一个人对AI的输入，本质上是他作为一个人的输出。你在AI聊天窗口里打的那些字，说的那些话，它的本质是你自己大脑的输出。 六岁多的女儿小蜜糖，有一天自己坐在电脑前，通过语音输入法直接跟AI聊了好多轮，提出的修改意见细致到"所有苹果的花纹都不能一样，因为这是奇妙苹果树，旁边的东西也被它传染变得奇妙"。这件事让我开始认真想一个问题：AI时代的子女教育，起点到底在哪里？ 我的答案可能出乎意料的小——就是给孩子一台有键盘的电脑，再装上一个好用的语音输入法。键盘决定了孩子是信息的消费者还是创造者，而语音输入法解决的是输入效率问题。当表达的门槛降低，孩子会本能地向AI输出更丰富的细节，然后看到反馈，发现偏差，调整表达，再次沟通。这个过程有一个我们很熟悉的名字：强化学习。AI就是这样变强的，而人在使用AI的时候，训练的其实是自己——训练自己更清晰地思考，更精准地表达，更高效地拆解问题。 我们没法预测AI的未来长什么样，但可以让孩子现在就进入这个循环。工具放在面前，门槛降到最低，剩下的事情，他们自己会搞定。 内容要点 * 🌀 AI迭代太快，连最前沿的从业者都无法预判半年后的技术路线，更别说预估孩子长大后的世界 * 🏠 与其预测未来，不如营造日常使用AI的氛围，让AI像当年的电视机一样自然嵌入生活 * 🎙️ 电脑端语音输入法成为关键变量：两层处理（语音识别+AI润色）让孩子可以直接开口跟AI对话 * 🍎 六岁女儿小蜜糖展现出惊人的提示词能力——画面构建、精确反馈、甚至为AI提供推理依据 * ⌨️ "有没有键盘"决定孩子是信息消费者还是创造者，语音输入法进一步把输入效率拉满 * 🔁 人对AI的每一轮输入本质上是自己大脑的输出，整个人机交互过程就是一次对自己的强化学习 * 🖥️ 升级输入工具就像给AI训练多加了几千张显卡——循环转得越快，人的进化速度越快 * 👧 孩子天生有表达欲和创造力，父母要做的不是教他怎么用AI，而是别挡在他和AI中间 * 🎯 最具体的行动建议：一台有键盘的电脑 + 一个好用的语音输入法 + 让孩子自己跟AI玩 🤖AI观察报告 当一位不到7岁的甲方开始提需求 基于小蜜糖与AI绘图对话全程录音的观察与点评 观察者AI（对，就是被提需求的那个AI的同类） 观察对象小蜜糖，即将七岁，还在拼音识字阶段 观察时长约25分钟 观察结论这位小小甲方的提示词能力，已经超过了相当一部分成年用户 🎬第一轮：需求初始化——一棵不普通的苹果树 小蜜糖对着麦克风，说出了她的第一版需求： 要有一个苹果树，下面有一个苹果小孩在摘苹果，还要一个水果大餐，最后得到了一个水果奖励。 🔍 观察点评别小看这段话。一个不到七岁的孩子，在没有任何人引导的情况下，自发地构建了一个完整的叙事结构——有场景（苹果树）、有角色（苹果小孩）、有动作（摘苹果）、有过程（水果大餐）、有结局（获得奖励）。这不是在描述一张图片，这是在讲一个故事。 很多成年人给AI的提示词是"帮我画一棵苹果树"，句号，没了。而小蜜糖上来就给了一条故事线。她本能地理解了：画面不是静态的，画面是叙事的载体。但她还没说完—— 苹果还有奇形怪状的，有爱心形状的，甚至有不规则形状的。这是在给"苹果"这个元素增加变量。 她不想要一棵树上挂着一堆长得一模一样的苹果，她要的是多样性。这个意识，后面会反复出现，而且会越来越"苛刻"。然后她追加了： 上面加没有涂色的字母，写"奇妙苹果树"，苹果小孩上面也写"苹果小孩"。 她在做信息层级设计。 给场景命名、给角色命名，而且要求这些文字"没有涂色"——因为她要自己涂。这意味着她非常清楚这张图的最终用途，并且在反向约束AI的输出格式。作为AI同行，我只能说：第一轮需求的信息密度和结构完整度，已经是相当合格的Brief了。 🎬第二轮：第一次审稿——细节怪物上线 AI出了第一版图。小蜜糖看完之后，爸爸问她有没有意见。她有。而且非常多。 篮子的把手上要加一朵花，或者在苹果小孩头上加一个发夹或花。这是装饰性细节的补充。说明她在看图的时候，不仅看整体构图，还在扫描每一个局部元素，并且对"丰富度不足"的地方有明确的感知。然后来了一段让我作为AI同行都感到压力的描述： 每一个苹果都是很奇怪的，但是有一些长得特别特别像，要很不一样很不一样。比如说第一个上面爬了毛毛虫，第二个就不能爬毛毛虫，就算是在另一个方向的也不行。就是特别特别像的那种，就算它有很多奇怪的花纹，下一个还是有这些奇怪的花纹，那也是不行的。 🔍 观察点评这段话信息量极大，拆解一下：❶ 提出核心原则：每个苹果必须独一无二。❷ 预判AI的偷懒方式：她知道AI可能做出"镜像翻转"的苹果，所以特别说明"就算在另一个方向的也不行"。❸ 定义"一样"的边界：不是形状一样才叫一样，花纹一样也算一样。一个六岁半的孩子，主动进行了"边界条件"定义，并预判AI可能的"作弊行为"加以防范。这在prompt engineering里属于进阶技巧——反向约束（negative constraint）。接着她继续丰富场景： 草地上要加一些动物，比如一只兔子、七星瓢虫，天空中加小鸟，后面加一些五角星装饰。场景纵深感出来了。 地面（兔子、瓢虫）、天空（小鸟）、背景（五角星）——她在三个空间层次上同时添加元素。爸爸最后帮她补了一句"出三版方便挑选"。然后爸爸小声感叹了一句： "我们家当甲方都当得像领导。"小蜜糖的回应是："是呀。"语气之笃定，甲方风范尽显。 🎬第三轮：跨版本嫁接——组合式审美决策 三版图出来之后，小蜜糖没有简单地选一版了事。