学就很难去互通了，大家必须是专才。但是 AI 因为他有这么多的知识是吧？他能做那么多事，所以通才可能又变得更重要了。而且这个通才和上一代的通才他有一个点，就是他要能发现不同的学科的结构，就是他要能找到知识之上的知识和方法之上的方法。那在我看来，知识之上的知识和方法之上的方法就是结构。就是你能在知识之上发现这个知识的结构。然后这个结构呢是适用的，你能用这个结构去产生新的方法。每当有一个新问题，你都能产生一个新的好的方法。这种人我觉得很重要，而且我觉得你应该能感觉到。

知识之上的知识：名词与动词

就是你可能就是这样的人，我觉得有点抽象的是这个知识上面的知识和方法上面的方法可以有一个具体的例子嘛，就是什么样的知识，它是知识上面的知识。

其实就是芒格，他不是有说他的投资是来自于混合学科，然后他好像还讲了是十七个学科还是七个学科上的东西，对吧？这就是我觉得当他学完了心理学，把心理学的大多数东西给忘掉了，然后留下来那个东西，就是心理学的知识之上的知识。他学经济学是吧？然后留下来那个东西，就是知识之上的知识。如果说一个很具体的案例，我想想我应该是有很多个，应该记下来的当发生这种事情的时候。就我前段时间教学的时候不是在讲为什么很多人学 AI 停留在概念上，然后他用概念以为自己懂了，比如说懂 RAG 了，所以说我懂 prompt engineering 了。所以说我就是 AI 专家，我们平时工作都在用 prompt engineering，所以说我们都很厉害呀，我们都是 AI 很厉害的人，我说这个不对，但是哪不对呢？然后我就后来就想到了手艺这件事情，然后就想到了名词和动词。我就写了一个文章，说你以为学 AI 是学名词，但是其实学 AI 是在学动词，动词才是重要的。后来为什么学名词和学动词？因为知识学科就是当我们学一个课本上的知识的时候，我们学的都是名词。我们没有去做那个课本上的东西嘛。所以说我们学的都是名词。但是我们学手艺，你学游泳也好，你去打高尔夫球也好，对吧？你学任何一个东西，包括做播客，你其实学的都是动词。你学了名词有用吗？没有用，你不能做好一个播客的，但是你学会了一个谈笑风生。就是学了这个动作才是有用的。所以说手艺这个概念和这个名词和动词和 AI 怎么学，它就产生了一个联系。上面至少是有一个结构的。这个结构大概就是名词是这件事的片段切片，对吧？然后动词才是一个完整的东西。然后我们要去怎么样子去学到那个更完整的东西。

对，让我想到 Minus 的名字，Minus 的名字在拉丁语里面就是手的意思，其实是在讲说这个模型它确实有非常多的知识和智能。但是 Minus 做了 agent 之后，其实是让这些知识和智能除了只是可以简单的回答问题之外，它可以像长出手一样去帮你完成一些任务了。

是的是的是的。

我们要不 switch 一下，前面都是我在问，你先烤鸭换一换，向我开炮吧。

AI 时代的创业体感与机会

那我觉得最想问你的就是国内现在你觉得创业的体感，因为你聊的都是这种一线的创业者，而且都很深，对吧？他们的创业都是很深的。你觉得大家的体感，或者说是你看 AI 的机会是什么样子的？

我觉得二零二四年还是前所未有的一年，就是创业的热浪和资本的这种热情是前所未有的。所以大家也能看到一些感觉到很癫狂的资本故事。然后翻译过来就是今天好像有很多的泡沫。但我觉得泡沫的另一面就是大家对于科技的进步，对于商业的发展是处在前所未有的一个高度信心的环境之下，才会出现这些癫狂的故事和显而易见的泡沫。

我自己最近有挺多的输入和感受的。比如说最近有一个点是我做了一些播客，和一个做叫 Paper Boy 的一个 AI 产品的团队。然后他有一句话，我印象非常深刻。他上来就说为什么我们今天要做 Paper Boy？是因为人类和 AI 的最佳协作方式很可能还没有被发明出来。今天我们不管是用 ChatGPT 还是用 claude code、codex，那仍然是存在很多的摩擦，当 claude code、codex 很牛逼了。但是有一个数据显示，其实用他们的人只有用 chatbot 的人的百分之一都不到。

是的。

以及今天比如说我的 AI 仍然没有很懂我，我仍然要大量的从这里复制来从那里粘贴去。然后我仍然会很担心一个任务下下去，他到底有没有把我 Notion 里面需要去了解的知识都了解到，然后才给我一个满足我历史的上下文。他全部去摄取和消化之后的结论。其实可以举出非常多的这种摩擦的案例。甚至包括我现在在 iPhone 上做一个好的语音输入，也没有很好的办法。

我们马上要把鸭哥的那个东西开源，可能就可以了，到时候用 Super Dinner Lab 就可以了呀。

所以我觉得就是类似这样的例子吧。所以 Paper Boy 的创始人在我的播客讲人类和 AI 最佳协作方式尚未被发明。其实这也是在讲创业者仍然是有机会的，这其实还是心灵鸡汤，就悲观者当然往往正确，软件已死，而悲观者很可能是正确的，但是只有乐观者才有可能成功。因为只有你在乐观的去寻找哪里还有缝隙可以找出新机会，可以得到新的创业灵感的时候，你才可能创造出一些别人没有看到的事情，然后也会被很多人需要的产品。另外一个点就是...

