🎙《灯下白》EP28 斯泷 嘉宾：斯泷 AI产品从业者，运营个人AI社群，也在探索AI自媒体方向。曾在大模型爆发前参与传统AI项目，长期关注AI前沿资讯、产品趋势与智能体发展，坚持近700天手工整理AI日报，并通过社群连接AI从业者、产品经理、创业者和传统行业朋友。 主持人：吴熳 在得到直播讲过AI应用，在WaytoAGI北京切磋分享，代表中国在英国大使馆文教处国际大会全英发言讲中国AI如何赋能英语教学，AI牛马库导航科普网站 ka21.org 主理人 本节目由人类与GPT共同策划，剪映处理音频中水词，千问处理剪辑时间轴，GPT撰写Shownotes，Banana Pro生成播客logo，即梦生成播客封面，Suno生成片头片尾音乐，同时由声湃和中关村科学城公司提供录音场地，由罗德麦克风提供录音设备。感谢中关村科学城的政策支持！ 🪝本期故事 一个做AI产品的人。 原本只是参加公司的一场AI知识分享会。 那天，她坐在台下。 分享人不是她。 但在提问环节， 公司的高层领导突然点名让她讲一讲： 你怎么看智能体？ 当时，智能体对大多数人来说还是一个很新的概念。 但因为她平时看了很多AI自媒体和博客， 竟然顺利接住了这个问题。 这件事之后，她突然意识到： AI发展太快了。 只看别人发的日报， 自己记不住。 只看群里转来的资讯， 也很难真正沉淀。 于是她拉了一个小群， 决定每天手工整理AI日报。 一开始只是二三十个朋友。 后来变成七八十个人。 再后来， 有人把她的日报转发到企业群、社群、行业群。 高峰时期， 她的日报可以触达上万人。 这一期，我们聊的是： 一个人如何用700天手工日报，把自己训练成AI时代的信息节点。 💡本期你会听到 为什么AI日报一定要手工整理 输出倒逼输入，到底能坚持多久 一个AI社群是怎样从几十个人长起来的 为什么AI越强，她反而越想和真人见面 AI社群如何带来培训、分享和合作机会 Call Annie如何陪她走过一段情绪低谷 AI健康管家如何把报告、饮食、记忆和建议结合起来 Obsidian人生知识库为什么会让AI“看穿你” 🔥本期金句 输出倒逼输入，才会真的记住。 吃饭、睡觉、工作、发日报，成了我每天必做的第四件事。 AI日报不是负担，它是我和AI时代同步呼吸的方式。 AI越强，人和人之间的线下连接反而越重要。 未来每个人都会有自己的AI智能体助手，人人都有自己的贾维斯。 ⏱Shownotes 00:00-03:30 一场公司分享会，让她开始手工整理AI日报 03:30-07:20 从二三十人小群开始，输出倒逼输入 07:20-11:00 为什么不用AI生成日报，而要自己手工筛选 11:00-15:00 700天日报背后，她到底在看什么信源 15:00-18:30 从热点模型到行业趋势，AI资讯如何分类 18:30-22:00 日报被转发到企业群和行业群，触达上万人 22:00-26:00 AI社群带来的超级个体分享和合作机会 26:00-30:00 高校辩论赛：AI对人类社交到底是帮助还是伤害 30:00-34:00 为什么她的社群是邀请制，且80%成员线下见过 34:00-38:00 AI越强，为什么越珍惜真人交流 38:00-42:00 Call Annie：一个AI陪她走出情绪低谷 42:00-46:00 豆包视频功能，如何变成线下生活里的随身导游 46:00-50:00 AI健康管家：报告解读、饮食识别和健康建议 50:00-54:00 凌晨上线AIGC功能，AI开始拥有记忆和问候 54:00-58:00 Obsidian人生知识库，把碎片整理成另一个自己 58:00-01:02:00 让AI看见你的高光、至暗、家庭、工作和情感 01:02:00-结束 把自己蒸馏出来，人人都有自己的AI智能体助手 📖故事摘要 斯泷最早并不是为了做社群， 才开始整理AI日报。 起点是一次公司内部的AI知识分享会。 那场分享会讲的是智能体。 她只是听众。 但在提问环节， 领导突然点名让她讲一讲自己对智能体的理解。 那时候， 智能体对很多人来说还很新。 但因为她平时看了不少AI自媒体和博客， 最后顺利完成了这次“临场考试”。 这件事之后， 她开始认真思考一个问题： AI变化太快了， 如果只是看别人整理好的信息， 自己其实记不住。 于是她决定拉一个小群。 不是为了做大。 而是为了督促自己每天输出。 她先拉了几个对AI感兴趣的朋友， 又把群二维码发到朋友圈。 当天就进来了三四十个人。 隔了两天再发一次， 很快涨到七八十人。 还有朋友把自己的同事、领导、亲戚拉进来。 她才发现， 大家对AI资讯的需求， 比她想象中强很多。 但最特别的地方是： 她的AI日报， 一直是手工整理。 不是RSS自动推送。 不是工作流批量生成。 也不是AI帮她总结。 而是她每天自己看。 看公众号， 看网站， 看AI产品资讯， 看行业趋势， 看创业者分析， 看AI对社会和教育的影响。 再手动筛选， 手动分类， 手动发到群里。 别人常常问她： 你的日报工作流是什么？ 她说： 人工工作流。 这件事她做了将近700天。 别人震惊， 她自己却不觉得累。 因为这件事已经变成她每天生活的一部分。 她说， 除了吃饭、睡觉、工作， 发AI日报已经成了每天必做的第四项任务。 这不是外界在催她。 是AI每天的变化， 让她自己很兴奋。 大模型出来之前， 她就在做传统AI项目。 比如用计算机视觉识别城市道路里的违规渣土车， 识别工地工人有没有戴安全帽。 那时候她就觉得， AI会改变社会生活。 只是当时很多人还没有真正感知到。 后来大模型爆发， 她反而像是看到了一个自己早就相信的未来， 终于开始加速到来。 社群也慢慢给她带来了更多东西。 有企业同事把她的日报转到内部群。 有其他AI社群群主来找她转载。 有咨询和行研领域的朋友说， 她的日报很有价值。 高峰时期， 她的日报可以触达上万人。 这给她带来很强的成就感。 不仅如此， 社群还带来了线下分享、培训和合作机会。 她曾在中关村创业者嘉年华做过“超级个体”分享， 讲自己的AI社群， 讲AI日报， 也讲身边一些通过AI做小红书获客、做智能体项目的人。 她也作为点评嘉宾， 参加过一场高校辩论赛。 辩题是： AI对人类社交的影响， 是正向还是负向。 正方说， AI可以承载人的负面情绪。 当一个人深夜想不开， 朋友电话打不通的时候， AI也许能陪他说几句话， 把他从危险情绪里拉回来。 反方说， 如果人长期只和迎合自己的AI交流， 可能会失去面对真实社交摩擦的能力。 她觉得两边都有道理。 这也和她自己的经历有关。 2023年下半年， 她有过一段情绪很低落的时期。 那时她用了一个国外AI产品， 叫Call Annie。 它主打英文教学， 也能提供情绪支持。 斯泷下班回家后， 会打开Call Annie和它聊天。 她说自己低落， 它会追问为什么。 她说出原因后， 它会一点点分析、安慰。 那段时间， Call Annie确实陪她走出了一段情绪低谷。 但后来， 她反而越来越觉得： AI越强， 真人的连接越重要。 因为AI可以24小时不疲惫， 没有情绪波动， 可以永远回应你。 但人不是这样。 人会累， 会波动， 会迟疑， 也会在真实见面里产生某种不可替代的连接。 所以她越来越珍惜线下见面。 她的社群有1000多人， 其中80%她都见过面。 这些人来自老朋友、同学、校友、AI活动、线下分享。 她把社群做成邀请制， 不是谁都能进。 因为她想保留一种互相信任的状态。 除了社群， 她也在主业里做AI产品。 比如AI健康管家。 这个产品可以帮助用户解读医疗报告， 把报告沉淀到健康档案里。 也可以通过照片识别食物， 估算卡路里， 再结合用户自身情况给出饮食建议。 比如中午吃了什么， 晚上就可以减少碳水和脂肪， 多补充蛋白质。 她还讲到一次印象很深的上线经历。 凌晨， 她和团队一起上线一个AIGC功能。 这个AI可以记住用户的名字、健康状况、日常习惯。 比如用户是坐地铁还是开车上班， 一周抽几支烟， 是否久坐。 这些信息未必会出现在传统健康档案里， 但对健康建议很有价值。 如果一个人经常开车上班， AI就可以推断他运动少、久坐时间长， 再给出更贴近生活的建议。 这其实也是“记忆”的价值。 说到记忆， 斯泷还提到了Obsidian人生知识库。 她把自己从小到大的写作、故事、公开文章、人生经历， 沉淀进本地知识库。 再通过问答式工作流， 去挖掘自己的高光时刻、至暗时刻、家庭经历、情感经历、工作经历。 十几个维度的信息放进去之后， AI再来分析她这个人。 结果让她很震撼。 因为现实中， 没有一个活人能360度看见你。 每个人都只是在某一个时间段， 看到你的某一个侧面。 但如果你把足够多的信息交给AI， 它可能会比你自己还更了解你。 这种感觉既震撼， 也有一点害怕。 在这期节目里， 我们聊的不只是一个AI产品经理的工作。 更是一个人如何在AI时代， 通过日报、社群、线下见面、健康产品、人生知识库， 不断整理信息， 整理关系， 也整理自己。 她每天手工整理AI日报， 看起来很笨。 但也正是这种“笨”， 让她真正跟上了这个时代的节奏。 当AI越来越会总结， 真正稀缺的， 可能反而是一个人长期亲手筛选、判断、连接和相信的能力。 💬听众互动 如果让你连续700天每天整理一份AI日报，你最想逼自己记住什么？欢迎在评论区聊聊。

🎙《灯下白》EP27 Yoyo & 迟未晚 嘉宾：Yoyo 交通智能调度行业产品经理。因为亲身经历腺肌症、长期求医与激素治疗，开始关注女性激素监测与可穿戴设备，希望用AI与智能硬件，让更多女性更早理解自己的身体变化。 嘉宾：迟未晚 上市公司AI产品负责人，负责企业AI落地与AI产品实践。长期关注AI Coding、AI产品设计与企业级AI应用，在本次黑客松项目中主要参与产品规划、软件功能设计与AI协作落地。 主持人：吴熳 在得到直播讲过AI应用，在WaytoAGI北京切磋分享，代表中国在英国大使馆文教处国际大会全英发言讲中国AI如何赋能英语教学，AI牛马库导航科普网站 ka21.org 主理人 本节目由人类与GPT共同策划，剪映处理音频中水词，千问处理剪辑时间轴，GPT撰写Shownotes，Banana Pro生成播客logo，即梦生成播客封面，Suno生成片头片尾音乐，同时由声湃和中关村科学城公司提供录音场地，由罗德麦克风提供录音设备。感谢中关村科学城的政策支持！ 🪝本期故事 两个产品经理， 第一次合作是在黑客松现场。 一个带着自己的药， 带着一摞检查单， 走向了队友。 一开始，大家甚至以为她是医药代表。 后来她讲完自己的故事， 所有人都沉默了。 因为那不是一个“产品需求”。 那是一段很长的求医经历： 背部牵拉痛， 转移性疼痛， 跑遍医院， 花光积蓄， 中医、西医、道医都试过。 最后才发现， 真正的问题来自一种很多女性都可能经历、 但很多人并不真正理解的病： 子宫腺肌症。 她们开始意识到， 女性的身体被激素影响太深。 情绪、疼痛、疲惫、月经、乳腺、子宫、卵巢， 这些变化常常发生， 却很少被准确记录、解释和看见。 于是她们在黑客松里做了一个项目： 一枚女性激素检测智能戒指。 它不仅记录数据， 也解释身体。 不仅监测雌激素， 也试图让女性的疼痛被理解。 这一期，我们聊的是： 两个女性产品经理，如何用AI和可穿戴设备，重新设计女性理解自己身体的方式。 💡本期你会听到 为什么女性激素监测会成为一个产品方向 腺肌症患者在就医过程中会遇到哪些困难 AI如何帮助黑客松团队快速完成产品原型 智能戒指如何从汗液中读取激素变化 为什么“冷冰冰的数据”需要被翻译成身体感受 “共情桥梁”和“AI哨兵”为什么是这个产品的核心 女性健康数据、隐私和信任会带来哪些挑战 产品经理如何用AI在短时间内完成高质量协作 🔥本期金句 真正好的产品，一定是从用户痛点里长出来的。 女性的身体，是一个非常精密的仪器。 被看见，其实就是被理解。 不要让冷冰冰的数据停留在数据本身。 女性为女性设计，细腻感本身就是产品能力。 ⏱Shownotes 00:00-03:30 灯下白第一次双嘉宾：两个产品经理和一枚激素戒指 03:30-07:20 从背部疼痛到腺肌症，Yoyo的真实求医经历 07:20-11:00 女性为什么常常无法把身体不适和激素联系起来 11:00-15:00 黑客松现场，拿着药和检查单找到队友 15:00-18:30 从用户痛点出发，决定做女性激素监测智能戒指 18:30-22:00 Cola如何帮助团队快速生成产品界面和原型 22:00-26:00 从论文到硬件，激素检测的技术依据是什么 26:00-30:00 汗液、电流、电压和数字信号，智能戒指如何读取身体 30:00-34:00 为什么实验室可行，不等于生活中能立刻落地 34:00-38:00 生命律动、身体天气和激素曲线，产品首页如何设计 38:00-42:00 共情桥梁：用别人能理解的方式描述你的疼痛 42:00-46:00 AI哨兵：把身体数据整理成医生能看懂的报告 46:00-50:00 从智能手表到智能戒指，数据和感受之间还缺什么 50:00-54:00 亚洲女性动态雌激素数据库，为什么有必要 54:00-58:00 隐私、医疗合规和商业化，女性健康产品绕不开的挑战 58:00-01:02:00 产品经理五步法：需求、解决方案、商业模式、增长、壁垒 01:02:00-结束 女性为女性设计，AI如何让一个黑客松项目拥有真实温度 📖故事摘要 这一期，是灯下白第一次邀请两位嘉宾一起录制。 