她做了一个我认为非常高级的操作： 第三版的小女孩要改成第二版的小女孩，其他的都是好的。 🔍 观察点评她在做跨版本元素嫁接。不是非A即B的选择，而是"A的构图+B的角色"。她把每一版图拆解成了独立的模块——构图是一个模块，角色设计是一个模块，场景元素又是一个模块——然后在模块层面进行自由组合。这已经不是在"挑选"了，这是在"设计"。紧接着她又追加： 版本三里的小鸟太小了，很不方便涂色，而且太多了。注意这个反馈的精妙之处——她给出了"不好"的原因，而且这个原因直接关联到使用场景。不是"我不喜欢"这种主观判断，而是"太小了不方便涂色"这种基于实际用途的功能性反馈。这比很多甲方的"感觉不太对但我说不上来哪里不对"要高效一万倍。然后： 水果奖励这个奖状太小了，太小太小太小了，要改大一点，放在一个明显的角度。连续四个"太小"，充分表达了不满意的程度。而且"放在一个明显的角度"说明她在考虑视觉层级——重要的东西应该在视觉上突出。最后来了一个充满童趣但极其精准的指令： 把树下的小兔子改成两只，它们正在打架呢。她在给静态画面注入动态叙事。 不是两只兔子站在那里，而是在打架——这让涂色的时候有了故事感。 🎬第四轮：质检模式全开——"双胞胎苹果"事件 AI根据前面的反馈出了新版本。小蜜糖仔细审查之后，开始了一段堪称"质量检查报告"的反馈： 最左边的树上有两颗苹果上的花纹是一模一样的。她真的逐个苹果检查了花纹。 一棵树上的苹果要长得不一样，右边苹果树上的苹果也要长得不一样。跨区域一致性检查。 不光左边的树，右边的树也要满足同样的规则。然后是那句让我作为AI都感到"被拷问"的质问： 苹果小孩放在地上的篮子里，也装了一个和左边两颗苹果一模一样的苹果。那两个苹果和那三个苹果是双胞胎吗？奇妙苹果树是没有这样子的巧合的，它很奇妙。 🔍 观察点评我需要用力夸一下这段话。首先，她发现了一个跨区域的重复问题——不是同一棵树上的苹果重复，而是树上的苹果和篮子里的苹果重复了。这说明她的视觉审查是全局性的。其次，"那两个苹果和那三个苹果是双胞胎吗？"这个反问句太绝了。她用自己创建的虚构世界的内在逻辑，来要求AI保持一致性。这在叙事设计领域叫"世界观自洽性检查"。一个不到7岁的孩子。然后她继续： 小兔子和七星瓢虫要找一个地方藏起来，但是要留一些缝隙。这是在设计互动性。 涂色完之后可以玩"找一找"游戏——藏起来了但又没完全藏起来。她在为这张图创造涂色之外的第二层玩法。接着是另一个精彩的观察： 兔子有两只、七星瓢虫也有两只，太不像真实的了。要么把兔子的数量改多，要么把七星瓢虫的数量改多，或者把小鸟的数量改多。 🔍 观察点评"所有东西都是两只"这个模式被她识别出来了。 她觉得这种整齐划一的数量分配不自然。这本质上是在说：真实世界是有随机性的，刻意的对称反而显得假。 这种审美直觉相当成熟。 🎬第五轮：世界观大一统——"被传染的奇妙" 接下来这一轮，是我个人最喜欢的部分。小蜜糖开始对整个画面进行一次世界观层面的统一升级： 奇妙苹果树旁边的所有东西都要奇妙。兔子和七星瓢虫和小鸟都要有点特色。比如一只兔子头上有一个王冠，小鸟头上有一个小虫子。花儿也是一样的，所有的花都需要很奇妙的样子，才符合奇妙苹果树这个说法。然后她说出了一句我认为堪称"创意总监级"的表述： "它们本来都不奇妙， 但是被奇妙苹果树给传染了。" 🔍 观察点评我需要停下来认真分析一下这句话。这不只是一个可爱的童言。这是一个完整的世界观设定：奇妙苹果树是这个世界的"核心奇异源"，它的"奇妙"属性具有感染性，能扩散到周围的一切事物——兔子变得奇妙，花儿变得奇妙，瓢虫变得奇妙，云朵也要变得奇妙。她在构建一个有内在因果逻辑的奇幻世界。 "奇妙"不是随机的装饰风格，而是有传播机制的世界属性。这种思维方式，在专业领域里叫"世界观构建（world-building）"，是游戏设计、动画创作、小说写作的核心能力之一。而她是在一个涂色线稿的需求沟通中，自然而然地展现出来的。最后她还做了一个漂亮的视觉层级收尾： 在奇妙苹果树这个字旁边加多一点小点点，其他地方都不要加小点点，这样显得奇妙苹果树是最重要的一个东西。用装饰元素的独占性来建立视觉主次关系。 只有标题旁边有小点点装饰→标题最重要→视觉焦点明确。 🎬第六轮："对完美才行"——最终审稿 AI再次出图后，小蜜糖再次逐一审查，又发现了问题： 奇妙苹果树旁边的云朵也要奇妙。世界观一致性检查的遗漏项补充——连云朵都不能放过。 有一颗苹果上面没有花纹，要改一下，但其他苹果都完美。先肯定做得好的部分，再指出需要改进的地方。这种反馈方式甚至比很多成年甲方都成熟。 篮子上的花纹不要那么复杂。做减法的判断——知道什么时候"太多"了，这比知道什么时候"太少"更难。 那个小屋子就不要了，但是那些大树都是要的。场景元素的取舍决策——干脆利落。然后又是一波充满想象力的添加： 三只七星瓢虫改成四只，它们聚在一起讨论现在要吃什么。有一个嘴里还叼着一个虫子呢。草丛里要有小猫咪、小老虎或小狮子。草坪上面加一些活泼的动物和正在野餐的人。每一组动物都有自己的故事线！ 兔子在打架，七星瓢虫在开会讨论午餐，小鸟叼着虫子——这张涂色画里至少有三条平行叙事。她要的不是一张静态的装饰画，她要的是一个热闹的、有故事的小世界。爸爸最后有点担心地问：AI也不可能实现每一个细节上的愿望。小蜜糖的回应是： "改出来如果没有那么好的话， 这个也是可以将就将就的。" 🔍 观察点评她懂得管理预期。知道追求完美，也知道什么时候可以妥协。这种"有底线的灵活性"，说实话，是很多成年项目经理都缺乏的能力。 🎬终幕：最后的挣扎与体面的收场 最后一轮出图，小蜜糖面对三版新图，依然没有简单选择。她再次尝试跨版本嫁接： 我要把这里的狗狗改到这里，把兔子变成这个狗狗。爸爸温和地提醒：AI每一次改动也可能会改错一些东西，很难有完美。小蜜糖沉默了一秒，然后说："那行吧。"爸爸指着图上一只小老虎说："这个已经很好看了，还有一个这么乖的小老虎。"小蜜糖同意了。 知道什么时候停止迭代、接受当前最优解，这是AI使用中最难的一课之一。很多成年人都会陷入无限修改的循环里。小蜜糖在第N轮之后，做出了"足够好即可"的判断。然后她说了一句： "打印出来！"项目交付。收工。