你先说完，我再问吧。

躲开大模型的推土机：AI for Science 与深耕行业

对，然后另外一个点就是所有人都能感受到，最近是 AI for Science 的一个创业大热潮。我觉得这背后其实也是折射出确实模型在智能上涨吧。最近也有一个图，就 OpenAI 和 Anthropic 他们所产生的收入。在美国所有的 AI 相关的软件，包括模型里面，他们的收入占百分之九十。就其他的比如说 Cursor、Minus、James、Spark，你能想到的 Harvey 等等。其他一切的 AI 应用只占百分之十，也就是整个由生成式 AI 这一波浪潮所创造的商业价值被基础模型吞掉了百分之九十，因此才会出现大家觉得今天到底要怎么做，软件怎么做工具，才能够不要像在推土机前面去捡钢镚一样，你可能捡到的只是钢镚儿。

所以今天创业的两种回避掉这个推土机的办法。第一种就是往天上跳，就是我跳开推土机，我去做一些 moonshot，就是去探月一样，大概比喻的探月一样的星辰大海的创业。比如说做 AI for Science 或做具身机器人。然后另外一种就是深入这个地下去，就去做非常脏非常 down to earth 的深入一个行业的工作。所以这两件事情我可以分别再展开一下。

比如说我们说的探月的一些行为，具身机器人目前在中国现在已经十几二十个过百亿的公司了，也马上会出现过三百亿的公司了。然后 AI for Science 就更多了。现在最近看到的都是比如说 AI 加芯片的设计，AI 加材料的发现，我播客还聊过 AI 加挖矿，就这个探矿就真实的人类的矿，然后以及 AI for Math 加数学等等。以及 AI 怎么去帮助更好的做量子计算机的设计等等。那我觉得这些其实都是高级又高级的白领工作。人家是白领工作加白领工作，对吧？但是普通的白领工作已经被模型和通用 agent 解决的很好了，所以大家要去做更高级更复杂。这些行业只有更少的人或者更聪明的大脑，或者更牛逼的研究机构才能去解决的问题。所以为什么这是 AI for Science 这个创业浪潮的出现。然后当然这里也叠加了在过去教授创业和 Ph.D. 创业拿到了很好的正反馈。不管是中国还是美国都有很多，就这一波的模型公司，很多都是教授在中国在美国，或者 Ph.D. 中国在美国这么做出来的，那在资本上面也是大家现在很追捧这样的背景的创业者。所以我觉得是催生了多个原因吧，催生了这样的 AI for Science 创业热潮。

然后另外一方面，我们刚才说这个 down to earth 就去做深入行业的那，在 down to earth 之前...

我先把上一个稍稍问几个问题，然后我们进入下一个 down to earth 的地方。那这个 AI for Science，我一直有一个问题，就是 AI for Science for what？就是你可以说有需求的，就是 for what？AI for Science for 活得更长对吧？或者降低疾病，或者说探矿听起来是的，量子计算机可能也是的。还有没有，就比如说像我虽然是博士，但是社会科学我就觉得 AI for 社会科学就没有任何意义。就本身我们都是一些 bullshit，然后加了 AI 更多的 bullshit。所以说这里面有一个你的判断标准吧。

应该说我觉得 AI for Science 还是非常通用的一个说法。当说到 Science 的时候，就是今天的普通白领没法去参与的高级知识工作。然后所以这里面其实还有刚才举的例子，AI 加芯片的设计，或者 AI 加新材料的发现，然后还有 AI for Math。那 AI for Math 它其实就不是一个具体的行业了，

具身智能的估值逻辑与商业化

今天怎么用数学的方法去尽可能严谨地描述一个需求。因为只有当你能够严谨地描述一个需求的时候，你才可以去严谨地验证它，才能用强化学习的方法去不断地让模型进步。所以当说到 AI for science，当然是非常通的、非常泛的。这里面其实包括各种各样的子领域，但能参与的人我觉得也是少的。

在具身智能领域，这些公司的估值是一个投资驱动的，还是一个需求驱动的？就是现在使用具身智能的市场有变大很多吗？估值永远是来自于市场的共识。二级市场的市值更是大家用真金白银投票买股票来决定的。但在一级市场的估值，其实也是大家买股份来决定出来的。所以它多多少少也是体现了可能更小的一群一级市场的从业者们或者企业家们，对企业价值的一个体现，一个货币化的体现。

到底有没有商业化的场景？最近大家都知道的是机器人表演，这个是有商业化的。机器人的租赁，租赁之后可以去表演，也可以去作数据的采集，这也是有商业化的。然后在部分的工业场景，也有一些简单的商业化。还有就是把机器人的本体做出来之后，卖给一些科研机构，让他们去做进一步的科研，这也是有商业化的。当然这些东西加在一起，它并不是一个很大的商业体量。但是为什么今天还是有那么高的估值？它并不是说已经产生了这些商业价值，所以它值这个钱，而是因为大家认为它的未来是星辰大海，所以给的是一个未来的价值到今天的折现。

FDE（前端部署工程师）的新角色与落地

大概一个月前，OpenAI 和 Anthropic 不约而同地各发了各自的公告，提了一个新的概念叫 FDE（前端部署工程师）。他们在做的事情，都是和一些 PE 或者咨询公司一起成立合资公司或收购。FDE 是什么呢？就是在讲当一个企业要把 AI 用到他真的工作过程中，其实是需要一个角色的。这个角色叫 FDE，来帮他们梳理流程，梳理文化，梳理上下文，梳理数据库，然后再去把 AI 植入到他们工作里面的各个环节。就像过去卖一个工具给一个公司，要做培训，这可能是售后服务的一部分。但是今天要把一个 AI 卖给一个公司，其实有点像把一个数字员工带入一个公司，你可以想象他有点像一个 HR 公司来了一个新的数字员工，怎么让这个 AI 数字员工上岗，FDE 扮演的就是这个角色。

有采访过 Cresta 的 Hello FDE Joe。Cresta 属于上一代的创业公司，做的是客服机器人，尤其是语音客服机器人。他们现在是三十个人马上要招一百个人，他去做很多落地的工程。这很有道理。但我们一直听说一个故事，AI 虽然很通用很厉害，想要提升具体的 domain 是需要 domain 专家的。而且很多传统公司没有经历过 digital transformation，招不起程序员。现在有了 AI，有可能有一个弯道超车的机会，能大幅帮他们提高智能。在美国确实有一些 AI roll up，去把公司买下来进行 transformation，赚到更多的钱，有更好的 balance 卖掉或者继续运营。