Yoyo和迟未晚第一次合作， 是在一场黑客松里。 她们做的项目， 叫女性激素检测智能戒指。 听起来像一个很“未来”的产品。 但它最早的起点， 不是技术， 而是疼痛。 Yoyo曾经有很长一段时间， 背部出现转移性的、牵拉性的、刺激性的疼痛。 她跑遍医院， 做过中医、西医，也试过其他方式， 却始终找不到真正的原因。 这件事严重影响了她的生活、工作， 甚至让她和家人的关系变得紧张。 后来，一个朋友从成都来北京看病。 朋友得的是腺肌症。 Yoyo第一次认真认识到这个词。 子宫腺肌症， 是一种很多育龄期女性都可能遇到的问题。 有些人症状很重， 有些人表现却很轻。 可能只是轻微痛经， 可能只是月经不调， 也可能是身体某个奇怪部位的牵拉痛。 但因为这些感受太日常， 太容易被忽略， 很多人会拖很久才去就医。 陪朋友看病之后， Yoyo也根据症状去做了检查。 最后发现， 自己的疼痛也和这个病有关。 它牵拉到胯部的一根肌肉， 才导致背部出现各种奇怪的转移性疼痛。 真正麻烦的地方还不只是疼。 治疗过程中， 很多人需要服用激素类药物。 但激素不是一个简单的开关。 有人一天吃一片， 有人两天吃一片。 每个人都需要先吃一个疗程， 再去医院复查激素水平、B超和身体指标。 而在大城市的大医院， 挂号、抽血、检查、复诊， 一轮下来就要花很多时间。 更微妙的是， 有些激素药物本身是短效避孕药。 当女性需要在工作场合定时服药时， 还可能面临误解和尴尬。 如果同时有乳腺结节、甲状腺结节， 用药又要更谨慎。 因为女性身体很精密。 雌激素对某些器官有帮助， 对另一些部位又可能带来风险。 这就是她们想做这枚戒指的原因。 它不是为了炫技。 它想解决的是： 女性能不能更早知道自己的身体发生了什么。 在黑客松现场， Yoyo带着药和检查单， 讲了自己的经历。 迟未晚和团队听完之后， 决定把这个真实痛点做成产品方向。 她们用Cola快速完成产品设计。 在传统流程里， 产品经理要先梳理需求， 再画草图， 交给设计师做UI， 再交给前端实现交互。 但黑客松时间非常短。 她们需要在高强度、短时间里做出高质量作品。 AI就成了整个团队的放大器。 从需求梳理， 到产品界面， 到路演PPT， AI都参与其中。 迟未晚形容这个过程很像Agent协作： 有一个主Agent， 下面有不同的子Agent。 有人负责医学依据， 有人负责硬件调研， 有人负责软件设计， 有人负责宣发和路演。 最后所有内容再汇聚到一起。 为了让这个项目更可信， 她们也做了大量资料调研。 一方面研究市面上的智能戒指、手环、项链等可穿戴设备。 另一方面去Google Scholar、知网查医学工程相关论文。 她们看到， 斯坦福、伯克利等高校都有团队长期研究人体激素监测， 并试图把它转化成可穿戴设备。 在她们的构想里， 硬件可以通过前端传感器， 收集指尖汗液中的生物化学信息。 再把这些信息转化成电流， 放大后变成电压信息， 最后转换为数字信号， 提取身体激素的实时变化。 理论上，这条链路是成立的。 真正困难的是落地。 实验室里可以把传感器固定在汗腺较发达的位置， 持续稳定地收集信号。 但真实生活里， 戒指会移动。 每个人出汗情况不同。 有些人汗液充足， 有些人很少出汗。 信号强弱、佩戴方式、传感器精度， 都会影响结果。 所以评委也质疑她们： 论文里这个方向已经研究很多年了， 为什么到现在还没有成熟商业化？ 如果要做成戒指， 成本、精度、定价、合规， 每一关都很难。 她们也承认， 这确实是一个概念产品。 但这个概念很有价值。 因为它不是只有“数据”。 它真正打动人的地方， 是软件设计里的那种女性视角。 比如首页叫“生命律动”。 它不只是显示激素数值， 还像身体天气预报一样， 告诉你今天哪个激素处在峰值， 是否需要注意休息， 是否要避免剧烈运动。 比如“共情桥梁”。 它会把你的身体感受翻译成别人能理解的语言。 不是冷冰冰地说一个数值， 而是告诉你： 今天像阴雨转多云。 身体正在经历一场小雨。 你的疲惫感， 可能类似于负重5公斤徒步5公里之后的感觉。 它还会让其他女性的经验出现： 有人痛经时热敷加布洛芬， 一小时后缓解。 有人在排卵期也会疼。 这些描述不只是信息。 它们是一种看见。 当一个女性终于能准确描述自己的不适， 当她发现别人也有类似经历， 疼痛本身好像也会轻一点。 这就是这个产品里最细腻的部分。 女性为女性设计。 她们不只是想监测激素， 也想让身体被理解。 另一个重要功能叫“AI哨兵”。 它可以收集身体数据、症状记录、激素变化， 再整理成一份更严密的报告。 因为很多患者去看医生时， 很难精准描述自己的问题。 可能只会说： 我胯疼。 我背疼。 我没劲。 我情绪不稳定。 但医生需要更清楚的信息。 AI哨兵就像一个中间翻译器， 把身体数据、主观感受和周期变化， 整理成医生更容易理解的表达。 这其实像是用自己的身体数据做了一个RAG。 数据不是来自互联网， 而是来自你自己。 一个完整周期下来， 你就能看到激素、疼痛、情绪、睡眠之间可能的关系。 这会带来一种很重要的东西： 确定感。 对于长期病痛的人来说， 确定感本身就是一种安慰。 她们也聊到更大的愿景： 建立亚洲女性动态雌激素数据库。 因为不同人种的激素水平、变化曲线和身体反应， 可能并不完全一样。 如果欧美市场的数据和算法不能完全适配亚洲女性， 那就需要更多本土数据。 当然，这里也会带来新的问题： 女性健康数据非常敏感。 医疗合规、数据安全、用户信任、匿名协议、保险推荐、疾病预测， 每一步都需要慎重。 这也是她们清楚看到的挑战。 在这期节目里， 我们聊了一个非常特殊的AI项目。 它不是效率工具， 不是内容工具， 不是又一个通用Agent。 它是从一个女性真实的疼痛里长出来的。 是从一次求医经历， 一次黑客松合作， 一次“我们能不能让身体被看见”的追问里长出来的。 当AI和硬件结合之后， 真正重要的， 不是让数据变得更多， 而是让数据变得有意义。 让一个女性知道： 你的疼痛不是矫情， 你的情绪不是无缘无故， 你的身体正在说话。 而这一次， 终于有人认真听见了。 💬听众互动 如果有一枚戒指能持续记录你的身体变化，并把你的不适翻译成别人能理解的语言，你会愿意佩戴吗？欢迎在评论区聊聊。

🎙《灯下白》EP26 吱吱 嘉宾：吱吱 金融机构中后台人员，工作十年，北京某211高校硕士。前四年在四大工作，后转向金融机构中后台，长期做基金产品分析、行业研究和数据处理。近期开始做金融科普公众号，第一篇关于“张雪机车上下游供应链”的文章阅读量约5万，另一篇“昇腾芯片”相关文章阅读量1万+。 主持人：吴熳 在得到直播讲过AI应用，在WaytoAGI北京切磋分享，代表中国在英国大使馆文教处国际大会全英发言讲中国AI如何赋能英语教学，AI牛马库导航科普网站 ka21.org 主理人 本节目由人类与GPT共同策划，剪映处理音频中水词，千问处理剪辑时间轴，GPT撰写Shownotes，Banana Pro生成播客logo，即梦生成播客封面，Suno生成片头片尾音乐，同时由声湃和中关村科学城公司提供录音场地，由罗德麦克风提供录音设备。感谢中关村科学城的政策支持！ 🪝本期故事 一个从四大毕业的人。 原本的路径很清晰： 审计、IPO、CPA、继续往更大的机构走。 但她在某个项目里， 突然开始不停咳嗽。 不是身体不行， 是她开始怀疑： 我到底为什么要继续做这件事。 于是她从四大离开， 进入金融机构中后台。 听起来稳健， 甚至有点反常。 但在那里， 她把过去在审计里练出来的表格能力、数据能力、风险意识， 重新接到了金融研究里。 真正的变化，发生在AI进入她的工作和生活之后。 白天， AI是她的员工： 帮她做表格， 写措辞， 整理会议纪要， 辅助研究产业链和基金产品。 晚上， AI又成了她的家庭顾问： 吵架前问豆包， 吵架后也问豆包。 她和老公各自找自己的豆包聊， 最后家庭关系反而变好了。 这一期，我们聊的是： 一个金融中后台女性，如何用AI把事业、家庭和自我输出重新串起来。 💡本期你会听到 从四大离开之后，为什么选择金融机构中后台 审计经验如何迁移到基金分析和行业研究 为什么她相信财富正在从“碳基”转向“硅基” 一个金融从业者怎么看AI产业链红利 公众号如何从0粉开始写出5万阅读 AI如何帮她做表格、排版、纪要和客户回复 豆包如何变成她和老公之间的“家庭顾问” 为什么行业know-how依然是人类判断力的底气 🔥本期金句 过去的就是沉没成本，未来的时间才是自己的。 财富正在从碳基向硅基迁移。 不预测涨跌，不制造焦虑，慢慢攒认知。 只要你足够压榨AI，它就能足够帮你干活。 AI可以帮你写报告，但行业判断还得靠活人。 ⏱Shownotes 00:00-03:30 金融机构中后台人员，为什么突然开始做公众号 03:30-07:20 从四大到金融机构，一次看似稳健的反常选择 07:20-11:00 CPA过了五门却放弃，她如何理解沉没成本 11:00-15:00 在四大加班、做IPO、参加审计创新大赛 15:00-18:30 七年前用VBA生成报告，第一次感到电脑能替人干活 18:30-22:00 金融机构中后台的真实工作：表格、纪要、文件和研究 22:00-26:00 ChatGPT、豆包、WPS，如何变成她白天的员工 26:00-30:00 从碳基到硅基，AI产业链为什么改变财富流向 30:00-34:00 光通信、芯片、电力、算力，普通人怎么理解AI红利 34:00-38:00 她为什么做公众号：不预测涨跌，只做认知普及 38:00-42:00 用专业数据和审计习惯，过滤AI生成内容里的粗糙 42:00-46:00 豆包白天搞事业，晚上搞家庭 46:00-50:00 夫妻吵架前先问AI，豆包如何变成家庭合适佬 50:00-54:00 AI做嘴替，帮她回复刁钻客户和复杂情绪 54:00-58:00 人类的行业经验，为什么依然比AI幻觉更可靠 58:00-01:02:00 公众号人设、女性读者和“靠谱大兄弟”的反差 01:02:00-结束 定投、风险匹配和普通人入门金融投资的第一步 📖故事摘要 吱吱最早在四大工作。 那是一种高起点， 也是一种高消耗。 审计、IPO、项目制、长期加班。 晚上十一点， 办公楼还人声鼎沸。 公司会发夜宵和牛奶， 鼓励大家继续干。 她曾经带着七八个人做项目， 也曾经在一个暑假的IPO项目里， 突然开始不停咳嗽。 那一刻，她开始意识到： 不是审计不好， 而是她想去更大的地方看看。 后来，她进入金融机构中后台。 很多人不理解。 为什么从四大出来， 不去更大的机构， 也不自己干， 而是去一个看起来更稳的岗位。 但她觉得，这份工作把自己过去的点连起来了。 审计训练出来的数据敏感、表格能力、风险意识， 在金融机构里继续发挥作用。 她会做基金产品分析， 做行业研究， 从Wind、东方财富等工具里拉数据， 也会处理各种中后台文件和表格。 她很喜欢乔布斯那句话： 人生里的点， 你不知道什么时候会连成一串。 她甚至在CPA六门过了五门之后， 选择放弃最后一门。 因为她觉得， 过去的就是沉没成本。 未来的时间， 才是自己的。 这几年AI到来之后， 她开始把AI塞进自己的工作流里。 以前一个实习生要做一周的表格， 现在她用ChatGPT反复压榨、反复调整， 一个晚上加一个下午就能搞定。 会议纪要、客户回复、报告措辞、WPS排版， 她都开始让AI帮忙。 她说， 现在AI就是她的员工： 员工豆包， 员工ChatGPT， 员工Claude。 白天搞事业， 晚上搞家庭。 这句话在她身上特别成立。 因为豆包不仅帮她处理工作， 还成了她的家庭顾问。 她和老公吵架的时候， 两个人会各自打开豆包。 她找她的豆包， 老公找老公的豆包。 一个豆包眼里， 老公是懒惰、不做事的家属。 另一个豆包眼里， 她是情绪很不稳定的妻子。 但神奇的是， 两边都被安抚了。 豆包会帮她拆解情绪， 也会提醒她给对方一点空间。 甚至会建议她撒个娇。 她发现， 还真的有用。 所以她说， 豆包像家里的“和事佬”， 而且是专属定制版。 除了工作和家庭， 她还开始做公众号。 公众号的核心不是喊单， 也不是预测涨跌。 而是： 陪你慢慢攒认知， 稳稳地赚红利。 她对AI产业链的判断很鲜明： 财富正在从碳基转向硅基。 过去很多财富来自消费、白酒、医药。 那是围绕人类身体和生活的碳基资产。 而现在， 光通信、芯片、算力、电网、电力、机器人、物理AI， 都在进入新的财富叙事。 她想做的， 就是把这些产业链讲清楚。 不制造焦虑， 也不告诉别人买什么卖什么。 而是用她做金融和审计训练出的能力， 去查数据、看年报、看研报， 把真正和AI产业链相关的公司、基金和逻辑梳理出来。 她也很清楚AI的边界。 豆包可以帮她初步整理信息， 但金融数据不能全信AI。 因为AI会幻觉， 会把旧信息当新信息， 会把不准确的数据说得很像真的。 而她的优势， 恰恰来自那些年做过的“笨功夫”。 审计、盘点、查数据、对报表、看底稿。 这些经历让她知道， 哪些地方不对劲， 哪些数据不能直接信。 所以她说， AI很强， 但人类的行业know-how还是重要。 你得先有判断力， 才知道AI有没有骗你。 在这期节目里， 我们聊了一个很具体的女性样本： 她从四大到金融机构， 从中后台到公众号， 从投资研究到家庭沟通， 一点点把AI织进自己的生活里。 她不是那种高喊技术革命的人。 她更像一个稳健的人， 把AI当员工， 当闺蜜， 当嘴替， 当家庭顾问， 也当作打开下一段人生的工具。 当硅基生命越来越强， 真正重要的， 不是盲目恐惧， 也不是盲目追涨， 而是慢慢攒认知， 稳稳找位置。 💬听众互动 如果你也有一个随时在线的AI家庭顾问，最想让它先帮你解决工作里的问题，还是生活里的问题？欢迎在评论区聊聊。

