小宇宙/播客AI CODING编程提效：能产出内容的才是好AI｜硅谷AI转型录No.3
在前两期硅谷 AI 转型录中，节目分别聊到了硅谷的裁员风波和新式 996 文化。第三期换到一个相对轻松但更具体的话题：个人和组织在 AI 提效方面的那些事，尤其是 AI Coding 带来的颠覆性改变。
它将如何重塑知识工作者的日常？大厂的工作模式、组织形态又会迎来哪些新变化？无论是知识领域的个人创作者、正在职场中探索的白领，还是思考公司执行效率改革的管理者，都能从这期节目里获得新的启发。
主播与嘉宾
- 余一：腾讯研究院高级研究员、多年风投和孵化经历
- 陈然：常驻硅谷旧金山，CTO @ Pure Global
- 袁晓辉：腾讯研究院创新研究中心主任、资深专家
- 内容编辑与音频制作：Z
时间线
- 00:03:10 浅谈深圳与硅谷各自不同的创新创业氛围
- 00:06:02 AI Coding 让绝大多数人消费、享受别人的创造成为现实
- 00:09:44 解决简单问题成本高，处理困难问题又不行：一个能用的 AI 离我们还是很远
- 00:11:43 为何 AI Coding 的优势在于解决个人端到端工作？
- 00:16:05 记忆存储、联系上下文、自我搜寻学习、本地部署：用 AI Coding 创造解决问题的工具
- 00:26:08 如何用 AI Coding 训练出一个独属于你的 agent？
- 00:30:48 如何让更多人自发地使用 AI Coding：先从使用 AI 解决手头实际工作开始
- 00:35:56 从具体工作内容入手，小范围本地部署，让 AI 自动化学习
- 00:43:07 普通人如何吃到 AI 红利？用 AI 去创造内容，享受最显而易见的快乐
文字稿
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00:00:09 A：能夠享受技術創造帶來的樂趣其實並不是一件所有人都能享受樂趣的一個事情有一部分人他會很享受創造帶來的樂趣但是可能絕大多數的人更以消費更以享受別人的創造東西為主吧 AI 的工具它解決的問題首先它肯定不是說一開始就能解決最難的問題它肯定是從越簡單的問題越開始先解決的難的問題慢慢解決
00:00:36 B：的
00:00:40 A：但是有时候当一个人他自己变成专家很专了之后所以对他而言 AI 是个没有用的东西因为 AI 其实它并不能解决他的问题然后简单的问题它的功能已经用不到已经被别人解决
00:00:52 B：了 AIcoding 让我觉得非常爽的地方是这个东西控制在你的手上以及你可以让它默认的去存储日记它可以根据你的电脑的环境或者网络上的环境它自己去创造去组合去实现你的需求这个是端到端的另外一个延展如果你不知道
00:01:14 A：用 AI 去做什么你就去拿 AI 做内容不管是音频的内容文字的内容还是视频的内容总有办法你可以通过 AI 把这个端到端的给做起来的我觉得这个是最容易见到结果然后也最容易享受到快乐的东西
00:01:38 B：我们这一次又开始录硅谷转型录的第三期了这次很特别上一次是我小辉博士陈岚我们其实是各自在中国不同的房间里以及美国远程联系的这一次刚好陈岚呢从硅谷回到了国内在周末的时间准备要离开的时候我们还是强行拉着他在咖啡馆里录我们新一期的硅谷转型录的第三期前两期我们聊到了说硅谷的财源硅谷的 96 可能大家会觉得说会有比较多的一些焦虑啊恐惧啊第三期呢我们想聊一些比较轻松快乐的话题这一期我们会三个人都一起聊一聊我们自己的 AI 的体效尤其是 AICoding 会对未来的知识工作者包括就是大厂啊等等大家的未来的工作和组织形态会有什么样的变化可能会给大家一些启发一些快乐的话题还是像以前一样然后有请小辉和陈然然后各自再做一下
00:02:43 C：自我介绍嗯哈喽哈喽大家好我是小辉然后现在呃一家互联网公司做 AI 发展的观察啊然后对面这位是陈然
00:02:52 A：对大家好我叫陈然我平时住在啊旧金山然后今天非常开心在深圳刚好是过来参加一个比赛的活动然后可以跟大家一块分享一些我们在贵宾和在深圳一起的观察
00:03:09 C：和想法你回来有什么体会和感受看到深圳的创新创业
00:03:14 A：的氛围我们因为参观了很多普华器就感觉做 AI 应用或者 AI 模型还有智能硬件项目都非常多思路也都挺好的然后感觉政府也非常支持很多很多政府支持的配套的地方一片欣欣向荣那跟硅谷有
00:03:31 C：什么不一样呢?
