ai如何改变命运
最近刷到一个博主分享的，真的特别颠覆的事，我看完很久没有缓过来。就是说悉尼有一位男士，为了救自己癌症晚期的宠物狗 cosplay gpt 跟谷歌的 ai 工具，自己做出了专属的抗癌药，两针下去之后，狗狗身上的肿瘤直接缩小了一半。这件事在外网已经刷屏了，不是段子，是澳大利亚人报跟英国的每日邮报都获释过的。真 男士叫保罗，他做了十七年的人工智能和数据分析，他也算行业里面的专业人士。他在救助站领养了一只小狗，叫做罗西。去年的狗狗被查出来晚期皮肤癌，医生说强哥居然没有，用了最多只剩半年的时间，他花了几万的澳元化疗 手术，全部都没有用，肿瘤一点都没有，小狗狗越来越虚弱，换在我们大多数人可能真的就去，只能去接受离别了。但是他没有，他做了一个在外人看来特别疯狂的决定，自己用 ai 给狗狗造谣，他也没有乱视啊，他只是非常认真的把切克皮蒂当成他的研究助手。 ai 告诉他，先给狗狗做正常基因跟肿瘤 近的测序对比，找到图片的地方，他真的就去做了。花了三千澳元拿到了整整三百二十五 g 的 金数据，再用拿过诺贝尔奖的 ai 蛋白质工具，一点一点找到坏掉的蛋白，找到能够攻击他的化合物。连大学教授看完他的报告都直说这太疯。 可当他想找药厂合作的时候，又被拒绝了。药厂不愿意喂一只狗，专门去生产一款药。后来有人给他指了一条路，用新冠疫苗同款的 m r n a 技术，简单来说呢，就是给免疫系统一张敌人的图纸，让身体自己去消灭癌细胞。最后靠着 ai 跑出来的配方专家只用了不到两个月的时间，做出了全世界第一只 为这只狗狗量身定做的癌症疫苗。两针之后，奇迹真的发生了，原本足球那么大的肿瘤，缩小了将近一半。之前连站都费劲的小狗，现在可以在公园里面跑，能够跳墙，能够追兔子。你知道这件事情最可怕的，也最让人清醒的点是什么吗？ 一些顶级的大药厂砸了几十亿美金研究人类个性化癌症疫苗，到现在都还没有成功。而一个普通人为了救自己的狗，用 ai 花几千块钱先做到了。这根本就不是一个暖心的故事。这是 ai 在 悄悄的拆掉那个很几百年叫做资源垄断的高墙。从经济学和商业底层逻辑来讲，这个叫做技术平权。过去只有 顶级机构、巨额资本能够做的事情，现在一个人一台电脑就能够完成。门槛被打碎，权力呢？从巨头的手里慢慢留回普通人手里。这件事情里面反而三个特别关键的信号，听懂这三点，你就能跟上 ai 的 节奏。第一，就是 ai 不是 玩具，也不是辅助，它是普通人的新生产力，一个人真的可以干翻过去一整个团队才能做的事情。 第二，所有靠信息差、门槛、资源垄断赚钱的行业，接下来都会被 ai 重新洗一遍，没有例外。未来人与人之间的差距，不再是钱、背景、资源，而是你会不会用工具去解决真问题。 真正颠覆世界的，从来都不是巨头的发布会，而是一个普通人为了吸你那点舍不得，那点热爱，拿起新工具轻轻一撬，旧世界就打开了一条缝。还在被旧规则绑着，被高门槛堵着吗？该怎么了？我们客栈见。
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04:19查看AI文稿AI文稿你用 ai 的 方式，正在亲手杀死你人生中最大的一次翻盘机会。你肯定听过一个说法，说想用好 ai， 就 要尽可能详细的给他描述你的需求，很多人也确实这么干了，结果 ai 给出来的东西跟你自己上百度搜出来的结果根本没什么区别。 但是同样的 ai， 我是 怎么样只用了一个方法，就在一个完全不懂的领域，从零开始把业务跑通，并且拿到超过六位数的结果的。今天，这条视频不会教你一些烂大街的提示词、技巧，而是教你一个更底层的 ai 认知，记得点好，收藏、关注，赞！因为看完这条视频，你接下来的人生将无可避免的顺利一些。搬好小板凳，我们开始上课。 我管这个认知区别叫推和拉。搞清楚这两个字的区别，你用 ai 的 水平就算走上了正轨。首先你得明白 ai 到底是个什么东西。 ai 它本质上就是一个概率推算器，它干的事情就是把全世界几十亿人的经验，做法，成功和失败的过程，还有结果全部都吃进去，并且总结出规律， 什么情况下用什么方法可能最有效。他比地球上任何一个人都清楚，因为没有任何一个人能读完他已经读过的所有信息。那问题出在哪呢？就出在刚才说的那个点上， 你照着网上教的，尽可能详细的描述你的需求。你打开 excel， ppt 或者任何一个 ai 工具，你先把你的情况噼里啪啦说一遍，然后你告诉他你觉得应该怎么解决。最后你说帮我优化一下，帮我润色一下，帮我补充一下，你意识到你在干什么了吗？ 你把问题定好了，方向定好了，甚至答案的雏形都给出来了， ai 做的事情就是帮你把措辞打磨的好看一点，仅此而已。这就是推，你把你脑子里的东西推给 ai， 让 ai 在 你画好的框框里面填空，你的认知是什么水平， ai 给你的答案就是什么水平， 他是跑不出去的，你等于是拿着一个见过全世界最优解的超级大脑，然后只让他在你那一亩三分地里面转圈。而且这里面还有个更深的问题，就是大部分人在一个领域里面根本就没有足够的经验去问出好问题你， 你觉得你在跟 ai 做逻辑推理，你觉得你在给 ai 一个清晰的思路，但实际上呢？你在一个你根本不了解全貌的事情上面，凭着你那一点点有限的信息在胡乱揣测，然后你把这个揣测推给 ai， 让 ai 顺着你的思路去给你答案，那 ai 就 只能顺着你的错误方向往下跑，结果就是越跑越偏。