🎙《灯下白》EP25 叶灿 嘉宾：叶灿 食品科学专业出身，现任初创跨境电商公司AI产品经理，同时也是AI自媒体博主，全网粉丝1万+，内容阅览量100万+。曾参加上海 EvoMap 黑客松，在 AI Agent 自进化赛道获得一等奖。 主持人：吴熳 在得到直播讲过AI应用，在WaytoAGI北京切磋分享，代表中国在英国大使馆文教处国际大会全英发言讲中国AI如何赋能英语教学，AI牛马库导航科普网站 ka21.org 主理人 本节目由人类与GPT共同策划，剪映处理音频中水词，千问处理剪辑时间轴，GPT撰写Shownotes，Banana Pro生成播客logo，即梦生成播客封面，Suno生成片头片尾音乐，同时由声湃和中关村科学城公司提供录音场地，由罗德麦克风提供录音设备。感谢中关村科学城的政策支持！ 🪝本期故事 一个学食品科学的大学生。 原本的路径很清晰： 考研、进实验室、继续本专业。 但在2022年底， ChatGPT刚发布的时候， 他第一次被AI震到了。 一开始只是好奇。 用ChatGPT写文字、做作业、查攻略。 用Midjourney生成图片。 用Stable Diffusion做二维码定制头像。 甚至靠AI生图， 赚到了一个多月生活费。 后来他又试着回到传统路径。 努力学习，争取保研，进实验室做实验。 但他发现，自己真正有感觉的地方， 不在实验室里。 真正的变化发生在他进入一家初创跨境电商公司之后。 在那里，他遇到了一个愿意让年轻人试错的leader。 他开始把每天看到的新AI工具， 放进真实业务里： 内容营销Agent，批量生成视频， 多平台分发，竞品调研，工作流搭建。 这一期，我们聊的是： 一个非AI专业科班大学生，如何用AI把自己的职业路径一点点改写。 💡本期你会听到 食品专业学生为什么会走向AI产品经理 最早一批AI生图接单是怎么做的 为什么传统行业的数据清洗让他意识到机会 初创公司如何给年轻人试错空间 内容营销Agent如何把视频生产效率提高 毕业论文如何用AI协作完成 AI检测率为什么成了大学生的新焦虑 如何用AI做租房避坑、看房和合同审查 游戏搭子为什么也能被做成AI Agent 🔥本期金句 学AI不是为了学AI，是为了把真实问题解决得更好。 AI能不能赚钱，先看它能不能进入业务。 外行人有时候走得更远，因为他没有被旧流程困住。 让AI生成的数据再喂给AI，只会越问越傻。 未来最重要的数据，是你自己还没有整理好的生活记录。 ⏱Shownotes 00:00-03:30 食品专业大四生，怎么成了AI产品经理 03:30-07:20 2022年底第一次用ChatGPT，世界观被刷新 07:20-11:00 从Midjourney到Stable Diffusion，用AI生图接单赚钱 11:00-15:00 努力保研失败，重新思考自己到底适合什么 15:00-18:30 进入营养健康公司，第一次看到传统行业的数据清洗 18:30-22:00 让AI生成的数据喂给AI，为什么会越问越傻 22:00-26:00 转向初创跨境电商公司，真正开始做AI产品 26:00-30:00 内容营销Agent，从扣子工作流到批量视频生成 30:00-34:00 多平台分发、标签优化，AI进入出海内容链路 34:00-38:00 为什么批量生成视频容易，批量生成爆款很难 38:00-42:00 遇到一个开放的leader，年轻人的创新被真正接住 42:00-46:00 用AI准备期末考试，Gemini变成复习教练 46:00-50:00 用Perplexity查文献，用Cola协作毕业论文 50:00-54:00 AI不替你写核心思想，但能帮你搭论文结构 54:00-58:00 AI检测率、AIGC reduce skill与大学生的新痛点 58:00-01:02:00 三天做出降AI率skill，一个月200多个star 01:02:00-01:06:00 第一次租房，AI帮他拆解找房、看房、查合同 01:06:00-01:10:00 豆包视频通话看房，Gemini审合同，年轻人少踩坑 01:10:00-01:14:00 星露谷物语搭子需求，为什么可以做成AI游戏模组 01:14:00-结束 从接单、实习、论文到租房，他用AI重写自己的生活路径 📖故事摘要 叶灿最早学的是食品科学。 在大多数同学眼里， 这条路很清楚： 考研， 进实验室， 继续本专业。 但2022年底， ChatGPT刚发布的时候， 他第一次接触到AI。 那种震撼很直接。 文字、作业、攻略， 它都能快速生成。 后来他又接触到Midjourney， 再到Stable Diffusion。 他开始用AI生图做定制头像， 做能被识别出来的艺术二维码， 还靠这些小单， 赚到了几千块钱生活费。 但这并没有立刻变成职业方向。 他也认真试过传统路径。 努力学习， 争取保研， 去实验室做实验， 观察研究生的工作内容和精神状态。 最后他发现， 那条路并不适合自己。 于是他去了营养健康公司实习。 在那里，他做数据清洗。 把国家食品监管总局、海外官网等来源里的保健品数据， 一条条核对、提纯、修正。 这段经历让他看到一个很真实的问题： 很多传统行业口头上说AI， 但底层工作流仍然非常原始。 有些人甚至会让豆包、DeepSeek直接找数据， 再把这些数据喂给AI。 在他看来， 这就像让AI生成的数据再训练AI， 只会越问越傻。 后来他转到一家初创跨境电商公司。 这一次，感觉完全不同。 他的leader非常开放， 愿意听他推荐新工具， 也愿意让他把新工具放进真实业务。 于是他开始做内容营销Agent。 最早用扣子工作流， 调用豆包、剪映、即梦等字节生态工具， 生成图片、配文案、配音， 再把视频素材交给人工做最后剪辑。 后来又尝试多平台分发， 针对不同平台做标签和风格优化。 他也很清楚地意识到： AI可以批量生成视频， 但批量生成爆款视频， 这件事还没有那么简单。 真人拍也不一定能爆， AI更不可能一键解决全部问题。 除了工作， 他也把AI放进自己的学习里。 期末考试前， 他把PPT、PDF、Word复习资料全部喂给Gemini， 让它根据老师标红的重点来考自己。 写毕业论文时， 他用Perplexity查文献， 用Cola整理任务书、文献和论文要求。 Cola没有直接替他写核心思想。 它会反复提醒他： 论文的核心观点必须是你自己的。 这反而让他对自己的论文更熟悉。 论文写完后， 他又遇到大学生现在普遍面对的新问题： AI检测率。 他调研多个AI检测工具， 分析它们如何判断文本是否像AI生成， 然后用Cloud Code做了一个AIGC reduce skill。 这个skill在尽量不影响论文严谨性的前提下， 调整论文结构， 降低AI检测率。 三天做出来， 一个月在GitHub上获得200多个star。 再后来， 他还用AI帮自己租房。 先让AI根据公司地点、通勤时间和地图筛选区域。 线下看房时， 用豆包视频通话一点点检查房间： 家具、维修、物业、损坏、细节。 最后列出二十多条需要中介处理的清单。 签合同前， 又把合同和聊天记录一起发给Gemini， 检查口头承诺有没有写进合同。 对于一个即将毕业、还不到22岁的年轻人来说， 这几乎是一套教科书级别的租房避坑流程。 这期节目里， 我们聊的不只是一个大学生如何转行。 更是一个年轻人， 如何把AI放进自己的人生每一个缝隙里： 学习，实习，论文，租房，找搭子，做产品，找工作。 当AI真的进入生活之后， 它不再只是一个工具。 它变成了一种新的生存方式。 真正重要的， 也不只是你会用多少工具， 而是你能不能把自己的问题拆出来， 再让AI帮你一步步走过去。 💬听众互动 如果你也刚毕业，或者正在换方向，你最想让AI帮你解决哪一个现实问题？欢迎在评论区聊聊。

🎙《灯下白》EP24 吕思彤 嘉宾：吕思彤 13岁，独立开发者，资深AI用户。从2023年开始持续使用AI，累计使用时间超过4000小时。曾用扣子开发“青蛙外教”，帮助自己练习英语口语，并登上字节豆包大模型发布会；也开发过“长文本变思维导图工作流”“心能小精灵”等一百多个AI工具，用AI解决自己的学习、表达和生活需求。 主持人：吴熳 在得到直播讲过AI应用，在WaytoAGI北京切磋分享，代表中国在英国大使馆文教处国际大会全英发言讲中国AI如何赋能英语教学，AI牛马库导航科普网站 ka21.org 主理人 本节目由人类与GPT共同策划，剪映处理音频中水词，千问处理剪辑时间轴，GPT撰写Shownotes，Banana Pro生成播客logo，即梦生成播客封面，Suno生成片头片尾音乐，同时由声湃和中关村科学城公司提供录音场地，由罗德麦克风提供录音设备。感谢中关村科学城的政策支持！ 🪝本期故事 一个13岁的孩子。 她介绍自己时说： 我是独立开发者，也是资深AI用户。 资深到什么程度？ 从2023年到现在， 她已经和AI玩了4000多个小时。 但她做AI， 不是为了炫技。 最开始只是因为一个很朴素的需求： 她想学英语。 普通英语外教只能陪她一小时， 豆包自带的英语外教纠错时，她又听不懂。 于是她自己做了一个“青蛙外教”。 说错了，青蛙就“呱呱呱”。 再用中文告诉她错在哪里。 后来她又做了思维导图工作流， 帮自己预习和复习课文。 再后来，她做“心能小精灵”， 把每天的小情绪、小努力、小善意， 都变成喂养虚拟宠物的养料。 这一期，我们聊的是： 一个13岁孩子，如何用AI把自己的需求，做成一个又一个产品。 💡本期你会听到 13岁独立开发者是怎么开始用AI的 为什么“青蛙外教”比普通英语外教更适合她 她如何用AI提升学习效率 一个小朋友为什么会先画图纸再开发 “心能小精灵”如何把情绪记录变成虚拟宠物 开发一百多个工具，需要什么样的耐心 学校、老师和同学如何看待她做AI 🔥本期金句 开发之前，先画图纸。 真需求，才会有人真的需要。 AI听不懂，就换一种方式跟它说。 解决问题的过程，也很有意思。 ⏱Shownotes 00:00-03:30 13岁独立开发者，4000小时AI使用者 03:30-07:20 从想学英语开始，做出第一个青蛙外教 07:20-11:00 说错就“呱呱呱”，她把纠错做成自己的语言 11:00-15:00 妈妈给需求，她画图纸，再一步步开发 15:00-18:30 长文本变思维导图，AI帮她预习和复习课文 18:30-22:00 心能小精灵，把小情绪小努力小善意喂成宠物 22:00-26:00 开发一百多个工具，真正考验的是长期迭代 26:00-30:00 学校里的她，和AI圈里的她，是两个语境 30:00-34:00 登上豆包发布会，第一次被行业看见 34:00-38:00 老师同学不懂她，但AI圈把她当开发者 38:00-42:00 扣子、Trae、Kiro，小朋友也有自己的工具栈 42:00-46:00 为什么她最重视“画图纸”这个习惯 46:00-50:00 AI听不懂时，就换一种方式继续讲 50:00-54:00 黑客松里的她，学会坚持自己的需求 54:00-结束 13岁的产品感，来自真实需求和持续表达 📖故事摘要 吕思彤今年13岁。 她说自己是独立开发者， 也是资深AI用户。 这句话听上去很大。 但她讲起自己的项目时， 又非常具体。 她第一个真正做出来的作品， 是“青蛙外教”。 起点很简单： 她想学英语。 普通外教只能在固定时间陪她， 豆包自带的英语外教虽然能对话， 但纠错的时候她听不懂。 于是她自己做了一个。 这个青蛙外教会24小时陪她练英语。 说错了，就先“呱呱呱”提醒她。 然后再用中文解释错在哪里。 这就是一个13岁孩子的产品感： 不是先想“我要做什么大项目”， 而是先问：我现在卡在哪里。 后来，她又把这种方法用到了学习里。 语文课文太长， 她就做“长文本变思维导图工作流”。 把课文输入进去， AI帮她整理成思维导图。 她说， 这个思维导图跟老师讲的几乎一样， 预习和复习的思路都清楚了。 她还做了“心能小精灵”。 这是一个更柔软的项目。 每天记录一点小情绪、 一点小努力、 一点小善意。 这些都会变成养料， 喂给手机里的小精灵。 如果很久没有记录， 小精灵就会说： 我饿了。 这个灵感来自她想养小猫小狗， 但现实里暂时不能养。 于是她在数字世界里， 给自己做了一只小宠物。 她开发过一百多个工具。 一个工具从开发出来， 通常需要一到两周。 但真正漫长的部分， 是后续不断迭代。 她也会连续坐七八个小时开发， 甚至熬到凌晨两点。 可是她说， 自己没有特别想放弃的时候。 因为她热爱这件事。 而且解决问题本身，就很有意思。 在学校里， 她的同学和老师未必理解她在做什么。 但在AI圈里， 很多比她大十几岁的人， 会把她当成一个平等的开发者。 她很喜欢这种感觉。 因为她不喜欢别人只把她当小孩。 她更喜欢别人把她当成同事， 当成一个能独立做东西的人。 在这期节目里， 我们聊了一个13岁孩子的AI世界： 她怎么从自己的需求出发， 怎么用图纸整理想法， 怎么和AI反复沟通， 又怎么在两个完全不同的世界里生活。 当AI降低开发门槛之后， 真正重要的， 不只是会不会写代码， 而是能不能把自己的问题说清楚， 再一点点把它做出来。 💬听众互动 如果你13岁时就拥有AI工具，你最想为自己做一个什么小产品？欢迎在评论区聊聊。