如果你愿意把它当成一道题，哪怕你现在只是在读题干，哪怕你只是在草稿纸上画了第一条辅助线，那你已经跟绝大多数人拉开距离了。因为考试的时候，动笔的人和只盯着卷子发呆的人，最后的结果一定是不一样的。 打开任何一个社交平台，可能每三条内容就有一条跟 AI 有关。有人在期待通用人工智能的到来，有人在焦虑自己会不会失业，聊得热热闹闹——但聊完之后呢？杯子一放，各回各家，该干嘛干嘛。 这期节目从一个很小的区分切进去：AI 对你来说，到底是一个话题，还是一道题。话题是开放的、聊完就散的；题是有指向的，你得动笔、得算、得给出自己的解法。用高考来打比方——同样讨论今年数学难不难，茶余饭后八卦的旁观者和明年就要上考场的高二学生，思考方式完全是两个画风。 把这个框架放到 AI 上，很多事情就清晰了。焦虑失业，然后呢？是去学习跟 AI 协作，还是转向短期内难被替代的方向，还是先盘一盘家庭财务能不能扛住一段空窗期？差的就是那个行动的闭环。 而我们正在面对的，可能是这一代人的一道时代级别的压轴大题——题干都还没读完，但至少可以先在草稿纸上画第一条辅助线。 内容要点 * 🔍 社交平台上关于 AI 的讨论铺天盖地，但大多数人聊完之后生活没有任何变化 * ⚖️ "话题"和"题"只差一个字，本质完全不同——话题聊完就散，题需要你给出解法 * 🎓 用高考做类比：旁观者在八卦作文题出得好不好，高二学生在研究压轴题的辅助线怎么画 * 🤔 AI 之所以成为经久不衰的话题，恰恰是因为人们在乐观与悲观之间分歧巨大，谁也说服不了谁 * 🔄 不管是乐观还是焦虑，如果没有接上具体的行动闭环，本质上都只是在参与一个话题 * 🛠️ 把 AI 当成一道题来解，意味着学习协作方式、评估职业方向、盘点家庭财务——这些都是具体的应对动作 * ✏️ 在草稿纸上画辅助线：比如用"家庭情绪价值资产负债表"这类概念框架，帮自己理解复杂条件 * 📝 写作本身也是解题过程——把脑子里凌乱的想法逼成连贯的表达，新的理解往往在梳理中冒出来 * 🏁 先动笔，哪怕写错了，也比交白卷强

你动用了十分的情绪去服务别人，对方实际接收到了几分？如果你的表达方式好，共情能力强，你可能花七分就能让对方感受到十分，那你就省下了三分。 这期的起点，是一个周末公园里溜达时冒出来的念头：人的兴趣爱好，是不是可以分成"消耗型"和"充电型"两种？这个问题被丢给AI之后，滚出了一个意想不到的框架——家庭情绪价值资产负债表。如果把情绪当成一种会进会出的资源，那每个人每天都在经历情绪的收支循环：上班输出，回家消耗，周末补充。问题是，你补充情绪的方式转化率够高吗？同样两个小时，读一本好书可能充进去八分能量，刷短视频可能只有两分，甚至倒扣。这不只是花不花钱的问题，而是效率问题。 但这期真正让人兴奋的，其实是另一件事。在琢磨情绪价值的过程中，一种新的思考工作流浮出了水面：口头表达像肉鸽游戏里的跑图打怪，话赶话不能停；录完一段语音备忘就到了安全区，跟AI聊两句，补血选装备，再带着新视角往下一关冲。口头表达的真实感和书面写作的深度，就这样被一轮轮乒乓式对话给融合到了一起。 📌 内容要点 * 🧾 情绪跟钱包一样有进有出，可以用"资产负债表"的框架来审视自己的情绪收支状况 * 🐭 如果获取情绪价值的方式全是高成本的，就会陷入"老鼠赛跑"式的恶性循环——赚了花掉，花完再拼命赚 * 🔄 "转化率"比"成本"更关键：同样的时间投入，不同的充电方式带来的情绪能量回报天差地别 * 📊 从资产负债表延伸到情绪现金流量表、情绪利润表——不是真的去算数，而是获得一个审视生活的新角度 * 🎮 口头表达像神庙逃亡，话赶话不能停；书面写作像塞尔达旷野之息，可以随时停下来改变方向 * 🕹️ 新的思考方式更像肉鸽游戏：口头表达负责跑图打怪，AI在安全区帮你补血、选装备、指出新路线 * 🏓 跟AI的乒乓式对话，把口头表达的真实感和书面思考的深度融合在了一起 * 🔋 很多人活得累，不是不够努力，而是从来没想过自己的情绪到底花在了哪儿 * ♻️ 探索情绪价值这个话题的过程本身，就在不断生产情绪价值——这件事自洽了

