#384 「龙虾」和 vibe coding 正如何改变我们的思维：一场来自小白、创业者和工程师不同视角的讨论
声东击西
| 节目名称 | 《声东击西》 (声动活泼出品) | |---|---| | 主题 | AI 如何重塑工作和创造方式 | | 简介 | Vibe coding 兴起，开源 AI 代理（OpenClaw/小龙虾）成为焦点，「一人公司」理念被认真讨论。2026 年初，AI 正深刻改变着代码编写和工作理解的方式。本期节目邀请豌豆荚联合创始人 Junyu 和《枫言枫语》主播、大厂资深工程师 Justin，从各自实践出发，探讨 AI 如何重塑工作与创造，以及普通人应如何应对。 | | 本期人物 | Host: 徐涛 (声动活泼联合创始人)<br>Guest: Junyu (豌豆荚联合创始人，连续创业者)<br>Guest: Justin (大厂资深工程师，《枫言枫语》主播) |
节目开场与嘉宾介绍
Host: 徐涛：用声音碰撞世界，声动活泼。今天和我坐在一起的嘉宾有两位。一位是俊玉，他是豌豆荚的联合创始人，也是一位连续创业者，现在做的项目也与 AI 和内容相关。对吗？
Guest: Junyu：对，大家好，我是王俊玉。
Host: 徐涛：另外一位是 Justin，他是《枫言枫语》的 Host，同时现在也是在大厂的一位资深工程师。
Guest: Justin：Hello，大家好，我是 Justin。
迎接 AI 时代的犹豫与期待
Host: 徐涛：今天我们的话题，其实有点犹豫，也有点忐忑。我们要聊的是 Vibe Coding 和 OpenClaw，也就是大家熟知的小龙虾。犹豫，一方面是因为我知道这件事在接下来的几年之内肯定会对我们每个人都产生深远影响；但另一方面，要把这件事聊清楚，我觉得也没有那么简单。因为 AI 现在一日千里，今天我们聊的很多思考，在接下来的几个月或几年之内究竟会变得怎样，难以预料。现在是 2026 年 3 月 30 日，我们的讨论仅限于今天。
我觉得这个话题特别有意思。大家也都知道，因为 2 月份 3 月份 OpenClaw 在国内火了好一阵，所以可能很多人已经对这个话题有点脱敏了。
Guest: Junyu：已经疲惫了。我在看微信指数，它现在基本上跟 2 月初的时候是类似的一个热度。
Host: 徐涛：但是我们觉得这件事还是要聊一下，的确因为它会给我们产生的影响太大了。
Guest: Justin：没错。
嘉宾视角：AI 对不同背景工作者的影响
Host: 徐涛：现在我们三个人，我觉得我们是三个不一样的身份，有着不同的感知。我们刚刚在开录之前互相 review 了一下自己做的产品，都是那种产品。我肯定就是一个小白了，之前从来没有做过编程，所以是一个完全没有技术背景的人。我呢，一直自称产品设计师，所以一直是做交互设计、产品设计，或者在国内很多公司会叫产品经理这样的角色。对技术，也只是知道点皮毛，也是最近一两年才大量开始在 AI 的帮助下编写代码。
Guest: Junyu：你们两个也太谦虚了，我的妈呀。
Host: 徐涛：但俊玉，你一直有着科技创业者的视角。豌豆荚肯定是上一波移动互联网浪潮中涌现出来的公司。
Guest: Junyu：我确实只在豌豆荚的第一年，也就是 2010 年写过代码。所以，在这一轮之前确实有十几年没有认真写过代码了。
Host: 徐涛：Justin，你是天天跟代码打交道，而且是在大厂里非常投入地写代码。
Guest: Justin：那倒也不至于。现在 AI 它是一个让整个行业进入了一个新的时代。你会发现在这个时代有了 AI 加持之后，我们去使用工具的思路已经变了。像我们这种古法写代码的人，以后会变成非遗传承人。
Host: 徐涛：我感觉，当然已经在做 Vibe Coding 的人肯定是深有体会的，但像我们的听众，并非全都是科技背景，很多跟我一样不是科技背景，可能就不太明白我们在说什么。我觉得我们可以讲一讲，我们为什么会有这么大的体会或者震动，觉得一定要来做这一期节目，甚至是 Justin 一定要飞到北京来跟我们做这期节目。
播客制作背后的 AI 触动
Host: 徐涛：我也可以说一下背景，先说一说我为什么觉得我一定要做这期节目。我这边是因为 ChatGPT 出来之后，我们一直是重度用户，我们整个公司都是 AI 的重度用户。到去年开始，就会做一些小的 Vibe Coding，已经可以解决一些重复性的事情了。
我们是在今年春节之前做了一个 Hackathon。我们其实年年都做 Hackathon，但之前的 Hackathon 是 Podcast Hackathon，是 48 小时之内做一个播客，不拘泥形式，各种创意做出来，非常有趣。但今年我们做的是 AI Hackathon。我当时也给 Justin 打了电话，做了咨询。俊玉是我们现场的导师。
Guest: Junyu：导师算不算，就是帮点忙。
Host: 徐涛：反正全程也是跟着我们的小伙伴一起。其实那两天，我就一直在坐在旁边玩 OpenClaw，玩小龙虾。
Guest: Junyu：对对对。
Host: 徐涛：其实那一次给我的触动也挺大的。因为最开始我跟 Justin 讨论，还有跟俊玉讨论这个 Hackathon 的时候，我们全员是非科技背景。我就觉得不知道我们最后的同事能做出什么东西。当时我还有点野心勃勃，既要也要还要，我是希望大家都能够解决自己工作当中遇到的，用黑话就是痛点，能够解决一个业务问题。当时俊玉还说：“你这个要求太多了，你不应该要这么多，你干嘛不让大家随便做点什么？”
但最后，每个同事都做出了东西，做的各不相同。有解决音频方面的问题的，有起标题的 brainstorming 工具，有做图的，都解决了我们的痛点。所以当时已经给我一个非常大的震撼，就是如果我们公司几乎每一个人，而且不限任何岗位，都能够在一起做出一个小东西来的话，这个影响力是巨大的。所以当时我是有这么一个感觉。
到春节期间的时候，又给了我一个巨大的飞跃，就是受俊玉 Hackathon 时玩小龙虾的启发。俊玉还说：“你就不要自己在自己的电脑上弄，你就弄一个云服务器，弄一个。”
Guest: Junyu：对我省了很多事。
Host: 徐涛：所以我自己也搭了一个。一边搭的时候，我一边听 Justin 在《枫言枫语》中讲自己怎么去开发了一个自己写的小龙虾。我一边听，一边搭。搭完了之后，跑了一些小任务，让它给我做一些事。那时候，虽然我还处于对他理解非常浅的程度，但也震惊到了我。
所以在那个时候我就觉得，无论是对个人，你有什么需求要实现，还是对整个组织，像声动活泼这样的组织，会有什么变化，我已经有一个隐隐约约的感觉，它的到来是巨大的。所以我当时就跟 Justin 跟俊玉说：“我们来做一期节目吧。”当然，现在我们又有了一些新的认知，是跟我春节的时候完全不一样的。这是我当时会觉得这很重要的一个事。
AI 带来的生产力飞跃与门槛降低