你想一想，你上班的时候有没有遇到过这种情况， 你的老板明明没有你专业，但他非要跟你说这个事情应该这么干，那个事情应该那么改，虽然你心里清清楚楚的知道正确答案是什么，但他不让你问，他只让你按他说的执行，你是什么感受？憋屈？难受？因为你明明知道有更好的做法，但对方就是不让你说。 ai 现在也是这个感受，他见过全世界最有效的做法，也知道你这个问题的最优解大概长什么样，但是你没有给他机会说，结果你就成了 ai 眼里那个外行的老板，那什么叫拉拉是完全反过来的，你不需要告诉 ai 你 觉得应该怎么做，只告诉他两件事，第一，我现在的处境是什么，第二，我想要的结果是什么？ 然后你跟他说一句话，你来问我问题，把你需要的信息从我这拉出去，基于你见过全世界最有效的做法，给我一个最优的答案， 感受一下这两种方式的区别。推的模式下， ai 的 天花板就是你自己，你知道多少他就能做多少。而拉的模式下， ai 的 天花板是他训练数据集里面全世界最优秀的那些解法。你可能根本不知道那个最优解长什么样，但 ai 见过。 你要做的就是让出主导权，让 ai 把你脑子里那些模糊的，你自己都没整理清楚的信息给拉出来，他给你拼凑一个方案，我给你举个真实的例子，我去年开始做一个新领域的业务，这个领域我之前完全没接触过， 连行业术语都搞不清楚。如果我用推的模式，我只能跟 ai 说帮我写一个运营方案，或者帮我想想怎么获客。 ai 给我的东西就很泛很表面，因为我连问题都问不到点子上。后来我换了个方法， 我把我的情况原原本本告诉 ai， 我 有什么资源，我在什么阶段，我想达到什么结果。然后我说你来问我，你觉得你还需要知道什么才能给我最好的方案？ ai 就 开始一轮一轮的问我问题，有些问题是我自己压根没见过，没想过的。然， 然后 ai 基于这些信息，结合他见过的跨行业打法，给了我一套方案，那套方案里面有好几个策略是我自己绝对想不到的，因为它们来自完全不同的行业，但底层的逻辑是相通的，我就照着这个方案执行三个月，就在这个完全陌生的领域把业务跑通了。说起来还是挺神奇的，一个什么都不懂的外行，竟然靠 ai 给的方案把事情从零干起来了。 所以你明白区别在哪了吧？大多数人用 ai 等于花钱请了一个全世界最博学的顾问，然后递给他一张你自己写好的方案，跟他说，你帮我改改措辞就行。你猜这个顾问心里怎么想？他心里想的是，兄弟，你这个方案从头到脚都有问题，但你没问我，你只让我改措辞，那我就只能给你改措辞了。正确的方式是，你应该坐下来跟这个顾问说，老板， 这是我的目标，你见多识广，你来告诉我应该怎么做，让他来主导，让他来提问，让他用他的大局视野，给你一个最优的答案。所以这个 ai 用错了，就是一个高级打资源，帮你润色一下文案，帮你整理一下表格，可有可无用。对了，他就是一个见过全世界怎么赚钱，怎么解决问题的超级顾问。 区别就一个字，你是在推还是在拉？因为推的上限顶多就是你自己的上限，而拉的上限是 ai 读过的整个世界。
4.7万Rick讲AI 新商业
03:38查看AI文稿AI文稿这是最后一次，也是最完整的给大家讲一次如何抓住 ai 时代的红利，实现升职加薪，甚至跨越阶级。如果听完之后没收获，直接来喷，我 先抛一个结论啊， ai 不 会取代你的工作，他只会自动化的完成你工作里的一部分内容。所以可以预见的是，未来几乎所有工作岗位的工作内容都会被更新，打工人的价值点也会被重新定义。但如果咱只盯着会不会失业，如何更好的完成自己的工作，那就抓错重点了， 思考方式就太牛马了。你想想，为什么资本跟创业者在疯狂的涌入 ai 赛道，因为他们看懂了生产力的范是在改变，资源跟机会在重新分配。对普通人来说，这不是末日，反倒是一次千载难逢的机会。你能不能抓住这次 ai 重新分配社会资源的机会，弯道超车，让自己成为这个新时代的上备者？今天这个视频，我就给大家讲清 机会到底在哪，以及你怎么抓住他。先把最核心的事实讲明白， ai 替代的不是工作岗位，而是岗位里面的部分工作内容。 ai 来了，只是一部分工作内容，由 ai 来完成了，但是这个工作岗位会有新的工作要求。 翻译成人话就是你的岗位还在，但你的工作内容会变，你的价值点也就会被重新定义。所以我们不该沉浸在会不会 ai 取代的恐慌里，而是要把这次变格当成一次重新排位的机会。我为什么说这次是机会？因为 ai 会让及格答案变得无限便宜， 它能生成海量看似像样的即刻答案，但现实世界又不是考试，真正值钱的是最佳答案，以及把最佳答案变成可执行、可落地、可负责结果的能力。 所以总结一句话， ai 时代最稀缺的就是高质量思考和判断能力。我把它叫 ai 时代的炼金术。如果一个人不提升这门 ai 炼金术，那未来他会落入两种尴尬的境地，一，他还在干那些 ai， 短暂替代不了，但也很难让他变贵的工作。二，他卡在了组织最底层，职级只比 ai 高一级。真正懂得怎么用 ai 的 人，反过来做他的领导， 给他派火，告诉他怎么操作 ai， 他 就变成了被指挥的 ai 操作员。所以我才说，你要尽快学会这门 ai 炼金术，而且要成为高级炼金术师。 打个比方， ai 就 像这个时代的贤者之时，是那个在炼金术手里能点石成金的道具。那原料石头是什么呢？是沙子？是硅？是芯片？是算力？那金又是什么呢？是高质量的思考产出，包括推理啊，判断啊，决策、创作、发明什么的。问题是，同样的原料，同样的工具，有的人能提炼出高纯度黄金， 有的人就只能提炼出一些勉强能用的金属。这个好坏差距，就是未来一个人的社会价值差距。