我強(qiáng)烈建議所有的老板和團(tuán)隊(duì)管理者都看看這期內(nèi)容，看完之后，讓我真正理解了什么才是 AI 原生公司。AI 創(chuàng)業(yè)公司 Every 的 CEO Dan Shipper 完整分享了自己團(tuán)隊(duì)使用 AI 的經(jīng)驗(yàn)。

Every 是一家專注于 AI 領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)公司，目前團(tuán)隊(duì)只有 15 人，但業(yè)務(wù)覆蓋非常廣。除了做 AI 產(chǎn)品，他們還運(yùn)營自己的媒體，每天發(fā)布時(shí)事通訊，還有一個(gè)專門幫助企業(yè)落地 AI 實(shí)踐的咨詢團(tuán)隊(duì)。

最特別的是，他們的工程師幾乎不寫傳統(tǒng)意義上的代碼，日常開發(fā)、需求制定、甚至內(nèi)容編輯、運(yùn)營流程，全部都大量依賴 AI 來完成。

比如產(chǎn)品開發(fā)，工程師通過和 AI 討論需求、讓 AI 生成代碼、自動測試、自動上線，省掉了很多重復(fù)性、機(jī)械性的環(huán)節(jié)。

內(nèi)容團(tuán)隊(duì)也一樣，選題、寫稿、潤色、數(shù)據(jù)分析，AI 都能參與進(jìn)來，極大提升了內(nèi)容產(chǎn)出和質(zhì)量。

更有意思的是，他們還專門設(shè)有一個(gè)“AI 工作流優(yōu)化師”，負(fù)責(zé)幫全公司同事把各種最新的 AI 工具、工作流梳理出來，誰遇到什么難題都可以找他幫忙定制 AI 解決方案。

可以說，Every 已經(jīng)不是在用 AI 提高效率，而是徹底把 AI 融入了公司的每一個(gè)角落。

我剛剛把這期內(nèi)容打印了出來。準(zhǔn)備本周繼續(xù)深入讀一次，然后在團(tuán)隊(duì)中參考 Every 公司的運(yùn)作方式，繼續(xù)推行 AI。我們的小團(tuán)隊(duì)，或許來可以通過 AI，來做很多有意思的事情。

以下是我們團(tuán)隊(duì)精編的翻譯，一共 1.8 萬字。

#01 AI 驅(qū)動下的小團(tuán)隊(duì)如何實(shí)現(xiàn)高效協(xié)作

主持人：今天的嘉賓是 Dan Shipper，他是 AI 創(chuàng)業(yè)公司 Every 的創(chuàng)始人兼 CEO。

他們團(tuán)隊(duì)只有 15 個(gè)人，但目前已經(jīng)發(fā)布了 4 個(gè) AI 產(chǎn)品。除此之外，他們還有一個(gè) AI 媒體網(wǎng)站，以及一個(gè)專門幫助企業(yè)應(yīng)用最新 AI 實(shí)踐的咨詢團(tuán)隊(duì)。

他們的工程師從不手寫一行代碼，完全依靠各種 AI Agent 幫他們制定需求、完成產(chǎn)品開發(fā)。

Every 的內(nèi)容團(tuán)隊(duì)也會用 AI 來提升效率和內(nèi)容質(zhì)量。總之，他們團(tuán)隊(duì)把 AI 應(yīng)用到了極致。也正因?yàn)槿绱耍麄儾拍茏鲞@么多事情。 

這期內(nèi)容中，Dan 會盡情的分享他們內(nèi)部提升員工效率的具體方法，他自己高頻使用的 AI 工具，還有他們公司非常獨(dú)特的運(yùn)營方式。

那我們現(xiàn)在開始。Dan，你有沒有哪些關(guān)于 AI 的看法，是你自己很堅(jiān)信，但大多數(shù)人可能并認(rèn)同的？

Dan Shipper：我就直接說一個(gè)最大膽的觀點(diǎn)，而且目前證據(jù)不多，所以大家聽聽就好。我也有更有理有據(jù)的觀點(diǎn)，但先說最大膽的：我覺得 AI 可能會成為美國制造業(yè)回流最大的推手之一。

現(xiàn)在大家都在擔(dān)心 AI 會讓很多人失業(yè)，確實(shí)，它會改變各種崗位對技能的需求。但我覺得它其實(shí)可能會讓很多崗位重新回美國本土。