🎙《灯下白》EP23 云舒 嘉宾：云舒 AI产品经理，公众号与极客平台AI博主，WaytoAGI社区Vibe Coding训练营导师。 从2022年底开始深度使用AI，擅长提示词工程、AI编程、Agent与Skill应用。 代表作：100多版迭代的“文章总结卡片”提示词，全网广泛传播；开发多角度专家分析Skill等创新工具。 主持人：吴熳 灯下白播客主理人，得到AI直播讲师，数字生命卡兹克签约AI博主，AGI bar品牌挚友，AI牛马库导航网站 ka21.org vibe coder。连续16个月日更433篇英语教学与AI融合文章，2025年10月在英国大使馆文教处世界教师日作为唯一中国代表全英文发言。从湖南内体制内高中教师到北京11年，她用"遇到问题解决问题"的八字方针，把自己从一个AI小白变成了能3小时做出个人网站的AI公工具推荐"3C带货女王"。在教育行业做了14年培训教研兼运营，曾带7人小团队做到私域销售过千万。 本节目由人类与GPT共同策划，剪映处理音频中水词，千问处理剪辑时间轴，GPT撰写Shownotes，Banana Pro生成播客logo，即梦生成播客封面，Suno生成片头片尾音乐，同时由声湃提供录音场地，由罗德麦克风提供录音设备。 --- 🪝本期故事 一个能用两句话说完绝不用200句话的人。 2022年12月，他注册了ChatGPT账号，觉得“这是一个很夸张的事情”，但不知道能做什么。 2023年，他付费20美元/月用GPT-4，期待很大，但“用起来感觉没有那么大的用”。 直到2024年8月，Claude 3.5 + Cursor出现，他第一次感受到AI编程的“涌现”——每天花10个小时写代码。 他说：每个产品经理都有一个程序员梦。 2025年3月，Claude 3.7发布。他花了一个多月，迭代100多个版本，做出一张“文章总结卡片”——在1080×800的固定区域内，既要内容稳定不越界，又要每个卡片独一无二。 他发到公众号，火了。但他并不关心流量，“只是觉得这个事情比较好玩”。 后来Agent来了。从Manus到Luma到Skill，他不再焦虑。 他说：当见了更大的世界，去了小排的AI实验室，认识了更多博主，你会发现大家都有自己的节奏。 焦虑不再是原动力，原动力只是“我想做好”。 他用AI编程，也用AI打游戏——同时并行。 他给新人的建议：先花10个小时玩一天，不要怕做烂产品，“不做比什么都重要”。 未来一年，他最期待的变化不是AGI，而是“让自己的内心更平和一些”。 这一期，我们聊了一个极简主义者的AI进化史——从恐惧到游戏，从提示词到Agent，从产品经理到AI博主。 --- 💡本期你会听到 - 2022年底第一次用ChatGPT3.5：觉得厉害，但不知道能做什么 - 付费GPT-4：期待很大，实际落差也不小 - 2024年8月：Claude 3.5 + Cursor带来的编程涌现，每天10小时写代码 - 100多版提示词卡片的诞生：在固定区域内既要稳定又要创造性的技术难题 - 从Chat到Agent：人从主控变成托管，AI自主拆解任务 - Skill与提示词的本质区别：工程化封装、上下文隔离、自动调用 - 多角度专家分析Skill：让AI从十个视角帮你审视问题 - AI编程教学的血泪史：你以为足够简单，但学员还是做不出来 - 讲清楚需求的能力：和AI协作与和人协作没有本质区别 - “不要害怕往前走”：三个月的畏缩不如20分钟的实践 - AI焦虑如何消失：见了更大的世界，就不再焦虑 - 踩过的坑：花了两个月迭代架构，对用户毫无帮助 - 给新人的建议：先花10个小时玩一天，不做比什么都重要 - 未来一年最期待：修心，让内心更平和 --- 🔥本期金句 - 每个产品经理都有一个程序员梦。 - 只要学得慢，就不用学了——今年已经学不过来了。 - 提示词的本质不是你写多长，而是你如何让AI按你的逻辑产出。 - 你不需要关心模型是怎么连上服务器的，你只要讲清楚需求。 - 不要害怕往前走，想都是问题，做才是答案。 - 当见了更大的世界，你会觉得做好当下才是最重要的。 - 先做60分的东西，再去迭代，不要怕做烂产品。 - AI焦虑？没有。修心比AGI更重要。 --- ⏱Shownotes - 07:06-08:14 编程涌现时刻：2024年8月Claude 3.5+Cursor，第一次感受到AI编程的“涌现”，每天花10小时写代码 - 14:05-16:42 100多版卡片的诞生：1080×800固定区域内既要稳定不越界又要每个卡片独一无二，磨了一个多月 - 27:39-32:30 Skill与提示词的本质区别：工程化封装、上下文隔离、自动调用；多角度专家分析Skill让AI从十个视角审视问题 - 48:30-50:46 “不要害怕往前走”：主持人畏缩三个月的事，云舒说“用GPT就好”，20分钟解决 - 57:00-58:10 踩过的最大坑：花两个月迭代架构，对用户毫无帮助，“做产品跑偏” - 01:01:04-01:02:34 未来一年最期待：不是AGI，是修心，“让自己内心更平和一些” --- 📖故事摘要 云舒是一个能用两句话说完绝不用200句话的人。2022年12月，他注册了ChatGPT账号，觉得“很夸张”，但不知道能做什么。2023年付费20美元用GPT-4，期待很大，实际落差也不小。真正的转折在2024年8月：Claude 3.5加Cursor，第一次感受到AI编程的“涌现”，每天花10个小时写代码。 2025年3月，Claude 3.7发布。他花了一个多月，迭代100多个版本，做出一张“文章总结卡片”—— 在1080×800的固定区域内，既要内容稳定不越界，又要每个卡片独一无二。他把提示词发到公众号，火了。但他并不关心流量，“只是觉得这个事情比较好玩”。 后来Agent来了。Manus、Luma、Skill……他不再焦虑。他说：当见了更大的世界，去了小鹏的AI实验室，认识了更多博主，你会发现大家都有自己的节奏。焦虑不再是原动力，原动力只是“我想做好”。 他用AI编程，也用AI打游戏——同时并行。他给新人的建议极简：先花10个小时玩一天，不要怕做烂产品，“不做比什么都重要”。他踩过最大的坑是花两个月迭代架构，对用户毫无帮助。他说：做产品要围绕用户需求，不能因为“爱玩”就跑偏。 未来一年，他最期待的变化不是AGI，而是“让自己的内心更平和一些”。他承认自己把主持人当小白鼠，验证“抬头会不会笑场”。但整个1小时里，他几乎一直低头看手机。 这就是云舒：一个极简、冷静、以“有意思”为原动力的AI产品经理。他的进化史，就是从恐惧到游戏、从提示词到Agent、从产品经理到AI博主的过程。 --- 💬听众互动 你是否也有过“畏缩三个月，不如20分钟实践”的经历？或者你也在用AI编程、做Agent/Skill，遇到过“做出来了但觉得自己没学会”的困惑？欢迎在评论区分享你的“不要害怕往前走”的故事。

🎙《灯下白》EP16 云天 嘉宾：云天 AI产品经理，AI时代的探索者与冲浪者，极限运动爱好者，长期关注AI产品、Vibe Coding、出海、GTM，致力于探索AI生产力革新，协同个体和企业AI转型破局。 主持人：吴熳 在得到直播讲过AI应用，在WaytoAGI北京切磋分享，代表中国在英国大使馆文教处国际大会全英发言讲中国AI如何赋能英语教学，AI牛马库导航科普网站 ka21.org 主理人 本节目由人类与GPT共同策划，剪映处理音频中水词，千问处理剪辑时间轴，GPT撰写Shownotes，Banana Pro生成播客logo，即梦生成播客封面，Suno生成片头片尾音乐，同时由声湃和中关村科学城公司提供录音场地，由罗德麦克风提供录音设备。感谢中关村科学城的政策支持！ 🪝本期故事 一个做产品出身的人。 原本的路径很清晰： 需求、功能、增长、商业化。 但在AI爆发之后，他发现了一件事： 会做产品，不等于能把自己的生活经验，变成真正有人会用的小程序。 真正的变化，发生在他开始用 Vibe Coding 做小程序之后。 在那里，没有太多空想，只有一个个很具体的问题： 探洞路线太复杂，怎么让别人一眼看懂。 想去冈仁波齐的人很多，他们最焦虑的到底是什么。 一个小程序做出来之后，怎么审核、备案、增长、变现。 他开始一边生活，一边开发。 从满足自己，到服务朋友， 再到真正服务一群有同样需求的人。 这一期，我们聊的是： 一个AI产品经理，如何用 Vibe Coding 把兴趣做成小程序，把经验做成产品壁垒。 💡本期你会听到 Vibe Coding 为什么会让小程序开发门槛大幅下降 云天是怎么从网站一路做到小程序的 冈仁波齐转山助手是怎么从个人需求长出来的 小程序开发里最容易被忽视的审核和备案问题 怎么用 SEO、裂变和激励广告让小程序长起来 为什么第一款小程序不要做“谁都做过的功能” 普通人怎样在30天里做出第一个真正可用的小程序 🔥本期金句 Vibe Coding 降低的是门槛，不是判断力。 先让用户用起来，再谈商业化。 兴趣是起点，复杂度是壁垒，复利决定你能走多远。 一个小程序真正难的，不是写出来，是活下来。 AI能帮你做产品，但产品的灵魂，还是来自你的经历。 ⏱Shownotes 00:00-03:30 极限运动玩家，怎么走到了AI产品经理这条路上 03:30-07:20 从探洞开始，AI第一次进入他的真实生活场景 07:20-11:00 把草图变成洞穴三视图，AI如何帮他做可视化表达 11:00-15:00 从修户外照片开始，他第一次感受到AI创作的力量 15:00-18:30 从 Photoshop 到多模态修图，为什么后来转向即梦 18:30-22:00 真正开始 Vibe Coding，是从做网站和小工具开始的 22:00-26:00 那些“只服务自己”的工具，为后面的小程序打了底 26:00-30:00 从网站到小程序，为什么微信生态成了新的主战场 30:00-34:00 冈仁波齐转山助手，怎么从一个念头变成真正上线的产品 34:00-38:00 高反、装备、预算，用户最在意的三个核心问题 38:00-42:00 祈福墙、赛博转山，小程序开始不只是工具 42:00-46:00 一周做出初版，3C工作流怎么撑起一个小程序 46:00-50:00 Claude、Codex、Codebuddy之外，真正难的是产品判断 50:00-54:00 做完小程序才发现，最难的不是开发，是 GTM 54:00-58:00 微信指数、SEO、裂变、激励广告，怎么把流量接住 58:00-01:02:00 个人开发者第一次被打回，小程序审核到底卡在哪 01:02:00-01:06:00 AI对话、AI生成为什么不能直接上个人开发者账号 01:06:00-01:10:00 备案慢、节日风口快，错过一次就会记一辈子 01:10:00-01:14:00 做了9款产品之后，他开始写自己的小程序 Skill 01:14:00-01:18:00 从 PRD、UI 到前后端，完整的小程序工作流怎么跑 01:18:00-结束 把热爱做成产品，也把一次次踩坑变成了自己的护城河 📖故事摘要 云天最早是做产品经理的。 那是一种“把需求说清楚”的能力： 写PRD、做功能、想增长、看商业化。 但AI时代带来了一个新的问题： 会写需求的人很多， 真正能把自己的生活经验做成小程序的人很少。 他是一个很重度的户外玩家。 探洞、攀冰、骑行、转山。 这些经历，本来只是生活的一部分。 直到他开始接触 Vibe Coding。 他发现， 开发门槛第一次被压到了足够低， 低到一个人可以很快把念头做成产品。 于是他先做网站， 再做各种小工具， 慢慢走到小程序。 一开始，是为了满足自己。 打卡、笔记、日历、番茄钟。 后来，他开始把更复杂的需求做进去。 比如冈仁波齐转山助手。 这个产品最初就是为他自己服务的。 但做着做着，他开始不断收到朋友和用户的反馈： 高反怎么办，装备怎么带，预算怎么估，不能去的人，能不能也有参与感。 于是这个产品慢慢长出了新的部分： 祈福墙、赛博转山、沉浸式打卡点位。 它不再只是一个信息工具， 而开始承接情绪、愿望和经验。 但云天也讲得很实在： 小程序最难的，从来不是写出来。 而是审核、备案、登录、支付、企业资质， 以及更难的那一层：GTM，增长，变现。 他踩过很多坑。 比如个人开发者不能直接做AI功能， 比如备案没赶上节日风口， 比如产品上线了，却没人来。 也正因为这些坑， 他开始把自己的经验写成 Skill， 把小程序开发做成一套可复用的 SOP。 在这期节目里，他分享了自己的路径： 怎么从兴趣出发找到需求， 怎么用 Vibe Coding 把一个小程序做出来， 又怎么让它在微信生态里真正活下去。 当AI把开发门槛降下来之后， 真正决定差距的，不再是你能不能做一个小程序， 而是你有没有一个值得做出来的真实问题。 💬听众互动 如果让你用 Vibe Coding 做一个小程序，你最想解决自己生活里的哪个问题？欢迎在评论区聊聊。