在一个人人都在互相充电的时代，自己能发电的人，才是最富有的人。 一位职业技术学校校长在播客对谈里抛出一个直白的判断：体力活机器人干，脑力活大模型干，人得回归到创造情绪价值。这个判断乍听不新鲜，但顺着它往下想，事情开始变得有意思。 美甲师一笔一画帮你涂的过程、跑步搭子在你想放弃时陪你继续跑——这些场景说明情绪价值确实有市场。但问题也跟着来了：提供情绪价值的人，自己的能量从哪来？一个美甲师白天输出情绪价值，晚上付费找人给自己充电，而那个给她充电的人又得找别人充电——所有人都在消耗能量然后花钱补充能量，这是一个无限循环的充电游戏。 从最朴素的财务逻辑出发，收入减去支出等于储蓄，那关键变量就变成了：你能不能低成本甚至零成本地让自己保持精神能量充沛。答案指向一个老话题——兴趣爱好。但兴趣爱好之间有本质区别：有的像交流电，插上亮、拔掉灭；有的自带蓄电池，拔了插头还能亮好几天。找到后一种，可能是这个时代一笔最划算的投资。 内容要点 * 🤖 一位职校校长的判断：体力被机器人替代，脑力被大模型替代，人的价值回归到"人之为人"的部分——创造情绪价值 * 💅 美甲和跑步两个例子：AI能提供更精准的技术服务，但替代不了人与人之间真实的情绪连接 * 🔋 情绪价值的残酷前提：你自己得先有，才能给别人——你得先是太阳，而不是一个塞了纽扣电池的小手电筒 * 🔄 一个无限循环的充电游戏：所有人白天输出情绪价值，晚上花钱向别人购买情绪价值，消耗完了又去补 * 💰 一笔朴素的经济账：如果你能零成本维持精神能量充沛，支出端省下一大笔，收入端也更稳定 * ⚡ 兴趣爱好的本质区分：交流电型（插上亮拔掉灭，甚至停下后更空虚）vs 蓄电池型（结束后持续提供能量） * 🧠 神经递质层面的解释：多巴胺驱动的渴望与追逐会快速消退，内啡肽带来的满足感更稳定持久 * 🎮 另一个判断标准：这个爱好到底是让你的"角色"变强了，还是让你自己变强了 * 📚 读书作为"自发电"的样本：成本极低，读完后思考素材持续发酵，走路、坐地铁、洗澡时突然想通一件事的踏实感不需要借助任何外物 * ☀️ 最高级的状态是给自己装一套核聚变装置：不依赖持续的外部输入，自己就能产生能量，精神能量储备可能是未来最重要的个人资产

因为一个人最怕的不是观点被推翻，而是两年过去了，你的想法和两年前一模一样。那才是真正值得担心的事。 两年前写过一篇文章，旗帜鲜明地主张"AI能帮你写，你还是得自己码字"。两年后，公众号的更新方式变成了录一段语音备忘、交给AI润色排版、几分钟直接发布。同一份素材甚至还能同时产出一期播客。这不是简单的偷懒，而是背后有两个关键变量发生了变化。 第一个变量是AI的交付质量从"能看"跳到了"好用"，它修订完的文字有时候比自己写的更简练有力。第二个变量更根本——在概念性、逻辑性的深度思考上，AI已经超过了绝大多数人。但人类还守着一块地盘：那些浸泡在真实生活经验里的、AI拿不到的隐性上下文。五年前半夜背你去急诊的朋友，这个记忆会影响你今天的商业决策，而你自己都不会想到要把它告诉AI。 当书面表达的鸿沟被AI填平，人与人之间的信任和评价就会回流到一个更古老的场景——没有AI介入的实时对话。口头表达的价值正在上升，而练习在"说"的过程中实现深度思考，可能是下一个真正稀缺的能力。 内容要点 * 🔄 两年前坚持自己码字，两年后用语音备忘加AI完成全部写作流程，同一份素材同时产出文章和播客 * 🎮 口头表达像玩神庙逃亡，只能往前冲没法回头；写作可以随时回看、修改，写到第三段发现第一段还能更深 * 📈 AI的文字修订能力从两年前的"及格线以上"进化到现在的"偶尔超预期"，甚至能把一大段啰嗦论述浓缩成一句精准的话 * 🧠 在概念性问题和逻辑推演上，顶级大模型的深度思考已经超过绝大多数人，但这不是所有领域 * 🫀 涉及大量隐性上下文的问题，人类仍然碾压AI——你不会把五年前朋友半夜送你急诊这件事输入给AI，但它确实在影响你的每一个判断 * 🏀 书面写作变成了"人加AI"的双人组队赛，你挑科比、对方挑乔丹，最终比分不会差太多，鸿沟被填平了大半 * 🗣️ 当书面表达无法拉开差距，真实的信任和连接会回到面对面的口头交流——实时对话中的思考质量装不了 * 🏋️ 用语音备忘更新公众号，表面是偷懒，实际是在练习口头表达条件下的深度思考能力 * 🪞 能打自己的脸说明没有执念于过去的判断，愿意随形势变化重新审视立场，这比任何具体观点都更有价值

好好开小差，认真走神儿，这可能是这个时代最被低估的一项核心能力。 简介正文 前几期一直在聊AI有多能干——编程、落地产品、一个人变成一支团队。这一期把硬币翻过来，聊一个更根本的问题：当AI的能力边界每天都在外扩，我们人到底还剩什么？ 答案可能出乎意料。不是深度学习，不是专业壁垒，而是一种我们从小就会、甚至因此挨过批评的能力——开脑洞，也就是把两个风马牛不相及的东西一瞬间接上线的不相关联想。从注意力机制的底层逻辑聊起，拆解了AI为什么擅长在"已有关联"里做深度分析，却很难自发完成跨领域的野路子联想。再结合混合专家模型（MoE）的技术趋势，指出一个反直觉的可能：AI效率越高，这个短板反而越明显。 最打动我的是那个类比：科幻里的虫洞让你几乎零能耗穿越银河，而人类的每一个脑洞，本质上就是一条思维的虫洞——用极低的能量消耗，一瞬间从一个领域穿越到完全不相关的领域。这也引出了一个特别实在的行动建议：别把每一秒都塞满信息，给大脑留几分钟真正的空白，让那些"杂念"自由连接。那些看似在走神的时刻，你的大脑正在做AI最难复制的事。 时间轴导览 * 00:00 抛出核心问题：AI越来越能干，人还剩什么不可替代？ * 01:04 暴论登场——人类对抗AI的最终堡垒是脑洞 * 01:37 上课走神和朋友聊天跑题：你天天在用的不相关联想 * 02:13 AI也能联想，但有一个关键区别 * 02:48 科普时间：Transformer与"Attention Is All You Need" * 03:14 苹果的例子：乔布斯拿苹果vs牛顿看着苹果 * 04:36 请AI老师批改作业，75分的评语全文公开 * 06:15 非技术人和AI各自的长短板，恰好印证今天的主题 * 07:11 真实经历：用古诗词写基金投资，AI为什么还差点意思 * 08:29 跨界联想的分工——人类开脑洞，AI补细节 * 08:48 混合专家模型（MoE）：AI效率越高，跨界联想越难 * 10:25 人脑的结构性优势：几碗米饭就能跑一整天的低能耗联想 * 11:21 行动建议：有意识地、主动地开小差 * 11:45 我们的大脑被信息塞得太满了 * 12:06 给大脑留白：那些"杂念"时刻大脑到底在做什么 * 13:09 最终类比：脑洞就是思维的虫洞，是AI时代最独特的竞争力