具體來說有兩方面：

一是很多高昂的服務(wù)，比如大公司請的法律顧問、客服中心等，AI 讓這些智能服務(wù)變得便宜，小公司甚至個(gè)人也能用得起，需求就被帶動起來了。

第二就是讓原本這些崗位上的員工服務(wù)的人數(shù)變多。

比如，客服行業(yè)不會消失，但十個(gè)美國中西部的小鎮(zhèn)客服，可以靠 AI 服務(wù)成千上萬、甚至更多的人，當(dāng)然可能沒到百萬那么夸張，但數(shù)量肯定比原來多很多，不再只是一個(gè)個(gè)接電話。

這樣一來，美國公司請本地員工的性價(jià)比反而更高。而且很多美國本地員工用 AI 工具的熟練度也會更高，所以這些崗位更適合在美國完成，再加上 AI 模型公司大多也在美國。

美國在 AI 上的動作很快，這點(diǎn)是事實(shí)。至于這對其他國家是好是壞，各自有不同看法，但 AI 讓美國本地就業(yè)回流的作用，大家其實(shí)很少聊。

#02 AI Agent 的真實(shí)價(jià)值與日常應(yīng)用場景

主持人：我挺喜歡 AI 相關(guān)的樂觀觀點(diǎn)，正如你說的，至于對別的國家好不好還得看，但對美國是利好。你還有什么大膽想法嗎？

Dan Shipper：還有一個(gè)，其實(shí)這個(gè)不算很反主流，只是我覺得很多人還沒意識到。比如 Claude Code，是一個(gè)被程序員低估的利器。

不僅 Claude Code，像 Google 最近發(fā)布的的 Gemini CLI 也類似。給沒聽說過的人解釋一下：Claude Code 其實(shí)就是個(gè)命令行工具，就是黑色窗口那種終端，程序員常用。

我可以讓它訪問我本地文件系統(tǒng)，能用各種終端命令，也能瀏覽網(wǎng)頁，能做很多事情。

我給它下個(gè)任務(wù)，它可以自動執(zhí)行二三十分鐘，全自動地幫我完成，像個(gè) Agent 一樣。尤其是最新的 Claude Opus 4 發(fā)布后，AI 自主工作能力又上了一個(gè)臺階。

Claude Code 還能自己分出多個(gè)子 Agent，并行的去完成一堆任務(wù)。

對程序員來說超級好用，我們公司每個(gè)人每天都在用，像中了 Agent 毒一樣，一個(gè)人身邊有 15 個(gè) Agent 在給他跑任務(wù)，特別瘋狂。但非程序員一般都不用命令行，其實(shí)挺可惜的。

比如，我可以把所有會議記錄都下載到一個(gè)文件夾，然后跟 Claude 說：請你讀完所有的會議記錄，幫忙看看我是不是在逃避某些矛盾。

它會自己列一個(gè)待辦清單，給自己記筆記，然后一條條讀、一條條總結(jié)，最后給我一份答案。

這種體驗(yàn)不是像普通的 ChatGPT 或者 Claude Chat 那樣，只能把一大段內(nèi)容輸入進(jìn)去，它是真的一條條去處理我給的每一個(gè)文件。所以只要是需要處理大量文本的任務(wù)，它都特別厲害。

主持人：這么說吧，你其實(shí)就等于在自己電腦上請了一個(gè) Agent，能訪問你的本地文件，幫你做各種事。

Dan Shipper：對，沒錯(cuò)，而且它能長時(shí)間連續(xù)工作，不會跑偏。

主持人：挺有意思的。唯一的小門檻是普通人要學(xué)會用終端窗口和一些命令，但一旦搞定，基本就是用英語對話，直接讓它做事。

Dan Shipper：對，就是這樣。

主持人：所以你這個(gè)觀點(diǎn)其實(shí)就是，大家覺得 Claude Code 只適合工程師，但其實(shí)它對非技術(shù)人員來說是最被低估的工具。

Dan Shipper：沒錯(cuò)。

主持人：你能不能再舉點(diǎn)其他例子，像剛說的會議紀(jì)要那個(gè)案例就很酷。

Dan Shipper：比如我工作中有很大一部分時(shí)間都在寫作。我很喜歡看書，你可能等會也會問我喜歡什么書，我先劇透一下，我特別喜歡《戰(zhàn)爭與和平》，剛剛讀完第三遍。那本書真的很長，但很精彩。