在国内，星星点点有很多，大家也被 AI roll up 启发去做了很多事情。原来我们其实不叫 FDE，更流行的词是售前、销售、客户成功或者驻场工程师。今天有了 FDE 这个词，也是某种共识的凝聚，对行业发展是有帮助的。大家会意识到，原来要把 AI 用好，并不是给所有员工开一个 DeepSeek 好了，而是需要有一个 FDE 的角色来企业帮做更多的改造，从工作流程到知识库再到员工文化，涉及的东西更复杂和全面。

AI 在企业中的落地现状与挑战

关于国内是否有 FDE 这样的人才，这其实是一个非常好的大家要去转岗的新的岗位。肯定是没有现成的人可以干这个事情的。也没有一个说你稍微转一下型学一个星期，就可以变成 FDE。这里面应该会有一个井喷的职位需求出现。

至于这件事情为什么还没有发生，其实也很正常。当一个科技革命出现到真正落地，这个时间比大家想象中都要长很多。从 ChatGPT 发布到现在三年多，真正 AI coding 能力显现出极强的 Agentic 做长程任务的能力，哪怕从 Manus 发布开始算也才一年零四个月。创新的扩散自有它的时间规律。现在仍然是非常早期的阶段。就像去年第一期播客说是 Agent 元年，但到了年底，Andrej Karpathy 发 Twitter 说，Agent 的落地应该是按 decade（十年）来算的，今天只是这个 decade 的起点。回头看电的发明真正去改造工厂，让新工厂在竞争中干掉旧工厂，也花了四十年非常长的时间。

用 AI 赚到钱的公司与个人

今天用 AI 赚到钱的公司有很多。很多 AI 应用的 ARR 在不断披露，从 Cursor 到 Lovable，到 Jasper 到 Manus，都多多少少披露过。第二是模型公司，以及买了模型公司股票的（现在只有两个中国模型公司上市），这也很显然。

然后再有是很多做短剧、漫剧的人，当他们开始用了 AI 之后，会秒掉那些不会用 AI 的同行，从而赚到更多的钱。现在刷到的都是 AI 短剧和漫剧。还有很多做外贸的人，用 AI 帮他选品，用 AI 帮他做站，用 AI 帮他投流。这对生产力的提升，或者在同样竞争要素下比对手强一点，也是能赚到钱的。

AI 对现有产品的赋能与腾讯微信 Agent 展望

如果一个公司的核心是销售、产品、运营，现在对很多公司的提升是在运营效率上。对于大多数其他公司，好像在销售和产品上，没有说一家公司本身产品一般，加了 AI 就特别牛逼的。但如果是讨论互联网产品，当一个产品过去可能一般，加了 AI 之后是不是会变得更强、更值钱？比如 Notion 是一个好例子，因为有了 AI，感觉更离不开 Notion。飞书在本质上也是类似的。Intercom 原来做客服的一个工具，现在有了 AI 之后变得更强了。还有美图秀秀。

我坚定的持有了一些头部公司的股票（不构成投资建议），并不是因为它的基本面，而是相信腾讯有一天会做出一个微信 Agent。只要他能够做出微信 Agent 的那一天，就是中国的普通用户们全部用上微信 Agent 的那一天。因为他有中国最大的用户基本盘，以及有大家最多的上下文。你的工作、生活、小孩的教育、班主任、前任，你能想到的所有的社会关系，以及与这些社会关系相关的生活和工作的 context 全部在微信上面。包括微信自己也是一个 OS，它的小程序生态决定了它的 Agent 可以去做几乎所有的数字化工作：买保险、办签证、查星巴克和顺丰送到没有。它的小程序生态是全世界独一无二的 OS 生态。当微信加 AI 会变得更强。

有谣言说腾讯高层拍板暂缓微信 Agent 上线，因为微信开放的权限不够多和模型不够强。这是一个没有 verify 的截图。但我认为 AI 留给腾讯的时间还有很多。每一天微信推出，大家都可以耐心地等他。因为今天微信的社交网络和 OS 以及沉淀的上下文，在中国是独一无二的，没有任何一个产品再给五年时间能把这些积累出来。所以 AI 留给腾讯的时间是大大的有。快手也一样，AI 加快手不能等于可灵，但可灵自有它的商业价值。虽然大家吐槽可灵的估值太低，跟其他港股 AI 公司比 P/E 不是一个水准，但这还是市场对它的认可。因为港股的流动性问题，我自己后来把腾讯股票都卖掉了。

个人在 AI 时代的定位与选择

作为一个多元背景的连续创业者，在 AI 时代有很多选择。我现在做的最主要的两件事情：一个是十字路口这个自媒体，以博客为主；第二个是在基金做投资合伙人。这两个事情有非常强的 Synergy（协同效应）。因为都是在和 AI 相关的创业者，或者包括 Robotics 的创业者们打交道，从中发现一些投资的信号和未来的趋势。这是我目前做的最多的事情，和我过去三次从零到一创业的经历和体验完完全全不一样。

我非常享受现在这样的状态，希望能停留久一点。每个人都会问我怎么不创业，下一个创业什么时候开始，或者有小道消息说我创业了，我都要辟谣。我现在真的没有找到一个创业的 Conviction。如果冲动创业，或者强迫自己为了创业而创业，肯定是做不好的。我回忆过去三次从零到一的创业，都是发自内心想要把一件事做出来做好。不管动力是什么，那种原生的 Passion 和 Motivation 是巨强的。我在等待那样的 Motivation 或 Passion 出现。希望它能出现，出现时我肯定会去创业。但至少目前还没有。

另一方面，我很 enjoy 现在的状态，甚至停留一辈子也 OK，是因为创业一定是伴生着很强的焦虑的。因为创业意味着你就要做成一个事情，那你就要有目标。

目标带来的焦虑与享受过程的复利

这个目标就是你要做成的事情，但是你也不能随便定一个随便的目标，你要定一个足够高让自己要去努力的目标。因此你就永远在拉扯，就是你的真实的能力和你想要做到的目标之间的拉扯。那这个拉扯和差距翻译过来，就是人的这种追逐和焦虑。但是现在呢，我突然发现我可以没有目标，我可以就是享受这个过程，以及享受把过程做好带来的复利。比如说做天使投资也好，做一个自媒体也好，很难设目标的。我很难给自己说，我今年必须要涨十万粉，或者我今年必须要投五个像欧普 AI 这样牛逼的项目，对吧？这你不可能设这样的目标，因为这样的目标他没法拆解。这中间有太多的不确定性，一点点运气的成分。但是呢，它好在哪里呢？就是你反而又觉得它是你做好了你确信的值得做的一二三四五六七件事情，好的对的，好事就会发生。所以我觉得就是这个没有了目标的压力，但同时呢又出现了另外一种信心，就是我确信我每天只要坚持的一些动作，他就会形成时间的朋友，他就会在未来的某一天，不知道是三个月后，还是三年后，就会带给我一些回报吧。所以我觉得是很不一样的。这个人生状态可能也是因为不同的人生阶段吧。