所以能不能点石成金，取决于你会不会用 a， 能不能弯道超车，取决于你是否拥有足够强的思考能力跟学习能力来迭代你的炼金术。那这个思考能力具体指什么呢？就三件事，第一，定义能力， 目标是什么？边界是什么？成功的标准是什么？你能把交给 ai 的 任务定义清楚，那 ai 的 输出就会从残次品变成可以使用的金属。第二，判断能力。 ai 给的方案很多，哪个最对？为什么？代价是什么？ ai 会给你一堆看起来都对的东西，但交付永远要人来拍板，能找出最佳达人，就是能把第一步里可以使用的金属变成金子的人。第三步是思考能力。 这次 ai 的 交付结果好不好？哪里不靠谱？下次怎么用 ai 会更好？绝大多数人只是在把 ai 当搜索框，当写作助手，当外包员工。 当我们能够复盘迭代使用 ai 的 能力时，你也就从基础的炼金术士变成了高级的 ai 炼金术士。如果胆子够大，能力够强，幸运地占据了一个赛道，那你也就成了这次工业革命的受益者。最后，我给你一个立刻就能做，而且就能拉开差距的动作，把你心中 ai 的 角色从工具转变成你的下属，而且是那个工作能力最差的下属。 你要持续锻炼胶带这个下属去完成复杂工作的能力，然后就是积极锻炼胶带这个下属去完成。尽量把你工作里越来越多的内容尝试让 ai 自动化完成。 我是拉菲儿，我接下来的每一个视频都会让你变成更好的 ai。 恋情术是从 ai 提示词开始，到 ai ppt， 到 web coding， 到做 app， 到现在很火的 ai 漫剧，我都会慢慢教给大家，大家不要焦虑，但是要努力抓住这次属于你的机会。我是拉菲儿，这是 ai 信息屏全系列的第二十三期，咱们下次见！
1306拉斐尔2077
03:44查看AI文稿AI文稿普通人在这个时代真的能靠 ai 翻身吗？答案是可以的，但百分之九十的人都用错了方法。是不是也这样？用 ai 写文案、 做图片、查数据、做总结，以为省了时间就是跟上了风口？错，大错特错。这样用 ai， 你 只是在偷懒，只是把手动干活变成了 ai 帮你干活。本质上你还是那个被琐事所困住的普通人，根本没时间真正的崛起。 普通人靠 ai 翻身，核心从来都不是会用 ai， 而是用 ai 搭建自己的优势，不用跟高手拼天赋，不用跟资本比资源，只要找对路径， 你就可以弯道超车。今天咱们不聊虚的，只给普通人四个可落地的 ai 使用成绩，从零到一，教你如何靠 ai 崛起，每一步都可以直接照做。 第一，摆脱琐事，腾出时间。不用追求复杂操作， ai 帮你搞定那些重复又复杂又耗时的事情。比如写工作报告、做数据表格、 翻译文案、整理笔记。这一步的核心就是省时间，把每天浪费在琐事上的两到三个小时抽出来，不是用来刷手机，而是用来提升自己，这就是翻身的基础。第二层，强化优势，打造竞争力。普通人最大的问题就是没有特长，没有优势， 但 ai 能够帮你放大你的微小优势。比如你会做饭，就让 ai 给你整理菜谱，写美食文案，做成短视频。你如果会记账，那就让 ai 去帮你优化记账模板，写理财干货。你上台聊天，就让 ai 帮你梳理沟通技巧，做成社群分享。用 ai 把你的小特长 变成可赋用、可传播的内容，慢慢打造自己的个人标签，这就是普通人的竞争力。第三层，搭建系统，实现被动收益发生了，关键不是让你多干活， 而是让系统替你干活。这一步不用复杂，普通人也能做到。把你擅长的事，用 ai 整理成可富用的模板，比如职场人做汇报模板、宝妈做育儿打卡模板、创业者做客户跟进模板。然后呢，把这些模板 分享出去，要么引流变现，要么提升效率，让 ai 帮你把一次性努力变成长期收益。这就是普通人靠 ai 翻身的核心密码。此处划重点。第四层，靠 ai 拓界，实现认知跃迁基础当你有了优势，当你有了系统， 就用 ai 帮你突破认知局限，让 ai 帮你推演决策、风险分析行业趋势，补充知识盲区。记住， ai 是 你的外脑，不是你的主人，最终的决策权在你手里， ai 只是帮 你看的更远，想的更全，让你从埋头干活变成抬头看路。很多普通人会觉得 ai 是 高手的工具，跟自己没啥关系。但真相是， ai 从来不是高手的专属， 而是普通人弯道超车的最好机会。以前的你，没有资源，没有背景，很难突破阶层，但现在有了 ai， 你 不用拼天赋、拼资本，只要你愿意动脑子，愿意把 ai 用在打造自己上，就能慢慢崛起。最后送给所有的普通人一句话， ai 不 会让你一夜暴富，但它能让你摆脱琐事，放大优势，搭建系统，让你在这个时代能慢慢活成自己想要的样子。普通人靠 ai 翻身，从来不是一句口号，而是一步步的落地与坚持。 从今天开始，试着用 ai 去打造自己的优势，你早晚能够靠自己站稳脚跟，实现真正的崛起。如果觉得这个内容对你有用，点赞、收藏、关注，我不迷路！
3胡说老郭