我覺得托爾斯泰是個(gè)了不起的作家。有時(shí)候我想讓自己的寫作風(fēng)格更像他，所以我讓 Claude 幫我分析一下。

他擅長用很細(xì)膩的筆觸，通過人物的動作、表情和語氣之間的小反差，來展現(xiàn)人物內(nèi)心活動，這很厲害。

于是我就把《戰(zhàn)爭與和平》下載到本地（公版書可以隨便下），讓 Claude 讀前三章，把托爾斯泰寫人物心理的那些描寫都提取出來，然后讓它自己整理出一份如何像托爾斯泰那樣寫人物描寫的寫作指南。

其實(shí)用普通的 Chat 對話也可以做到類似的事，但沒辦法一次性把整本書塞進(jìn)去，而且要反復(fù)手動操作。Claude Code 可以全自動地幫我跑完所有流程，幾乎不用我干預(yù)。

后來我還下了俄文版和英文版，讓它幫我對比我喜歡的片段，看看有沒有什么翻譯細(xì)節(jié)遺漏，所以我們可以在任何感興趣的小領(lǐng)域鉆得特別深，玩得特別細(xì)。

比如我有一堆客戶訪談或者客戶數(shù)據(jù)，也可以用 Claude Code 去分析和總結(jié)，非常適合處理這種海量信息、挖掘有價(jià)值內(nèi)容。

主持人：其實(shí)你也啟發(fā)了我用 AI 做一件事。雖然不是你剛才說的那種用法，但也很酷。聽起來會很宅，我最近在讀《安娜·卡列尼娜》，也是托爾斯泰寫的，這還是上次一位播客嘉賓推薦的。

我就想，行，那我也得讀讀。這本書也很長，我現(xiàn)在用 Kindle 看，讀了好幾個(gè)月才 13%。

Dan Shipper：我的一個(gè)大膽觀點(diǎn)是，我覺得《戰(zhàn)爭與和平》其實(shí)比《安娜·卡列尼娜》更適合技術(shù)人閱讀。

#03 從 AI 能力進(jìn)化，看 AGI 的真實(shí)含義

主持人：但其實(shí)兩本都很棒。對了，我還看到你發(fā)推介紹過一個(gè)我很喜歡的用法，就是一邊讀書，一邊讓 ChatGPT 再旁邊聽，有不懂的地方，隨時(shí)問它。

你其實(shí)不用把整本書輸給它，它本來就知道這些內(nèi)容。Anthropic 也被曝光過，他們其實(shí)買了很多書，自己掃描，這樣才能算合理使用，所以它本身就有很多背景知識。

這樣你讀書的時(shí)候可以隨便問它，比如問它，俄羅斯社會里這個(gè)東西到底是啥？真的很有趣。

所以這個(gè)方法很棒，總結(jié)一下你的觀點(diǎn)：其實(shí)現(xiàn)在大家完全可以讓 AI Agent 直接讀取本地文件，在電腦上自動完成各種任務(wù)，無需專門上傳到云端或配置復(fù)雜的項(xiàng)目、編寫大量提示詞。很酷。

你覺得，大家會慢慢發(fā)現(xiàn)這種用法，然后日常用起來嗎？

Dan Shipper：我覺得一定會。而且我覺得 AI 模型公司以后也會把這些做得更易用。

比如 Claude Code 這樣的東西，將來肯定會變得和我們平常用的所有應(yīng)用融合在一起，無論是在網(wǎng)頁上還是其它地方。

早期 AI 應(yīng)用的做法，其實(shí)就是把一個(gè)聊天框貼進(jìn)已有的界面。比如 Copilot，就是在 IDE 里加了個(gè)自動補(bǔ)全；Cursor 則是側(cè)邊欄里有個(gè)聊天窗口。

Claude Code 的不同之處在于，人們根本不用看代碼，也不是讓人手寫代碼，而是直接說請你幫我搞定某件事，它就自己去做。

我覺得很快各種常規(guī)軟件都會用到這種方式，AI 的能力強(qiáng)到人們不再需要操作一堆界面、點(diǎn)來點(diǎn)去，只需要把任務(wù)交給它，讓它自己去執(zhí)行。