00:03:32 A：我觉得硅谷的时候很多的人他的更 crazy 一些就是他讨论的想法会更不现实一些第二个点就是身价是比较年轻我觉得平均看起来大家年龄是比较年轻然后硅谷的话就感觉这个多样性非常大就是他们年轻会更年轻他可能什么高中毕业你就看到跑来跑去的当然也有很多什么四五十岁的人也在一线的创业跟大家聊很多东西就感觉这多样性会大很多那我就在多样性大有时候就会带来就是大家这个创业的这个思路和想法关注点差异性也会很大啊啊这个我就可能是不太一样的地方前两天接受一个采访也问
00:04:37 C：就说你觉得这个 AGI 这个事情硅谷好像都在讲 ASI 是吧超级人工智能然后现在国内主要还是以这个提效 AI 提效为主其实考虑长远的事情呢有一些专家在呼吁一些安全的问题但是还是
00:04:54 B：相对来说少一些但硅谷有 AGI 或者 ASI 这个应该也只是少数人在聊吧, 大家应该也还在看他实际的对应用或者产业或者对个人的影响还是很疯的, 大家都在调拍一下 ASR, 我觉得
00:05:13 A：提效这个事情肯定还是绕不过的, 就是我觉得每个人看到有新工具出来肯定对他这个影响最大的还是所谓的这个提效, 然后怎么样增加自己的生产力, 开源节流, 就是还是这一套东西但是另外一方面呢你会看到还是很多人他觉得创业可能不止这些吧然后他作为连续创业家呀什么的他之所以选择创业肯定也是为了做一些更大的改变了对我我
00:05:38 C：自己识别到一些比较有影响力的企业家他们一般还是面向五到十年的未来再去考虑的就是包括他对愿景的这个相信然后以及说其他人相信这套叙事的方法还是挺不一样
00:05:52 A：以前感觉大家都没梦想了, 梦想都被 ElonMusk 占据了高地, 突然一下子又出现了更, 人人都别讨论了, 更多的梦想又出现了。
00:06:02 C：那我们就拉回到这个 AIcoding, 先讲一个条件问题吧, 既然讲 5 到 10 年, 你觉得 5 到 10 年之后, 普通人用 AI 编程或者是这个程序员会发生一个什么样的变化?
00:06:13 A：我觉得很有意思的是昨天晚上有一个小同学吧跟我来聊 AIcoding 他是在大厂工作他觉得 AIcoding 对他的这个工作影响非常大非常正面但是呢他会觉得很沮丧是觉得他很想推广 AIcoding 但是呢大家都不用他甚至觉得会有些搞笑是技术人员用的不多反而非技术人员用的很多然后他会觉得啊我们都是技术人员你们为什么不用呢我可能会有个观点是我跟他解释说我觉得能够享受技术创造带来的乐趣其实并不是一件所有人都能享受乐趣的一个事情有一部分人他会很享受创造带来的乐趣但是可能绝大多数的人更以消费更以享受别人的创造东西为主吧如果从这角来讲我觉得会有一部分人会因为 AIcoding 会因为这种工具的大爆发会觉得无比的快乐会觉得自己能多做很多东西但是可能对于绝大多数人还是回归到这个问题就是我还是只是想工作而已我只是想交差而已对吧就是他并不一定完全能够去非常主动的去探索这个所谓的增效带来给他的这样生活上的变化你刚才
00:07:26 C：说这个的时候我在想你说这个可能很多人并不以这个享受技术带来的这个进步为乐趣但是你说大厂程序员他写代码的过程中是在享受技术带来的乐趣他为什么不用呢就比如他如果一个东西明显给他带来成效它为什么不用呢很多人会觉得
00:07:48 B：没有体效觉得不能用原来就是属于你觉得我自己写完了就结束了现在我还得给它改有的时候很抓狂然后你帮它改有一些 bug 呢 AI 的问题是在于有一些它出的错误是匪夷所思的我上一次是让 AI 跟我一起去做研究的过程然后我之前设了非常多的约束它都解决了然后它出了一个我从来没有料想过的错误就是它把不同的数据源做了一个对比这个是在人类里面是肯定不会犯的就会说我做一个肯定是用一个数据做可能环比呀或者同期的对比就是它虽然是同一个题但是那个调研的范围是非常不一样的拿来做了一个对比我那个时候我是会觉得啊匪夷所思我觉得可能对有程序员而言他会觉得说呃 AI 写然后写写 10 分钟他帮他抓 bug 抓抓抓两个小时他自己写可能半个小时写完就觉得这个可能不是挺小从有些人的角度他可能会是
00:08:51 C：这么看一个问题是就是从那个专业的人的角度确实是一开始用他觉得啊这个跟我自己差远了但是我听到的是比如说像腾讯现在有 90% 的程序员在每天都用 AIcoding 工具它这个比例还是非常高的大家也都不傻有好用的工具帮你补全代码其实还是挺自然
00:09:10 B：的一件事或者是属于我们之前有聊过的引资 AI 的情况腾讯是很鼓励这件事情的包括大厂的老板们都在很鼓励这件事情但是对于有一些可能小的公司或者是相关的情况而言你自己享受到了但你不希望老板知道因为确实会对工作产生威胁或者是说你一直说很皮笑那你比如说你是个小 leader 问你说五个人能不能砍成两三个人你看这个傻子我觉得也是很现实的考慮有一個