我写过一篇文章，我突然想起来，首先我觉得这个状态很好，我觉得创业确实太辛苦了，而且就是你总是要给自己一个更大的目标，就是你达到一个目标，要给自己一个更大目标，就永远是痛苦的。我觉得就没有什么正反馈。所以能干现在这样的事干嘛要去创业呢？我写了一个，就是我觉得新时代的 VC 应该长啥样。不要发在 knowledge bank 里边，我发给你看一下，大概就是新时代的 VC 应该长什么样子。我先写了一个，VC 不是转型成媒体公司，而是叙事连接器和新型财务伙伴。我发一下先，之前不是那个 AXT 自己说什么是媒体公司嘛。但是后来说媒体公司其实不是 VC 干的事情。但是他可以做一个叙事公司，就是帮助这个 founder 找好他自己叙事，然后去放大这个叙事。媒体公司是掌握 channel 的，然后他用 channel 去干一些事情，但是在正确的时间为正确的公司找到正确的故事，这件事情 story market fit 是一个 VC 可以做的东西。然后你真正的执行呢是要交给 agency 的，对吧？但是这种战略，因为 VC 看了足够多的公司，就足够了解这个东西。所以说当一个创始人有一个产品的话，才能找到一个最好的版本的故事，这是第一个。

新时代的VC：连接器服务与新型财务伙伴

第二个就是一个 connector as a service，which is 你正在做的事对吧？就是你需要横向连接，什么东西是这个横向连接。就比如说你要去找客户，属于一个横向链接，然后你要在晚宴上认识一个你的潜在甲方，然后你要去 hire 一个犹豫的候选人，然后能让一群人合在一起开个 workshop，这也是个 connector。这种东西创业公司自己是很难做的。但是 VC 是很容易做这件事的。其实我上一个公司 staacic，他一开始是红杉投的，但是红杉给的资源就感觉不是那么强。反而后来我们 c 轮的时候是 iconic 投的，iconic 这方面就做的特别好，就会带我们去打卡客户。然后带我们去见 CEO，去看个人晚宴。就能感觉到他这个 herding，就是他投的这些公司互相帮助的机会就多了很多。

第三个就是新型财务伙伴，过往的 VC 是没有办法投分红公司的，他必须要走 capital，因为分红是很容易做假账的。但是其实现在可能 VC 可以帮助大家提供一个 infrastructure，就是所有的公司都需要 hiring，所有的公司都需要这个财务。那我帮你做一套行不行？如果做了这套的话，我是不是其实就掌握了更多的数据或者是关键节点或者是 quick cross check？那你是不是就可以做更好的这样一个 financial partner。这个 financial partner 不光是给钱，还可能是用一个更好的这种分成的方式去走，不一定是要去追求十倍百倍的回报。

投资人像副驾，不该过多指手画脚

对，我觉得一个好的投资人，他应该像是一个好的副驾员。我始终相信一句话叫自强则万强，或者最牛逼的创业者是不需要来自太多 VC 的指指点点的。今天来帮你这个忙，明天来帮你那个忙。所以如果当一个创业者他特别的表现出需要 VC 帮我干 ABCDEFG 这些事情的时候，我反而会觉得非常的担忧。所以当我遇到需要去 sell 自己，说服一个很厉害的创始人说为什么要拿我的这个投资，而不拿别人的时候，我也很难去告诉他说，因为我可以帮你做那么多的事情。因为这好像我也在暗示自己，他需要这些帮助才能做成事儿。如果这样，我为什么要投一个需要那么多帮助才能成事儿的一个创始人呢？但另一方面我觉得 VC 还是应该修炼自己，成为一个非常厉害的角色。你这个工具箱里面有很多创始人需要的时候，你可以掏出来的一些工具去帮助他。所以更像一个副驾，在必要的时候可以锦上添花一下，而不是一直坐在这个副驾边上指指点点。前面红绿灯要来了，你记得看清楚那个红绿灯啊，那其实很烦人的。我自己创业，索性没有遇到过这样的投资人。但是我遇到过给了我很多的情绪价值，也在特别关键的时候给一些很有价值的帮助的这样的投资人，我也希望如果未来可以的话，我能成为那样的人。

社区的边界与小圈子社交

你想做社区吗？我觉得社区是一个非常抽象的可大可小的概念，它像水一样可以进入各种各样的容器。所以如果说的社区是一个像你现在在做的这个社区的话，我想不到一个更好的形态，但类似这样的形态吧。我确实觉得我现在没有精力去做一个这样的社区。我觉得当然非常好，但我确实觉得我现在要去做好这样一个社区，所需要浇筑的时间与精力我可能拿不出来。但是我是非常希望能够认识更多的在一线的创业者，所以我可能用别的方式去做社交，那我不会叫它社区。比如说会经常组织一些 dinner 或者组织大家一起吃披萨，经常这个局也很 random。可能七八个人大家一开始也未必互相认识，可能也只是因为加过我微信，我可能也没见过大家。但我觉得把大家聚在一起，可能会产生一些化学反应。因为大家不同的岗位不同的地域，多多少少有类似的事情。那我组织很多这样的聚会，但不叫它社区，可能还是更小圈子社交吧。