主持人：對，我之前和 Cursor CEO Michael Pryor 聊過，他的愿景就是，有一天我們根本不用再看代碼，軟件也能自動完成。

Dan Shipper：我們 Every 內(nèi)部也是一樣，現(xiàn)在已經(jīng)沒人手寫代碼了。

主持人：這部分我們待會兒還要深入聊。你現(xiàn)在還有什么大膽觀點(diǎn)要分享嗎？

Dan Shipper：還有一個(gè)。我有一個(gè)關(guān)于 AGI 的定義。AGI 到底是什么，業(yè)界一直很難有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。

圖靈測試曾經(jīng)是一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)，但現(xiàn)在 AI 在很多方面早就超越了它，所以其實(shí)我們并沒有一個(gè)好定義。我注意到一個(gè)很有意思的現(xiàn)象，就是人們能放手讓 AI 獨(dú)立工作多久，這能很直觀地衡量 AI 的進(jìn)步。

比如最早 Copilot 就是代碼自動補(bǔ)全，后來的 ChatGPT，人們可以問它問題，讓它回復(fù)，這比補(bǔ)全又強(qiáng)了一些。

而現(xiàn)在像 Claude Opus 4、Gemini 這些 AI，可以連續(xù)工作二三十分鐘做復(fù)雜任務(wù)，像深度研究類的需求，AI 能獨(dú)立執(zhí)行很久。人們能放手讓 AI 自主工作的時(shí)間越來越長，干預(yù)的頻率越來越低。

我想到了一位心理學(xué)家 Winnicott，他寫過一本書叫《游戲與現(xiàn)實(shí)》。他認(rèn)為，人的成長過程其實(shí)就是，小時(shí)候我們和母親（或者主要照顧我們的人）是完全一體的，根本沒有自我和他人的區(qū)別。

成長的過程，其實(shí)是家長在我們能承受的時(shí)候，偶爾讓我們失落一下。

比如嬰兒一開始什么都需要父母，后來可以短暫自己待一會兒，甚至哭一會兒，這樣我們就慢慢意識到，我是我，媽媽是媽媽，我們不是永遠(yuǎn)粘在一起。

教養(yǎng)孩子的訣竅其實(shí)就是，判斷孩子什么時(shí)候準(zhǔn)備好了，可以稍微被獨(dú)立放一會兒了，讓他學(xué)會獨(dú)立站起來。所以成長就是，我們獨(dú)立的時(shí)間越來越長。

AI 也是類似的，現(xiàn)在 AI 能獨(dú)立工作二三十分鐘，雖然還沒達(dá)到能讓三歲孩子獨(dú)處那么久的程度，但至少已經(jīng)比嬰兒階段強(qiáng)多了。

主持人：也許現(xiàn)在還是只能獨(dú)自待二三十秒的小孩那種階段。

Dan Shipper：對，比如我們可以和幼兒在一個(gè)屋子里，雖然沒一直陪著，但能讓他們二十分鐘不需要我們管。所以 AI 和 AGI 也是類似的成長過程。

我認(rèn)為 AGI 的一個(gè)好定義就是，當(dāng)讓 Agent 一直持續(xù)運(yùn)行、不會關(guān)掉，這件事本身開始具備經(jīng)濟(jì)價(jià)值的時(shí)候。

也就是說，Claude Code 可以一直運(yùn)行、持續(xù)工作，無需頻繁停下，因?yàn)樗粩鄤?chuàng)造價(jià)值，用戶更愿意讓它持續(xù)運(yùn)作，而不是每次都等著下指令才開始執(zhí)行。

它平時(shí)就像一個(gè)自主運(yùn)轉(zhuǎn)的青少年，隨時(shí)待命，等有任務(wù)時(shí)再分配，大家會覺得讓它一直開著非常劃算。

#04 AI 技術(shù)對組織與個(gè)人技能的重塑

主持人：而且這里說的劃算，其實(shí)就是在看它的運(yùn)行成本和能帶來的收益。

Dan Shipper：對，既包括成本也包括價(jià)值。當(dāng)然你也可以走捷徑，比如你可以讓 Claude 無休止地自己循環(huán)。

但我說的其實(shí)是，只有這種模式成為主流，大家都愿意花錢讓 Agent 持續(xù)運(yùn)行，這才算真正的轉(zhuǎn)變。

如果讓它一直運(yùn)行，雖然會有些花費(fèi)，但整體能帶來實(shí)際收益，那就說明它確實(shí)創(chuàng)造了真正的價(jià)值，人們才會愿意讓它一直開著。