00:09:45 A：觀察是說 AI 的工具它解決的問題首先它肯定不是說一開始就能解決最難的問題它肯定是從越簡單的問題越開始先解決的難的問題慢慢解決了但是有时候呢当一个人他自己变成专家很专了之后其实他每天的工作他就已经被印象选择成了他只做很难的问题了因为他很贵嘛很资深其实从公众公司角来讲就会跟他配很多人帮他去解决简单的问题所以对他而言 AI 是个很没有用的东西因为 AI 其实还并不能解决他的问题然后简单的问题他的工作中也遇不到已经被别人解决了所以对他而言他可能用一个 AI 工具觉得啊跟我想的还差很多所以有时候我觉得这个就是如果你自己的工作本身是只解决一些非常困难的问题可能确实在这个角度来讲 AI 啊他并不一定那么有帮助但是如果你的日常工作中要处理很多简单琐碎但是又各个方向的问题, 那这时候你用 AI 工具可能有时候一下子它能
00:10:47 C：帮你解决哦你这个解释了我一直以来的一个疑惑吧就是说这些中高层大厂的中高层他们其实对 AI 工具是没什么感觉的而且他们经常会说我也不知道这个 AI 到底能在什么情况帮到我实际上因为很多简单的东西都是底下的 agent 其实说这个 AIagent 其实我们每个人在大厂中都是一个 agent 对都是一个某一个东西的代理人对我们都解决了他就不需要再去为这个烦恼了所以他体会不到 AI 带来的这个额外的增量但是如果你要端到端解决一个问题就一个东西全都给你你要从实施然后把它全负责起来的话那确实是需要
00:11:30 A：工具的回到 AIcoding 嘛, 它最有帮助的其实是你要去解决一个端到端的问题, 特别是如果你自己有一些小的项目, 然后它刚好就是端到端的, 因为我自己有很多这样的项目可以来分享啊, 我
00:11:43 B：到现在为止只能看懂一些参数, 大概你能猜到说这个段代码到底在解决一些什么样的问题, 但是只是属于只是在做一些很小的判断很轻微的判断能力在于只能试探性的改一些参数这个是我的一个状况其实关于 AIcoding 当时 cloud 出 artifix 的时候我就觉得就很兴奋了像我会有一些常见的比如说做一个小的数据图啊可视化呀当时 artifix 是让我充分感受到用代码去实现可视化因为它就是一个很简单的单个的 htm 的就是前端嘛所以 artifix 就完全能解决了后来 cush 出来了之后呢它那个 tab 补全其实你用来写东西挺方便的就是他既然可以补全 coding 的那个语言, 他也能补齐你自然语言的语言, 那个时候写也很快乐, 但那种快乐都是属于说在你的工作里面只占很小的比例, 就跟程序员也会说写代码在他的工作里面可能只占到 20% 到 3%, 0 还有很多其他的东西。其实你只会觉得说我拥有了一个原来没有过的能力和工具但最近一段时间非常充分的享受到了我觉得应该就是还要受益于说 AIcodingagency 的发展因为之前的 coding 主要是对话嘛他帮你做一些实时的修改等等但我是一个极懒的人就是但凡需要我很懂这个东西以及我必须非常在场我就很容易就就那样了, 然后这一次的话是因为一个是我们公司内部有一些 coldbody 的羊毛可以 hold, 然后第二个是, 呃科舍还有我自己刚好最近有段时间有个很重要的感受, 其实会跟你前面说的一样, 就并不是所有人都享受做创造者的。跟小辉我们在腾讯内部也在推一些就是希望大家都能够 AI 变革 AI 体校我们制作也会有那么多困扰就是属于有些困扰就在你推广的时候会产生我们最近一段时间也在把我们的一些做法在做升级包括内部也有一些讨论说让所有人都借助 AI 成为生产者这件事情不太现实它可能会比以前相比让生产者的范围更大但你要说让所有人都成为生产者这件事情是很不现实的或者说速度没有那么快因为我经常会分享一些我的工作旅游提示词会发现有很多人甚至连复制粘贴这个提示词他都觉得或者打开这个行为就是大概超过三步以上就很不愿意做了于是我就在想那要不要我把它封装成一个大家点开就能用的网页? 这是我最开始去做 AIcoding, 我就尝试了像 Laubo, 微灵, 还有 Manas 去帮我写, 然后发现可以, 于是我第一阶段是是进入了一种沉迷于把自己的所有的工作流, 看是不是都能封包成一个小的软件, 然后或者小的网页给大家去用。首先是充分享受到了这种我们称之为是叫做 webcoding 平台的这种快乐既然 coding 可以做成这个样子这么能干活那是不是我就应该把我之前的 cursor 重新剪回来因为它能操作我的电脑上的所有的比如说程序也好或者是说文件也好再到 mcp 它又可以连接很多外部的这种服务于是我又开始了用 Cursor 作为我的工作台的这个过程, 这个其实是我的两个, 后面, 呃在十一之前, 其实, 呃我们有一个内部的分享, 就会提到说, AI 原生员工, 我就加了第三条, 就说, 等等等等空间能力, 就是你真的可以不求别人。只要你有主观能动性 AI 怎么样都能给你做出一个东西当然它能不能用能在多少范围用我觉得是另外一件事情这个是我作为就是你所谓的非程序员然后第一次享受到了这种端到端构建的快乐的 magic 时刻很振奋人心啊
00:16:01 A：就是做了很多不同的制造新的这个东西的当时其实
00:16:06 B：我跟小辉在 7 月份就有写一个报告叫 AICoding 的非共识报告这个大家在我跟小辉的视频号都有分别介绍那个报告的具体的内容当时我跟小辉就会判断说 AICoding 绝对是在这一波的 AI 的底层的一个大的变化也算是知心合一整个团队非常疯狂的在推就是让大家用 Codeword 来干活也算是知心合一吧对我