这个就挺好。话说这样说起来的话，我们接了一个活儿，就是那个 the vetory 的工，你知道那个 AI engineer AIE，然后就是 sparx，就是上他的那个。我们接了 AIE china 的承办，然后会十月份在上海开 AIE 的分会，到时候可以聊一下。期待硅谷的人回来。因为我 base 在上海嘛，所以你需要什么帮助都可以来问一下我呀，我很乐意提供帮助。如果需要场地，我也可以帮你自己咨询一下，看看有没有你们满意的场地。我们好像定了前滩的香格里拉，在那儿。然后就是一个大厅，再加上两个小厅。国内的有人在做这件事，是那个 microsoft 的 chief of staff 在做。但是我觉得有很多可以一起做的事情。因为我们其实也在国内第一次办活动。

给大厂员工的创业建议

那我觉得这些问题问完了，我再帮我们频道或者社区里的同学问一些问题。还是回到大厂你来问我的那个问题。现在就是很多我们社区里面来同学，就是大厂的员工，然后想去创业。你作为一个见过这么多创业者，链接过这么多创业者，投过看过那么多项目的人，你对他们的建议是什么？或者说你觉得现在还有什么好方向适合这种类型的人去创业吗？

我觉得其实在 AI 时代有一些相同有一些不同。我先说相同的部分，我觉得找到一个自己非常有热情，真的就是不想睡觉，也要把他给搞出来的事情，就是找到这样的事情去创业，你的成功率会真的高非常非常多。如果没有找到的话，不要那么勉强自己，不要把创业当做一个工作不开心所以去创业，我觉得就是要避免做出这样的选择。第二是找到一件，你做起来毫不费劲，但是别人做起来会觉得还是挺累的那种事情。这样的事情有可能和 AI 有关，也可能和 AI 没有关。比如说你发现你去研究茶叶，你一下子三个小时就过去了，然后特别轻松，然后学的特别快。然后你给朋友们讲起来，每个人听完之后都好像被你安利了，要立即去买茶叶。觉得我应该去了解一下茶，茶原来这么的有意思。这就是一个你做起来毫不费劲很轻松，但别人可能真的是要努力才能去搞明白的事情，找到这样的事情去创业也很好。

第三呢就是我觉得没有变化的，仍然是从真实的需求出发。做出来的产品也好，服务也好，它是更容易有所谓的 PMF 的。所以现在回头看，我最近听 open cloud 和爱马仕分别的故事。因为爱马仕最近说的是和他有一个直播，所以听了他讲他们从零到一的故事。然后 open cloud 是有一个闭门的和真格基金的交流，他们的一个非常主要的开源的维护员来分享 open cloud 从零到一的故事。我就意外的发现，这两个最近全球刷屏的公司都有一个共同点。就是他们在做的时候都是在解决自己的一个小问题。就比如说 open 想解决的问题就是，我们这个 web coding 非常爽，爽到不想吃饭，那怎么办呢？不能不吃饭呀，所以他们就做了一个可以在手机上继续 web coding 的一个小工具，这是他们的起点。所以从自己的需求的痛点去出发解决问题，这仍然是一个不管在什么时代，不管做什么行业都不会变化的事。

AI时代的创业方向：Agent生态与具身智能

那我觉得变化的有什么呢？我觉得变化的还是 AI 确实吞噬掉了太多的白领工作和智能的机会。因此在这个时候，我觉得我很难给出一个非常通用的建议，说大家现在就干这个好，干那个好。所以我只能分享一下我自己最近在关注的一些大方向。大家可以看看这些关注的大方向是不是可以给你一些启发，或者给你一些线索，让你可以去更深入的看一看。

我可以分享五个。第一个是我叫它 everything agent，就是和 agent 有关的一切。我仍然相信 agent 会越来越多，越来越细地嵌入我们白领工作的方方面面，嵌入我们白领工作的毛细血管。所以这里面和 agent 相关的一切包括什么呢？包括 agent 的 infra，比如说 agent 的沙箱、agent 的记忆、agent 的通信网络，或者 agent 未来要替你去买东西了，那它的支付应该怎么做对吧？这里我觉得每一个都是非常大的问题。当然这里头有很多可能不是创业公司的机会，比如说我认为 agent 的支付很可能就不是创业公司的机会，但是其他方面我觉得是值得去探索的。而且现在新的创业者就应该去做新的事情。刚才说到的 agent 生态里面的事情，那都是新的事情。

第二个呢是去给 agent 设计产品。什么意思呢？如果 agent 未来要替我们完成那么多的工作，那它需要很多的工具，它需要很好的环境。举个例子，飞书的这个 CLI，那就是给 agent 用的。那其实我感觉飞书最近口碑飙升，就和他 CLI 做的很及时，他非常积极的拥抱 agent 生态都是有关系的。如果在未来一个 agent 要去用工具的时候，它找不到你的工具，比如说一个 agent 想要去 P 图，就是把一个普通的照片 P 成一个国风美女的照片。如果在那个时候他找不到你的工具，如果你是美图秀秀或是别人，那你的工具对它来说就是不存在的。就像一个人在 App Store 搜美图搜不到你一样。所以现在想办法让你的工具可以变得被 agent 找到，并且被它用好，觉得这也是一个很有趣的机会。这是第一个大方面，就和 agent 相关的一切。

然后第二个呢就是 physical AI，所谓的具身智能或者机器人也好，世界模型也好，我觉得这里面有非常多的大的词儿。但整体来说呢就是怎么样做出一个真正可以进到工业场景和家庭环境的机器人，并且完成足够多的，并且有足够高的价值的任务。这里面泡沫非常的大。所以很多人说到这个行业的时候呢，也会有和我类似的心情。就是这里太疯狂了，太癫狂了，太不可理喻了，这些人都是来套利来割韭菜的，我觉得这样的心情在所难免。但另一方面其实我也会时常提醒自己，要尽量去避免这样的心情。再怎么样，这个世界上有好多的聪明人都在这个行业里面，不能说大家都是错的，都是来割韭菜的。

视频模型与短剧的可能性

它之所以形成背后自有它的一些原因，就历史上的泡沫可能十个里面有九个，最后它都沉淀出了有长期价值的事情。所以我也告诉自己还是应该花多一些时间去看具身智能是什么，看世界模型是什么。这也是我在关注的第二个方向。