主持人：很有意思，其實(shí)這和資深員工也很像。員工越成熟、越能自主工作，人們需要指導(dǎo)和審核的地方就越少。

Dan Shipper：是的。我還有很多類似觀點(diǎn)。我其實(shí)很討厭那種 AI 會取代工作崗位，會讓三分之二的人失業(yè)的新聞標(biāo)題，我覺得這些都不靠譜。我也不喜歡 ChatGPT 會讓人大腦變笨這種說法。

還有一個(gè)典型的說法是，醫(yī)生 VS 醫(yī)生 + AI VS 純 AI，純 AI 更好，所以醫(yī)生要被淘汰了，我覺得這種想法也很蠢。

舉個(gè)例子，AI 其實(shí)也是一門技能。如果人們只看那些根本不會用 AI 的醫(yī)生，確實(shí)能找出某些 AI 比他們強(qiáng)的場景，但現(xiàn)實(shí)世界非常復(fù)雜，醫(yī)生需要做決策的場景太多了，一項(xiàng)研究根本沒法下結(jié)論。

尤其是在 AI 發(fā)展這么快的時(shí)代，醫(yī)生短時(shí)間內(nèi)當(dāng)然學(xué)不精，但我敢打賭五到十年后，情況會完全不一樣。

再比如學(xué)生用 AI 就不用動腦了這種觀點(diǎn)，其實(shí)技術(shù)進(jìn)步的歷史從來都是人們放棄一部分技能，換來更強(qiáng)的新技能。

比如柏拉圖就很反感書寫，他覺得會傷害人的記憶力，事實(shí)也是如此，我們確實(shí)沒法像古人那樣一字不差背下史詩，因?yàn)樗麄儧]書寫只能靠記憶，但我覺得換來文字能力，這個(gè)代價(jià)完全值得。

AI 也是類似，人們可能在某些任務(wù)上沒那么專注，但如果用對了，會讓人們在更有價(jià)值的任務(wù)上投入更多精力，擁有更大能力。

我們可以做一項(xiàng)實(shí)驗(yàn)，證明用 AI 時(shí)大腦活躍度降低，就像我們可以證明會寫字的人記憶力比不會寫字的人差，但沒人會想回到那個(gè)誰都不識字的時(shí)代。

主持人：這個(gè)例子很有意思。現(xiàn)在也有研究證明，AI 對學(xué)生的幫助很大，比如尼日利亞那種地方，學(xué)生進(jìn)步特別快。

所以你強(qiáng)調(diào)的這個(gè)觀點(diǎn)很重要，就是確實(shí)會丟掉點(diǎn)什么，但得到的遠(yuǎn)遠(yuǎn)更多，而且現(xiàn)在看來確實(shí)是這樣。

Dan Shipper：沒錯(cuò)，技術(shù)剛開始發(fā)展的時(shí)候，大家總是低估變化的速度。我經(jīng)常舉的例子就是，我住在布魯克林，樓下裁縫店還不能刷信用卡，信用卡都出來多少年了。

哪怕是最好的技術(shù)，普及都需要很久。而且人類現(xiàn)實(shí)生活的場景復(fù)雜得多，遠(yuǎn)不是考試成績那么簡單能替代的。

AI 能考高分很厲害，我也很喜歡 AI，但它并不能讓人們體會到，現(xiàn)實(shí)中到底有多難把各種具體工作真正替換掉。

我舉個(gè)例子：一個(gè)月前我周末做了個(gè)小項(xiàng)目，是想讓 AI 預(yù)測我在會議上會說什么。這其實(shí)算是一種 CEO 基準(zhǔn)測試。

OpenAI 內(nèi)部測試新模型的標(biāo)準(zhǔn)，就是讓它在內(nèi)部代碼庫里預(yù)測下一個(gè)內(nèi)容，因?yàn)槟切┐a不在網(wǎng)上，能很好衡量 AI 的真實(shí)能力。