00:16:35 C：自己感觉是编程 AIcoding 的工具啊有可能会成为未来每个人的一个工作台因为现在可能用它用的比较多的是这个这个对话啊 chatbot 但是呢你会发现实际上你的 chatbot 功能在 AIcoding 的工具台里面也是可以用的所以就是无非是区别你是自然人对话和是这个代码程序对跟计算机对话然后那如果是能够都在一个路口解决的话其实它更灵活它既能控制嗯远方的 AI 也能控制你本地的文件然后包括读写文件存文件它都可以实现越来越感觉到可能未来就是有一个很简单的工作台如果很多 AI 应用切来切去很麻烦
00:17:16 A：我也可以分享一下我用这个 AIcoding 的工具哈的一些因为首先我是陈轩哈我是一个创业公司的 CTO 然后我们第一当然是用 AIcoding 的工具在很多一线去做生产搭建网站什么的就在很多人还说他们公司可能 10%, 对吧, 我们其实已经 9%, 10 的代码都是 AICodition 制造的, 就是手写代码这件事情感觉已经。它已经破掉了, 都是 AI 生产的代码。所以这个东西怎么讲呢? 就是很多人还在讨论这个, 当然在我们看已经没有必要讨论了, 对, 这个就是一个, 就是已经是一个事实的状态, 对吧? 你肯定是要拥抱, 然后想办法围绕着 AIcoding 这件事情的状态, 去选择更好的工具来支持你这个生态系统的这个建设。但是我自己呢用 AIcoding 这个平台或者这样的生产环境其实做了很多不一样的尝试可以举几个例子首先讲就是 AIcoding 的这种环境啊比如不管是 CloudCode 还是 CodeX 还是 GeminiCLI 它跟你自己用呃 ChatGPT 最大的区别是什么我觉得最大区别是你相当于天生它会自带更多的工具不管是 mcp 的工具还是 onlinesearch 的工具是让他天生会更有强力的这种功能第二是他自带存储就是他能把文件写下来然后这也是很不一样的东西我给你举个例子就是我前段时间刚刚考过了一个非常困难的考试啊在美国哈是可能是个人财务规划里面最困难的考试就是 certifiedfinancialplannercfp 它有呃七八门内容就是从税务到保险到什么遗产规划到投资规划哈都很困难我所有的学习是通过 cloudcode 进行的那为什么呢哈首先我跟他花了很多时间去设定他这个运行的提示词就他提示词是说就是你是一个要教我东西的人首先你教我的东西应该简洁就是我不希望你跟我讲 10 个字你应该用 20 个字跟我讲清楚然后你要反问我让我去给你复述我对于这个东西的理解 verify 要确认我东西学没学对他这个东西就变成一个对话式的啊所以整个学习过程中就不是他的教我而是反复的让我去跟他讲直接通过提示词他就能做到这一点第二呢就是里面所有的知识他当然没有的我要求他你要去网上去搜索去确认对吧你跟我讲的东西是对的是最新的因为不管税务啊啥有什么都有很多新的东西变化了每年我要求他我们每一个讨论的东西你都必须要存在文件里那这样子的话他就会把我们每天学习的东西存在一个当地本地的文件每天我们都会说你根据我今天和我们以前的东西你帮我去整理成一个我知识上的弱点我还有什么要学的然后我们再来讨论一下就是通过这样提示词的设定就是整个就用这个 AIcoding 的环境完全做了一个带领我学习的小助手而且非常好用而且他就在控制台里面没有任何其他东西就是我也不需要去买一个服务什么的他就很简单就做好了然后学习效率非常高他是反复确认我有没有学会而不是说他就跟我讲所以我每天就在这对着电脑说这个东西是什么那个东西是什么对这另外一个事情就是杂志的时代也过去了对都是靠语音转化成文字输入而且语音转化成文字输入还有个好处就是你会发现哪怕说别的不对也没有关系它很聪明的它可以跟上下文对它其实知道你在说什么所以这个流程就让我感觉是我其实在这么长时间的复习中我感觉我每个学的东西都学懂因为这个感觉我以前是没有的比如说我考那个税务规划师当时因为这个 AI 扣点能力没有那么强我学习是很痛苦的因为我在网上去 Google 我搜不到很多东西就没有办法这种就个性化的教我然后我这次考试就很神奇它是个很大很长的考试两个 Session 每一个时间是三个小时一共是六个小时所以它是个很大很复杂的考试结果考完了我觉得这考试挺简单的三个小时我每一场我大概都提前了一个小时我两个小时就做完一场两个小时做完一场考完就还行没有很困难对所以我就感觉哇这个东西他做这种个性化的教学对于我而言简直是一个天翻地覆的要记你的
00:21:38 C：脑子光靠 AI 当拐棍让他做教练然后辅助你学习一个过程然后这个我也体会挺深的因为今天早晨我还在在看因为我对那个财务也是对投资相关的知识也不是很了解所以有一些问题我当我不明白的时候比如说股权融资和债务融资在什么场景下会出现谁来出这个钱为什么要这样选择比如说现在很多 AI 公司要用债务融资的方式然后 AI 就可以非常清楚的知道你的困惑点在哪里举一些你非常容易理解的例子然后你就能懂原来债务融资是他们不想稀释股权的情况下来进行的是吧那为什么现在有这样的情况这样的例子挺多的我没有像你这样系统的去学一门这个知识但是我觉得这个确实是让你脑子中那些奇奇怪怪的想法能够被回应你的那些需求能够被解答对我觉得这个是非常好的一点然后另外就是你讲到这点我觉得是对未来的教育是一个非常好的一个例子然后比如说未来的小朋友他如果想学一个东西他就想学一个很奇怪的什么游戏编程的或者是什么的他就可以直接让 AI 扮演这个指导教师根据他的兴趣去来而且他这个