然后第三个方向是在视频模型提升之后会带来的一些商业价值。比如说可灵最近 AR 已经五亿美金了，字节跳动（ByteDance）的这个 AR 已经十五亿美金了。然后在云南的一个小镇上，有一个青年做出了一个全球刷屏的短片，叫《僵尸清道夫》，是电影质感的剧情。他就在云南，是一个给别人拍婚纱照的小镇青年。所以我觉得这是会发生生产力的革命的，甚至会像课代表里讲的，会发生第二次文艺复兴。每个人都可以把自己大脑里的很多东西释放出来变成作品。大家今天说到短剧的时候，有时候也会不屑，说是给草根看的，我们这些精英知识工作者觉得它的商业价值不到这里去。但是你想一想，如果把课代表的 drama，或者今天具身智能大家怎么去抢一个一百亿美金的一级市场 VC 的争夺故事，把它演变成短剧。

你想看不想看？我可能还是更想看合欢宗修仙。或者是把你自己在中学里真实发生在一个重点高中的一些故事，就我跟大家的一些故事。对，就是它解放了很多创作的限制（constraint），增加了我们创作的能力，它不一定要跟短剧去 PK。我一直觉得短剧在 engaging，或者说能抓到我多巴胺的地方已经到了极限了。我觉得看了它，我真的就再也不想看那些要动脑的东西了。但是我明白你的意思就是我想去创造那些有艺术价值，或者是虚实价值等价值的东西，我其实是更厉害了。我更有办法去创作那些我之前创作不了的东西。

是的，这是一方面。另一方面就是我仍然觉得不要污名化短剧。最近我就想起一句话，周恩来在几十年前的一个文艺工作者座谈会上，大家讲“我们作为文艺工作者，我们应该去引领老百姓的审美，所以我们应该鼓励什么，应该唾弃什么”。这个时候周总理就说了一句话：“你不喜欢你算老几，人民群众喜闻乐见的才是我们大家应该做的”。所以关于什么是高级艺术、什么是牛逼作品和什么是草根看的东西，我觉得这样的争论自古以来就有。它其实很难有高下之分，我自己也是一个尽量避免去污名化短剧的人。

我不污名化短剧，但是我唾弃那个喜欢短剧的我自己。哎呀，没什么，我已经很和解了。继续。

刚这是第三方面，视频模型提升之后会解锁的各种可能性。对了，小红书的同学们如果有问题的话，可以来问。我们是在小红书上直播，在小红书上是“科技杨远骋”，然后在我这边“课代表对症”在直播间里边。大家如果有问题，欢迎来问。一会儿我们还可以回答一下大家的问题。好，请继续。

软件投资的价值与未来形态

关注的第四方面是关于软件投资的价值。大家看到 SaaS 股在暴跌，AI 在兴起，大家也会说今天做一个工具太容易了，那一个软件工具它的价值到底应该怎么做，才能够产生被投资的价值。我觉得这里有很多争议，我也经常有一些零星的想法。这里先不展开，但这是我非常关注的问题。我后面也会做一些播客来和大家讨论，我相信软件是不会消亡的，但是它会以什么样的这种方式涅槃重生之后出现，这很有意思。

要不稍稍讨论一下，因为我对这个问题有挺多思考的。一开始你问我的时候，我不也说，我觉得做工具、做产品这件事越来越不 make sense 了。不是说简单的游戏这种东西，我们很早在社区里发过一个讨论，觉得 AI 原生软件是什么样子。当时提的概念叫 generative kernel，你能把你的工具（有点像 skill，但是集成了更多的东西）给别人，别人拿了你这个东西，事情就会变得更好用，更容易去完成任务。不管是写文章、做 PPT，还是要达成交易，甚至比如我给你一套东西，你去拿着做一个 landing page，转化率就更高；或者你去做一个 pitch deck，你的成功率就更高。这里面可能有你的专有数据，你自己的世界模型等等。但这些东西又太新了。所以我想听听你的想法，你觉得软件未来是什么样子的，或者什么样子比较合理。

我觉得软件其实是在封装两个东西，一个是工作流，另一个是知识库。所以今天说到最小的软件单元，它可以是一个 Excel 文件。当我发一个 Excel 文件给你的时候，它包括了我写好公式的工作流，也包括了一些数据库。在它们之上，第三个部分是还有一个界面来更好地呈现这些数据及工作流。所以说到一个软件，它最小是由这三个单元组成的。未来我觉得有可能在这三个单元把事情做透，都有可能成为有价值的软件。

比如你的界面有非常细致的打磨和丝滑的交互。最近我很喜欢一个产品叫 Web Island，它是给 web coder 用的。它在 Mac 的刘海屏里做了一个灵动岛，显示 code 现在在跑三个任务，哪个任务跑到什么程度了，哪个任务跑完了需要你确认一下。你不用老切换来切换去，它在灵动岛这里把所有信息集中在一起展现，并且有一个很好的情绪化的设计，非常多的视觉和交互都做得很棒，游戏声音也经过很多打磨。你可以说每个人都能写个 web coder 的工具，但是如果当他做一个作品一样被 polish 得很精致的时候，你仍然愿意为他买单。

然后把数据做到极致。今天我们仍然有很多私有化的数据。比如有些做一级市场的工具，大家愿意为他付费就是因为里面可以有一些你在公开场域取不到的数据。比如闭门电话会，我不知道他是不是有足够授权拿出来卖。

还有工作流。比如我的工作流和课代表的工作流肯定是不一样的，我俩都可以卖。如果要打包成一个软件出来卖，可能人不一定很多，因为真的做播客的人太少。但如果我的工作是个更泛化的工作，比如我是天使投资人。Marc Andreessen、Peter Thiel 他们怎么和创始人聊天，聊完之后怎么评估创业团队，这两个工作流如果他愿意开放出来按次付费卖给我，我肯定愿意买一百美金一次，我至少买个十次来学一下。因为我能明确感觉到，同一个创业团队，不同人去聊会聊出很不一样的感觉。我现在觉得非常幸运，能在真格看到其他同事们怎么和创业团队聊天，以及聊完之后大家怎么内部讨论评估。这对我都是非常强的训练学习，这就是他们的 skill。如果顶级的天使投资者愿意这么做，我真的是愿意付费的。