我也想，既然我的會議記錄沒人能在網(wǎng)上找到，不如用它們測試下各種前沿大模型會怎樣。

結(jié)果是，表現(xiàn)都很一般，不是因?yàn)槟Ｐ筒粔蚵斆鳎乾F(xiàn)在大家都在研究所謂的上下文工程（Spotify 的 Toby 提出的概念），意思是要在合適的時(shí)間把合適的信息給模型，這一點(diǎn)起碼決定了 AI 一半以上的表現(xiàn)。

我以前把這叫做知識編排，現(xiàn)在上下文工程這個(gè)詞更合適。

這絕對不是個(gè)小問題，不是給大模型喂大段上下文就能解決的。

未來肯定會越來越好，但只要 AI 能準(zhǔn)確預(yù)測我下次會議會說什么，我肯定會把它變成工具，這也會徹底改變我開會說話的方式。所以，遠(yuǎn)沒有大家想得那么簡單。

#05 Every 團(tuán)隊(duì)的 AI 優(yōu)先運(yùn)營模式

主持人：很有意思。想象一下，我可以用這個(gè)訓(xùn)練一個(gè) GPT，以后和 Dan 開會就直接和這個(gè) AI 聊就行了，讓它幫你做決策。

Dan Shipper：完全可以。其實(shí)我們現(xiàn)在也有點(diǎn)類似這種做法。

雖然還沒到能完全預(yù)測我在會議上會說什么的程度，但如果你是 CEO、創(chuàng)始人或者管理者，會發(fā)現(xiàn)自己的工作其實(shí)有很大一部分是在重復(fù)同樣的內(nèi)容。而 AI 革命最棒的一點(diǎn)，就是你不用再反復(fù)說這些話了。

比如上個(gè)季度，我通常會定一兩個(gè)季度目標(biāo)，其中一個(gè)很重要的目標(biāo)就是不要重復(fù)自己。我希望我在會議上再也不用說同樣的話，只要能避免就好。我們 Every 的一個(gè)很重要的部分就是我們的日報(bào)。

我花了很多時(shí)間給大家反饋，比如怎么寫標(biāo)題、怎么寫開頭、這個(gè)觀點(diǎn)值不值得寫之類的。現(xiàn)在我們把這些都整理成了提示詞。

雖然它還不能完全模擬我本人，不能 100%說出我在會議上會說的話，但它能把我的品味和標(biāo)準(zhǔn)傳遞下去，這樣編輯們在沒見到我之前，其實(shí)已經(jīng)和我的模擬體聊過了。這非常有用。

主持人：我們就順著這個(gè)話題繼續(xù)吧，這正是我想聊的方向。我覺得你們正在打造的公司、團(tuán)隊(duì)和運(yùn)營方式，就是未來 AI 時(shí)代公司運(yùn)營的前沿代表。

你們是真正以 AI 為核心的團(tuán)隊(duì)，很多做法都很有參考價(jià)值，非常感謝你的分享。

能不能先簡單介紹一下 Every 是一家什么樣的公司？以及你們具體是如何運(yùn)作的？剛才看到你笑了，感覺一定有有趣的故事。

Dan Shipper：每個(gè)人都這么問，因?yàn)槲覀兊墓拘螒B(tài)真的很奇特。

人們確實(shí)可以在以前的某些公司里看到類似的形態(tài)，但它并不常見，也沒那么合理。我覺得現(xiàn)在是 AI 讓這種形態(tài)變得成立了，我們等下可以聊原因。

一般我會這樣介紹 Every，我們是在 AI 前沿探索想法和應(yīng)用的公司。

日報(bào)是公司核心業(yè)務(wù)，已經(jīng)做了五年，有大約 10 萬訂閱者。AI 領(lǐng)域最頂尖實(shí)驗(yàn)室的人都會看我們的內(nèi)容，只要有人關(guān)心 AI 前沿、想知道行業(yè)動態(tài)，基本都會讀我們的日報(bào)。

比如每次 OpenAI 或者 Anthropic 發(fā)布新模型，我們都能第一時(shí)間拿到，用用看，然后寫體驗(yàn)感受，這就是我理想的工作，我特別喜歡，非常開心能做這些。

主持人：你們把這種體驗(yàn)感受叫 Vibe Check，對吧？

Dan Shipper：對。我覺得做 Vibe Check 非常重要，原因就是，它關(guān)注的就是用起來是什么感覺，把它用在實(shí)際工作和生活中的感覺怎么樣。