00:22:49 A：过程中就我感觉特别神的是因为这种 AIcoding 环境他能自带存储所以他相当于把我们所有的对话都存下来了所以他就相当于是拥有这个 memory 也好或者记忆也好就是他会知道怎么样取例子或者怎么样的东西我会更容易学会这里面
00:23:06 C：有一个教育中的一个概念叫搭梯子或者叫出台阶垫脚石在你了解一个知识和下一个知识之间如果它跨越特别大的时候你就很难理解但如果用中间一个你已经了解的知识来它会非常容易理解我觉得 AIcoding 还有
00:23:23 B：一个就是刚才我们有提到了说它可以自己去网现在能自己去网上搜寻第二个是属于它能够记住所有的基本上是过去跟你穿破的也好或者是之前我们在用的工具也好它其实是留存的这个问题或者是这些公司自己用自己的方式在去存储记忆但对于个人而言如何按照自己的方式去调用这一块的记忆其实这个控制权是不在你手上的 AIcoding 让我觉得非常爽的地方是这个东西是控制在你的手上以及你可以让它默认的去存储日记像我现在是属于写了一套怎么去提取记忆的方式让他每次都要去读取按照我希望他去流程而不是流程很多信息我觉得还有一个点特别有意思是我做一个非程序员感受到的特别大的快乐是原有的包括说 Trapcode 也好或者是一些 web 的那个 agency 也好就好像很多时候它只能用已有的工具或者是已有的能力来帮你解决 AIcoding 或者是你在用这些比如说 IDE 也好或者是 CloudCode 这种 CLI 这种软件也好它有一个特别牛逼的地方是在于说他直接调用你的脚本写一个脚本去实现他没有的这个能力功能就有一种你在指挥一个人创造工具对他没有这个他就自己去自己去找到工具也好自己找不到就自己去写一个所以特别像指挥程序一样干活我说无论你是去市场上找 API 也好, 还是找到工具也好, 因为它还有那个可以操作网页的功能也好, 我说你找个网页也好, 你找个 API 也好, 实在不行你自己给我写个脚本, 我就是要这个结果, 这个是 AIcoding 如果要总结, 我觉得影响非常大, 第三个变化就是它可以不仅仅在你已有的它可以根据你的电脑的环境或者网络上的环境它自己去创造去组合去实现你的需求这个是端到端的另外一个炎炸或者是说之前的所谓的达成成果能力里面没有的这一块的东西然后我每次都会觉得说哇你们程序员原来吃的这么好这是我
00:25:47 C：的一个感受嗯对刚才你讲的这个是不是能够现在因为都是手搓嘛大家都是在摸索和探索在实践但后面肯定会有一些产品化因为不是所有人都愿意去尝试有很高的成本在所以就比如说刚刚你学习的助手这个就可以变成一个产品再
00:26:08 A：比如说我觉得像比如写报告, 我很多时候现在也是用这个 AIcoding 的环境去写, 就是因为他自己带搜索的工具嘛, 你就让他去搜索, 然后把资料存下来, 又可以跟他去 brainstorm, 他会给你大纲, 你就跟他觉得这个怎么样怎么样, 最后生成那个结果, 然后你通过跟他对话来那个对吧, 所以这个过程就是使得你写报告的这个状态也变得非常好。
00:26:28 B：有一个特别有意思的点就是写报告跟阅读我现在有很多的工作流都已经转化到 AIcoding 里面了之前其实在用 AI 的时候会有一个很大的痛点是在于你聊了很久你跟他说你回顾上面的所有的对话它是回顾不了的那些都已经完全被压缩掉了但是在 AICoded 里面你可以就是每讲一段时间你跟我说把上面的聊天你要加到我的文档里原来我们总是在说记忆这件事情但现在记忆就掌握在你自己的手里因为你只要存下来了它那个上下文的读取的能力还是很强的而且 agents 的这种去执行的能力也是很强的
00:27:08 C：另外一个方向是, 就是基于这些你存储的记忆, 有可能还可以再训练 secondme, 可能在本地电脑训练一个你自己的模型, 变成一个适合你自己的 agent。但是有一个问题啊, 就是刚才你讲到并不是所有人都愿意去创新创造或者尝试新的东西啊, 你觉得未来这个趋势是分化, 比如说一部分人可以用 AIcoding 工具, 然后又进一步提效, 然后又学习新东西更快, 个性化教育又更厉害。然后另外一部分人可能还是处于一个消费的状态或者是看视频看抖音看各种东西你觉得这个是会分化还是会融合会往一个方向去走我觉得
00:27:51 A：这里面可能有两波, 两个问题第一个就是说我们现在的这些人他今天是这样的状态以后会慢慢变成什么样另外一个就是我们今天小朋友在这里的吧就小朋友们他们以后的我们所谓的教育也好我首先我从小朋友角度来讲我是希望我们的教育也会发生相应的变化使得朋友们都更多的去享受创造的快乐这个其实是需要从小的教育让他去理解什么是创造真正的这种创造能带来的快乐那如果说我们的教育系统也能发生改变的话我相信他们会更愿意使用这种新的工具去创造一些对吧这个世界上还不存在的东西或者他们所有的东西我们每一个人对吧已经有一个历史的路径走到了今天大家的对于什么东西是快乐是某种程度上是定型了的如果他就认定这样的东西是不快乐的他从小也不觉得创造是快乐你怎么可能去感怨他说说今天你可以创造快乐我觉得这个