Host: 徐涛：我不知道 Justin，其实我感觉你刚才说的这两个点，恰恰描述了我们现在所经历的两个重大的时刻。首先是 AI 在我们过去的延续性创新上，极大提升了我们原来的产出。比如我原来一个程序员一天只能做一个功能，现在有了 AI 之后，如果我善于使用，我可以做十个功能，那我的产出就变多了。另外，它也让写代码这件事情的门槛降得很低。像你刚才也说，很多人只要有一个想法，他就能用 AI 的帮助去实现。这两个加在一起，本身它是可以被我们预见到的。
你是什么时候更早感知到这些的？
Guest: Justin：最早那肯定是在 22 年左右，就是当时 ChatGPT 3.5 应该。
Host: 徐涛：对，3.5。
代码辅助工具的演进：从 Copilot 到 Cursor
Guest: Justin：那个时候是这样的，我之前也做过两期播客，讲我们过去这几年，因为每隔一年，Vibe Coding 的进步是巨大的。在那个时间点，我们是写代码的，所以我们先用 AI 试着帮我们生成一些代码，那时候只能对话式生成。
Host: 徐涛：那时你还用了 Cursor。
Guest: Justin：还复制粘贴。那时候还没有 Cursor。
Host: 徐涛：还没有 Cursor。
Guest: Justin：首先是先复制粘贴，像俊玉说的一样。然后 Cursor 解决了一个很好的问题，是我不需要再手动 copy and paste。其实更早是敲击，敲击，敲击。
Host: 徐涛：那是 Copilot。但 Copilot 太笨了。
Guest: Justin：比起我手动也要聪明一点。
Host: 徐涛：你开始冒术语了。
Guest: Justin：那是 GitHub Copilot，是一个产品，GitHub 出的一个插件。最早的 Vibe Coding 其实是那样的，你在 IDE 里，也就是在编辑器里，我们用非术语来讲，就是你在这个写代码的编辑器里，你写一段需求，然后 Tab 一下，它就会在下面自动把这个需求相关的一些代码用虚线、灰色的字显示在下面。你按一下键盘的 Tab，它就上屏了，就采纳了。
Host: 徐涛：采纳这种。
Guest: Justin：或者说你可能写个代码，你写了个开头，后面的你写了几个例子，它大概猜到了，就把你实现了，把你实现了，就是最少的。但是那个时候还不叫 Vibe Coding，但那个有点像是拼接补全的感觉。
Host: 徐涛：对，对，对，有点像补全。
AI 与“Agentic Software”的兴起
Guest: Justin：但首先一个是当时的模型还比较笨，并不能真的放手去做。但是到后期有了 GPT 3.5 和 Claude，以及有了 Cursor 之后，大家已经发现，你的写代码的方式已经发生了巨大的变化，直到后来应该是在7月份的时候，那个Andra Kaparthy提出了Vibe Coding。如果我没记错的话，大概就是去年这个时候。意思就是说，你以后不用再关注你写的代码了，你就随心、随氛围去编程。这个词不太好的地方在于，可能让人误以为写代码从此变得如此简单。我觉得他发明这个词时，稍微有一点点自嘲的意味，就是说程序员不再需要了。但是直到这个阶段，大家还是觉得这是一个延续性的创新。我的工具变了，但我写代码这件事情没有变，我做软件的方式没有变，做软件的思维也没有变，我只是写代码速度变快了。
但是OpenClaw这个事件的出现，就给人带来了另外一种全新的思维方式，因为它构建软件的核心逻辑已经跟以前完全不同了。现在有一个术语叫“Agentic Software”，就是面向Agent的软件。黄仁勋不是很喜欢追潮流吗？他在今年的GTC 2026也提了，并且他说他们做的NemoClaw就是“Agentic Software”的跟进。应该这么说，刚才俊玉也提到了，他在调教OpenClaw之前，我们的软件是你写好了，放在那里，好用就好用，我有一个按钮点了它一定会发生一件事情，而且几乎是固定的，因为原先我写好了它就是这样子的。
但是现在有了OpenClaw之后，大家发现这个软件它可以自我进化，这是以前没有出现过的这么大规模的效应。所以当时很多人为它兴奋，其实这股热潮有两轮。一轮是开发者社区发现这个东西好玩。开发者社区里，我为什么做一个自己的Agent？因为我的朋友们都做了一个自己的Agent。最早他做这个小龙虾，就是为了随时随地在手机上也能Vibe Coding，这个想法很朴素吧？大家都有这个需求，所以我们自己都做了。
就这么简单。但是后面他做得越来越复杂，直到它爆火之后，我们的Agent已经是跟不上他了。现在Peter一天能够收到1000个Commit，也就意味着可能有几千人在帮他开发这个项目。这个规模也是历史前所未有的。
Open Source Agent：开发者的狂欢与大众的震撼
徐涛: 我觉得你这个需要用大白话再说一下。大家知道OpenClaw是一个开源项目，这个大家应该大体明白是什么意思吧？就是说，这个软件的源代码，一般来说我们正常用的软件，比如淘宝、iPhone上的iOS，它的源代码是软件公司，比如苹果或者阿里的私有财产，你是不能去改动它的。但是OpenClaw它是一个开源软件，意味着说它里面的每一个环节，它是怎么做的，每一行的代码你都可以去看。这个对我来讲也是很大的帮助，因为我花了很多时间去读它的代码，去想它到底是怎么做到某个效果的。
另一方面，它对自己也有个好处，就是意味着说，如果有人想改进它，大家是可以帮忙去改进的，因为它是在互联网上公开的，很多人对它感兴趣的话，可以参与到这个项目的改进中去。刚才Justin说的这个Commit，就是一次提交代码的行为。你会发现OpenClaw它集成了这个时代所有的特点于一身，所以它能够这么火爆是有理由的。开发者也会对它感兴趣。
然后来到了消费者端，这里呢，绝大部分的人其实是用不了Coding Agent的。我们用的写代码的那个黑乎乎的界面，大部分人看到这个就犯怵，不知道应该怎么做。他们接触的都是像豆包之类的，跟他聊个天就完事了。结果突然有一天告诉我，我在对话框里的这个家伙是能干活的，他觉得突然我的机器人有了手脚，所以他会很兴奋。
现在来到中国呢，AI行业全世界最厉害的两个国家就是中美。一边是大模型特别厉害，一边是做产品特别厉害。我们是做产品特别厉害的，现在模型进步也很快，只是说还没有追到最顶的那个模型。中国最厉害的地方在于创新产品创新，这块确实是中国互联网产品做得更好。于是，就一窝蜂涌进来，突然发现了一个现象级的产品，它有可能是未来的一个入口，于是就加大投入。你看现在所有的互联网公司，字节、阿里、腾讯各种各样的都进来了，都要做。其实是一种FOMO情绪，担心会失去什么。
就我和我朋友的感受来看，OpenClaw它首先它一定是一个历史事件，它也是一个转折点。但它是不是这个时代Agentic Software的完整形态呢？显然也不是。它不是一个终极形态，但它是一个起点。
“小龙虾”的AHA时刻：自我进化与意外惊喜
徐涛: 所以，从春节的时候你自己做了你自己的“小龙虾”，重新写了一遍，你会有一些什么“AHA时刻”吗？