02:01查看AI文稿AI文稿二零二六年，大家都忙着做计划，但是今天我要分享一个人生顶层设计工具，斯坦福大学的人生设计课里边的奥德赛计划。它呢，不是普通的年度清单，它是帮你给未来设计 两到三套完全可行的人生方案，直接重塑你的生活跟人生轨迹。核心之处就在于，它会引导你探索三条截然不同的人生道路，让你看到未来三种完全不同版本的自己。你可能是深耕主业的行业专家，也可能是副业变现的自由创作者，更可能是平衡生活 跟热爱的斜杠达人。 ok， 你 了解了奥德赛计划究竟是什么？那怎么借助 ai 制定奥德赛计划呢？ 首先，你要找一个绝对安静的空间，比如说书房、咖啡馆，甚至你关上门，自己在家的卧室打开电脑，新建一个文档。第二呢，去给 ai 输入人生设计教练的指令，开启苏格拉底式的对话。你可以直接复制以下指令，粘贴到 ai 对 话框里。 输入指令之后，最关键的一步来了，你就放下你对标准答案的执念，你跟着 ai 的 提问走。比如说， ai 可能会问你，过去一年哪件事让你觉得这才是我想要的生活？如果没有经济压力，你最想每天花时间做的事到底是什么？你最害怕的人生遗憾到底是什么？ ai 呢，就会帮你把 潜意识里面的渴望、恐惧、期待一一挖出来，变成清晰的文字。最后呢，在你跟 ai 深度对话之后，你会得到三套完整的奥德赛计划，这个呢，就是你未来的三种可能性，没有对错，只有不同。 接下来，你可以让 ai 帮你去多维度分析 b b 从你最心动的那套计划中挑选三个一年内可以完成的关键行动，把这些行动拆解到每个月甚至每周，只需要能落地就行了。 最后我想说的是，很多人其实早就过了别人怎么活我就怎么活的阶段。我们的人生不需要被婚恋、年龄焦虑、社会时钟定义，我们其实需要跟未来的自己进行对话，告诉他，我看见你了，我正在一步一步走向你。
61进击的阿云
13:26查看AI文稿AI文稿大家好，我是 ai 启示录。就在刚刚结束的红山资本 ai accent 二零二六大会上，一场专访给全球软件开发行业投下了一颗震撼弹。专访的主角是 cloud code 创造者，被称为工程师眼中的顶尖工程师的暴利斯切尔尼。 这位写过 type script 领域权威教科书，半辈子都在和代码深度绑定的技术大神，在台上说出了一句让全场开发者陷入沉默的话。二零二六年至今，他没有亲手写过一行代码。 更颠覆认知的是，现在的他连电脑都很少打开，日常开发工作全靠一部手机完成，甚至从在一天之内提交了一百五十个代码合并请求，也就是我们常说的 pr。 今天这期内容，我们就完整拆解这场专访里的核心判断，看看这位站在 ai 编程改革最前沿的从业者，到底如何定义编程的未来，又给所有开发者、创业者带来了哪些颠覆性的信号。先给大家把整件事的来龙去脉讲清楚。很多人熟悉 cloud code， 却未必知道它的诞生其实源于一场偶然的产品压注。 二零二四年年末，暴利斯加入了 antropica 内部的孵化团队 antropica labs。 这个团队更像一个创新突击队，成员寥寥数人，最终却打造出了 cloud code 模型上下文协议，也就是 m、 c p， 还有对应的桌面端应用。 完成第一阶段使命后，团队曾解散，如今已经重新集结，由 instagram 联合创始人 anselpic 现任首席产品官迈克尔克里格带队开启第二阶段的研发。而暴利斯当初决定入局 ai 编程工具，核心原因是他和团队敏锐地捕捉到了一个行业痛点，产品能力过剩。 这个词也是 anselpic 实验室内部的高频词。它的意思很简单，大模型已经具备了极强的能力，但市面上没有任何一款产品能把这些能力真正捕获、落地，释放给用户。 二零二四年年底的 ai 编程领域，最先进的技术还停留在联想补全阶段，你打开集成开发环境，按下 tab 键， ai 一 次只能帮你补全一行代码， 这就是当时 sonic 三点五带来的行业天花板。但暴利斯和团队认为，模型已经准备好了迎接更大的跨越，它们没必要困在竹行补全的框架里，完全可以直接让智能体接管所有代码的编辑工作。 这场押注的开局并不顺利，最初的六个月里，产品的表现惨不忍睹，几乎不可用。当时暴利斯自己的代码里，只有百分之十是靠这款工具完成的，哪怕 cloud code 正式发布后，也没有迎来想象中的爆发。真正的指数级增长拐点出现在二零二六年五月 oppo 四模型的发布。 暴利斯在现场清晰地记得，从 oppo 四开始，每一次模型迭代从四点五、四点六到现在的四点七，都会给 cloud code 的 增长曲线带来一次陡峭的上扬。回头看，他们最核心的开发逻辑就是始终为下一代模型做产品。 哪怕在产品上线初期还没达到产品市场契合点，他们也很清楚自己在做的是面向未来的产品，而不是被当下的技术局限束缚。也正是这个前瞻性的判断，让这个偶然的孵化项目最终成了 entropic 在 产品层面最成功的压轴之一。 讲完了起源，我们再进入整场专访。最核心的命题，暴利斯反复强调的编程已经被解决了。这句话到底是什么意思？ 首先必须明确分层。暴利斯的原话是，对他个人而言，编程这个问题已经百分之一百被解决了。从去年十月到十一月开始，他所有的代码都由模型完成，日常每天都会提交几十个 pr， 那 一百五十个 pr 的 单日记录只是他测试极限的一次尝试。 cloud code 的 代码库曾被泄露过， 其实核心就是 type script 和 react， 没有什么复杂的黑科技。早期他们选择这两个技术站，只是因为他们完全符合模型的训练数据分布。 当时的模型还不够强大，必须用他最擅长的工具，而现在的模型已经能编写任何代码，快速上手任何从未见过的全新语言和框架。但他也非常坦诚的说明，这个结论并非放之四海而接准。 面对极其庞大复杂的存量代码库，一些极其冷门的编程语言模型还有局限，但行业里的人都清楚，这些问题的解法往往非常简单，等下一代模型发布就好了。 而真正让全场开发者震撼的，不是百分之一百 ai 写代码这个结果，而是暴利斯彻底重构的个人开发工作流。 这完全打破了我们对程序员写代码的固有认知。现在的他大部分工作都在手机上完成。