00:28:52 B：是很困难的事情之前颶风影音的 team 还有好多国外的一些访谈其实都提到一个就是老板们或者是说其他人或者我们用的比较多人总觉得说这件事情太快乐为什么大家不用呢或者想尽了很多办法希望比如说全员或者是大家都能享受到这份快乐后面其实到现在为止包括我们自己也都承认了能够享受到这份快乐或者愿意为此就是甚至你是不需要别人要求你自己就非常认真投入的这种比例可能就是 5% 如果你是定义说它是一个 AI 的创造者的这个比例使用者又是另外一个比例我纯消费者又是另外一个视角但是能到这个创造者的这个比例里面其实还是比原来扩大原来可能只有 1% 现在扩大到 5% 但我们会在想未来的组织的形态也可能就是这 5% 的内部你有 5% 的生产者于是呢你就可以为这个部门创造一些这个部门专有的一些能力也好主筷也好或者是说甚至就是提示式工作流然后让大家把它使用起来而不是花很长的时间要让所有人都成为生产者这个可能也是我们最近在思考的事情不知道就是陈岚对这个是怎么看的就是我们会觉得 AIcoding 这件事情或者 AIagents 这件事情会对整个组织的啊无论你们在使用的工作流也好还是工作方式也好会产生非常大的变化但是这个变化会是以怎么样的形态刚才的那个可能是我们自己在看到的也好或者在内部推广的时候会在思考的一种方向不知道陈岚你这边会是看到什么
00:30:48 A：在思考我觉得我们第一期的时候专门聊过这样的话当一个巨大变化来的时候你是要筛选还是要培训这个是两种不同的这个组织形态或者思路吧当时我记得我们第一期举的例子就是说比如大家现在都是手工纺织的时代突然出现了蒸汽机出现了这种全织化的工具对吧那当然肯定早期说也没有那么好用但是你知道这件事情它来了那你是说你选择去培训你们这些人去学啊这个更自动化的机器呢还是说就觉得说更自动化机器对吧是一波新的人对吧你们也反正也学不会对吧我们就招新的人来使用这个机器我觉得可能不同公司有自己不同的哲学啊但是这个就是两种不同的一个一个思路吧对他当然也不是混合的哈最常见的比如初创公司而已那他肯定就不在乎他就只招能够去跟我们对齐的人能够去习惯用这种工具的人对吧我觉得这样是一个可能是一个比较简单的一个一个状态但是大公司里面他肯定还是有很多社会不管社会责任也好还有这个业务的延续也好他肯定还是希望有更多的培训对吧但是培训这个效果好不好怎么样往前推进肯定也是个
00:32:01 B：比较痛苦的专项啊我们在
00:32:03 C：内部现在推这个转型的过程, 最近有一些实践效果还不错, 就是因为一方面让大家能够确实看到成效, 就是说其他人用了怎么样能解决问题, 另外一个就是要跟他实际的工作能真正结合起来, 比如说我们现在在做一个叫 AI 心愿箱的一个项目, 你要许个愿, 然后这个愿望呢记得对你自己许的。也是可以有其他同事帮助的, 然后你许愿之后呢, 我们确实会有同学来帮你去实践这个愿望, 而这个就是一个很好的, 哎, 这个思路, 尝试对对对对, 要 makeawish, 然后但是这个要发自你内心去 makeawish, 呃然后我们第一期就讨论了 AIcoding, 然后大家就看到 codebody 居然确实可以帮你完成这么多工作, 大家就会觉得不错, 挺好的, 而且这个是手把手互动的一个教学。其实我觉得有点像 AI 和人一起辅助来去学习的这么一个过程, 但可能 AI 那个比重还没那么大, 我们后面可以再把 AI 更多的加到这个项目中来。
00:33:03 A：如果大家已经按照了原来正常的工作模式一直在工作你跟他说有个新的东西出来很多人是很难想象的是 unknown 对吧其实是需要很多这种 demo 也好或者真的是最佳实践对最佳实践也好就送到他的面前告诉他说哦你可以这么干会
00:33:21 C：帮助你很多而且这个最佳培建也不能是那种特别厉害的人做出来的, 必须是那种跟他很相近的人, 就是类似于铺台阶。但是他一推, 那我也可以试试。就这个培训吧, 社会转型肯定是一个大的过程, 先行者可能在筛选, 然后但是长远来看, 这个社会肯定是要慢慢转型做培养的吧, 有社会责任。
00:33:46 B：我的感受是有的时候完全不想的人至少在我们的身边还是比较少很多时候是大家吸收到的信息只是告诉他了这个东西是什么不知道这个跟我有什么关系而且现在有的时候我觉得也是为什么我们做这个 AI 心愿箱或者是说我们同时是有一些小组的这种封闭学习和封闭开发这是其实是两条路一个是希望利用好先进的这种或者是说探索者的这种生产力直接生产一些东西可以供部门和直接使用因为这种生产不是所谓的类似于很大额饭的甚至就是我们身边遇到的一些问题我们找到了一些方法我们需要这些方法可以为其他人所用但也就像小慧说的并不是所有人都有时间有意愿所以我们就把这些就是先进分子组成了一个特种小队其次吸热箱的问题是我们在前期在做一些培训的时候会发现就是这种看到不是说去看一些外部的那种好像把这些东西弄得特别玄乎然后堆各种就是光操作的部分或者是说去构建的部分甚至拍视频大家都知道会闪闪的要很多环节这个都有 20 分钟的这种这种大家看着就觉得太难了而是那些就是很小的很少的细节很少的小道说我怎么把我自己写的写的东西因为要有一些格式直接怎么用 AIcoding 去把它变成我常用的格式这种极小的不会有人为此开视频的方式我们通过心愿箱通过一些小的演示告诉大家可以这么去用我们很大的感受是很多看到了看到的時候他就突然會有一種說原來可以這麼有原來可以這麼幫助我那種興趣和感受就上來了所以最近我們在做信箱甚至在外面跟大家介紹的時候都說你要去鼓励部门里面的人去分享一些你在外面听不到的因为会觉得这个东西太少了不知道大众会怎么想因为 