🎙《灯下白》EP21 陈星 嘉宾：陈星 新浪工作12年（游戏频道记者、新浪VR负责人）。 2023年起创业，专注AI短剧与AI智能体定制开发。 WaytoAGI社区共建者，北京线下活动负责人。 从手游早期、VR浪潮到AI应用落地，多次穿越科技周期，擅长将一线需求转化为商业化产品。 代表作：AI仿生人短剧《众神之战》全网热度2400万；海外平台AI短剧《人猿泰山》二创剧20集获7亿+曝光。 主持人：吴熳 灯下白播客主理人，得到AI直播讲师，数字生命卡兹克签约AI博主，AGI bar品牌挚友，AI牛马库导航网站 ka21.org vibe coder。连续16个月日更433篇英语教学与AI融合文章，2025年10月在英国大使馆文教处世界教师日作为唯一中国代表全英文发言。从湖南内体制内高中教师到北京11年，她用"遇到问题解决问题"的八字方针，把自己从一个AI小白变成了能3小时做出个人网站的AI公工具推荐"3C带货女王"。在教育行业做了14年培训教研兼运营，曾带7人小团队做到私域销售过千万。 本节目由人类与GPT共同策划，剪映处理音频中水词，千问处理剪辑时间轴，GPT撰写Shownotes，Banana Pro生成播客logo，即梦生成播客封面，Suno生成片头片尾音乐，同时由声湃提供录音场地，由罗德麦克风提供录音设备。 --- 🪝**本期故事** 一个在科技浪潮中游了十几年的男人。 从手游记者到VR负责人，从VR泡沫到AI创业。 他见过2016年VR被吹成“头号玩家”时的狂热——比今天的AI还热。 七年VR生涯，叫好不叫座，最终被迫毕业。 2023年他转入AI应用层，从AI咨询做起，24年中才见到第一笔收入。 转折点来自一部“众神之战”的AI短剧。 20多个从未见面的社区网友，靠热情共创了4集内容，上了红果短剧，2400万热度。 一夜之间，上百人通过小红书、视频号来问：“AI短剧怎么做？” 他发现：AI短剧的需求比AI智能体大100倍。 但他说：AI短剧是一个“进得去也出得来”的生意。 国内太卷，门槛低到3000块一部，爆款率低，营收天花板不高。 他靠海外平台（北美题材、英文短剧）拿到了7亿曝光的榜单第一。 同时，他保持清醒：不靠单一业务活，用seedance2.0大模型提效重构人力结构，把公司做成了“两三个人+SOP外包”的轻模式。 他给创业者的建议很朴素： 先有副业，再有创业；先活过12个月，再谈理想。 一个好的生意，要进得去，更要出得来——你得知道何时止损。 这一期，他把自己从VR到AI、从国内短剧到出海、从个人IP到OPC（一人公司）的全部经验，摊开在灯下。 --- 💡**本期你会听到** - 从新浪游戏记者到VR负责人：见证手游早期红利与VR泡沫 - VR为什么叫好不叫座？硬件+软件生态始终没跑通 - 被迫“毕业”后，为什么选择AI应用层创业 - 三年AI创业的冷启动：第一年只有几千块车马费 - 《众神之战》的诞生：20个网友共创，2400万热度但没赚钱，值不值？ - AI短剧的爆发：需求比AI智能体大100倍，但门槛极低 - 国内AI短剧的真相：爆款率低、营收不透明、3000块就能入局 - 出海AI短剧：北美题材+英文，拿到7亿曝光榜单第一 - C320模型如何改变行业：价格从4000/分钟降到1000/分钟，产能从每周6分钟提到30分钟 - 传统组织结构被击穿：一人成片，两三个人+SOP外包成为常态 - OPC的三个阶段：从0到1（免费工位+注册地址）→稳定收入（政府背书+头部对接）→千万级（返税+高新认证） - 不想“死”在创业路上：先有副业，先有收入，再考虑全职 - 一个好的生意：进得去，更要出得来——止损线思维 - 未来一年：agent+企业组织变革，将是下一波机会 --- 🔥**本期金句** - 你像VR，当年大家觉得是头号玩家，回头一看，十年了还是叫好不叫座。 - 没有open claude的破圈，你根本没有机会去教育用户。 - 一个好的生意，是要进得去，还要出得来。 - 先有副业，再有创业；先有收入，再成立公司。 - 创业第一年见不到钱，你整个人都会慌。家人有意见，自己士气也低。 - 你要把自己当成一个普通人可参考的模板，而不是天才少年。 - 这个行业只跟你聊热度、聊曝光，但从来不跟你聊收入——这里面的坑，自己得想清楚。 --- ⏱**Shownotes** - 00:00-05:00 开场：陈星的AI画像——“每次风口来之前就进去的人” - 05:00-10:00 从手游记者到VR负责人：早期手游的创业狂热 vs VR的叫好不叫座 - 10:00-15:00 VR七年：一段“青春”，泡沫破裂后被迫毕业，转入AI应用层 - 15:00-20:00 AI创业的冷启动：第一年只有几千块咨询费，先活下去 - 20:00-25:00 《众神之战》的诞生：20个网友共创，2400万热度但没赚钱 - 25:00-32:00 AI短剧的爆发：需求比智能体大100倍，海外市场拿到7亿曝光第一 - 32:00-38:00 AI短剧的成本与真相：国内卷到3000块一部，营收天花板低 - 38:00-44:00 C320模型带来的行业巨变：价格缩水、产能翻倍，一人成片成为现实 - 44:00-50:00 OPC的三个阶段：从0到1（免费资源）→稳定收入（背书与对接）→千万级（返税） - 50:00-56:00 创业教训：先有副业再全职，留足12个月饭钱 - 56:00-62:00 一个好的生意：进得去，更要出得来——止损线比爆发更重要 - 62:00-68:00 未来判断：agent+企业组织变革是下一波机会 - 68:00-75:00 固定五问：最离不开的工具（Trae、豆包、Cycle）、最值钱的认知、踩过的坑、是否劝退OPC、未来期待 - 75:00-结束 普通人可参考的创业模板：不靠天才，靠主动学习与周期穿越 --- 📖**故事摘要** 陈星是一个经历过完整科技周期的人。2011年入行做游戏记者，赶上手游早期“割绳子”“捣蛋僵尸”那样的创新红利。2016年，VR热到“是个人就在谈头号玩家”，他内部创业做了新浪VR负责人，一干七年。但VR始终叫好不叫座，硬件重、生态弱，最终在2023年泡沫破裂后被迫毕业。 他转入AI应用层创业。第一年几乎没有收入，只有几千块车马费。真正的转折来自一部“众神之战”的AI仿生人短剧——20多个从未见面的社区网友，靠热情共创了4集，上了红果短剧，拿下2400万热度。一夜之间上百人来问AI短剧怎么做。他意识到：AI短剧的需求比AI智能体大100倍。 但他说，国内AI短剧已经卷到没有门槛：3000块就能做一部，爆款率极低，营收不透明，“大家只跟你聊热度，不跟你聊收入”。他转而出海，做北美题材、英文短剧，一部《人猿泰山》二创剧20集拿下7亿多曝光，成为平台榜单第一。同时，他用C320大模型重构人力——价格从4000/分钟降到1000/分钟，产能从每周6分钟提到30分钟，一人成片，公司只留两三人加外包。 他总结创业的“三个阶段”：从0到1靠免费工位、注册地址、人才公寓活下去；有稳定收入后靠政府背书、头部企业对接扩大认知；做到千万级再考虑返税、高新认证。他反复强调：先有副业，再有创业；先有收入，再成立公司。一个好的生意，要进得去，还要出得来——你必须知道止损线在哪里。 他说自己不是什么天才少年，只是普通人里愿意主动学习、跟着AI趋势走的那一个。如果你也能保持主动、多与高质量人群交流，你也能像他一样，穿越周期，活下来。 --- 💬**听众互动** 你是否也经历过某个“热潮”（如VR、元宇宙、区块链）然后泡沫破裂？现在回头看，那段经历给了你什么？或者你正在AI短剧、OPC创业的路上，欢迎在评论区分享你“进得去也出得来”的故事。

🎙《灯下白》EP20 阿星 嘉宾：阿星 前超一线大厂内容运营，操盘过百万粉丝矩阵号。 离职一年，现为AI工作室主理人，从事企业AI落地培训、定制化开发、AI课程合作。 自媒体“ICA I工作室”主理人，以内容为引擎完成冷启动，从五毛钱广告到月入稳定过万。 擅长内容运营、AI工具测评、扣子（Coze）应用开发，多次参加AI相关赛事并获奖。 坚信“先有一个盆，才能接住AI的红利”。 主持人：吴熳 灯下白播客主理人，得到AI直播讲师，数字生命卡兹克签约AI博主，AGI bar品牌挚友，AI牛马库导航网站 ka21.org vibe coder。连续16个月日更433篇英语教学与AI融合文章，2025年10月在英国大使馆文教处世界教师日作为唯一中国代表全英文发言。从湖南内体制内高中教师到北京11年，她用"遇到问题解决问题"的八字方针，把自己从一个AI小白变成了能3小时做出个人网站的AI公工具推荐"3C带货女王"。在教育行业做了14年培训教研兼运营，曾带7人小团队做到私域销售过千万。 本节目由人类与GPT共同策划，剪映处理音频中水词，千问处理剪辑时间轴，GPT撰写Shownotes，Banana Pro生成播客logo，即梦生成播客封面，Suno生成片头片尾音乐，同时由声湃提供录音场地，由罗德麦克风提供录音设备。 --- 🪝**本期故事** 一个在超一线大厂做了六百多天内容运营的人，每天研究几百万粉丝的“胃口”。 她厌倦了宫斗、摘桃、被当做“红色电线”拖来拖去。 她羡慕楼下罗森的售货员——不用写OKR，不用搞职场情绪负债。 她认真调研过理货员岗位：月薪7000，饿不死。 然后她离职了。 她说：我不是在创业，我是在逃跑。 逃跑之后的第一篇DeepSeek文章，只有3个赞——都是自己点的。 她不服。她开始“凹”：自己花钱花时间给品牌方做测评，假装被邀约，再拿成果去敲更多品牌的门。 她中午不睡觉，周六日不休息，看AI直播看到晚上11点。 她参加扣子比赛，获奖5000块；参加火山引擎挑战赛，和降叶、吕少波、罗文等人一起卷出来各自的路。 她总结了三种AI OPC（一人公司）的路径：网红型（流量变现）、专家型（企业培训/定制）、公众人物型（社会公信力）。 她说自己还在第一类，但想走向第三类。 她相信“先有一个盆，才能接住AI的雨”——自媒体就是那个盆。 她不吹捧大佬，不连别人的WiFi，“我的生长方向为什么由你来安排？” 这一期，她把自己的世界观、方法论、血泪史、金句，全部摊在灯下。 --- 💡**本期你会听到** - 离职不是创业，是逃跑：一个大厂运营的六百多天宫斗史 - 羡慕罗森售货员：认真调研过理货员月薪7000 - 第一篇DeepSeek文章3个赞，如何靠“凹”出第一篇品牌合作 - 归际流动CEO的朋友圈：主动给品牌做广告，反向吸引注意 - 中午不睡觉、周六日不休息：用蛮劲儿撬开AI风口 - 5000块钱的扣子比赛奖金的震撼：20分钟不睡觉，赢了月薪一半 - 三种AI OPC路线：网红型、专家型、公众人物型——你选哪条？ - 做视频太晚是最大的坑：图文时代已过，出镜+信息密度才是爆款公式 - 一分钟塞三分钟的内容：如何用多模态增量控制听众大脑 - 爆款的秘密：复刻自己的爆款，而非追别人的热点 - 线下演讲一次比网上拍N条视频都有用：媒介组合放大传播价值 - “你只能做审核”：HR的外行指挥与自己的主体性觉醒 - 把自己当孩子养：允许自己喝白开水，允许自己成为大IP - 未来的预言：GPT帮我判断传播瓶颈，告诉我缺一句slogan --- 🔥**本期金句** - 我不是在创业，我是在逃跑。 - 离职只能代表你不擅长驾驭公司里的社会关系，我不想用自己的缺点标榜自己。 - 先有一个盆，才能接住AI的雨——自媒体就是那个盆。 - 你明明是一个独立的iPad，为什么要连别人的WiFi？ - 如果三年前的我问现在的我，答案是：当然要干，因为AI早就开始掘我的坟了。 - 做人不要连公共WiFi，你的灵魂会被别人的代码填满。 - 我做广告是品牌方出钱让我学习，让我出名，还给我打钱。 - 你越是优秀，身边的人越会诋毁你——你要自己给自己颁发通行证。 --- ⏱**Shownotes（按重要话题分段，非固定间隔）** - 00:00-03:00 开场：阿星是谁？“我不是在创业，是在逃跑”的由来 - 03:00-08:00 大厂六百多天：宫斗、摘桃、被没干过自媒体的人顶替，羡慕罗森售货员 - 08:00-12:00 离职前的极端退路调研：理货员月薪7000，奶茶店5000，饿不死就敢走 - 12:00-18:00 冷启动血泪史：第一篇DeepSeek三个赞，主动给归际流动CEO写测评 - 18:00-22:00 “凹”出来的合作：自己花钱花时间，假装被邀约，反向吸引品牌方 - 22:00-26:00 卷王的日常：中午不睡觉，周六日不休息，看AI直播到23点 - 26:00-32:00 扣子比赛5000块奖金：20分钟不睡觉，赢了一个月的薪资涨幅 - 32:00-36:00 火山引擎挑战赛与“绛烨们”：三种AI OPC路线的分野（网红/专家/公众人物） - 36:00-42:00 做视频太晚了：图文无法展示产品界面，出镜+信息密度才是爆款公式 - 42:00-46:00 爆款的秘密：复刻自己的爆款（圣诞树→擦玻璃→贾维斯），不追别人的热点 - 46:00-52:00 线下演讲的价值：一次比网上拍N条视频有用，媒介组合与线下背书 - 52:00-56:00 “你只能做审核”：HR的外行指挥与主体性觉醒，不连别人的WiFi - 56:00-62:00 把自己当孩子养：允许自己喝白开水，允许自己成为大IP - 62:00-68:00 圣诞树爆款带来的商单暴涨：月入保底1万，但必须狡兔三窟 - 68:00-74:00 先有盆再接雨：摊位比喻与商业常识，白开水vs可乐的反人性决策 - 74:00-78:00 给新人的两句话：定下每天赚钱目标 + 独立思考不被带偏 - 78:00-82:00 未来一年的预言：每天自然裂变数以万计，激发更多人的商业头脑 - 82:00-86:00 结尾：从灰蒙蒙的上班人到三个赛道全都要——来时路与感谢 --- 📖**故事摘要** 阿星是一个在超一线大厂做了六百多天内容运营的人。