這種體驗(yàn)是傳統(tǒng)評測和標(biāo)準(zhǔn)基準(zhǔn)測試完全無法捕捉到的，只有真正處在前沿、親自用 AI 解決問題的人，才最有資格做這種 Vibe Check。

我們長期發(fā)現(xiàn)，最好的技術(shù)內(nèi)容，一定是來自那些真的在用技術(shù)、在動手構(gòu)建的人。所以我們一直有個(gè)傳統(tǒng)，就是除了寫文章以外，還會做一些小實(shí)驗(yàn)，這樣反過來能提升我們的內(nèi)容質(zhì)量。

慢慢這些實(shí)驗(yàn)變成了我們內(nèi)部用的一套 App。而做這些 App 的人也都是寫作者，他們也會參與 Vibe Check，所以讀者能從第一視角了解這些 AI 工具到底怎么用。

我們現(xiàn)在內(nèi)部用的 App，比如 Cora，就在我們錄音這天剛剛正式上線，非常激動。可以把 Cora 理解成人們的 AI 幕僚，專門幫人處理和管理郵件，非常酷。如果你有興趣，我們可以再詳細(xì)聊聊。

我們還有一個(gè)產(chǎn)品叫 Sparkle，是 AI 文件清理工具。還有一個(gè)叫 Spiral，可以用 AI 自動化內(nèi)容創(chuàng)作。我們還孵化過 LEX，一個(gè) AI 文檔寫作工具，后來獨(dú)立出去了，我的聯(lián)合創(chuàng)始人 Nathan 現(xiàn)在在負(fù)責(zé) LEX。

我們所有軟件都打包成一個(gè)產(chǎn)品包，用戶付一次錢就能用到我們所有自研工具，我們會不斷把新應(yīng)用加進(jìn)去。我還可以聊聊我們怎么孵化這些產(chǎn)品、喜歡做哪些類型的項(xiàng)目，有很多有意思的地方。

#06 AI 驅(qū)動下的新型能力、人才與商業(yè)邏輯

主持人：你們還有咨詢服務(wù)，對吧？哪個(gè)部分是你覺得最值得聊的？

Dan Shipper：對，我們也做咨詢，這是公司業(yè)務(wù)的第三個(gè)支柱。

它和“想法 + App”主線不完全一樣，但我們會花很多時(shí)間給大公司做培訓(xùn)，教他們怎么變成 AI 驅(qū)動的團(tuán)隊(duì)，培訓(xùn)所有員工用 AI，非常有趣，也很重要。

主持人：我覺得這塊簡直就是下一個(gè)十億美元生意，等下我還要詳細(xì)問。

你剛才提到你們團(tuán)隊(duì)不寫代碼，你們到底是怎么做到這么高效運(yùn)作的？你們團(tuán)隊(duì)很小，卻有日報(bào)，有三四個(gè)產(chǎn)品，還有咨詢服務(wù)。

你們團(tuán)隊(duì)現(xiàn)在有多少人？15 個(gè)人，對吧？講講你們內(nèi)部有哪些前沿高效的做法？

Dan Shipper：有幾件事。第一，我覺得所有公司都應(yīng)該做的，就是有一個(gè) AI 運(yùn)營負(fù)責(zé)人。

我每周會和她聊一次，每當(dāng)我發(fā)現(xiàn)自己有重復(fù)性工作，就會記在待辦清單里。她就會不斷幫我和其他團(tuán)隊(duì)成員搭建提示詞、工作流，讓我們能盡可能自動化各種工作。我覺得這是我們很大的突破。

因?yàn)槿绻藗兠刻於荚趰徫簧暇然穑隙〞?yōu)先用老辦法，而不會想著用新工具，哪怕新工具可能更高效。

大家都不想花時(shí)間折騰 Zapier 做無代碼自動化，有了 AI 運(yùn)營負(fù)責(zé)人，就能幫大家識別并解決這些問題，而不需要大家親自去學(xué)，所以成效很大。

當(dāng)然還有個(gè)難點(diǎn)，就是我們要確保大家真的用起來。這其實(shí)就像人們不斷往內(nèi)部丟小應(yīng)用，但如果能把這些工具做得讓大家愿意用，效果就會很好。我強(qiáng)烈推薦所有公司都配一個(gè) AI 運(yùn)營負(fù)責(zé)人。