数据和这个工作流理想的商业化形态是什么样子的？感觉给你一个 skill 太容易，怎么封装起来给你觉得最合理？这个我期待看到创业者们来收敛可能性。机会大家都看到了，但到底用什么样的路径去完成它，就看创业者要怎么做了，我自己确实没有想那么多具体应该怎么实现。

我提供一个 data point。我觉得投资人是一个特别特殊的群体，因为决策跟钱太相关了，一个决定差距非常大，大多数人的工作好像不是这样的。我把我的经验提炼成了一个 skill，放到我的个人网站上，大家可以直接根据这个 skill 去提问，但没啥人用。而且怎么升职加薪、怎么搞副业赚钱这样的话题都没啥人用。所以我觉得这可能还不是大家的习惯，这是一个新的 delivery 价值的方式，需要一个教育市场的阶段，或者大家看到价值的阶段。也许有一天有一个超级 App 出现，让大家知道这个 skill 好好用。

语音交互与创新应用

刚才是讲了第四点。最后一点就是和语音相关的一切。我还是觉得打字并不是人类最舒服的一个交流界面。每个人都需要学打字，中文其实挺难打的。微信一开始从零到一的时候，是和语音聊天相关的。那个时候最早有一个 App 叫 TalkBox，大家发现在智能手机上可以发语音出去和别人交流，这才启发了米聊和微信，成就了今天的微信帝国。人喜欢发语音，人喜欢语音输入，我觉得这是非常 native 的。而且语音能够承载的信息量，表达信息的全面性或细致性，都比文字要多很多。这是为什么最近那么多人喜欢听播客，喜欢看视频。从文字到语音，再加视频，你能够 get 到的信息量是越来越大的，你能够 involve 的人也是越来越多的。因为会写字的人、会说话的人、会在视频面前自然表达的人，其实在数量上是有差距的。所以关于语音，我觉得里面有蛮多机会的，但这些机会会以什么样的方式在什么地方出现，我很愿意关注。关于语音，还有一点我觉得和互动游戏、互动内容相关，我也愿意花时间去看。

我笑是因为想到了，鸭哥做了一个语音互动游戏，就是那个 Flappy Bird。但是你用说话的 pitch 去控制它上升下降，然后就一家人在那学驴叫。我一直用鸭哥做的 Voiceflow 的那个软件两年了，很好用。到现在我都不怎么用其他的，因为我觉得那个东西更好用。我们一直没有做出来给别人用。但是现在我跟鸭哥说，把它做成一个 web app，然后用 iframe embed 到 Supreme Academy 的 app 里边。这样大家打开 Supreme Academy 就可以直接去使用它。快上线一两个周了。

那我发问一下小红书上的一些问题。小红书上的问题：“如何看女娲的应用？感觉 AIGC 兴起后，各种 fake contents。”我不知道女娲是什么应用，你知道吗？

我知道有个女娲，但它和 fake content 好像没有关系。我知道那个女娲是 AI 帮你去找一个人的方方面面，比如我想了解课代表，然后用女娲把你的尽可能多的信息全部挖掘出来。哦，那我要去挖掘一下。

可否分享一下，AI 已经在 government 和政策领域发挥作用，未来会对公共领域产生什么影响？

这是小红书上的问题吗？哦，我们看到的直播间不太一样。在公共领域应该还蛮多的，确实这不是我太日常关注的重点，所以一下子想不太到。我在想，比如今天如果我在管理上海的交通，我肯定会非常频繁地去问大模型，给一些立交桥设计的建议，或者做一些分析。应该很自然就开始有这样的应用了吧。

如果感兴趣的话，我推荐《美轮美奂》那期节目。他们是专门研究美国政治的播客，在小宇宙上是有节目的。

AI对政策影响及播客转化率

然后有一期是专门研究了AI对这个政策的影响和怎么样子去使用的。为什么推荐那期节目呢？那期节目还给我们课程打了个广告，非常好，而且那期节目的转化率还挺高的。就是对课程转化率很高的。我大吃一惊，就为什么关注政治的人去看那个，然后反而对我们课程有转化。我觉得这个问题有点意思。

垂直Agent与基模公司FDE的竞争

如果基模公司落地FDE，那垂直Agent，比如金融科技公司帮助金融公司AI落地，还有生存空间吗？

这个问题应该就是基模公司的FDE，versus垂直领域的FDE，也就是垂直Agent，比如说金融科技公司，或者说是这种AI服务公司，帮助其他金融公司AI落地。那现在有基模公司的FDE了，还需要这种垂直领域的FDE吗？

我觉得显然是需要的。因为FDE这个事情是非常个性化的，所以也很难去做了FDE最佳实践，然后像一个产品一样，立即复制到一千家金融公司去。它其实是非常个性化的，所以这也是另外一个点。感觉这个到底是不是VC可以投的一个生意，因为它太依赖人了，所以很可能之后会出现一万家FDE，但是很难说有一家独大。这有点像咨询公司一样，甚至可能比咨询公司还要再分散一点，都有可能。

但另外一方面，我觉得基模为什么搞FDE，不完全是和普通FDE公司的诉求一样，其中一个不一样在于它确实要去搞最大的客户。这里面其实基模之间也有竞争，所以为了搞定最大的客户，用我的Agent的一套系统，以及用我的Token。所以我要用FDE去帮助他把一切打点得妥妥贴贴。再有是在这过程中基模公司可以拿到很多一手的数据，从而可以帮助他去更好地训练模型。这也是他们的另外一个动力。

关于第四范式的讨论

听说过第四范式这样的公司吗？刚才那个人补充的就是Rachel，补充的就是像第四范式这种强绑定金融公司，应该就是说的那个Competitor。你是觉得第四范式这样的，有生存空间吗？

首先第四范式是一个存在了很久的公司了，应该是前AI年代就存在的公司。我觉得底子也很厚。我不知道为什么突然提到这个公司，是因为你在考虑这个公司的工作机会吗？这个公司确实我和他们最近没有交流，所以不那么了解他的情况。我只能说我觉得FDE是一个会非常百花齐放，有很多商业价值的一个地方。