她每天研究几百万粉丝的“胃口”，起几十个标题，写稿、策划、做矩阵号。但她厌倦了宫斗、摘桃、业务变动——感觉自己像一根红色电线被拖在地上走来走去。她羡慕楼下罗森的售货员，认真调研过理货员月薪7000，奶茶店5000。“饿不死就敢走。”离职那天，她说：我不是在创业，我是在逃跑。 逃跑之后的第一篇DeepSeek文章，只有3个赞——都是自己点的。她不服。她看到归际流动CEO的朋友圈转发了一个不知名KOL的广告，心想“这样的人也能上大佬的转发？”于是她花了一天时间调研API，写了一篇测评，主动发给对方。CEO没回消息，但转到了公司群。这篇文章带来了第一批粉丝，至今还有长尾效应。她管这叫“凹”——自己先给品牌创造价值，假装被邀约，再用成果去敲更多品牌的门。 她中午不睡觉，周六日不休息，看AI直播看到晚上11点。她参加扣子比赛，20分钟捏了一个应用，赢了5000块，震惊于“AI的风口已经牛成这样”。她参加火山引擎挑战赛，和绛烨、吕少波、罗文等人一起卷，两年后每个人都有了各自的方向。她总结出三种AI OPC路线：网红型（流量变现）、专家型（企业培训/定制）、公众人物型（社会公信力）。她说自己还在网红型，但想走向公众人物型。 她认为做视频太晚是最大的坑。图文无法展示产品界面，而出镜+信息密度才是爆款公式。她的一分钟视频会塞三分钟的内容：画面、字幕、设计、出镜、剪辑——多模态增量控制听众大脑，让人产生“太干了，必须点赞”的潜意识。她不追别人的热点，只复刻自己的爆款，“像葫芦娃一样做大娃二娃三娃”。 她讨厌吹捧大佬。“我的生长方向为什么由你来安排？”她拒绝连别人的WiFi，坚持主体性。她把自己当孩子养，“允许自己喝白开水，允许自己成为大IP”。她相信先有一个盆，才能接住AI的雨——自媒体就是那个盆。至于AI技术学得怎么样，没有盆重要。 她给新人的两句话：第一，定下每天要赚多少钱的目标；第二，独立思考，别被别人的case带偏。她说：“你的人生为什么被别人安排？你要自己给自己颁发通行证。” --- 💬**听众互动** 你是否有认真想过离职后去当理货员、奶茶店员？或者你已经勇敢“逃跑”了，想分享你的冷启动故事？欢迎在评论区聊聊你的故事。

🎙《灯下白》EP19 孔德闻 嘉宾：孔德闻 十年PPT定制行业资深演示设计师，Keynote设计专家。 前软件程序员，自2015年转型，从五毛钱一页起步，现为百度、华为、小红书、腾讯、字节跳动、奇瑞、长城、北汽等数十场大型发布会提供演示设计服务。 代表作包括中国移动、华为全场景发布会等，单文件最大体积达57GB。 擅长应对高强度驻场需求，在AI生图/生视频时代保持行业竞争力。 主持人：吴熳 灯下白播客主理人，得到AI直播讲师，数字生命卡兹克签约AI博主，AGI bar品牌挚友，AI牛马库导航网站 ka21.org vibe coder。连续16个月日更433篇英语教学与AI融合文章，2025年10月在英国大使馆文教处世界教师日作为唯一中国代表全英文发言。从湖南内体制内高中教师到北京11年，她用"遇到问题解决问题"的八字方针，把自己从一个AI小白变成了能3小时做出个人网站的AI公工具推荐"3C带货女王"。在教育行业做了14年培训教研兼运营，曾带7人小团队做到私域销售过千万。 本节目由人类与GPT共同策划，剪映处理音频中水词，千问处理剪辑时间轴，GPT撰写Shownotes，Banana Pro生成播客logo，即梦生成播客封面，Suno生成片头片尾音乐，同时由声湃提供录音场地，由罗德麦克风提供录音设备。 🪝本期故事 一个软件程序员，因为公司要开股东大会，被临时拉去做PPT。 第一版被领导痛批，被券商骂“到底干什么的”。 他不服气，开始自学——2015年的国内，几乎没有成体系的PPT教程。 他用“结果倒推”的方法，去模仿公交站广告屏的效果，做不出来的就上网搜，搜不到就和社群一起讨论。 三个月后，券商满意了，领导满意了。成就感来了，随之而来的还有订单——第一个定制单的金额超过了他的月薪。 他辞掉了“穷得很稳定”的工作，一头扎进PPT设计行业。 十年后，他站在大型发布会的后台，手边是57G的Keynote文件、几百页废弃稿、连续通宵七八天的日程。 AI来了。甲方不再花两千块租一张图，而是让他用AI生成。 他的能力没有了天花板，但甲方也认为他无所不能。 他说：成也AI，败也AI——享受了它，也受难于它。 这一期聊的是：一个程序员如何变成国内顶级的发布会设计师，以及AI如何让这个行业变得更快、更卷、更“大气”。 💡本期你会听到 * 从五毛钱一页到大三位数一页：十年价格跃迁的背后 * 2015年入行：没有成体系教程，靠“结果倒推”和社群讨论自学 * 第一场大型发布会：请一位“不帮忙”的前辈坐在旁边，只为底气 * 车企vs互联网公司：两种完全不同的熬夜强度 * Keynote与PPT的本质区别：信息量极少，靠图烘托格调 * 57G的发布会文件：64G内存+M4芯片的苹果电脑都偶尔卡顿 * 厂租一张图2000元，AI生图后一场发布会省下几十万 * AI视频的成本：一分钟四五千元，用可灵、即梦、豆包多平台抽卡 * 发布会上的文字战争：“堪比”还是“比肩”？20分钟讨论一个词 * 封版文化：宁可平庸不出错，也不在最后十分钟冒风险 * 六指事故：AI生成的大场景图中人物手指异常，上大屏彩排才被发现 * 为什么AI暂时无法颠覆Keynote行业？市场太小+需要现场体察甲方情绪 * 给新人的劝告：“不要入行，强度一年比一年大” 🔥本期金句 * 穷得很稳定，但第一个定制订单就超过了我的工资。 * 甲方不会跟你说具体要什么，他只说“大气、有格调”。 * 堪比 vs 比肩 vs 媲美——三个词能讨论20分钟。 * 封板之后，哪怕能提升10%的视觉效果，也不会让你动。 * 有了AI，我的能力没有天花板；但甲方也认为我无所不能。 * 成也AI，败也AI——享受了它，也受难于它。 * 如果十年前的我要一句话，我会说：别入这一行，或者把现在的脑子给他。 ⏱Shownotes 00:00-03:00 开场：孔德闻是谁？从程序员到PPT设计师 03:00-06:00 五毛钱一页的起点：被领导骂、被券商骂，三个月后逆袭 06:00-09:00 2015年的自学方法：倒推公交站广告屏效果，社群讨论 09:00-12:00 第一个定制单超月薪，口罩期间团队解散，来北京 12:00-15:00 第一场大型发布会：请一位“不干活”的前辈撑底气 15:00-18:00 转介绍接单不断，从不主动宣传的原因：强度太大 18:00-21:00 互联网 vs 车企：加班到789点 vs 不吃饭不睡觉 21:00-24:00 车企发布会越来越多，四月份接十个订单只做了三个 24:00-27:00 Keynote vs PPT：信息量极少，每页只放一个关键数据 27:00-30:00 57G的发布会文件：100米长屏，20米高，一张图300多兆 30:00-33:00 租一张图2000元，AI生图后一场省几十万 33:00-36:00 AI视频：一分钟四五千元，可灵、即梦、豆包多平台跑 36:00-39:00 甲方的幻想：拿着几十万制作的视频说“做个一样的” 39:00-42:00 封版文化：宁可平庸不出错，不冒最后10%的风险 42:00-45:00 文字战争：“堪比”“比肩”“媲美”选哪个？友商代号“宝叉”还是“叉马” 45:00-48:00 AI带来的变化：以前配两个平面设计师，现在配两个会用AI的 48:00-51:00 被领导骂“你不会用AI就换人”到后来“这张图太牛了” 51:00-54:00 一张大气的图：森林俯瞰、河流作时间轴，出图一二百张 54:00-57:00 AI工具也撂挑子：排队、卡顿，必须充三四个会员备选 57:00-60:00 六指事故：大场景图没看清细节，上大屏才发现，自己悄悄改掉 60:00-63:00 为什么AI暂时颠覆不了Keynote行业？市场太小+需要现场体察甲方微表情 63:00-66:00 给新人的劝告：不要入行，强度一年比一年大 66:00-结束 未来一年最期待的变化：不加班，不熬夜 📖故事摘要 孔德闻的前身是软件程序员。2015年，公司新三板要开股东大会，他被临时拉去做PPT。第一版被领导狠批，被券商怒骂“到底是干什么的”。他不服，开始自学——当时国内几乎没有成体系的PPT教程。他采用“结果倒推”法：看到公交站广告屏的效果，就尝试用PPT去实现，做不出来的上网搜，搜不到就和线上社群一起讨论。三个月后，券商和领导都满意了。成就感来了，随之而来的是订单——第一个定制单的金额超过了他的月薪。他辞掉了“穷得很稳定”的工作。 十年后，他的客户名单上有了百度、华为、小红书、腾讯、字节跳动、奇瑞、长城、北汽。他做的发布会文件，最大的一个57GB，需要苹果顶配电脑（64G内存+M4芯片）来跑，偶尔还会卡顿。一张图300多兆，一段7秒的视频14GB。一场车展的驻场，七八天时间每天只睡2小时。 AI改变了他的行业。过去租一张图要2000元，一场发布会靠租图就要花几万甚至十几万。现在甲方说：你用AI生成。他粗略算了一下，过去一两年，AI帮甲方省了几十万。但代价是：甲方开始认为他无所不能。“你做一个跟那个几十万的视频一样的”“你有AI，你一定能做到”。他成了最会用AI的设计师，也成了被AI强度压得最喘不过气的人。 他说，这个行业短期内不会被AI颠覆——因为市场太小，巨头看不上；更因为发布会现场需要人去“体察情绪”。领导皱眉、沉默、看两秒不说话，这些细微动作，AI捕捉不到。他必须当着甲方的面直接问：“您觉得哪里欠缺？”这是他十年乙方生涯总结出来的生存法则。 如果你问现在的他，对2015年被骂的自己说一句话，他会说两个答案：一是“别入这一行，做个不加班的工作”；二是“把现在的脑子给你，让你少走弯路”。他不后悔，因为喜欢和成就感，支撑他熬过了所有通宵。 💬听众互动 你在工作中是否也遇到过“甲方觉得AI万能”的情况？或者你作为甲方，是否也曾对乙方说过“你就用AI做一个差不多的”？欢迎在评论区分享你的“成也AI、败也AI”故事。

🎙《灯下白》EP18 王帅 嘉宾：王帅 高中计算机竞赛起步，本科软件工程，硕士研究方向为多模态情感计算（文字、语音、面孔情绪识别）。 曾于小冰实习，现与财会+计算机背景的联创（思康）共同创业，打造AI驱动的财会项目管理工具。 擅长将情感计算的方法论迁移至垂直行业自动化，兼具技术敏感与产品落地能力。 主持人：吴熳 灯下白播客主理人，得到AI直播讲师，数字生命卡兹克签约AI博主，AGI bar品牌挚友，AI牛马库导航网站 ka21.org vibe coder。连续16个月日更433篇英语教学与AI融合文章，2025年10月在英国大使馆文教处世界教师日作为唯一中国代表全英文发言。从湖南内体制内高中教师到北京11年，她用"遇到问题解决问题"的八字方针，把自己从一个AI小白变成了能3小时做出个人网站的AI公工具推荐"3C带货女王"。在教育行业做了14年培训教研兼运营，曾带7人小团队做到私域销售过千万。 本节目由人类与GPT共同策划，剪映处理音频中水词，千问处理剪辑时间轴，GPT撰写Shownotes，Banana Pro生成播客logo，即梦生成播客封面，Suno生成片头片尾音乐，同时由声湃提供录音场地，由罗德麦克风提供录音设备。 🪝本期故事 一个研究生时期研究“机器怎么理解人类情感”的人。 他曾经盯着人脸、语音、文字，试图让AI分辨喜怒哀乐。 大模型爆发后，他发现过去90%的研究问题不再是问题——剩下的10%留给更高级的人。 然后他做了一个看似“跑题”的决定：和高中同学一起创业，做财会行业的AI项目管理工具。 财会，最讲究规则、数字、流程，似乎与“情感”毫无关系。 但他不这么看。 他说，研究情感和推理业务本质上是同源的——都是用理性建模交互过程，只不过载体变了。 从“今夜月色很美”的语境理解，到“帮我创建任务并分配给合适的人”，背后都是对上下文、规则、权重的处理。 他用30年友情解决了合伙人思康（灯下白第6期嘉宾）之间的沟通成本，用快速迭代弥补财会知识的不足，用AI coding工具把开发变成“抽卡”和“写注释”的艺术。 他在Web coding中踩过大重构的坑，学会了“打日志”“表达完整”，也想过未来的项目管理工具不仅要懂任务，还要懂项目经理的“情绪”——让人少骂AI五分钟，多工作五分钟。 两条看似矛盾的线——柔软的情感计算和硬核的财会自动化——在他身上串成了同一个问题： AI到底如何进入现实，在一个具体的行业里，真正承担起“人类助理”的角色？ 💡本期你会听到 * 情感计算是什么？让机器看懂你的脸、听出你的声音、读懂你的文字 * “今夜月色很美”算正向情绪吗？