打开 cloud 应用，左侧的代码标签页里同时运行着五到十个绘画，每个绘画里都有一大批智能体在并行工作， 日常有几百个智能体同时在线运行，到了晚上，甚至会有几千个智能体在后台处理深度任务。在这套工作流里，暴利斯最推崇也反复向现场开发者推荐的是一个叫循环的功能。 他直言不讳地说，循环就是未来。这个功能强大到极致，只需要输入 loop 指令，就能让 cloud 像定时任务一样，按照你设定的频率循环执行工作，每分钟、每五分钟、每天执行一次，都可以完全自定义。现在他的后台有几十个这样的循环，在七乘二十四小时运行。 比如有一个循环，专门盯着 pr 自动修复持续集成，也就是 c i 的 报错，完成自动变更。有一个循环，负责维护 c i 的 健康状态，遇到不稳定的测试就自动修复。还有一个循环，每三十分钟就去抓取社交媒体上的用户反馈，完成剧类分析。 而他们刚推出的历程功能，更是把这个能力搬到了服务器端，哪怕你合上电脑，关掉手机，这些智能体依然会不眠不休的完成工作。 在专访里，鲍里斯还抛出了一个更颠覆行业认知的预言，一年之后， cloud code 自身的核心逻辑可能只会剩下一百行左右的代码。这个判断的底层逻辑，是 ai 编程领域一个不可逆转的趋势，工具在变薄，模型在变厚。 随着模型能力越来越强，我们过去为了约束、引导模型而写的复杂控制框架、脚手架、外围代码会变得越来越不重要。 现在的模型已经足够聪明，他不再需要你给他写复杂的底层规则，你只需要告诉他你想实现什么目标，他就能自己搭建出完整的实现路径。未来人类需要做的是定义问题，明确目标、把控方向，而不是亲手敲下每一行代码。 聊完了个人工作流的颠覆，我们再来看这场变更会给整个行业的组织形态、商业逻辑带来哪些深层的改变。首先是人才标准的彻底重构，未来的核心竞争力不再是专精代码的能力，而是跨学科的通才能力。鲍里斯的预测是，未来我们会看到跨学科通才的全面崛起。 过去我们说的通才，大多是指能同时搞定 ios web 服务端开发的全站工程师，本质上还是在工程领域的横向延伸。但未来的通才是能把工程能力和产品设计、数据科学甚至垂直领域的专业知识深度融合的人。 这个趋势已经在 cloud code 的 团队里变成了现实。团队里的每一个人都会写代码，不管是工程经理、产品经理、设计师、数据科学家，还是财务人员、用户研究员，全员都在通过 ai 驱动代码编写。 他们在各自的领域是专家，同时也能完成软件构建的全流程工作，这就是未来团队的核心形态。 紧接着就是整个商业世界护城河的重塑，以及行业里热议的 sas 末日话题。这也是暴利斯在现场聊得最兴奋的话题。 他引用了哈米尔顿、赫尔默七大力量里的商业护城河理论，明确提出 ai 的 崛起会让一些传统护城河彻底失效，而另一些护城河会变得更加坚不可摧。首先被 ai 大 幅削落的是两个核心护城河。第一个是转换成本， 过去用户从一个平台迁移到另一个平台，要付出极高的时间、精力和数据成本，但现在 ai 可以 轻松帮你完成数据代码业务流程的跨平台迁移，转换成本会变得越来越低。 第二个是流程霸权，很多大公司的竞争优势建立在自己打磨了十几年的内部工作流、业务流程和组织架构上。但现在， ai 可以 通过持续迭代，快速优化甚至重构任何流程，这套壁垒正在被快速瓦解 而依然坚挺，甚至会变得。更重要的是网络效应、规模经济、垄断性资源这些商业的基本面，这些商业的底层逻辑不会因为 ai 的 出现而发生本质改变。那这是不是意味着萨斯行业的末日到了？暴利斯的判断恰恰相反，这不是巨头的盛世，而是创业者的黄金时代。 他预测，未来十年，能颠覆行业的初创公司数量会迎来十倍的爆发，因为现在哪怕是一个微型的初创团队，也能打造出和科技巨头比肩的产品，拥有正面竞争的底气。 巨头们要面对的是重塑整个业务流程、重新培训所有员工的巨大内部阻力。而初创公司没有任何历史包袱，可以从一开始就用 ai 原生的方式构建产品。 用他的话说，这是建设者最好的时代。一场史无前例的颠覆狂潮正在席卷而来。而整场专访里，最有历史视野、也最能定义这场改革本质的，是暴利斯提出的软件行业的印刷机时刻。 他说自己平时主要读两类书，科幻小说和科技史。而当下正在发生的 ai 编程革命和十五世纪欧洲印刷术的发明有着完美的契合度。在印刷术出现之前，欧洲只有大约百分之十的人口识字，读写是少数精英的特权， 这些人甚至专门受雇于不识字的国王和领主负责读写工作。印刷术发明之后的五十年里，欧洲出版的文献数量超过了过去一千年的总和，同时书籍的成本骤降了近一百倍，之后又花了数百年，全球识字率提升到了百分之七十左右。 读写从精英的专属特权变成了每个人都具备的基础技能，就像现在我们每个人都会发短信一样自然。而 ai 带来的就是软件行业的印刷机时刻。 暴利斯笃定，未来编辑软件会变成一项和读写一样的基础技能，彻底走向民主化，不再是专业工程师的专利。甚至可以说，未来一个垂直领域里最好的软件，一定会由这个领域的专家亲手打造。 比如最好的会计软件不该是不懂财务的工程师写的，而应该由顶尖的会计师来构建，因为他们最懂这个领域的核心需求。而代码编辑会变成整个流程里最简单的部分 领域知识会重新成为软件开发最核心的壁垒。在现场的观众问答环节，暴利斯也解答了很多开发者最关心的问题， 这些答案也补全了我们对 ai 编程未来的完整认知。第一个核心问题， cloud code 的 成功到底多少归功于底层大模型？多少归功于产品决策和体验打磨？