Justin: 我觉得后面是越来越少了。一开始我自己没有去做过这样的产品，当我去做的时候，我在做的过程中不断去体验当时作者也遇到的一些“AHA时刻”。Peter他上了很多节目进行采访，我给我的那个“小龙虾”其实结构也很简单，这个项目并不复杂，几乎所有人都能复刻一遍。只是说现在这个项目你复刻不了，因为它进步实在是太快了，很多细节太多了。包括说我去给我的“小龙虾”加功能，我没有期待它能够自动解析我发的语音，结果它居然可以。我发了一张图片给他，他居然认得出来。
同样的“AHA时刻”也出现在Peter身上，因为当时他写OpenClaw的时候，也没想过我要现在给他做一个语音支持，但他突然就会了。这很奇怪，你写一个东西，它已经不像你写一个传统的软件那样了。你以前给他一加一等于二，它一定等于二。现在不是了，你可能写了一个一加一，但是它突然会算微积分了，你也不知道谁教的，很神奇。
当时我还想去利用我的“小龙虾”做一些“Random Surprises”，就是人类其实很喜欢随机的惊喜。如果我们的软件是按部就班的一加一等于二，那结果永远会是二。但我希望我的这些Agent机器人能够给我一个跟我完全不同的思考角度。我们人类的思考方式，我自己理解，是经历了这么多年的积累之后，可能有一个思维定式。这个定式有可能是错的，但Agent能够了解你的思维定式的时候，故意从一个反方向打破我，我觉得这是蛮有意思的。我也让他帮我做这个事情。但是，用了一段时间，现在估计过去两个月了，就发现来到了Agent能力还不足的地方，就是现在模型能力还不足的时候，它会重复。这个所有人都会感受到，用久了一定会这样。但是前期你会发现“小龙虾”好牛，什么都能做，对吧？但你用久了之后，就发现模型现在的能力依然是有限的。
作为产品经理的AHA时刻：长记忆与技能的可编程性
徐涛: 俊玉，你这段时间有什么“AHA时刻”吗？
Junyu: 我也是一开始肯定它调不对，你想让它做的事情，它做不出来。当时我一上来想的既然它是个Personal Assistant个人助理，那我最需要的就是我每天几百篇推送给我的文章怎么去做总结，怎么去做筛选，怎么去做过滤。这也是我最开始让我“小龙虾”做的事情。当时我还不理解它的原理，一开始让他做这个事情它就做不对，然后我就发现它开始写代码，它开始写代码来实现我的功能，那个是我第一个的“AHA时刻”。
当然，如果往前追溯的话，在Manus那个时候已经做到了。因为Manus，我觉得受Coding Agent的启发，其实会意识到你给了一个程序员，你让程序员去做各种职业是很有意思的。他会用写代码的方式去解决各种看起来不是软件工程的问题。这是Minus当时他们团队的一个“AHA时刻”。“小龙虾”我觉得是把这个事放大了，因为它不需要再打开一个专门的软件，再坐在电脑前面，而是你直接用聊天软件去跟他去说，他就随手给你写代码，随手开始运行。
徐涛: 更神奇的是，你会看到它自己修改自己，它自己修改自己的代码，甚至经常把自己改坏。
Junyu: 是的，我的“AHA时刻”也是类似的。当时ChatGPT对我而言一直是个黑盒子，我完全不知道它为什么生成这些，虽然看起来答案有时候还不错。最开始用“小龙虾”的时候，我也是小白，只会在对话框里跟他聊。直到有一次它的Memory爆掉了，太长了，使得它崩溃了。我不得不开始研究它为什么崩溃，才知道它背后有Memory这个机制。我就跑到它的后端去看Memory的时候，就发现原来它已经在后台写了那么多程序。我才突然发现，原来它后面是写了那么多东西，它所有的思考方式都是用程序的方式。我就仔仔细细去看了，它是怎么抓新闻，怎么给我推送的。我仔仔细细去看了它的，当然不是仔细看代码，而是看它的层级结构。我就突然明白了，原来我想要的类似于能够放到我们公司里用的，它其实是这样一个形态。所以这个对我而言，后面写程序的确也是个“AHA时刻”。我当时非常兴奋。
一部分的原因是因为我一直是一个做面向消费者的产品的产品设计师、产品经理，怎么叫都行。我确实觉得OpenClaw给我的一个启发就是，它实现了我们过去在想象中的一些能力。当时最直接的好奇，你作为一个同行，就想它到底是怎么做到的。再加上它又是开源的，那我能不能在我的产品里面去借鉴它？我觉得当时主要有三个点。
第一个点是它的主动性。很多我在小红书上搜OpenClaw，大家都会说它是一个感觉上7乘24小时在线的个人助理。但你看了它的源码以后，其实发现这事特别简单，它就是每半个小时15分钟主动运行一次。
Justin: 30分钟。
Junyu: 30分钟，它自动醒来一次，一个定时器。就这么简单一个事情。我又去看了现在市面上的产品为什么没有做到这一点。你看像ChatGPT的定时器，它只能让你设一天的，它不能设小时级或者是分钟级的。反正这个就很有意思。
第二个点就是它的长记忆。徐涛也是ChatGPT的很忠实的用户，ChatGPT的过去也实现了长记忆这个能力。这个就有点像Minus当时给很多人的震撼，其实在于它电脑会自己操作自己。其实这个功能在Coding Agent里面早就有了，都能做。只是说普通人没见过。我觉得“小龙虾”，因为OpenClaw有一部分给人震撼，是大家没见过一个ChatBot是有记忆的。
但话说回来，它的实现原理也蛮简单的。我看了看源码，其实跟我前几年做的一个AI助理产品的实现也很相似。它就是说，一方面是拆成天去写日记，第二部分就是说它有需要的时候，会去搜索过去的聊天记录，其实它的核心就是这些。
第三个点呢，其实也不是OpenClaw里面全新的东西，但确实我之前没有留意过，就是这个Skills技能。这个之前在CodeCrock或者是在编程工具里面是有的，当时我也用，但是我确实没有意识到“Agentic Skills”这个AI技能，用在非程序员的任务里面，有这么好用。
徐涛: 对。
Junyu: 这个体现在什么地方呢？我们过去说的这个记忆，更多的是记忆一些偏好。比如我的ChatGPT上来总会讲说“你是一个产品经理”，它只记住了我是个产品经理，所以它会试图用产品经理的方式来跟我说话。或者有一度呢，因为我经常问我的ChatGPT给我的小孩解释什么东西，它那一段时间就记住了“你是个六岁的小朋友”，所以上来就会用跟六岁小朋友的口吻来跟我说话。它其实只记住了一些标签或者是一些事件，它知道你最近在做什么项目，但是它不知道你偏好的做事方法。
所以我后来发现，OpenClaw一个神奇之处是它用了这个记忆架构，你是可以教它做事的方法的。它可以把这个步骤记下来，并且去反复使用。这一点在感受上就很像是我们去带一个新人了，你在不断的反馈当中它能够提炼你做事的这个方法。我觉得这个是他对我来讲感受比较神奇的一件事情。
Agent在组织中的潜力与安全考量