AI 感觉最最棒的地方就是很个性化然后这个是渲染箱外加我们的 AI 的小队分别有在做的两件事情而且这两件事情呃目前感受到的就是 AIcoding 在里面都起到了很大的作用这也是为什么这一期甚至我们希尔乡的第一期我们做的这个报告包括今天在聊都是因为感受到了这件事情对于整个的组织形态大家合作的方式甚至我记得我们之前也聊到过说 AI 会不会给 SaaS 的这个行业或者是部门的原来的知识沉淀也好还是说内部的协作也好我觉得是会有一些很根本性的变化的它不仅仅只是在提效我觉得未来的组织形式会因为 AIcoding 或者 codingagency 会发生非常大的变化, 这是我的感受。
00:37:01 C：讲到这么多嘛, 就是我们现在其实对这块的推进, 呃我自己反思啊, 还是有一种, 嗯, 怎么说, 技术功利主义的视角。嗯, 呃其实你比如说 5% 或者 10% 的人是生产者, 嗯, 没没什么问题, 其实可能这个事情应该从一个更多元的视角去看待, 就是不一定说所有人都要去。非常激进的去使用 AI 我觉得每个人都有自己的存在方式就在大规模替代之前可能每个人都还有他的这个价值只不过说就是希望有更多的人能够关注这个 AI 的问题能够抓抓好这波机遇吧但实际上还是有很多其他的可能性的就不一定是所有人必须得去这样运用不然的话就变成一种进步主义市场下的趋势啊对因为可能现在还有挺多不一样的声音的比如说大家觉得 AI 是不是真的能够给我们带来非常明媚的未来因为它可能对应的就是大规模的替代和呃对人的价值的贬低所以我自己就还是比较关注就是到底 AI 能不能让人变得更强比如刚才陈燃的例子就是确实是让你变得更强它只能够让你的大脑变得更强我觉得这个我们可以之后也多关注一些就是到底 AI 有哪些真的实效实践可以真的让自己变得更更厉害的然后
00:38:17 A：我可以再分享一些, 我们还做过一些别的一些工作流吧, 比如说, 呃你看 AIcoding 是一个环境嘛, 然后还有很多这种呃, workflow 方向, 比如像 N8n 这样的, 我听说你之前搭过之后跟你想象的不一样了。
00:38:32 B：就是跟我想象的一样, 我当时就判断就是它的学习成本很高, 我们当时不是组了一个封闭学习的小组吗? 周末的时候花了大概从下午 2 点一直到晚上 9 点的时间, 里面有就小白, 有大过一点的, 有程序员的开发大牛, 大家混在一起看。就跟我想象的一样, 然后得出了结论验证了我当时, 我当时是在想说我要把主要的精力投入在 AICoding 上面还是 MIM 的这种低代码的上面感受就是学习成本很高出了问题, 我好像没有能力去像 AICoding 一样去解决它当时遇到的情况是一个工作流的开发出了 bug 连开发的弹流都花了很多时间去查一查说 whathappened 然后花了很多时间解决, 我觉得我这种小开发品搭出来没用, 万一出了 bug 错, 我都不知道怎么去处理它, 但 AIcoding 你还是可以用很多, 就是至少 AI 能帮助你去处理很多问题, 这是后面我就会觉得说, OK, 很好。但是对于我的工作而言, 我要花这么多的成本投入去学习它, 以及未来的可持续复用性看起来是不高, 因为那个问题是我那一次封闭学习才发现的, 就是原来是后面出现 Bug, 我是没有能力去解决它的。之后的话也验证了这件事情外加我自己也测试了 AI 在整个过程当中能帮到我多少后来发现能帮的可能性比较低所以我就觉得这件事情可以等一等倒不是说我放弃了, 优先级我就会把它调低了一些, 但是对于公司和组织而言的话, 呃我们当时是看到了 mr 的所有的能力真的是很强, 我就等于说我知道这件事情很可以, 无非是我自己的选择而已, 就是这么一个情况。
00:40:28 A：它的那个工作流啊这种工具啊和个人的这种 AIcoding 它其实还是很多时候还是针对的东西不一样嗯不仅仅是说公司和个人了我觉得很多时候还有一个核心观念就是你要不要部署就是你本身对于部署这件事情有没有需求很多时候 AIcoding 我们其实是做的是非常 adhoc 一致性的其实我们并没有所谓的部署就比如说我们并不需要一个 API 去触发这个东西 webhook 来触发这个东西我们也不需要一个 scheduler 比如说他得每天跑每个小时跑那这种情况下你肯定就是用不着像 n8n 这样的比如说我们有什么做 n8n 的东西呢比如说我自己有一个自动生成 20 个语言并且自动上传 podcast 的一个 webflow 那他的逻辑就是你今天一段文字生成进去他就会重复 20 遍他就会根据你这个内容去做标题做内容做语音然后他会调一个第三方的 API 去生成一段啊语音视频然后再调一个第三方 API 再把你的刚才生成的一个原数据和语音视频上传到这样一个地方去啊所以他这个 workflow 这个工作流本质上非常简单的, 他就几个 API 调来调去, 所以他也不会原则上也不会出错, 但是为什么我需要一个东西去部署他呢? 因为我必须要他能够在一个地方一步的跑, 我可以同时发给他 10 个 topic, 一下子就生产 20 个 podcast。
00:41:46 C：你们那个 podcast 现在有多少人听啊? 有人听吗?