暴利斯的回答很坦诚，一年前、半年前问他，他都会说五五开。他早年曾是 yc 孵化公司的一号员工，参与过很多初创项目。 y c 反复灌输的理念就是打造人们真正喜爱的产品，无论模型有多强，归根结底，产品的细节、用户全天候使用的体验，才是产品能跑出来的核心。 但他也预测，随着模型能力越来越强，对其能力越来越好。现在我们围绕提示词、注入防护命令、静态验证、权限模式、人在回路，这些做的安全机制，未来都会变得不那么重要，因为模型本身就能做出正确的行为。第二个问题，怎么让 cloud 像赋能开发者一样，赋能普通的知识工作者？ 暴利斯给出的答案非常明确，就是 m c p， 也就是模型上下文协议。通过 m c p 连接器， cloud 可以 直接接入 salesforce、 谷歌文档、谷歌日历这些日常办公工具。 不管是 cloud clive、 cloud code， 还是各端的应用，都能无缝调用这些工具的能力，彻底打破应用之间的信息孤岛。 而对于那些没有 m c p 接口的系统， computer use 就是 万能的兜底方案。目前 amslopik 在 这个领域处于绝对领先的位置，模型已经能操作电脑上几乎所有的软件，只是速度还有很大的提升空间。 第三个，很多人关心的问题，未来 ai 编程会是云端为主，还是本地模行为主？暴利斯的回答跳出了非此即彼的框架。 他说，这其实无关紧要，因为未来模型会自己接管所有的代码，编辑、智能体、启动运行环境构建工作。如果他判断某件事用本地模型做更好，他就会直接调用本地模型，这个决策根本不需要工程师来操心。还有开发者问到 angellabic 内部的工程能力和外界到底有多大差距？ 鲍里斯明确澄清，在模型层面，他们用的和外界用户用的是完全一样的模型，吃自己的狗粮是他们最核心的原则。绝大多数代码都是用对外发布的 opus 模型编写的，真正的差距不在技术本身，而在组织流程上。在 antispheric 内部，几乎所有事情都用 cloud 完成， 不同人的 cloud 智能体会在循环里通过 slack 互相沟通解决问题。公司里已经没有手动编辑的代码，所有的 sql 语句都由模型生成。它们真正领先的是彻底重构了整个软件开发的工作流程，而这套流程是所有人都可以学习和复制的。 其实整场专访看下来，暴利斯讲的从来不是程序员要失业了，恰恰相反，他讲的是开发者这个角色的彻底重生。过去几十年，我们把太多的精力花在了语法、框架、环境配置、 bug 修复这些底层的重复性的工作上，而 ai 的 出现，把开发者从这些工作里彻底解放了出来。 未来真正决定一个开发者上线的，不再是你能写出多精妙的代码，而是你有没有足够好的产品构思，有没有足够深的领域知识，有没有跨学科的综合能力，能不能把创意和需求清晰地定义出来，交给 ai 去落地。实现编程从来都不是为了写代码而写代码， 而是为了解决问题，实现创意，当代码本身不再是门槛，所有人的创意都能通过软件变成现实，这才是这场变更最珍贵的地方，它不是少数人的狂欢，而是整个数字世界创造力的一次全面释放。我是 ai 启示录，感谢点赞与关注，我们下期再见！
981拿幸·AI启示录
02:52查看AI文稿AI文稿今天给大家聊一个每个人都在关心的话题，建议大家呢，多要耐心的看完，尤其是还在焦虑抢工作的朋友们。那今天呢，我只会讲三个核心的观点，帮助你彻底的看清 ai 的 真相。 那第一个， ai 呢？不受威胁，是普通人翻新的最佳的窗口期。第二个，历史早就已经证明了，机遇永远会留给提前布局的人。第三， 普通人不用搞技术，做好两件事就能够抓住机遇。那我先来讲一下第一个观点，为什么说 ai 是 留给普通人翻身的最佳的出口气呢？其实现在很多人一提到 ai 就 慌啊，有两种，一种觉得 ai 啥也不是，一种呢，是一提到 ai 就 慌。但国内权威的招聘平台其实已经给出了答案， ai 新发岗位的数量同比暴增了十倍啊，其中像 ai 训练师啊这种低门槛的岗位，市场的规模已经超过了多少 五百万，那这些岗位普通人完全能够切入，而且根本不是来抢你工作的，而是给你提供逆袭的跳板。第二关，看历史就能懂。其实机遇从来都不在恐慌里，不管是互联网还是移动支付，还是 任何一次技术的变更的初期，都会有人焦虑，但到最后能够抓住的都是那些不慌不忙，主动学习的普通人。历史一直都在循环，新技术淘汰的不是人，是不学习不改变的人， ai 时代也一样。 那第三个观点，普通人怎么抓住机遇呢？其实很简单，你也不用去学什么写代码，搞什么硬核的技术，你只需要搞两件事就行了。第一，系统的学习一到两个常用的 ai 应用，比如说你在办公当中学习 ai 的 应用，提高你的质量和效率啊，做好数据分析，把它变成自己的技能。第二 就是职业有需求，抓紧考核相关的证书，为自己加分。可能有人会说，现在学 ai 和 ai 来得及吗？当然来得及，那现在的趋势已经非常明显了，国内的数据能够直接的看到，二零二五年一到十月份，国内岗位要求当中包含 ai 关键词的占比已经达到百分之十九啊，将近百分之二十了， 过去了已经提供了很多的点，而且国内职业院校的调研显示，百分之九十九点四的学生都对 ai 的 学习感兴趣，那越来越多的人都在偷偷的发力，你现在不行动，等 ai 彻底普及，就会像现在你不会用电脑，不会网购一样的被同龄人甩开。 说到底， ai 以后呢，就会像水电互联网一样的成为生活和工作的底层基础设施。这不，这是不可逆的趋势，你不用焦虑啊，也不用观望，顺应趋势，提前布局就是最稳的选择。历史已经证明了每一次技术的窗口期都能够成为一批普通人翻身的机会，那这次也不例外。 我一直坚信 ai 时代是普通人最大的机遇，不是 ai 有 多强，而是它给了普通人一个公平的翻身的机会。 做好我刚才说的这几件事，主动学习，做好储备，就能够在这场变格里面站稳脚跟，甚至实现逆袭。最后呢，问大家一个问题，如果你已经开始布局 ai 学习了，那你会先学哪些技能呢？啊？或者说你想要考什么样的证书呢？评论区里聊聊你的规划。