Junyu: 所以一方面呢，对我来讲的话，我自己作为一个做消费产品的人，我可能会想，这里面的一些特性是怎么样能够再用在我的产品里面去。所以我读了它的源码。另一部分呢，也是我当时跟徐涛特别安利的一点，因为我觉得它作为一个所谓的“数字员工”，今天可能是真的能够称得上一个，可能是最接近一个数字员工的一个AI Agent的一个产品。在公司内部的流程优化、公司内部的工作流上面，可能就有很多它的用武之地了。但我公司太小了，这个生力军活泼还是大一点，所以可以做很多的事情。
我的朋友的反馈来看，像我这种个人用户，可能我和俊玉都是个人用户，其实用它能做的事情是偏有限的。但OpenClaw厉害的地方就在于，你可以把它集成到你原来的公司团队项目里面去。包括你们可能有用什么Linear项目管理、GitHub Actions、飞书或者是Slack之类的。比如，你就把这个“小龙虾”加入到你的Slack里面。今天你本来就在跟大家讨论东西，它属于一个旁听者。你不是故意主动去叫它做什么，而是它就一直在观察你。观察、观察，然后每30分钟唤醒一次。它发现我可以做点什么，然后它又拥有你内部系统的各种权限，它就可以“瞎搞”了。
Justin: 但这个就是我担心的地方，因为一直担心安全问题。
Junyu: 对。所以大家也是在过去这两个月的过程中，不断地去试探它在公司或者在一个组织里面能做什么。
Justin: 对，这个过程肯定它会超出我们要的安全边界。
Junyu: 对，是的。但最后如果你能沉淀下来，你会发现很多组织上的琐事它全都能做。那我们待会聊组织的问题，因为我觉得这个会更大一点。
个人工作方式的转变：从“Vibe”到学习
徐涛: 我们先说一下个人，因为我感觉，无论是作为连续创业者还是一个资深工程师，反正对我而言，我感觉我很多做事情的思维方式已经变换了。我不知道这个有没有在你们身上展现出来？
Justin: 我觉得我还好，就像我之前讲“小龙虾”的那期节目，我身边本来就在用Coding Agent的朋友们，对“小龙虾”的反应没有那么剧烈，因为大家本来就能用，所以好像也没必要非得要再装一个这样的东西来用。但现在大家态度是变化的，因为它的项目已经进化到了“Next Level”了，所以会不一样。但在那个时间点，我们就是觉得，现在每次出现一个新的产品，都会让我觉得我好像也能“Vibe”一个，然后就失去了那种新鲜感。我觉得这种感觉是不太好的。
因为过去我们生产软件的成本是很高的，不管你是一家公司去做还是一个人去做。像Peter他自己做这个OpenClaw，本来也花了不少时间。所以当一个新东西出现的时候，你就会去研究它，“哇，它怎么做的？哇，它好厉害，它为什么是这样做的？”现在再看到一个新的工具出现的时候，你的第一反应是“这不我刚才‘Vibe’了吗？我的新的也上了。”
徐涛: 所以你就真的是去做一个了吗？
Justin: 会。我做的目的主要还是为了学习。我不做一个的话，我可能没有办法踩过它踩过的坑。Peter在做OpenClaw的时候踩了非常非常多坑，包括他能接那么多不同的Agent，每一个Agent的适配都是不一样的。他怎么用Skill，他怎么用Tool Calling，他怎么用各种各样的工具，你可能每一个都得适配一下子。那我从来没做过的话，我是不知道这里面有这么多乱七八八的东西的。这个技术细节太多了，我得做一遍我才能够真正理解到这里面都是怎么做的。这可能是通过一个工程师的视角去看。所以作为一个资深工程师，在这段时间里还不断学习更多，那可太多了。Peter本身就是一个功成名就财务自由的资深工程师。你看昨天还跟朋友聊，说提到Peter应该是四十多岁了，可以焕发第二春，就缓解了大家的焦虑。以前大家说三十五岁就要被大厂裁员，然后现在有AI来了，你可能二十几岁就被大厂裁员了。但你看到Peter现在四十多岁，一个人做出了一个火爆全球的产品，那还有什么理由觉得你不行呢？这对我们这些“老登”来讲，确实是个鼓舞。
徐涛: 对。所以俊玉呢，你现在有些什么做事情的思维方式就不一样了吗？
创业者的视角：Agent作为产品原型工具
Junyu: 我觉得，就我个人来讲，我确实是把它当成我的个人助理来用。但这个过程当中，更多的还是在像去做产品一样去开发它，就是我去理解它的Skills，它的技能是怎么写的。所以这是一个在去研发的过程。更多对我来讲是一个做产品原型的一个工具，把它当成一个产品原型来做。
徐涛: 像这一点，因为你一直在做连续创业，所以当它这个东西出现，跟你之前做创业想Idea，就让你会有一些什么不一样？
Junyu: 那不一样的确实会很多。其实我一直都有一些笔记本去记各种Idea，各种机会。今天大部分以前记下来的Idea，我觉得都可以扔掉了，因为没有用处了。比如说，你今天还会看到说各种各样的，比如说我们说“独立开发三件套”，记账、笔记、还有待办事项，这是大家在看到一个独立开发者，他最常见的去做的一些产品的形态。为什么大家会做这三件套呢？我觉得某种程度上确实是因为每个人在这些事情上，他的偏好不同，所以你总会觉得说现在市面上的产品哪一点不符合你的需求。
但是如果我们看到OpenClaw这样的一个形态，它这里面这个自我进化、自我迭代这样的一个产品设计范式的话，你会觉得说，那这个问题其实是可以被解决的。也许我们未来确实是说，它就可以做出一个最基础化的，在界面上看起来很简单的一个待办事项工具，但是它能够满足各种各样刁钻的不同的一些习惯。我觉得这个是有机会去做的一个事情。
AI的普及与人类的“逃避自由”
Junyu: 但你刚才说到这个是，但是这里面涉及一个问题，就是我们得寻找到一种合适的方式，让普通人也能够去让它的应用自我进化。这个至少在现在这个时间节点，还没有看到一个做得特别好的。OpenClaw已经算是做得非常好了，但是它需要用户自己主动去改进它。用户自己主动去改进它，已经筛选掉了80%的用户了。接下来可能还会有一种新的形态，让人更容易去实现这一点。
Justin: 我已经觉得它的门槛降低了很多。曾经我还写过一个，我最早用Vibe Coding最简单的就是去抓，因为国外的账单有的是一封封要下载，就很麻烦，我积了两年的我不高兴去点，所以写了个小程序，它一下子就全都下载下来了。
Junyu: 对，对。其实Manus去完成任务，很多时候就是这个思路。就很像说，你让一个程序员去干各种各样的杂活，他就会发明一些他办事的方法。
Justin: 所以就感觉在这种特别小的小程序，或者就是我们平时可能要用一个App来实现，把事办掉的。可能未来AI，或者“小龙虾”这种形态，也许是别的形态，它其实就会改变我们做事情的方式了。
Junyu: 对，而且这个会来得很快。因为两个月后，也就是六月，苹果要开WWDC。今年他们宣布跟Gemini合作，根据Mark Gurman的透露，应该会有一个专门给AI的专区，并且以后的AI应用是可以直接修改Siri的。那也就意味着苹果这么多亿设备会成为一个新的“Agentic Software”的入口，这个想象空间大。
Justin: 我倒是觉得它来得不会那么快的原因，倒不跟技术有什么关系，技术能力我相信它会进步很快的。我觉得还是因为人的特性，人总是想用一个开箱即用的东西。