关于护肤的闲聊

你对小红书还有没有什么问题？

我想说现在眼前能看到的最后一个问题是，课代表皮肤为什么这么好，平时有什么护肤心得吗？

我很差的，你们这要看，就是我天生皮肤好。你看我手臂的皮肤比脸上要好，白几个色号和嫩好几个色号。我脸风吹日晒已经很不行了，但可能是相机本身有一个光圈的效果，没有护肤，护肤很差。但确实我们家的基因是这种，皮肤是很好的。

社区介绍与相关链接

我这边还有一个问题是怎么加社区，看课代表衣服上的这个网址，可以稍微露出来一点吗？

这个是课程。但是它是Host在我们社区里边的，ai-builder.com，然后社区是Super Linear Data Academy超线性学院/创营学院。希望在这个背后，为什么我没有把它叫成AI社区呢？就是AI是个方式。最后我们希望的还是个人的成长，或者说是商业上的成功。我觉得能尽量少工作，多赚钱的方式就是要找到那个超线性的东西。

手表录音和Context Intake项目演示

刚才说到的手表录音是一个什么项目？

我给大家看一下这个东西，正好我们在线Demo一下。Share一下我的Entire Screen。我的手表就是普通的Apple Watch，它在录音。录音了以后，它是可以录一整天的音的。你早上打开到晚上都可以录一整天，这里边就看到了录音的时长，有各种各样的录音。我的这个Skill是打开我的CodeX去发一个这个。

你看看Context Intake的Dashboard在线吗？上下。我记得小红书的那个我还做了一个怎么开这个东西。还有这样的bug，因为是本地的。Anyway，就是CodeX。哎他还已经这个端口被另外一个AI占用了。这个是Dashboard。然后那另外一个东西在AI，现在就是要去找这些文件，都是AI来帮我找，所以我自己已经不记得。

在这儿Context Intake你就能看到。比如说是5月12号、5月13号、5月20号。在这儿有一个Summary，比如29号那天有一个Audio，有这么长时间，它会总结一下这些东西是什么。然后有这个Transcript，我到了5月29号那天的文件夹。就可以看到，这个是他的音频文件，然后这个是他的Process的Prompt。比如Meeting，它会对我这个Meeting进行一些总结。这应该是我给一个对冲基金做Planning的总结。

他是每天晚上11点59分自动去把录音总结一下。如果想要自己来一份的话，去鸭哥的GitHub，去它的Repo，然后搜Intake Skill。你就把这个链接给你的AI说安装一下就行了。然后你就可以得到这些东西，都是免费开源的。

组织形态与软件工程变革

还有一个是说课代表提到的AI是一个Kernel，感觉很有启发，未来的组织也是多Kernel协作吗？

我觉得组织这种东西，生产关系其实一直是落后的。

课代表，你刚才说那篇文章可以发我一下吗？

在这个Knowledge Bank里边，这篇文章值得看，《超越DRY：AI原生软件工程的思考》。我来发一下，半年前写的文章，被低估的Code。为什么Code其实是被低估的？为什么Code是真正的AI Friendly？这是2025年2月份写的文章，没有像这样吹嘘。但是深入了解后发现，这个才是推动AI Native软件开发革命的关键。

文章里《超越DRY：AI原生软件工程》就会说场景定义是什么？过去的软件开发其实和电台录制节目类似，产品经理先找到需求，然后去把这个东西做出来。但是现在更多的东西是大家随手生成出来的，交付的其实也变化了。就是用户其实很多时候是Builder，那在这种情况下，我们需要的反而是什么？比如说表达范围、意图保真、生成效率。我们要想做到这些的话，这个Generative Kernel是需要核心套件、引导知识、杠杆工具集。我觉得写的是非常本质的一个文章。

那组织又有另外一个复杂度了。这是我写的《AI Native的组织形态》。当你的执行成本下降了以后，组织其实是没有跟上来的。为什么呢？第一个是激励错配，我们的薪水是按照时间来的，不是按照产出来的。第二个是摩擦，这个摩擦是为了一个分工设计的，不是为了AI设计的。所以说现在的组织形态天然就不适合AI。那怎么做？我们看到了一些案例，但是大家也都是在尝试中，没有一个完全说用了这种组织方式就一定好的东西。

大家感兴趣的话，就去Super Linear Data Academy看这些文章就好了。在Knowledge Bank里面有很多其他很好的文章，比如说怎么写Skill？真正的Skill是什么样子的？我们具体的差距是什么？AI用得好和用得不好的差距是什么？之前说的名词和动词的区别，AI应该是学动词。但是为什么大家注重名词？

刚刚说了，我们收集了很多Context，但是想要把它加工组织好，怎么做在这篇文章里有。而且这个也是开源的鸭哥的Context Architecture，就是我们私下群里面会说的“老鸭汤”，就是怎么把你的Context不断加工提炼出来一个适合你的东西。包括你的公理、偏好，还有可复用的Skills，都会在这里面，有很多免费内容的宝库。

直播推流工具（Riverside与OBS）的交流

我这边应该没有那么多问题了，我自己的问题也差不多了，时间也快到了。

今天是我第一次一边直播一边录播客，我也期待把这一期内容剪出来。

我觉得这个形式还挺不错的，可以跟观众互动一下，非常chill，很开心。

以前我发现你用Riverside接OBS，觉得效果也非常好。

OBS和Riverside其实是一个等价的关系，OBS是一个直播工具，它可以推流到小红书，Riverside也可以推流到小红书。所以说你要么通过OBS推流到小红书，要么通过Riverside推流到小红书。

那咱们现在是通过Riverside推流的，是吗？

小红书接受推流，它是for OBS，但是Riverside一样可以通过这个接口推流过来。

我待会也试一下。

你可以下载一个OBS试一试，OBS还是挺好用的。

所以现在你是下载了OBS的吗？我们才能这样实现吗？

不用，这个是直接通过Riverside，没有下载OBS。但是我的意思是说，如果你想直播的话，OBS是一个非常强大好用的工具，很推荐你试一下。

了解，谢谢。

好，那我这边就先Stop这个。