24大元AI日记
03:20查看AI文稿AI文稿我现在看大部分人用 ai 呢，就像看到杨过拿着一把巨重的玄铁重剑去拍苍蝇，就是明明 ai 是 一本辟邪剑谱，但是我们大部分人只是把它用到了广播体操的效果。为什么这么讲啊？ 因为我觉得人生本质上就是一场预测未来的游戏，譬如说我创业，其实就是在预测未来的工作会比现在的更好。那你想在这一场预测游戏里面，如果有人告诉你，明天买这个彩票，你一定能中五百万，你一定会买，对不对？ 在所有的预测工具里面，除了算命玄学，最准最准的就是 ai 了， ai 就是 世界上目前最厉害的预测模型。但是大部分的人只会把 ai 当成是一种效率工具去用，就让他写写公众号文案啊，生成图文啊，生成短视频啊， 不是说效率工具不好，而是根本没有发挥出它预测模型的作用。什么是预测模型？简单来讲，我原先一个人想去创业，我想去卖一个马克杯， 我从打样生产一个马克杯的模型，再去投放验证这个杯子能不能卖出去。不说我要浪费多少钱，就光光时间可能就半年不止。但是现在呢，有 ai 这个预测模型在，我就可以短时间的预测这个生意能不能做起来。 我可以先让 ai 帮我生成一个模型的产品图，然后呢，去通过公寓投放，或者是朋友圈去看看有没有人对这个东西有需求，一个简单的商业闭环就立马做出来了，我甚至不需要花很多时间验证这个商业模型 可不可以跑得通，这就是最简单的验证。当然会有很多人会觉得说，我又不需要去创业了，我，我干嘛要用预测模型？我只是打个工，我为什么要想那么多？打工人更应该把 ai 的 预测模型发挥到极致。 你要这么想啊，如果你只是把 ai 当做一个工具来用，那么事实上你也就只能做工具型的角色。如果某一天真的出现一个颠覆型的工具，我跟你讲，这些人一定是最先被替换掉的。为什么呢？是因为大部分执行层的人，他不需要去考虑 我写的这个文案别人会不会买单，我做出的这个产品海报别人会不会消费，他只需要去完成任务，他不需要为市场和结果负责。 那么什么样的人不会被淘汰呢？就是真正能够跟市场接壤，能够为结果负责的这帮人。所以只有带着预测型的心态去用 ai， 才可以把这个工具的价值发挥到最大。那么怎么去用呢？所有的预测他都是三步骤来完成的，你问任何问题之前，都需要让 ai 基于你这个问题去大量的搜集相关的数据，把 近几年这些数据都调研出来，跟行业有关的，跟你想法有关的这些数据全部都先挖出来。然后呢，你要让 ai 去分析这些数据背后有哪些是在变动的，哪些是不变的，有很多需求它是 恒定的，它是不变的，有些需求它是在变动的，你要让他去分析哪些是客观的规律。然后呢，挖出这些底层规律之后啊，把你现在现有的条件输入进去，让 ai 帮你做充分的预测和分析，甚至是让 ai 帮你多个角度，让他站在客户的角度、竞争者的角度、协同者的角度、各方的角度去 完善你的视角，用多元的视角去理解你的这个东西，让他去做更系统详尽的分析。如果有可能的话，就把 ai 预测出来的东西呢？再进行一个小范围的验证，看看是否可行。现代管理学之父彼得德鲁克曾经说过，成功的管理者 只要做两件事情，第一个做对的事情，第二个把事情做对。做对的事情就是用预测的模型去看未来，什么事情该做，什么事情不该做，只有把预测的事情做完了，再把 ai 作为效率工具去提效。 如果你事事能带着这样子的视角去用 ai 去应用到你的职场中，你会发现不久的将来，你就会成为你人生的掌舵者，你的思维会完全不一样，你会离结果更近。
35呦呦岛
02:09查看AI文稿AI文稿ai 时代，普通人翻身的方式只剩下一种，不是创业，不是投机，也不是拼命加班，要学会借力。 过去十年，普通人翻身靠什么？靠信息差？靠流量红利？靠平台漏洞，现在这些越来越少了。但 ai 出现之后，出现了一个新的机会，能力差距被缩小了。你不会写文案， ai 可以 写。你不会做策划， ai 可以 给你方案。你不会分析行业， ai 可以 帮你梳理。那为什么还是很多人都翻不了身呢？ 因为他们把 ai 当工具，真正翻身的人把 ai 当杠杆。 什么意思呢？比如两个人，一个人每天自己写脚本，一个用 ai 批量生成三十条选择题，筛选五条，优化两条，集中打一条，一年下来效率就差十倍。 再比如说，普通人焦虑说，啊，我没有方向，高手会用 ai 做什么你知道吗？ 他会问，基于我现在的资源，未来三年，哪一个赛道能用 ai 帮我放大？ 他不是在找答案，哦，他是在做判断。升级翻身的本质从来不是多努力，而是让自己的判断决策。升级 ai 不是 让你更轻松，而是让你更快的分层。 会用的人会被放大，不会用的人会更焦虑。所以，普通人翻身只有一个方式，用 ai 升级自己的认知和效率，然后抓住趋势。否则，你不是输给别人，你是输给了时代。三年后，你可能会感谢你现在的自己，或者你会后悔， 你会选哪一个？关注大光，用 ai 快 速地升级自己。
3586大光真的很正常