Junyu: 对，对。
Justin: 就好像，比如说AK，就是提出Vibe Coding这个词的人，他想象说未来每个人再也不需要App Store了。每个人需要什么就自己去“Vibe”一个就好了。但事实上你看今天大多数的人，拿着一个人类历史上最强大的电脑在手上，其实就是在刷视频。
Junyu: 对，对。
Justin: 我觉得这点是不会有太大的变化的。
Junyu: 但反过来讲的话，比如说我们如果做一个比较通用的，比如说一个待办事项管理工具，我觉得这里面总有一些是我们作为这个产品的创造者的智慧放进去。
Justin: 对，这部分应该是人类不同的人有共性的一些需求。
Junyu: 所以我觉得这方面还是会有一些价值的，可能会讲得稍微抽象一点。
Justin: 对，但我非常赞同俊玉这个观点，就是世界上绝大多数的人类，他是不想要100%的自由。就像弗洛姆那本书《逃避自由》，因为一旦自由了之后呢，你会懵逼，你会不知道到底要干什么，你会很恐惧。90%的人都希望别人来告诉他你应该做什么，以及告诉你这个东西最好的形态是什么样。
Junyu: 而且可能还有一点，毕竟你“Vibe Coding”还是要需要时间。
Justin: 但这个也许是技术进步了以后，就不怎么需要时间了。
AI 与教育：定制化教具与思维转变
Junyu: 是吗？你就直接跟他说，我举个例子，可能抓新的小孩，如果再大一点，你就会开始给他做一些也是一次性的教具，专门给他玩的。最近我就发现，举个例子，可能这个惩罚表，它可能没有被数，那你去网上搜一个，有没有一个惩罚表？有惩罚表，有惩罚表，那个游戏你现在肯定是直接让他写，直接做。而且这种需求非常简单，肯定是一次可以成稿，不需要花时间。并且因为你是定制软件，你给他加他喜欢的各种元素，加个奥特曼，不考虑给别人用的，没有版权问题。一个小游戏，这种我觉得是放在教育这个领域，其实还是蛮好用的。去年我们做了一期节目，就讲AI会怎么改变高中的教育，当时讲的是这样一个主题。所有的老师其实都在讲，哎呀，我怎么用它做PPT，或者教学生怎么使用Chat GPT、AI这种。但事实上，老师你刚才说的这种变成教案，或者变成互动的小游戏，很多老师都还没有开始做。这种我做的特别多，真的你去找一个的时间，还不如做一个。但你看，这个就是一个巨大的差别，当你意识到原来AI可以实现这个功能，它在的时候，你就觉得这非常简单。但对于大多数人而言，他其实根本想不到，他的思维当中根本没有这个东西。所以前面你在讲那个生动活泼的这个hackers，我还是特别想补一句：确实对于没有写过代码的人来讲，觉得写代码是个很可怕的事情。但是你试一下以后会发现，没有那么可怕。
Justin: 没错，我在想的是，随着AI继续保持现在这个进步速率的发展，接下来会发生的转变是我们难以想象的。包括刚才许老师说，可能写一个东西还得花时间，这个也许未来不是一个问题了。而且今年内它会有很大的发展，如果到了今年底，它已经彻底被解决了，那以后就变成你一句话不用跟他说，它不知道为什么就理解了你的需求，不知道为什么就突然冒出来一个东西帮你解决了这个问题。那这个“数字员工”，就是老板觉得很好用，同事觉得好可怕，我觉得是可以共处的。所有的这种技术进步，我讲的就有点超出我的能力范围了，大概意思就是可能会导致一部分人在某一段时间会失业，因为一部分人原先做的事情会被AI替代掉。但是就会产生更多的AI无法做的事情，然后这些人呢，就会升级成要么你是一个很厉害的使用AI的人，要么你是做了一些AI无法做的事情。
AI 与组织变革：从小白到管理者
徐涛: 说一下前情提要，我们开始录制之前，我们三个人都展示了一下我们各自做的东西。我是个小白，我做的东西其实已经到达了我能做到的复杂程度。我是给我们公司做了一个相当于是一个底层的新闻抓取，通过大元模型来推荐选题的这样一个系统，可以说是一个声动活泼版的“彭博机器”。但还是要名正言顺地说一下，“声动活泼”的节目本身都不是拿AI制作的，肯定不是拿AI制作的，总有人会有这种误会。但因为整个它越搭越复杂，所以刚开始的时候，我真的觉得自己，哇，我可以做到这个，我可以做到那个。但到现在这一步，我突然意识到，我需要有一个很厉害的工程师来帮我解决。他能够把几个功能实现得很好，但功能越来越复杂、堆得越来越多的时候，他可能究竟怎么解决bug的问题？他怎么实现稳定？这个时候我就觉得是需要一个工程师来帮我。
Justin: 这个可能还需要一个更厉害的工程师，还不是一个，不能是一个实习生。
徐涛: 对，不能是实习生。包括刚刚也在讨论的时候，说是要找一个类似于能符合这种需求的产品经理，可能也会有一定的门槛。所以就变成了可能这里面有一个巨大的gap，会有一个gap。这个gap我觉得是属于我们现在这个过渡时期的一个问题，凡是过渡时期，它必然有一段混乱。
Justin: 因为重新洗牌之后，大家都不知道洗完之后长什么样。
徐涛: 或者，我这么完整地阐述一下我想这个事情的问题。之前我们也在想过，我们需要“声动活泼”内部有自己类似于SaaS系统这样的东西，也找过外包团队。就发现，我们去把它讲清楚，我们需要什么，当中其实是一个非常巨大的沟通过程。而且我这次在开发过程中，想法一直在变。因为我会发现我最开始想的，和我实际要的不一样，我就改。我一边让AI帮我改的时候，一边就在想，如果是一个工程师或产品经理会不会就发疯了？就说这个人怎么想不清楚自己要的东西。所以某种程度上，我觉得Vibe Coding其实是帮类似于需求方去厘清自己的想法，并且有一个比较好的demo出来，比较好的prototype出来的一个过程。但是你从prototype到一个稳定的、一个系统可用，特别是一个公司可以用的，它还是需要是稳定的。这个时候它一定是需要一个工程师团队就要接手了。但是这个gap很快就会被填满，因为现在所有的SaaS公司都在转型做，SaaS是软件即服务，现在他们要改成Agent即服务，就可以解决你所有这些问题。
AI 对组织形态的深远影响
徐涛: 而且随着AI的发展，我觉得前阵子跟一个朋友聊天，有一个想法是很可以被借鉴的。当我跟他说这个东西可能现在AI做不了的时候，他就会反问我一个问题：你觉得你做不了的时候，你本人是怎么做的？然后我想了一下，你可能会去问人，问一个懂得怎么做的人，或者是去查资料，或者是去读论文。总而言之，你最后就搞懂了，然后你就会做了。那AI也能这么做，他就这么回答。所以当你的那个需求，你做了一个简单版的东西，然后去交给新的SaaS服务之后，它也能帮你做一样的事情。甚至你也不用自己做原型，因为未来的AI会帮你完成初级产品经理的那个角色。但接下来高级产品经理还是需要有人来付费嘛，付费他们赚什么钱呢？商业模式得立起来。所以我觉得，未来对组织还有一个变化。现在我觉得组织内部，特别是non-tech的公司，还是有大量重复工作的。我觉得但凡大家都有了Vibe Coding之后，某种程度上，或者Agent，刚刚是俊宇说的还是Justin说的，就是工程师去做很多事情，他都会把它类似于那些用工程师的思维去可复用的。我觉得有了Vibe Coding之后，就像我通过Cloud Bot知道它怎么实现之后，我们就会发现，原来我的思维要转变。我在看待我的整个工作流程的时候，是可以用工程的思维去思考它的。一旦用这种思维去思考，那可以prototype的就可以去prototype。所以我觉得这是公司各个部门内部可能会发生的一种思维转变跟组织方式的转变。也许这个时候外部可能你说的，它会需要借一个类似于你说的这个转型了的SaaS服务公司。所以我觉得这是一个未来对公司、对组织形态的一个巨大转变。其实SaaS它是被迫转型的，因为没人需要SaaS，大家都能Vibe它就不需要了。