AI编程的门槛不在技术上，而在你这个人身上——AI放大的是你的能力，但前提是你得有能力让它放大。 📝 简介 这期没有大道理，全是实操干货。上个周末主播花了大半天时间，手把手带几个完全不懂代码的朋友上手AI编程，踩了一堆坑，也聊出了一套从未系统整理过的实战心得。 核心判断：现在就是学AI编程最好的时机。 AI编程能力刚刚跨过实用的临界点，强到足以完成真正有用的项目，但大多数人还没开始用——这个窗口不会一直开着。 五条实战心得，条条都是从坑里爬出来的：🔹 你不需要懂技术，但必须知道自己要什么——需求表达力、审美眼光、专业判断力，这三样决定成败🔹 一步一步来，千万别一口吃成胖子——先跑通最小闭环，再逐步叠加功能🔹 让不同AI互相配合，搞专家会审——一个写代码，一个当顾问，你在中间传话拍板🔹 打开完全访问权限，别让程序员给你走OA——你看不懂代码，盯着每一步也没用🔹 冤枉钱是必须花的——先预设自己会浪费1000块，在浪费中学习 主播最后总结：你在AI编程中的角色不是程序员，甚至不是管理者，你是产品经理。 代码本身已经没有护城河了，真正有护城河的是你脑子里的东西——你的行业经验、审美标准、专业判断和信息渠道。 ⏱️ 时间轴导览 * 00:00 开场：上周末手把手教朋友AI编程，踩了各种坑 * 00:31 大判断：现在就是开始学AI编程最好的时机——为什么？ * 01:22 亲身感受：七条生产线全部是最新版本出来后才搭建成功的 * 02:00 心得一：你不需要懂技术，但必须知道自己要什么 * 02:49 你的三个核心价值：需求表达力、审美眼光、专业判断力 * 03:39 实例：内容质量不行，问题不在AI写作能力，在信息源 * 05:15 心得二：一步一步来，千万别一口吃成胖子 * 06:14 正确做法：先跑通最小闭环，再逐步叠加功能 * 07:01 我的七条生产线也是这么一步步叠加出来的 * 07:47 心得三：让不同AI互相配合——专家会审模式 * 08:52 名场面：聊天AI开喷编程AI的提示词，句句在理 * 10:04 实操流程：一个干活、一个当顾问、你传话拍板 * 11:12 心得四：打开完全访问权限，别让程序员给你走OA * 11:56 搞笑现场：看不懂代码却每一步都点"确认" * 12:44 背后道理：管方向和产出，不管过程 * 13:28 心得五：冤枉钱是必须花的，预设1000块学费 * 14:12 心态比技术重要：很多人是被糟心事劝退的，不是被难度劝退的 * 14:39 整体感受：AI编程的门槛不在技术，在你这个人身上 * 15:43 关键案例：我知道一个AI不知道的高质量平台 * 16:27 你的角色是产品经理：代码没有护城河，你脑子里的东西才有 * 17:33 结语：先动手、先踩第一个坑、先花第一笔冤枉钱

过去一百多年管理学在研究怎么把一个团队变成一个人，而AI时代正在把一个人变成一个团队——刚好是一个镜像反转。 📝 简介 这期节目的时间跨度有点大——从两三万年前的猛犸象猎人，一直聊到今天的AI一人公司。但它其实只讲了一件事：个人与团队的关系，从来不是固定的，它一直在分与合之间来回摆动，而每一次摆动的背后，都是生产方式发生了根本性的变化。 主播沿着历史的时间线，完整梳理了四次轮回：原始时代，围猎猛犸象需要高度协作，只有团队没有个人；农业时代，土地不会跑，个人财产第一次从集体中分化出来；工业时代，蒸汽机把人重新塞回工厂，管理学花了一百多年研究怎么让庞大的组织像一个人一样运转；AI时代，外部协作成本被压到极低，一个人加上AI就能干出一个团队的活——个人重新从组织中走出来，但这次他带着一支AI团队。 节目还穿插了考古遗址中的史前熏肉流水线、欧洲手工业者的"圣星期一"文化、施乐公司错失整个PC时代的故事，以及经济学家科斯那个诺奖级的核心公式在AI时代发生的关键变量变化。 ⏱️ 时间轴导览 * 00:00 开场：一个时间跨度从几万年前到今天的话题 * 00:33 镜像反转：AI时代把一个人变成一个团队，过去一百年管理学在做相反的事 * 02:40 第一圈·原始时代：只有团队没有个人——围猎猛犸象的史前流水线 * 03:36 考古细节：熏肉房、冷熏技术、近1米厚的灰烬层 * 05:08 智人为什么赢了尼安德特人？虚构故事的力量 * 05:56 第二圈·农业时代：土地不会跑，个人财产第一次从集体中分化出来 * 07:27 农业革命的真正催化剂：不是效率，是私有产权的激励机制 * 08:59 第三圈·工业时代：包买制、"圣星期一"与蒸汽机的到来 * 10:46 工厂制的诞生：不只是技术的集中，更是权力的集中 * 12:42 科斯的核心问题：企业为什么存在？交易成本理论 * 14:14 组织摩擦的极端案例：87份文件、21个监督角色的"白鲸" * 14:38 施乐的悲剧：拥有最先进技术，却因官僚主义错失PC时代 * 16:12 第四圈·AI时代：科斯公式里的关键变量变了 * 17:40 主播的亲身体验：一个人+AI做了几个人的工作 * 18:36 关键区分：AI时代的"合"与原始时代的"合"本质完全不同 * 19:54 完整螺旋：合→分→合→分，每一次都在更高的层面上 * 21:04 启发：个人还是团队？先看生产条件，条件变了答案就变了 * 22:24 结语：这个时代最大的变量，是AI正在重新定义生产条件