机器如何理解文化梗和后天语义偏移 * 大模型出来之后，为什么90%的情感计算问题不再是问题 * AI情感陪伴：从快餐式哄人到“30年老友”式润物细无声，还差几步 * 电影《Her》级别的细腻AI离我们还有多远？语音打断、语气词、反复提旧话题都是坎 * 为什么一个研究情感的人跑去做了财会AI？同源逻辑与机缘巧合 * 财会+AI项目管理工具到底是什么：用自然语言创建任务、分配资源、基于历史知识决策 * 与现有工具的差异化：追求“绝对智能的自由助理”，而非保守的按钮式功能 * Web coding血泪教训：注释被大模型误解、文档陈旧导致返工、大重构的绝望 * 大模型时代的开发者生存法则：打日志、表达完整、事无巨细 * 未来项目管理工具还要懂“项目经理的情绪”？安抚用户，节省五分钟骂AI的时间 * 给普通人30天入门AI产品研发的建议：不求深，但要扫盲关键词 🔥本期金句 * 让机器知道喜怒哀乐，只是情感计算的第一步。 * 爱的反面不是恨，是遗忘——记忆才是情感的核心。 * 大模型出来之后，一切工程上的奇技淫巧都抵不过模型能力的碾压。 * 90%的研究问题不再是问题，剩下的10%留给更高级的人。 * 科技创业者不能只看当下——六个月后的变革可能把你的产品碾过去。 * 情感陪伴的未来不是快节奏的甜言蜜语，而是30年老友般的润物细无声。 * 智能助理可以帮你决策，但总要有人为结果签字背锅。 * 大模型时代，人人要做到的基本素质是：表达完整、表达清楚。 ⏱Shownotes 00:00-03:00 开场：王帅是谁？高中竞赛→软件工程→情感计算研究生→创业 03:00-07:00 “一个研究机器怎么理解感情的人，跑去做了最不讲感情的财会”——AI给的嘉宾画像 07:00-11:00 机器能读懂人心吗？先定义“读懂”：从文字、语音、面孔到文化梗 11:00-15:00 “今夜月色很美”的翻译：机器需要上下文，呵呵两个字的语义已经偏移 15:00-19:00 情感计算的核心任务：多模态识别（文字、声音、视频）与兴趣预测 19:00-23:00 如何区分看帅哥美女跳舞和看一元二次方程？从模态拆解到融合预测 23:00-27:00 洗脑广告与记忆效应：厌烦也是一种深层情感，爱的反面是遗忘 27:00-31:00 大模型出来后，90%的问题不再是问题——过去的研究被碾压 31:00-35:00 AI情感陪伴：未来大方向，但从快餐式哄人到长久陪伴还有距离 35:00-39:00 为什么豆包能哄人但成不了《Her》？语音打断、语气词、重复话题都是工程难题 39:00-43:00 从情感计算跳到财会AI：机缘巧合（联创思康回国+大模型爆发） 43:00-47:00 理性解释：研究情感和研究财会，本质都是对交互过程建模 47:00-51:00 创业项目是什么？用自然语言做财会项目管理——一句话创建任务、分配资源 51:00-55:00 智能助理 vs 智能项目经理：AI做脏活累活，人做决策兜底 55:00-59:00 与现有工具的差异化：追求“绝对自由的智能”，而非保守按钮 59:00-63:00 Web coding血泪教训：注释被大模型误解，文档陈旧导致返工 63:00-67:00 大重构的坑：上下文太长导致模型方向跑偏，一键回滚成为日常 67:00-71:00 开发者必备习惯：打日志、留存全部环节信息，让AI做质检员 71:00-75:00 未来设想：项目管理工具还要懂人的情绪——安抚用户，节省五分钟骂AI的时间 75:00-78:00 给普通人30天入门AI产品研发：扫盲基础关键词（git、服务器等），实践大于理论 78:00-结束 未来一年最期待：产品稳定下来，token更便宜，思考形而上学的AI哲学 📖故事摘要 王帅的学术起点是“情感计算”——让机器从你的文字、声音、面孔中看出喜怒哀乐。 他研究过“今夜月色很美”背后的文化上下文，也分析过洗脑广告如何利用厌烦加深记忆。 大模型爆发后，他发现过去绞尽脑汁解决的问题被一夜间碾压。有人劝他转方向，他也确实转了——但不是转向更前沿的情感AI，而是和高中同学思康一起，做财会行业的项目管理工具。 财会，最讲究规则、数字、流程，看似与情感毫无关系。 但他认为，两者本质上都是“对交互过程建模”——研究机器怎么理解人，与研究系统怎么执行任务，用的是同一套理性思维。 更何况，30年的友情让他们的合伙沟通成本几乎为零。 他们的产品是一个AI驱动的工作助理：你只需用自然语言说“帮我创建一个审计任务，分配给张三，他有过相关经验”，系统就能自动拆解、创建、分配。 脏活累活交给AI，项目经理只需做决策和兜底。 但在开发过程中，他踩了无数坑：注释被大模型误读、文档陈旧导致返工、大重构时模型方向跑偏…… 他学会了“打日志”“表达完整”“事无巨细地告诉AI”。 他甚至幻想过未来项目管理工具要能感知“项目经理的情绪”——当你因为AI反复出错而骂人时，它能主动安抚你，帮你省下五分钟情绪时间，投入实际工作。 两条线——柔软的情感计算和硬核的财会自动化——最终在他身上串成了同一个命题： AI到底如何进入现实，在一个具体的人、一个具体的行业里，真正承担起“助理”的职责。 💬听众互动 你曾经被AI的“过度热心”坑过吗？比如它自作主张帮你恢复了一行删掉的代码，或者把你注释掉的需求又翻了出来？ 或者，你对未来的“情感项目管理助理”有怎样的想象？欢迎在评论区分享你的故事。

�《灯下白》EP17 子扬 本期嘉宾：子扬 211大学传媒学士，前互联网产品经理，自学转型推荐算法，现某大厂推荐算法工程师（深耕召回方向），擅长从用户行为建模到内容分发全链路，兼具产品思维与技术落地能力 主持人： 吴熳 灯下白播客主理人，得到AI直播讲师，数字生命卡兹克签约AI博主，AGI bar品牌挚友，AI牛马库导航网站 ka21.org vibe coder。连续16个月日更433篇英语教学与AI融合文章，2025年10月在英国大使馆文教处世界教师日作为唯一中国代表全英文发言。从湖南内体制内高中教师到北京11年，她用"遇到问题解决问题"的八字方针，把自己从一个AI小白变成了能3小时做出个人网站的AI公工具推荐"3C带货女王"。在教育行业做了14年培训教研兼运营，曾带7人小团队做到私域销售过千万。 本节目由人类与GPT共同策划，剪映处理音频中水词，千问处理剪辑时间轴，GPT撰写Shownotes，Banana Pro生成播客logo，即梦生成播客封面，Suno生成片头片尾音乐，同时由声湃提供录音场地，由罗德麦克风提供录音设备。 --- �**本期故事** 纯文科出身，因产品经理工作中与技术团队的沟通成本过高，自学算法转入大厂推荐算法岗位。 他的日常工作，是从数千万条内容中筛选出最终呈现给用户的少数几条。 但他逐渐意识到：算法擅长拟合群体“分布”，却难以理解具体的“人”。 他本人也曾一整年未使用自己参与的产品，直到今年主动使用，才逐步与系统建立有效互动。 他反思，从业中最大的教训是过于关注单个模块而忽略整体链路。 他判断，未来推荐算法从业者的价值将更多体现在对用户与业务的理解上—— 离用户越近，职业韧性越强。 --- �本期你会听到 - 推荐算法的核心任务：召回与排序的分工 - “大数据监听”说法的误读：行为采集与用户画像 - 主动搜索与被动浏览的权重差异 - 从海量内容到手机屏幕的四级筛选链路 - 用户行为的权重体系：点赞、完播、转发等指标的关系 - 算法对不同人群的差异化策略 - 信息茧房的成因：算法尝试打散，用户反馈驱动收敛 - 创作者“养号”说法的算法视角澄清 - 冷启动阶段的流量分配逻辑 - 转发行为的稀缺性与高信号价值 - 素人内容偶然爆发的机制：异常值被模型捕捉 - 封面视觉特征对推荐结果的影响 - 文科背景在算法岗位的复合优势 - 给内容创作者的落地建议：基于评论区与用户主页的分析 - 子扬从业经历中的主要教训：局部优化忽略系统链路 - 推荐算法岗位的演变趋势：向用户与业务靠近 --- 本期金句 - 算法并未监听用户，而是以更细粒度对行为建模。 - 转发是比点赞稀缺百倍以上的信号。 - 模型公式越复杂，微小扰动越可能导致偏差，最终需要回归对人的理解。 - 离用户与业务越近的岗位，越难被AI替代。 --- ⏱Shownotes 02:00-05:00 子扬背景：从文科到算法工程师 05:00-09:00 推荐算法的召回与排序模块 09:00-13:00 用户行为的采集：滑屏速度、停留时长等 13:00-17:00 主动兴趣信号的权重 17:00-21:00 从候选集到最终推荐的全链路 21:00-25:00 不同用户行为的权重分配逻辑 25:00-29:00 算法对主流人群的识别与头部效应 29:00-33:00 用户行为序列的建模难点 33:00-37:00 信息茧房的产生与平台的破壁尝试 37:00-41:00 创作者“养号”的误区 41:00-45:00 冷启动阶段的流量分配机制 45:00-49:00 转发行为的高价值与稀缺性 49:00-53:00 素人内容异常爆发的案例讨论 53:00-57:00 模仿热点内容的阶段性有效性 57:00-61:00 封面视觉特征与模型偏好的关系 61:00-65:00 给创作者的建议：研究评论区与用户主页 65:00-69:00 文科背景在算法岗位的差异化优势 69:00-73:00 子扬的职业教训：局部优化忽视系统链路 73:00-77:00 未来一年：向产品经理角色靠拢 77:00-81:00 推荐系统的悖论：数学拟合终需回归对人性的理解 81:00-结束 从一年未用到每日使用：与系统的磨合过程 --- �故事摘要 子扬为纯文科出身，因产品经理工作中与技术团队的沟通成本较高，自学算法并转入大厂推荐算法岗位。 他的日常工作涉及从海量内容中筛选少量结果呈现给用户。随着经验积累，他逐渐发现：算法擅长捕捉群体层面的统计规律，但对个体用户的具体情境缺乏理解。 他本人曾长时间不使用自己参与的产品。今年开始主动使用，经历初期不适应后，系统对其偏好识别逐步改善，形成有效互动。 他反思，自己职业生涯中最大的教训是过于关注单个模块（召回）而忽略整体链路。 他认为，未来推荐算法从业者的价值将更多体现在对用户与业务的理解上，而非单纯的技术深度。这一认知也促使他重新思考自己的职业方向。 -- �听众互动 你是否经历过算法推荐“非常精准”或“完全偏离预期”的场景？欢迎在评论区分享你的观察。

《灯下白》EP16 吴熳：四次跨界从文科生到AI编程讲师，勇气比天赋更管用 嘉宾： 吴熳 灯下白播客主理人，得到AI直播讲师，数字生命卡兹克签约AI博主，AGI bar品牌挚友，AI牛马库导航网站 ka21.org vibe coder。连续16个月日更433篇英语教学与AI融合文章，2025年10月在英国大使馆文教处世界教师日作为唯一中国代表全英文发言。从湖南内体制内高中教师到北京11年，她用"遇到问题解决问题"的八字方针，把自己从一个AI小白变成了能3小时做出个人网站的AI公工具推荐"3C带货女王"。在教育行业做了14年培训教研兼运营，曾带7人小团队做到私域销售过千万。 主持人： 石唱 得道AI学习圈课程主编，做过150多门课程，长期站在专家与普通用户之间做翻译。 本节目由人类与GPT共同策划，剪映处理音频中水词，千问处理剪辑时间轴，GPT撰写Shownotes，Banana Pro生成播客logo，即梦生成播客封面，Suno生成片头片尾音乐，同时由声湃提供录音场地，由罗德麦克风提供录音设备。 本期故事 一个做了4年英语老师的湖南姑娘，原本的路径很清晰：体制内、稳定、寒暑假。 但她选择了北漂、做培训、玩AI。 从2024年10月开始， 她在公众号连续日更433篇，完全不追热点，只回答老师们每天遇到的真问题。 她活跃在二三百个英语老师群里，每天面对六七百个问题。 有人问她怎么用AI做听写，有人问她多维表格在哪打开。 她一开始在地铁上用手机写。后来让AI分析自己400多篇文章的脉络。 再后来—— 她用3小时做出了自己的个人网站。 她说自己是个P人， 电脑里的文件散落在各个文件夹。 但她让AI登录进自己的小宇宙后台， 把11期播客的所有音频、图片、文本—— 111个文件，全部规整好。 她给自己起了个外号："3C带货女王"。 我们聊的是： 一个真正的AI小白， 怎么靠"遇到问题解决问题"这八个字， 把自己变成了别人眼里"全中国唯一一个能干出小白勇闯AI圈，做AI访谈播客这件事的人"。 本期你会听到 连续日更433篇，选题从哪来 为什么写了400篇之后突然断更两个月 "3C带货女王"的AI爱用清单：Cloud、Codex、Cola，目前还要加上一个Alice 一个P人如何让AI帮自己整理111个播客文件 从0到1学编程，三位"师傅"分别教了她什么 为什么"大师模式"打碎了她对编程的滤镜 代充ChatGPT惊魂记：Cookie不能给任何人 从牛马库到个人网站，二三十个版本的迭代 在英国大使馆代表中国发言，她如何让外国老师确信"我一定要用AI" 给普通人的30天AI入门路径 本期金句 遇到问题，解决问题。 每个问题一定有一个解法，只是你愿意付多大的代价。 为结果付费，不为你耗掉的token付费。 只要你敢说，AI就敢做。 如果你要付代价，你想想你到底想付哪个代价。反正你总归要付代价。 只要你敢给AI提需求，无论多荒谬，AI都能满足。 ⏱ Shownotes 00:00-03:00 两个P人的终极对决：石唱采访灯下白主理人吴熳 03:00-07:00 433篇日更从哪来：对抗虚无，在二三百个群里找真问题 07:00-11:00 写了400篇之后的瓶颈：表面的东西写透了，不想重复自己 11:00-15:00 "3C带货女王"的诞生：Cloud、Codex、Cola，三个工具三种人格 15:00-19:00 一个P人的收纳奇迹：让AI登录后台，整理出111个播客文件 19:00-23:00 三位编程老师：从老左到Bobo到德沛，每层打碎一层滤镜 23:00-27:00 大师模式：你何必在乎用什么工具，只要得到你想要的结果 27:00-31:00 牛马库的二三十个版本：从模糊搜索到赛事区，再到末位淘汰 31:00-35:00 个人网站3小时诞生记：站在400多篇内容的巨人肩膀上 35:00-39:00 代充惊魂记：清明节那天，她差点失去了所有AI账号 39:00-43:00 Lovart的惊艳时刻：随点随改，为结果付费 43:00-47:00 代表中国去伦敦：你是第一个让我确信一定要用AI的人 47:00-51:00 日更的创作流程进化：从纯手工到半自动到AI质检 51:00-55:00 灯下白的诞生：“不适合你的”，一句话帮她定下"AI小白勇闯AI圈" 55:00-59:00 30天AI入门路径：找到一个与你利益切身相关的事，尊重人性 59:00-结束 只要你敢给AI提需求，无论多荒谬，它都能满足 故事摘要 吴熳最早是一个湖南的高中英语老师。 那本来是一条很"标准"的路：体制内、稳定、寒暑假。 但她选择了北漂，一做就是11年。 2024年10月，她开始日更。不是追热点，是回答真问题。 她活跃在二三百个英语老师群里，每天遇到六七百个问题。 她一开始在地铁上用手机写，截图、打码、三步教程。 简单、直接、对新手极度友好。 写到433篇时，她突然停更两个月。 因为表面的东西写透了。"就算出来一个新问题， 仍然是披着新问题外衣的老问题。" 但停更不是终点。她让AI分析自己400多篇文章， 发现了她写作的内容模式： 从"探索期工具狂野测评"到"建设期"再到"平台期"。 然后她做了两件事。 第一件，让AI登录进小宇宙后台， 把11期播客全部规整好。 111个文件，五六分钟。 第二件，用3小时做出个人网站。 起点是400多篇内容的积累， 框架是牛马库的迭代经验， 工具是"小Cola"。 她说自己是个P人， 但"只要命名足够好，P人也可以做好收纳"。 这一路上，她有三位编程老师。 第一位老左教她用Cursor和Claude聊天， 第二位Bobo骂她"没有框架思维、过度依赖GUI"， 第三位德沛一句话打碎了她对编程的所有滤镜： "只要你得到你想要的结果，你何必在乎你用的什么工具。" 她还经历过一次惊魂。 找代充ChatGPT，差点把Cookie拱手让人。 边牧当场脸色发白，她手抖着改密码。 "那不仅仅是钱的问题，是你和AI沟通过的所有内容， 可能一夜之间荡然无存。" 也有高光时刻。 2025年10月，她代表中国， 在英国大使馆文教处世界教师日发言。 全世界12个人，她是唯一的中国代表。 一个外国老师听完说： "You are the first person to convince me to use AI." 她在Bobo的帮助下，确定了自己的播客定位："AI小白勇闯AI圈。" 因为她记得自己当初在群里问的"蠢问题"， 记得自己连网页都不会打开的时刻。 "真正的新手才能教新手， 走过那段路的人，已经忘了自己当初卡在哪。" 节目最后她说： "只要你敢给AI提需求，无论多荒谬，AI都能满足。 只是满足的好不好，看你自己的驯兽水平。" 听众互动 你最近一次"遇到问题解决问题"的时刻是什么？那个问题一开始看起来多荒谬，最后又是怎么被AI或你自己啃下来的？欢迎在评论区聊聊。

🎙《灯下白》EP15 石唱：从广告营销到AI内容主编，她站在专家和用户之间做翻译 嘉宾：石唱 得到AI学习圈课程主编，做过150多门课程，长期站在专家与普通用户之间，把复杂方法翻译成能真正落地的东西。 主持人：吴熳 在得到直播讲过AI应用，在WaytoAGI北京切磋分享，代表中国在英国大使馆文教处国际大会全英发言讲中国AI如何赋能英语教学，AI牛马库导航科普网站 ka21.org 主理人 本节目由人类与GPT共同策划，剪映处理音频中水词，千问处理剪辑时间轴，GPT撰写Shownotes，Banana Pro生成播客logo，即梦生成播客封面，Suno生成片头片尾音乐，同时由声湃提供录音场地，由罗德麦克风提供录音设备。 🪝本期故事 一个学计算机的人。 原本的路径很清晰： 技术、代码、开发。 但在毕业的时候，她发现自己更想做的， 其实是内容、营销和与人沟通。 于是她转了方向。 从广告营销， 到内容编辑， 再到AI课程主编。 真正的变化，发生在她开始高强度面对“真实用户”之后。 在那里，没有抽象概念，只有一个个具体的人： 有人不知道怎么打开网页， 有人把网址粘进百度搜索框， 有人会用AI给儿子的珠宝做广告片， 也有人已经七十多岁，开始学着用AI写回忆录。 她开始一边和专家对话，一边为普通人“喊停”： 这里用户听不懂， 这里步骤太难， 这里工具太贵， 这里得重新讲。 这一期，我们聊的是： 一个内容主编，如何在AI时代站在专家和普通人之间，做那个最关键的翻译者。 💡本期你会听到 计算机专业的人为什么转去做广告和内容 AI课程主编到底在做什么 为什么专家越专业，越容易忽略新手的卡点 一门AI课真正最花时间的部分是什么 这两年用户对AI的理解发生了什么变化 AI怎样走进退休老人、乡村教师和普通家庭的生活 如果给普通职场人设计30天AI入门路径，应该怎么做 🔥本期金句 编辑，就是隐藏在后面把两边打通的人。 越是专业的老师，越容易不知道新手卡在哪。 很多事，只要你敢让AI干，它大概率就能干得很好。 AI不是年轻人的工具，它只是愿不愿意用的问题。 今天最重要的，不是会不会用AI，是真实知道它该帮你干什么。 ⏱Shownotes 00:00-03:30 学计算机的人，为什么毕业后一天技术岗都没干过 03:30-07:20 从广告营销到内容编辑，她为什么更想靠近真实用户 07:20-11:00 AI课程主编的角色，其实是站在中间做翻译 11:00-15:00 越是专业的老师，越容易忽略新手最具体的卡点 15:00-18:30 盲测、社群、真实反馈，一门课到底是怎么被磨出来的 18:30-22:00 用户不是抽象数据，而是一个个会卡住的真人 22:00-26:00 退休老人开始学AI，第一批冲击她的真实案例 26:00-30:00 用豆包和Get笔记写回忆录，AI第一次变得很温柔 30:00-34:00 七十多岁的妈妈，用AI给儿子的珠宝做广告片 34:00-38:00 乡村教师和留守孩子，AI为什么会让她想到“教育平权” 38:00-42:00 她最明显的感受是，用户今天比两年前更愿意为AI付费 42:00-46:00 从豆包到OpenClaw，普通人的使用门槛正在被改写 46:00-50:00 AI不再只是写写PPT，它已经开始接管完整任务链 50:00-54:00 排北京电影节、点减脂麦当劳，AI开始进入具体生活 54:00-58:00 一门AI课最难的部分，从来不是写稿，而是找准题和方案 58:00-01:02:00 30天AI入门路径，她会先让普通人拆自己的工作流 01:02:00-结束 当越来越多真实的人开始用AI，翻译者就变得越来越重要 📖故事摘要 石唱最早学的是计算机。 那本来是一条很“标准”的路： 技术、开发、进入互联网。 但她毕业时做了另一个选择。 她没有去做技术岗， 而是去了广告和营销。 因为她真正感兴趣的， 是内容，是表达，是人与人之间的连接。 后来，她进入得到， 又一路走到AI课程主编的位置。 这份工作最核心的部分， 不是写稿， 也不是做包装。 而是做翻译。 一边面对的是专家。 他们懂方法、懂模型、懂复杂系统。 另一边面对的是普通用户。 他们可能连网址怎么打开都不知道， 也可能只是想解决一个非常具体的小问题。 她说， 自己最常做的事， 就是在老师讲得兴起的时候喊停。 告诉对方： 这里新手听不懂， 这里要再降一步， 这里得换一个更通用的工具。 也是在这个过程中， 她看到了很多让自己震动的用户。 有七十多岁的妈妈， 会用AI给儿子的珠宝做广告片。 有老人会在豆包的引导下， 把自己的一生拆成章节， 再用Get笔记录成回忆录。 也有乡村教师， 把AI带进教室， 让留守儿童第一次感受到某种“被看见”的可能。 这些都让她越来越确定一件事： AI不是年轻人的工具， 也不是少数人的工具。 它真正改变的， 是一个个具体的人， 一个个具体的生活时刻。 在这期节目里，她分享了自己的路径： 为什么她会从营销走向内容， 为什么一门课最花时间的是“选题和方案”， 以及为什么今天最重要的能力， 是知道AI到底该替你干什么。 当AI越来越强， 真正有价值的人， 往往不是最会炫技的人， 而是最知道普通人会卡在哪里的人。 💬听众互动 你最近一次真正被AI帮到的，不是“好玩”，而是“真有用”的时刻，是什么？欢迎在评论区聊聊。

🎙《灯下白》EP14 计育韬 嘉宾：计育韬 T/CASME 1609—2024中华人民共和国《融媒体 SVG 交互设计技术规范》标准制订人 上海市信息化青年人才协会会员 上海市中青年知识分子联谊会会员 著有交互设计学专著《Prezi 完全解读：从入门到精通》和《硬核运营：技术流新媒体养成》 精通政务融媒体AIGC创意设计，广泛与各中央新闻宣传单位和中央国家机关单位融媒体部门开展协作 主持人：吴熳 在得到直播讲过AI应用，在WaytoAGI北京切磋分享，代表中国在英国大使馆文教处国际大会全英发言讲中国AI如何赋能英语教学，AI牛马库导航科普网站 ka21.org 主理人 本节目由人类与GPT共同策划，剪映处理音频中水词，千问处理剪辑时间轴，GPT撰写Shownotes，Banana Pro生成播客logo，即梦生成播客封面，Suno生成片头片尾音乐，同时由声湃和中关村科学城公司提供录音场地，由罗德麦克风提供录音设备。感谢中关村科学城的政策支持！ --- ## 🪝本期故事 一个看起来"完全不像程序员"的人。 哲学专业出身， 学的是马克思主义。 但他做的事情却是： 前端代码、交互设计、AIGC工作流。 在很多人眼里，这是一次"转型"。 但在他看来： 根本没有转型。 因为他只是在用不同的语言， 做同一件事。 人类语言、代码语言、视觉语言。 本质都是在沟通， 都是在让一个系统理解你，并执行。 真正的变化，发生在他开始不断跨界之后： 从PPT，到前端 从演示工具，到代码 从商业创意，到政务AIGC 他开始一边拆解，一边重构。 这一期，我们聊的是： 一个文科生，如何在AI时代打通所有"语言"。 --- ## 💡本期你会听到 文科生如何理解代码与编程 为什么"语言"是跨学科的底层能力 自学时代的成长路径是怎样的 如何通过"教别人"加速学习 政务AIGC和商业AIGC的差异 AI时代如何构建自己的能力体系 --- ## 🔥本期金句 代码，本质也是一种语言。 逻辑能力，才是跨学科的底层能力。 当你教别人时，你才真正学会。 兴趣走到前10%，一定能变现。 对世界保持好奇心，就能跨越一切领域。 --- ## ⏱Shownotes 00:00-03:30 哲学专业出身，却走上技术路径 03:30-07:20 文科焦虑与"代码是语言"的理解 07:20-11:00 逻辑能力才是核心竞争力 11:00-15:00 从PPT到前端，技术本质的打通 15:00-18:30 自学路径：从摸索到系统理解 18:30-22:00 互联网早期的学习资源与方法 22:00-26:00 边学边教，如何加速成长 26:00-30:00 从分享内容到出版与巡讲 30:00-34:00 技术跨界的本质：用不同工具实现同一目标 34:00-38:00 AIGC时代，文理边界正在消失 38:00-42:00 政务AIGC与商业AIGC的差异 42:00-46:00 政务内容的"普适性"与用户结构 46:00-50:00 AIGC创作中的真实工作流与案例 50:00-54:00 行业标准、效率与未来机会 54:00-结束 兴趣驱动，决定一个人能走多远 --- ## 📖故事摘要 计育韬最早是一个标准意义上的文科生。 学哲学，写论文，研究理论。 但他做的事情却完全不同： 自学AE 写前端代码 做交互设计 做AIGC内容 在别人看来，这是跨界。 但在他看来，这只是语言的切换。 他说， 代码本质上就是一种语言。 你用自然语言说服别人， 用代码语言驱动机器。 底层逻辑是一样的。 于是他不再纠结"文科还是理科"， 而是开始不断探索： 这个东西是怎么运行的？ 他一边学，一边教。 在人人网写教程， 做直播分享， 后来出版书籍， 再到全国巡讲。 慢慢地， 他把学习变成输出， 把兴趣变成能力。 再后来，他进入AIGC时代。 开始做政务内容， 做工作流， 做系统化创作。 他发现： 真正的差距， 不在你学了什么， 而在你是否持续探索。 当语言不再是边界之后， 人可以去任何地方。 --- ## 💬听众互动 如果代码也是一种语言，你会愿意开始"学会和机器对话"吗？欢迎在评论区聊聊。