管理思维与AI：从机器到代理人
徐涛: 我其实在想，我原来管公司，也不是很大，几百人的公司的时候，我有一段时间管运营，你也是把它想象成是一台机器，里面每一个环节都是一个齿轮链条，所以它本来也是一个挺工程的事情。我觉得这也可以解释，为什么我观察我身边的朋友用Open Crawl，我觉得能用得上的人有两类。一类确实就是像我一样比较geek，比较喜欢研究这些新产品的人。但我觉得反而更多的，当然也可能我朋友圈比较老，但反而更多的，可能确实都是一些创业者或者一些公司的老板。
Justin: 没错，因为它脑子里面本来就有一台这样的机器。
徐涛: 对，但它现在发现当中的某个环节可以让AI来自动化了。其实就是那些事情，比如说一些很琐碎的事情，你填个什么发票之类的。你开一家公司，有些事情你不得不做，但是它很无聊。
Justin: 因为它重复。
徐涛: 对，是重复的。你以前可能要么你自己开发一个系统去做，所以如果在组织里面它更容易被用起来。因为你就是要想，比如说我们就是从一个个体到管理的过程中，比较重要的一件事情就是要学会怎么delegate，就是分配，把你的事给交付，交代给别人。这个时候它一开始总是不如你意的，这个过程你就是不断地要去给它反馈，给这个人类反馈。在过去给这个人类反馈，然后把你原来很多是靠感觉的东西，把它变成用相对客观一点、具体一点的标准来要求的东西。我其实最近真的是，我没有用在OpenClaw上面，因为我的Open Claw没有在公司里面。我在里面用的是Notion Agent。我原来在做公司的时候，他们都说我是个流程爱好者，真的做了很多很细的一些流程。在过去，包括我现在虽然是个准一人公司，还是有很多流程的，对不对？有很多best practice。流程本质上是把best practice，把最佳实践给固化的方式。我们为什么要作流程？因为我觉得这种做法好，下次不要忘了。包括我写文章也有流程，我发公众号也有流程，都有流程。但过去因为一人公司这个流程多了，我记不住，你就变成你做什么事都要去查文档，这个事情就很麻烦。所以现在我相当于就是让我的Agent去学这些流程，这样我不同的事情，我就去让Agent去做，它再去看我的流程，然后再去按照这个流程去执行，并且这个过程中它还可以去改进这个流程。这就有点像你有个相对比较聪明、比较靠谱的员工在帮你来做这个事情。你去coach他，你去train他的这个过程，确实我觉得跟原来收新人的入职是会有一点像。你要入职到底要教的是什么？其实就是你这家公司特有的做事情的方法、做事情的偏好、你的价值主张，你这家公司觉得什么是好的、什么是坏的，这个过程中让他去学到这个过程。这个过程中，还是很多东西是AI学不到的。但确实也有很多东西，我们过去觉得AI学不到，但事实上它可以去学到的。
AI 与审美：可量化与不可量化
徐涛: 比如说，我们刚刚在闲聊的时候讲标题的写法。过去可能我们很多时候就是靠感觉。
Justin: 很多时候我觉得大家懒得去解释的时候，就会说这是直觉或者这是审美。
徐涛: 对，是的。但其实很多东西都是可解释的。比如说我是做UI、做产品设计、做界面设计、做交互设计很多年。我觉得界面设计好坏其实是有客观标准的。比如说有两条最基础的标准，你可以把大部分的界面就知道好坏了：它是不是一致的，第二点是它是不是易用的。易用其实是个客观标准。你把这两条标准拿出来的话，大部分的界面，你其实不需要去讨论说这个地方我感觉好不好，它是可以被相对客观的标准给你去做一个判断的。最后这个判断，肯定还是有一些主观的因素。那它就不是说靠这个管理者的感觉、直觉、我的sense，有很多这种东西其实都是可以被抽离出来的。
Justin: 没错，而且现在已经被证实了，大模型如果你给它的Prompt足够合理的话，它是有审美的。我觉得这一点就是对我们内容公司而言特别重要。对我而言，这么多年来最大的一个困扰是，我怎么告诉我们的同事，类似于“声东击西”，它的选题标准是什么？特别像“声东击西”，它什么话题都谈，为什么这个就符合我们的标准，那个就不符合？这个是我一直非常难把它提炼出来的。然后后来就越来越清晰，后来等到AI不断地去互动交流的时候，它依然没有完美地解释这一点。但你会发现刚刚俊宇说的拆流程，它是可以去拆的，它会把颗粒拆得很细。我们未必一定要去按照这个颗粒去做，但是我觉得它对我们内容创作者而言，是一个非常好的反补。因为我之前没有任何工程背景，所以我通常不是按照这种方式去思考问题。但一旦用这种方式去思考问题之后，我就发现，哦，这种方式很好，它是一种互补的思维方式。所以这也是为什么这一段时间我就不断有这种“aha moment”，就是，哦，原来这个事情还可以这么想，哦，我应该这么思考问题。哇，我就是一个新的我的这个状态在这里了。
但是反过来讲，我们也不能追求说所有东西都可以被拆解，不能。因为包括“声东击西”，它做的我觉得是非常顶尖的播客，这里面肯定有些东西是旁人无法理解的。我们在拆了之后，我就会发现，有些东西它可以拆，可以去做。然后剩下还有一大部分，就比如说我们今天在这里说的所有观点，我觉得AI可能它可以提炼出一部分，但是没有办法用我们这种非常具身智能的方式去把它说出来。所以这也是为什么我会觉得，包括我说那个虽然Vibe Coding大家都觉得很牛了，什么都可以做出来，但我觉得当复杂性上来的时候，你思考这个事情要思考得很深入的时候，它是没有办法思考到这种复杂度跟深入的。所以这是为什么我在这个阶段会判断接下来我不需要用更多的时间放在我的Vibe Coding系统上，是因为我看到了人家用AI写的文章、创作的内容，我知道它可以达到大概50分、60分甚至70分。但是如果要做到top，做到90分以上，AI是做不到的。
Justin: 确实是这样的。我觉得AI它只能帮你做到一个60分、70分这样的一个水平。包括我们做流程，也是我们公司管理做流程，我觉得没有办法保证它做出100分、90分的东西，但能保证你不出错。
Junyu: 我觉得可以抽象地去看，大模型最擅长的东西是可量化。只要它的结果是可量化，大模型就能做得很好，而且它可以自我迭代。所以人类如果要寻找一个不能被它替代的东西，那就是不可被量化的那一部分。像刚才说的，最厉害的就是有经验的工程师跟没有经验的工程师，它不可量化那个部分在哪？当前比较重要的。