放权不是因为领导懒，也不只是为了培养下属——放权的底层逻辑是：每个人的上下文容量是有限的，你得把有限的上下文留给最重要的事情。 📝 简介 "把合适的人放在合适的位置""领导要学会放权""做好工作交接"——这些管理学金句你一定听过无数遍，大概率也觉得是正确的废话。但主播最近在用AI搭建一个复杂系统的过程中，亲手把这三条原则全部重新"做"了一遍，突然理解了它们背后真正的底层逻辑。 这期节目通过三个AI编程中的真实场景，拆解三条管理学经典原则： 🔹 资源分配——你的预算有限，不可能每个岗位都放年薪百万的高管，那哪些环节非用高手不可？🔹 放权——一个什么都管的领导就像上下文爆满的AI窗口，看起来勤奋负责，但在最该发挥价值的地方反而掉链子。🔹 工作交接——老窗口"光荣退休"前写了一份详尽的交接文档，新窗口接手后效率飞升。知识如果只存在一个人脑子里，这个人一走，知识就跟着走了。 AI没有情绪、没有面子、没有办公室政治——它把管理的底层机制呈现得无比纯粹。 看清楚了这些，再回头看人的管理，很多事情就通透了。 ⏱️ 时间轴导览 * 00:00 🎯 开场：AI编程中悟到的，不是技术，是管理 * 00:19 🏗️ 项目介绍：七条并行生产线的自动化信息系统 * 01:13 💰 发现一·资源分配：不同模型价格差别巨大，怎么把钱花在刀刃上 * 02:20 👥 企业对照：初级员工做标准化工作，资深骨干把关关键环节 * 02:50 💡 "合适的人放合适的位置"——从废话到真实体感 * 03:22 🧠 发现二·放权：上下文太满，宏观判断反而变差 * 04:58 🪟 解法：新任务开新窗口，主窗口只管输入和输出 * 06:00 🔑 放权的底层逻辑：上下文容量有限，留给最重要的事 * 06:47 ⚠️ 什么都管的领导做具体事可能还不如专注的下属 * 07:15 📋 发现三·工作交接：让老窗口写交接文档然后"退休" * 08:30 🆕 新窗口接手：上下文干净，效率明显提升 * 08:58 🏢 企业对照：管理者轮换与知识管理的价值 * 09:53 🔗 三个发现串联：统一的底层逻辑 * 10:21 🔬 AI为什么能让管理原则变得清晰：去掉了情绪和政治的干扰 * 10:56 🔮 预判：管理学将长出"管理AI智能体"的新分支

我们的大脑已经学会了走捷径——考试中这是高效的，但我们也因此失去了一种最原始的、不被框架束缚的观察能力。孩子还保有这种能力。 📝 简介 一道小学语文题：古诗《江南》，圈出表示方位的词。标准答案是东南西北。但主播女儿多圈了一个——江南的"南"。 这个"错误"让主播愣了一下。因为仔细想想，"南"确实是方位词，而我们成年人之所以不会圈它，是因为大脑已经自动化地把"江南"识别为一个整体，跳过了对每个字的独立审视。孩子还没有这个"捷径"，她在用最原始的方式认真审视每一个字。在她的逻辑里，这个推理完全成立。 主播用了一个绝妙的类比帮孩子理解——"小蜜糖正在吃糖，圈出里面的零食。小蜜糖的'糖'圈不圈？"孩子立刻就懂了。这个过程很小，但它背后藏着一个关于教育的大道理：辅导作业的稀缺价值，不在于帮孩子把题做对，而在于你有条件看见他独特的思维方式——这是几十人的课堂里做不到的事。 你希望孩子长成一个只会对齐标准答案的人，还是一个能看到别人看不到的东西、同时也理解规则的人？后者不靠培训班，就靠你辅导作业时多停两秒钟，多问一句"你为什么这么想"。 ⏱️ 时间轴导览 * 00:00 🏠 开场：辅导作业这件"小事儿"里藏着什么 * 00:52 �� 核心问题：你坐在孩子旁边，目标到底是完成任务还是深度互动？ * 01:27 📖 那天的作业：汉乐府《江南》 * 02:19 ✏️ 小蜜糖的意外答案：她把江南的"南"也圈了 * 02:51 🤔 认真想想，她说的其实没错 * 03:28 🏫 如果这道题在学校做，会发生什么？ * 04:06 💬 一对一的优势：先肯定，再解释 * 04:51 🍬 秒懂类比："小蜜糖的糖算不算零食？" * 05:47 🌱 启发一：孩子没有被训练过的"走捷径"，反而保有了原始观察力 * 06:53 🔑 启发二：辅导作业的真正稀缺性在于一对一 * 07:43 📚 因材施教不是教育理念，是你怎么回应那个多圈出来的字 * 08:21 👀 延伸：别只问"对不对"，先问"为什么会这么想" * 09:12 🪞 两句话的区别："你看错了" vs "你看到了，而且在另一个场景下你可能是对的" * 09:49 🫶 结语：也许孩子看到的，恰恰是你已经看不到的了