00:41:49 A：呃, 有, 然后可能一个月一两万人,
00:41:52 C：作为早期的这个用户增长还是可以的, 不厌生存内容。
00:41:56 A：AI 的好处就是它的量大嘛你不需要管它它是全自动化的我都不知道它在干些什么所以这个部署这件事情就很重要就是我不能说我要看电脑这个事儿嘛我希望它是完全自动在那跑着的对吧所以这种时候这个工作流就很重要然后再举个例子说呃我们有一个问答机器人所以就是所有这种就比如说我感觉就是这种 API 比较成熟然后这种呃流程并不复杂然后你需要部署的一个东西它就很适合这样的网络服务但是如果是你自己是一个一次性的这样一个或者小的局域网对然后你自己其实要实现的逻辑很多你用这种东西你会觉得很不好用
00:42:34 B：很不顺手我们提到了非常多的关于 AIcoding 对于个人对于组织对于团队的影响其实还留了非常多的话题我们可以去讨论刚才也提到说对于个人其实我觉得今天聊的挺透的对于组织我们最后也聊了一下包括未来我们其实可以找几个就是纯粹 AIcoding 已经对于组织对于本来他们内部的这种沟通或者软件的整个的系统产生一些变化的这种先行者可以在一起我们更加详细的去讨论我们最后给一个就是普通人到底怎么去吃到 AI 红利就是产品的推荐或者是建议大家从什么样的尝试以及可以推荐给大家快速的享受到这一块的红利和快乐的方式我觉得就提两个地方一个产品第二个是推荐大家第一步或者后续进阶可以
00:43:31 A：尝试些什么我先说一个观点啊就是说我每次跟别人说如果你不知道用 AI 去做什么你就去拿 AI 做内容啊不管是音频的内容文字的内容还是视频的内容总有办法你可以通过 AI 把这个端到端的给做起来的从选题对吧你可以到网上去做搜索做研究然后做内容的生成按照你希望的这种符合你这个理解的这种调性也好这个色彩也好这个预期也好再到这个最后组装起来这样一个东西就中间都有很多工具你通过通过 AI 来那个你不知道做什么就拿 AI 去做内容啊我觉得这个是最容易见到结果也然后也最容易享受到对快乐的东西你做出来你可以发到网上你可以收获到别人的反馈然后因为我自己做了很多内容, 不管是音频的内容, 普遍的内容, 甚至包括我有 AI 的音乐, 对吧, 我做做了很多在网上, 对, 所以我我也收到很多非常正确的反馈啊, 我觉得这个东西啊是一个最快的一个获得反馈的一个方法。
00:44:29 C：我的建议是可能大家都有一些小小的心愿愿意想想尝试学一些什么但一直可能没有契机去开始学的东西啊比如说我我我这两天就在想那个学吉他的事情虽然你看他是一个技能技巧型的他可能 AI 不一定那么合适但是呢我觉得 AI 还是可以给我很多让我正确认识这件事情的一个信息的比如说我就问他那我从现在学到能够表演大概需要多长时间那我就对这个事情有一个政治预估我觉得可以让 AI 教你去学一些东西让把它变成一个 coach 这个角色可以先给他先设想一下就现在就开始我
00:45:06 B：之后说一下我自己这两个月 AIcoding 从一个完全不会 coding 到现在我写了七八个小产品给自己外加用科舍目前是百五百分之七十的工作流都建立在以科舍为核心的这种因为这个整个过程我其实都在我的朋友圈里面去做了分享这个最近有很多人问我的一个问题就是诶雨依看了你的分享我也很想去学 AIcoding 了你有没有什么好的就是教程啊或者是方法推荐给我的你建议从哪里入门从哪个东西开始学起我说如果你只是想建一个网页的话, 目前我觉得 Liveable、 WeLink、 Manus 都很好, 产品而言。如果你是想感受到就是更多的你怎么以 AI 为核心去工作的这种方式, 我说其实无论是 Cursor 还是, 因为 CloudCode 对普通人而言, 试验它的成本还是挺高的, 但是 Cursor、 CodeBuddy 这种 IDE 的其实对于普通人的门槛是很低的。我说这个首先产品学好了, 第二步呢, 不要学教程。就是去他的官网上看一下他的功能到底有哪些这些产品其实在目前的一个状态都会看见他会有一个教程的文档或者是用户的手册把那个用户手册看完了大概知道他能做些什么事情就开始用吧然后用到了什么问题先是 PoAI 自己去做, AI 做不了的话, 然后你自己再去看一下, 可能有什么样的方法, 让它自己不停地找方法, 然后你会发现这种遇到了问题, 或者是你有很强烈的需求想要实现它, 你再去找一些资料去学。边学边用 AI 验证是不是这么可以往下推其实是更快的一种学习方式甚至我觉得这个才是正确的学习方式你学一堆有的没的你也不知道怎么用得上其实对人的精力和资源的消耗是很大的所以这个是我的建议就是大家不要被 AIcoding 或者过去觉得我就是要学编程这件事情吓到只要一个用户手册再加上花点钱老爷帮你基本上就是整个的进展和学习进度是很快这是我的最终的结束然后今天这一期就结束了会希望我们的分享可以给大家能看到一些未来的工作里面的可能性和快乐然后我们期待第四期如果大家有什么想要听的话题也可以在留言区告诉我们我们会后面跟陈岚然后也会可能会加入一些新的朋友我们一起再做一些更能帮助大家看到转型还有工作未来的一些话题提供一些不一样的视角好今天我们的分享就到这里了拜拜
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