Justin: 我觉得可能第一点是经验。但是我觉得本质上是因为资深的，不管是什么岗位，资深的员工的数据比较少。
Junyu: 数据比较少。
Justin: 对，他们数据比较少，不能被训练。
Junyu: 我们做个思想实验，CEO能不能，Agent能不能做CEO的工作？其实是可以的。它可以假装，我们说它能不能被“订练”？CEO的工作可以被“订练”对吧？上市公司的CEO的工作可以被“订练”，看财务报表。
Justin: 对，看财务报表。
Junyu: 那为什么今天的CEO还活着，没有说所有公司都是AI做CEO？我觉得某种程度是因为训练数据不够。因为上市公司就这么多，公开的公司运营数据就这么多，还不够能够训出来一个这样的Agent。而人类它作为一个金字塔结构，它越往上走，它的人数一定是越来越少。所以这一层我觉得它确实从原理上面来讲，它永远都有一部分工作是没有办法被AI取代的，如果今天的架构的话。
Justin: 你这个想法很有意思。不过现在你知道，大模型以前拿去训练的语料都是人类生成的，但是其实在一两年前已经穷尽了，因为没东西给它训练了。那怎么办呢？就生成合成的语料。所以有没有可能，它生成了一堆能够专门针对CEO这个领域做得很好的语料，然后就训练了一个CEO大模型，搞不好也是有可能。
Junyu: 对，也是有可能的。它可能就走出了一个不太一样的一个进化的路径。
Justin: 但主要CEO做的好多事，你得去观察员工情绪啊，沟通这些替代不了。不是每个CEO都需要干这些事。你像黄仁勋一样，他就不需要照顾你的情绪。
Junyu: 对，黄仁勋完全不照顾别人的情绪。
年轻人的机遇与挑战：AI时代的职业转型
Justin: 所以接下来刚刚俊宇说的是人类要做的事情就是不可被量化的。但这个又回到了老生常谈的事了，就感觉对于年轻人而言，他就没什么空间。我那天在想一个事，假设你是今天大学毕业，你第一份工作会想象它有什么区别？我先说说我的吧，我第一份工作是在Google的设计组做工程师。但其实是工程师和设计师的一个整合。这份工作今天肯定是已经不存在了。因为我当时的主要职责，就是有很多设计师有很多想法，但他不会写代码，我可以帮他很快实现出来。这个工作今天肯定是不需要的，因为Vibe Coding就能搞这个事，直接解决掉。那我就想说，如果我今天大学毕业，这份工作不需要了，我怎么办？我的经验从哪里获得？但我转念一想，我当时能获得这么一份工作，也不是大学校教我的，而是在学校的时候，我当时是在本世纪初，2003年左右，我开始玩Web 2，刚开始玩博客，写这些东西时，我就开始琢磨网站界面如何影响信息的传达。可能因为我更早是想学新闻的，所以我在学校时就思考这些。
我转念一想，如果我今天是大学生，在学校能做的事情会更多。我以前只是写一个北大或者我们学院的静态网站，搭建一个博客或论坛，但现在回学校看，他们都能写出App了。学校里的学科系统都是他们自己写的。你在学校里能实现的东西更多，走出校园时，先不说学校教了什么，因为你自己玩就能玩得更多，所以你的经验绝对比20年前的我们要丰富得多。所以，今天有很多工作适合他们去做。我觉得你刚才提出年轻人该怎么办的这个问题，这种焦虑是有原因的。这里有一个隐含的巨大前提，就是我们假设世界变化得很慢，我们用现在的工作模式和商业模式，去考虑新一代年轻人在旧机制尚未适应AI时代时该怎么办。但也许世界变化得比我们想象的要快得多。问题就在于这种结构性变化太快，比如我们声动活泼团队讨论过很多次，大学里已经产生了一些“定型”的年轻人，他们无法适应这种变化，这可能是他们现在很痛苦的地方。但即便不是AI时代，他们也会遇到问题，因为大学课程内容与社会需求本身就存在巨大鸿沟。现在，大量学生一窝蜂地学习大模型和AI，这也会导致每次新潮流都会出现的人才过剩问题。
AI与人类智慧：从自动化到协作
Junyu: 我个人认为，我是从另一个角度思考这个问题。上次在声动活泼的黑客马拉松上，我经常会问一个问题：当大家展示一个能自动化一部分工作的项目后，我会问项目制作者，你觉得这里面不可替代的人类智慧是什么？我觉得这部分是大家在面对Vibe Coding时不需太惊慌的原因。即使是最入门的岗位，现在也有很多经验是在你脑子里，而非某个文档或技能树里。我认为未来，一个组织或许会因AI而改变。AI擅长重复性和数据驱动的工作，这种工作我们以前称之为运营。我们对运营团队的统一要求是“稳定高效”四个字，而“稳定高效”这四个字，确实很容易把人当成机器。因此，未来的公司财务报表里，运营成本这部分，或者说运营的人力成本，会越来越少。更多的人可以发挥创造性，去创造更多的东西。这是我当时的一个感受。我们的声动活泼同事们发明了许多取代自己一部分工作的工具，但大家都没有不开心，反而都很开心，觉得终于可以不做这些事情，可以去做点别的事情。不用每天抓数据，不用每天复制粘贴，不用每天找图片，不用每天绞尽脑汁想20个标题。这些相对重复的工作被去除后，你确实可以专注于那些更消耗脑力、更体现人特性的工作。
我们今天常把AI Agent说成“复制员工”，我觉得这不是很准确。未来Agent登场做的事情，人类不一定登场；反之，人类登场做的事情，Agent也不一定登场。我觉得最终它不是一个完全的取代关系，而是一个协作关系。就像我们过去也用计算器，即使它算十位数乘十位数比人类好多了，但在很多方面你不能只依靠计算器。在工作里也是类似的。只是过去可能两十年，尤其互联网行业，技术和产业相对稳定，所以越来越多的公司极致地优化效率，从而产生了大量的运营岗位。今天我们面临的阵痛尤其大，因为这部分岗位很容易被AI取代。但过去的组织发展就是发展成了这个程度，所以才有新闻报道Meta裁员多少多少之类，因为大家本来就是把人当成机器来用的。
组织的变革与AI管理能力
Justin: 是的，当你的业务非常稳定、流程非常稳定，这台“业务机器”极其稳定时，你当然会去优化里面的每一个子团队、每一个个体的效率。你可以用数据去量化要求它，它的输入和输出也是相对稳定的。这确实是AI特别适合做的事情。
Junyu: 没错。但这是我们过去10到20年里，许多组织已经发展成这个样子了。所以，在新时代，可能确实需要新的组织形态。我们现在重新设想重建一个组织，想法会很不一样。我也经常想，如果我今天是一个大学应届生，会有什么区别？我另外在做一个思想实验是，如果我今天重新回到十几年前做豌豆荚的时候，我们当时起步大概八到十个人开发一个产品，而现在我觉得可能两三个人就足够了。这意味着我要招聘的人会非常不同，我能做的事情也会非常不同。比如，做产品的总要面对“排优先级”这个核心技能。过去我们总有很多想做的事情做不了。现在，我团队可能会更小，但对每个人的要求会更高。如果整个环境变化，越来越多的年轻人也能做得很厉害，比如他一上来就能做资深产品经理或资深工程师的工作，那么整个组织的效率会比原来高得多。但反过来讲，我那天在给“一财A”写文章时就在想，就像我们刚才聊的，AI也需要人去指导，你需要管理AI。这里的核心能力本质上就是管理能力。你如何管理一个智能体？过去你管理的是人类，现在可能要管理AI。你如何设定它的目标，如何设定它的流程，如何做过程管理？如果你日常大量使用AI，你就是一个很优秀的一线经理人了，那你为什么不取代你的老板呢？