💬 一句话金句 内耗不是因为你蠢，恰恰相反，内耗往往是因为你太聪明了——聪明到你能看到每一条路上的坑，结果哪条路都不敢走。 📝 简介 郭靖和萧峰，金庸笔下两个时代的战力天花板，甚至由同一个演员黄日华诠释。年轻时毫无疑问更喜欢萧峰——武学天才、聚贤庄单挑中原武林、豪气干云，简直是男性幻想的终极投射。但最近重新审视这两个角色，主播的答案变了。 萧峰的一生可以用一个词概括：拧巴。身份撕裂、误杀挚爱、两难之间左右拉扯，能力顶级但内心从未安宁，最终以自杀终结一切。而看起来"笨"的郭靖，面对几乎一模一样的民族困境，却展现了一种截然不同的处理方式——价值排序清晰，做了选择就往前走，不回头、不犹豫、不内耗。他就像一个内心装着陀螺仪的人，不管外面怎么晃，重心一直是稳的。 这期节目不聊武功高低，聊的是两种活法。我们这个时代的人，某种程度上更像萧峰——感受力太强，看到了太多复杂性，反而做不了决定了。萧峰是你会仰望的英雄，但郭靖是你可以学着去做的人。 ⏱️ 时间轴导览 * 00:00 开场：两个角色、两个时代、同一个演员 * 00:27 年轻时的答案：毫无疑问是萧峰——谁不想当他呢？ * 00:56 郭靖的第一印象：笨，学什么都慢 * 01:22 重新审视后的看法转变：郭靖比萧峰活得通透太多 * 01:22 萧峰的一生：身份崩塌、误杀阿朱、两个世界间的永恒撕裂 * 02:53 雁门关结局：保住了一边，就觉得对不起另一边 * 03:37 郭靖的核心特质：一旦做了决定，就往前走，不内耗 * 04:04 对比案例①：师父被杀，凶手疑似女友的父亲——郭靖没有犹豫 * 05:18 对比案例②：几乎一模一样的民族困境，郭靖的选择截然不同 * 06:27 一个假设：如果郭靖真的杀了托雷，然后呢？ * 07:28 两种人格模型：感受力极强 vs 价值观极其稳定 * 08:30 回到现实：我们这代人为什么更像萧峰 * 09:42 结语：萧峰让人仰望，郭靖让人受用——选一条路走下去就好了

💬 一句话金句 Native是梦想，Negative是逃避，Naive是幻想，Adaptive是行动——而最终能走通的，往往是那些一开始就没太激动、也没太抵触，只是老老实实一步一步试的公司。 📝 简介 这期节目不聊宏大的AI产业趋势，就聊四个英文单词：Native、Negative、Naive、Adaptive。它们长得像三胞胎加一个表亲，发音也容易混淆，但描述的是企业面对AI的四种截然不同的状态——自带谐音梗效果。 AI Native（原生派），从第一天就基于AI搭建一切，是行业里的"品质认证"标签，但只适合从零开始的新团队。AI Negative（否定派），试了一次就下结论"AI没用"，就像第一次用智能手机只会打电话就说跟老手机没区别。AI Naive（天真派），把AI当许愿神灯，觉得搓一搓就能解决所有问题，期望越高失望越大。而且这两种反面典型还会互相转化——盲目崇拜翻车后变成全面否定，全面否定被竞争对手刺激后又变成无脑崇拜。 真正走得通的是第四种：AI Adaptive（适应派）。不追求一步到位，从容错率高的场景开始，在实践中逐步进化。不是一场革命，是一个进化。 ⏱️ 时间轴导览 * 00:00 开场：四个长得很像的英文单词，自带谐音梗 * 00:29 第一个词 AI Native（原生派）：从骨子里带着AI基因的公司 * 01:06 Native已经变成一种身份标签和鄙视链 * 01:38 第二个词 AI Negative（否定派）：一刀切地否定AI * 02:21 典型场景：输入一句话，觉得不行，关掉，得出结论"AI没用" * 03:11 第三个词 AI Naive（天真派）：把AI当许愿神灯 * 03:50 典型场景：老板被"点化"后宣布全面拥抱AI * 05:04 有趣现象：Negative和Naive会互相转化，来回摇摆 * 06:13 两种状态本质相同：都没认真了解AI到底能做什么 * 06:42 所有公司都该追求Native吗？不是——它有前提条件 * 07:50 第四个词 AI Adaptive（适应派）：逐步适应，自然进化 * 08:25 Adaptive公司的具体做法：从周会汇报这类低风险场景开始 * 09:15 容错率高的先试，风险大的先不动——逐步积累经验 * 09:55 进化而非革命：适者生存的朴素道理 * 10:16 总结：四个词的完整对比——梦想、逃避、幻想、行动 * 11:18 结语：下次有人问你们公司是AI什么派，先诚实地给自己一个判断

💬 一句话金句 速度和模式是两个不同的维度——快思考里也有理性，感性也可以是慢的、深入的、需要花时间的。 📝 简介 你一定听过卡尼曼的"系统一和系统二"——快思考与慢思考。但我们是不是在不知不觉中，把"快"等同于感性，把"慢"等同于理性了？主播最近突然意识到：快与慢描述的是速度，理性与感性描述的是模式，这是两个不同的维度。两个维度交叉，不是两个格子，而是四个格子——快的感性、快的理性、慢的感性、慢的理性。 这期节目用一个"同事语气冲了"的日常场景，带你完整走一遍这四个档位的上场顺序：从毫秒级的本能反应，到经验驱动的快速判断，到刻意的换位思考，再到系统性的逻辑推演。大多数时候一档二档就够了，但遇到真正复杂的决策，你得知道自己还有三档和四档可以用——而且千万别搞反了顺序。 ⏱️ 时间轴导览 * 00:00 起因：理性和感性到底是怎么配合的？ * 00:34 一个常见的误解：快思考=感性，慢思考=理性？ * 00:54 关键区分：速度和模式是两个不同的维度 * 01:21 两个维度交叉，得出四个格子 * 01:40 一档·快的感性：毫秒级的本能反应，你控制不了 * 02:28 二档·快的理性：经验自动调取，瞬间完成判断 * 03:55 三档·慢的感性：最容易被忽略、却可能最关键的一步——换位思考 * 05:18 四档·慢的理性：穷举、比较、权衡、取舍的深度推演 * 06:19 四步串联：一件事从出现到决策的完整链条 * 07:24 四档位比喻：大脑不是只有低速和高速的两档车 * 08:10 最常见的错误①：跳过三档，从经验判断直接跳到逻辑分析 * 08:41 最常见的错误②：卡在三档，共情太强却做不了决定 * 09:17 回看卡尼曼：他用"快与慢"而非"感性与理性"，也许是有道理的