03:32查看AI文稿AI文稿面对 ai 时代，大多数人的感觉都是无力感、落差感跟不上。明明知道这个时代洪流来了，但是又不知道自己应该怎么样去跟上 ai 时代的脚步。我学些什么？该怎么学啊？一窍不通。如果你也有这样的感受，不用急，今天这条视频呢，就是来帮你做接轨和整理的。 我不会让你去学代码，也不会让你去花钱，但看完这篇内容，我相信你一定能搞懂用好 ai 的 这个逻辑到底应该是什么。好的点赞收藏，我们继续往下讲啊。 其实现在大多数人用 ai 的 困境就是在于，你发现 ai， 它不能直接一口气就给到你最终想要的东西。你跟他说帮我写个文案，他可能给你写出十种风格，但你还得花大量的时间去筛选修改，算下来的效率有时候还真的不如自己动手。这个事的本质呢，不是这个工具它不够聪明，而是人类的思维太模糊。 真正想用好和用上 ai， 要求你的是，你一定得学会把自己模糊的想法转化成清晰的指令。可以怎么练这个能力呢？记住，你每次给 ai 下指令的时候，都要遵循 要素的写法。另外，我也整理了一整套各种需求情景下，你应该怎么给 i 下指令的这个内容，大家可以直接拿去用。那么第二个你要知道的逻辑就是原汤化原石的这个逻辑， 就比如刚才你下指令下不清晰的这个问题，你就应该拿回去问 ai 应该怎么办，我现在想让你怎么怎么样，但是你的回答很不精确，我需要在哪些维度去框定你，你才能给我提供什么什么东西？拿这个问题原汤化原石 就能解决掉你不会给指令的问题，这是一个非常小的应用。你要记住的是这个逻辑，就好比我之前写小龙虾的时候，零代码经验的人就是靠着这样原汤化原石一步一步的用代码跑通 的。所以 ai 时代你一定要有这个套娃的逻辑。第三，大多数人用 ai 还停留在我问一句，他答一句就是你把它当成一个高级版的版度在用，那其实这样不是说不对，但是你对 ai 的 理解和运用就停留在非常浅层这个层面上。 为什么有人通过 ai 去做电商， ai 去做短剧，已经跑出上百万、上千万的这个流水？都是因为搭建了工作流。 ai 不 仅做表面的资料收集它、思考它、执行它、产出它、检查这一整套的流程，就非常需要使用 ai 的。 你非常清楚你完成这一整条的工作链有哪几个板块， 每个板块需要每个 ai 做什么事情，这个就是搭建 ai 工作流的关键，能帮你实现从单点效率到系统效率的这个跨越，这样的 ai 才真正能帮你省出时间。第四个，你想要用好 ai， 必须知道的能力就是鉴别能力。说起来好像很简单啊，就是让我们鉴别 ai 它生产东西到底靠不靠 谱，但其实有一些内容，我们普通人这个知识储备，我们是很难去判断这个内容到底能不能行，特别是上升到专业维度的东西。那怎么办呢？让 ai 去拆穿 ai， 如果是在同一个 ai 工具内，你可以给他下这道指令， 让他去发现自己回答中的这个问题。但是我觉得第二个更好用，那就使用两个不同的 ai 工具交叉去验证同一个问题。你先问 chat g p t e， 然后再问 kimi 答案，复制粘贴，让他们互相挑刺儿。 ai 是 会撒谎，但是两个 ai 同时撒同样的谎，那这个东西概率很小，等于给 ai 配了一个质检员。 ok， 前面四个可能都在教你怎么样去运用你的 ai， 但是还有一点，你一定得知道，什么能够全权放给他，什么东西又得自己来。如果说我们每个人都把所有的活全部丢给 ai， 那你们的产出就不再具有个人意义，更不要谈什么个人特色了。那你要说什么都不放心，你不交给 ai 去做吧，自己又会累死。所以一定要学会分工。我建议你把日常该做的事情分成三类，第一类可以全权交给 ai 的， 那些重复的、琐碎的。第二种， ai 辅助 人类主导。第三，全权自己来的。你就记住，用 ai 的 时候，知道谁来做比知道怎么做更重要。这就有点像管理者的 核心，也是成为 ai 主人的核心。以上跟大家分享的是一定要积极好注意，这里讲的是逻辑， 就在你使用 ai 的 时候，你要把这套逻辑运用到你使用它的各个方面去，这样你才能更大程度地在这种 ai 时代更好地运用它，驾驭它，让它给你个人增值，而不是让它取代你的位置。好了，那今天的内容呢？就到这边了，如果你喜欢这样的内容，不要忘记关注我是老九，那我们就下期节目再见喽，拜拜！
2030九姐姐
01:35查看AI文稿AI文稿今天啊，我先给大家抛出一条逻辑，如果你能从这条逻辑当中找到漏洞，那说明你也是个明白人了，如果你能从这条逻辑当中找到漏洞，并且能够说出正确的逻辑，那说明你是个通透的人了。 ai 啊，可以帮我们有效的，甚至有一天完全替代我们来进行工作。假设啊，这一天真的到来了， 嗯，一个人加上 ai 可以 干三个人的活，那么公司啊，就不需要剩下那三分之二的人力了，公司呢，才要三分之二的人力，这样的话，公司的效益呢就有明显的增长，但是呢，大家都这么干，整个社会呢，就会有三分之二的人失业， 那这些人失业了会怎么样呢？同样的会导致公司失去三分之二的客户，那么公司呢？呃，一方面能效增加了，一方面啊又大量的损失到了客户，因为这些客户丢掉了工作，他没有工资，没有收入，没有办法去消费， 那这个时候该怎么办呢？当然是以客户为主，也只能减产，那么你的潜能呢？减到了原来的三分之一， 如此往复呢，你要继续去裁员，继续去优化人力，这样就进入到了一个恶性循环的阶段。 都说科技啊，是第一生产力，这么大的科技发展啊，确实啊，给生产力带来了很大的发展，但是呢，却也大量的扼杀了劳动力。请大家点赞关注，以后再进行挑战。
14吉简之道