AI时代下个人能力的跃迁与品味的重要性
Justin: 哇，我喜欢你这种思考方式！
Junyu: 所以我进一步去想，为什么CEO还需要存在？因为每个人都往上升了一级。也许世界上会存在更多公司，再过二十年，一人公司可能就足够了，CEO也可以被取代。我觉得这是一层乐观的视角：如果你愿意思考，你日常工作里有很多事情可以交给AI来做，远比你想象的要多。如果你日常能用好AI，你就是一个很优秀的经理人，那时你该想你的老板有什么用。这是第一层。
另一个思路是，有什么事情是AI做不了的？但我觉得不应该用防御的角度去想这个问题，而应该思考你最擅长做的是什么事情。这呼应了我们刚才的话题：如果我今天是一个大学应届生，我的工作会有什么不同？首先我能不能找到工作？其次，如果工作了，会有什么不同？后面这个问题，我当时的答案是：第一，我仍然认为我可能会去做产品设计或产品经理。我一定会想办法花更多时间，当我把一些执行性的细碎事情去除后，我希望能花更多时间与用户聊天。因为这是我觉得最不可替代的部分：你如何理解人的需求？如何理解人当下的生活、痛苦、希望、人生目标？这在我的工作里是最有意思的，但过去很多年，因为要花大量时间在执行性事务上，这方面的机会不够多。
第二，从产品经理和产品设计师的角度来看，最重要的经验积累在于你做决策并获取反馈。既然有了AI可以帮你执行，你做决策可以更大胆，尝试更多、更创新的设计——AI想不出来的设计。AI更多像是取一个平均值。我有时做Vibe Coding的体验是，我想了一个我觉得超厉害的设计，想去做，但很多地方它会给我改回来，改成很常见的设计。但我不要那样，我要一个不同的设计。所以，如果我是一个设计师，今天有机会去做更多不同的设计，并且能看到它的效果，那么作为一个设计师，我设计产品的经验积累速度会更快，能更多地得到现实反馈，经验积累速度会非常不同。这里面，对于一个职场人而言，关键在于你觉得你工作里最有意思的部分是哪一部分，你可以把那部分有意思的事情做得更好。
AI时代：不断学习，坚守基础，提升品味
Justin: 所以俊宇，听你这么说，我感觉我们的想法是接近的。首先第一点，要不断地使用AI。我觉得现在的小伙伴们，年轻人们，如果未来通常情况下是在科技行业的话，他们不应该没有用过AI，否则可以考虑其他行业。所以要不断地去用AI，而且要想尽办法用上最好的AI，跟上他们新出的东西。最好是去用，因为用了才能更好地体会它。你不一定要很焦虑地去每天跟进，但至少要保持自己走在前面。
我自己的感觉是，我以前偶尔用Vibe Coding，而我春节期间高密度地全天使用，我的感受是不同的。我觉得强度和密度会带来不一样的理解。我认为这个过程也是在锻炼自己的思维能力，我们使用的过程其实是在培养自己用AI的能力。这很像我们不断地去做产品经理的工作，你与用户在不断的访谈和一来一回的过程中，如何去锻炼你挖掘用户需求的能力；又或者是你写代码，你不断地去写出更优雅的代码，锻炼你写代码的能力。
用AI也是同样的道理。我仍然觉得，虽然Vibe Coding是很重要的能力，但不是每个人都必须掌握。我说的“用AI”不是指Vibe Coding，而是要用AI。我只是鼓励大家去试一试，因为它真的没有那么可怕。Vibe Coding要做得好，确实需要一个工程思维，这仍然是工程师的核心能力。如果你对自己的职业规划不包含拥有工程师的核心能力，那确实大可不必。但你试着做一个简单的东西，仍然会打开很多新的思路。大部分东西，你光思考是思考不出来的，做了之后你的脑洞就会被打开。所以做很重要，要一直去用AI。
第二点有点反直觉：在AI这个时代，AI看起来无所不能，但事实上，基础会变得更重要。人类所掌握的一项专业技能的基础反而会更重要，因为它最终能够让你分辨出AI做的东西到底是对是错，是好是坏。就像俊宇说，AI可能是一个平均值，或者说找一个最大公约数，它可能不太会错。但你一旦这么做了，你做出来的东西就一定是最大公约数。这是我们想要的吗？这不会是我们想要的。因为未来可能所有人都能做出最大公约数，那么你的独特性在哪里？你的个性在哪里？你的表达在哪里？你的自我价值在哪里？你的灵魂在哪里？你的创造力和创新在哪里？所以，这部分反而反直觉地让基础变得更重要了。你需要利用你扎实的基础去评估这个东西到底是不是对的，或者说好的坏的。
第三点是你的品味。一个人的品味，其实也是经过所有这些东西的打磨和积累，你才能够一眼看出来这个产品的审美它就是比别人做的好。你如何一眼看得出来呢？无非是你过去不断大量的积累，然后形成了你自己独特的品味。所以，可能接下来这种最大公约数的事情再也不用去做了，我们可能要寻找到自己独特的、跟别人不一样的地方在哪里。俊宇刚才提供了一个很好的角度，你到底擅长做什么？你最擅长做的事情，大概率也是你喜欢做的事情，然后它会有一个正向的激励循环。这个东西可能就是你有别于最大公约数的地方。
Junyu: 不过我们这么说，有时候我总觉得有点担心，有点“何不食肉糜”的感觉。最近张雪峰老师的事就是这样，去看他很多的人生经历，他解决的问题确实让很多人担心自己能否找到工作，吃饱饭。但可能那个问题不是我们能解决的。的确，就是鼓励高中生，或者更早，初中生就算了，我觉得从高中开始往上的每一个孩子，的确都可以去多试一试。你说的那个点，因为经常也有一种意见，包括张文宏老师最近也在反对这种观点，他讲医疗AI时提到，医学生要靠入行时培养基础技能，如果这部分被AI取代了，那这个医生未来怎么培养？编辑也是这样，编辑的判断力得不断磨砺，需要很长时间。
但有时我也会想，我们在担心后辈的这个问题，但我们的前辈也一样担心我们，对吧？比如我的职业，在前辈那里可能还不存在。比如说我那天在想，一个动画师，今天的动画师显然不需要手绘每一个动画。对于他们的前辈来说，他们也会觉得这些动画师基础不好，但好像并没有妨碍我们也做出很好的动画。我对这个行业也不熟悉，编辑可能也类似，虽然他们可能缺少了一些在实战中做具体工作的经验，但也许有些别的方法能够弥补。可能传统媒体那套方式不存在了，但新媒体的另一种方式也会出现。自己做媒体的成本现在越来越低，如果不断地做，那些“sense”都能出来。所以感觉还是挺乐观的，大家用AI，尝试找到自己擅长的地方，不断地去做。我们都是乐观的人，不是有句话说“悲观者正确，乐观者成功”吗？那好吧，那让我们都成功。
徐涛: 那非常感谢俊宇和Justin，给了我们一些类似于面对AI到来时，这个社会会发生的结构性变动下，我们普通人可以做些什么，包括帮助我们理解了一下。大家可能也会有一些问题，我们可以在评论区讨论。那我们下期节目再见，再见，拜拜。
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