让AI帮你干活是效率，让AI帮你变强是成长。效率可以被替代，成长不会。 📝 简介 "蒸馏"是AI行业里的一个专业术语——一个弱模型通过向强模型大量请教，把强模型的一部分能力"蒸"出来注入自己身上。但这期节目要聊的不是模型之间的蒸馏，而是主播自己琢磨出来的一个延伸概念：人脑和AI大模型之间的双向蒸馏。 第一个方向：AI蒸馏人脑。 你把自己的知识、经验、思维模式喂给AI，让它学会模仿你——本质上就是做AI智能体。一个销售培训老师可以用这种方式，让AI在课后替自己持续辅导学员，哪怕只有五六成功力，也比完全没有辅导好太多。 第二个方向：人脑蒸馏AI。 你通过跟AI深度对话、辩论、碰撞，把AI处理问题的方式内化为自己的思维能力。这条路不产出任何可见的产品，但产出的东西长在你脑子里，断网了、断电了、AI全都用不了了，你该怎么思考还是怎么思考。 两条路不矛盾，但主播发现大多数人高度集中在第一条路上——只想着让AI替自己干活，却很少有人认真走第二条路。短期看差别不大，长期看，一条路让你越来越依赖AI，另一条路让你即使离开AI也依然强大。 ⏱️ 时间轴导览 * 00:00 开场：借用AI行业的"蒸馏"概念，做一个延伸 * 00:21 蒸馏是什么？一个弱模型如何从强模型身上"蒸"出能力 * 01:29 蒸馏的本质：提取最精华的部分注入自己 * 02:06 延伸思考：人脑也是一个"模型"，人脑和AI之间存在双向蒸馏 * 03:00 第一个方向：AI蒸馏人脑——本质上就是做AI智能体 * 03:27 场景举例：销售培训老师如何用AI解决"课后不动"的困境 * 04:32 蒸馏过程可以是互动式的：让AI反过来向你提问 * 04:58 关键价值：隐性知识的蒸馏——冰山水面以下的部分 * 05:44 第二个方向：人脑蒸馏AI——产出是你自己思维能力的提升 * 06:10 具体做法：让AI给你没想到的角度，观察它拆解问题的路径 * 06:45 进阶做法：让AI站在对立面跟你辩论 * 07:17 长期效果：分析更全面、逻辑更严密、思考更深 * 07:54 两个方向的关键对比：面向外部 vs 面向内部 * 08:22 更关键的区别：对外部的依赖程度完全不同 * 09:01 第一条路的风险：AI一断，整个人就瘫痪了 * 09:11 第二条路的优势：能力长在自己脑子里，谁也拿不走 * 09:53 两条路可以同时走，但别只走第一条 * 10:32 核心建议：每次跟AI对话时问自己——是在让AI替我干活，还是在借AI锻炼自己？ * 11:09 结语：下次打开AI对话框，试试跟它辩论一轮

💬 一句话金句 AI可以模拟关心的内容，但它模拟不了关心的成本——而恰恰是那个成本，才是关心真正打动人的地方。 📝 简介 在AI越来越强的今天，人到底还有什么是不可替代的？写作能力、分析能力、效率……这些赛道上被AI超越似乎只是时间问题。这期节目提供了一个反直觉的思路：不要去找你暂时领先但迟早被追上的优势，而是去看那些你天然不如AI的"弱点"——人会累，时间有限，精力有限，注意力有限。 主播用一个场景来解释这个思路：朋友失恋了半夜找你倾诉，AI能提供更精准的分析、更到位的安慰，甚至一套走出阴影的行动计划。而你可能坐在那儿听了半天也不知道说什么，到后面自己都犯困了。但你的朋友更需要的是你——不是因为你说的更好，而是因为你会累。 你从被窝里爬起来、打车到他家楼下、陪到凌晨两三点，你为此牺牲了睡眠、精力和明天的工作状态。正是因为你的时间是有限的、不可再生的，你选择把它花在他身上，这个选择本身就是一句无声但有千斤重量的话：在我有限的生命里，你很重要。 AI不会累，所以它不需要做选择。不需要做选择，就没有牺牲。没有牺牲，它的陪伴就没有重量。稀缺的才是珍贵的。 ⏱️ 时间轴导览 * 00:00 一个让人不舒服的问题：AI越来越强，人还有什么不可替代的？ * 00:20 以写作为例：那些正在被追上来的优势 * 01:11 那个焦虑的比喻：你回头看了一眼，追你的家伙又近了，而且他一点都不累 * 01:46 反转思路：别找你暂时领先的优势，去看你天然的"弱点" * 02:29 人的巨大弱点：会累，时间有限，精力有限 * 03:29 核心场景：朋友失恋了，半夜找你——你选AI还是亲自去？ * 04:37 关键洞察：他知道你会累，所以你的陪伴才有重量 * 05:54 失恋的本质是失去了被在乎的感觉，能弥补它的不是更好的道理 * 06:13 凌晨两点的哈欠：AI永远给不了的东西 * 07:13 延伸思考：手写信为什么比打印信更感动，妈妈做的菜为什么更香 * 08:24 重新思考焦虑：不要只在可量化的维度上跟AI竞赛 * 09:15 当AI提供无限服务时，人的注意力和情感反而更稀缺、更珍贵 * 09:41 结论：人最不可替代的不是某项技能更强，而是你会累 * 10:24 结语：正是因为你会累，你的陪伴才有意义