主持人：我記得你看到 Quora 的 CEO 發(fā)推招這個(gè)崗位吧，這已經(jīng)成趨勢了。

所以這個(gè)崗位本質(zhì)上就是脫離日常具體業(yè)務(wù)，專門幫團(tuán)隊(duì)用 AI 提升效率，對吧？那么她主要是幫你個(gè)人自動化，還是幫所有人？

Dan Shipper：幫所有人。現(xiàn)在我們主要是從編輯工作流入手，因?yàn)榫庉嬃鞒汤镉刑嗉?xì)碎的重復(fù)勞動。

我們的主編 Katie 每天要花很多時(shí)間做小修改，保證文章風(fēng)格統(tǒng)一，耗時(shí)好幾個(gè)小時(shí)。現(xiàn)在我們整理了一套提示詞，這樣 Opus 就能自動幫 Katie 把所有文稿都按照預(yù)期風(fēng)格潤色，效果非常棒。

難點(diǎn)不僅是把工具做出來，還得讓 Katie 形成習(xí)慣，比如每次有人把文章交給她，她都要先問一句，你用 AI 潤色了嗎？所以這也是組織層面一種行為改變挑戰(zhàn)。

對我們來說容易一點(diǎn)，因?yàn)閳F(tuán)隊(duì)本身都很愿意用 AI，也沒有誰說我才不要用新東西。但很多公司會遇到員工不愿意用 AI 的難題，這也是為什么推行 AI 有時(shí)候沒那么容易。

#07 如何打造 AI 原生的極小高效團(tuán)隊(duì)

主持人：這真是個(gè)好主意。你們 AI 運(yùn)營負(fù)責(zé)人什么背景？

Dan Shipper：她叫 Katie Parrott。她其實(shí)還幫我們寫過很多文章。我們公司那些自己動手寫作的 builder 有時(shí)候也會需要她幫忙，把自己做的事寫出來，這就是她最初的工作內(nèi)容。

現(xiàn)在除了做這些，她還花大量時(shí)間做 AI 自動化。在加入我們團(tuán)隊(duì)之前，她在 Animal 工作過，那是一家頂級內(nèi)容營銷機(jī)構(gòu)，非常注重流程。

Katie 之所以這么厲害，是因?yàn)樗浅Ｉ瞄L流程管理和優(yōu)化，但她又是個(gè)優(yōu)秀的寫作者，而且超級熱衷 AI，特別喜歡折騰各種 AI 新工具。

這也是為什么我請她不光做寫作，還讓她全力負(fù)責(zé) AI 自動化，這個(gè)決定非常正確。

所以我覺得，至少需要找一個(gè)愛折騰、愛嘗新、愛搭建東西的人。如果他再懂一點(diǎn)流程優(yōu)化，懂一些業(yè)務(wù)，那就更好了。

主持人：這建議太棒了，我覺得所有公司都會開始招這種人。

Dan Shipper：我也這么覺得。其實(shí)現(xiàn)在有不少人都在討論這個(gè)崗位。我聽 Rachel Woods（她也研究 AI 相關(guān)）聊過，感覺這正成為一種趨勢，真的很重要，并且正在滲透到公司各個(gè)環(huán)節(jié)。

比如我們現(xiàn)在在編輯工作里用 AI 自動化，其實(shí)像 Cora、Spiral、Sparkle 這些產(chǎn)品里的各種文案潤色也都需要同樣的高標(biāo)準(zhǔn)。

以前我們工程師做完 Figma 文件，會把文案發(fā)給 Katie 讓她潤色，這樣對大家都是折磨，而且 Katie 就一個(gè)人，根本忙不過來。

后來我們有個(gè)工程師 Natas，他用 Claude Code 做了個(gè)命令，只要輸入提示詞，它會自動掃描整個(gè)代碼庫的所有文案，自動創(chuàng)建 Pull Request（PR），然后發(fā)給 Katie 審核。

這樣我們就可以把提示詞寫成工程師也能用的格式，讓技術(shù)團(tuán)隊(duì)直接寫出想要的市場文案。我覺得這個(gè)特別酷。

主持人：非常酷。我想稍微岔開一下話題。你剛才一直提到 Claude，我挺好奇你和你們團(tuán)隊(duì)現(xiàn)在常用的工具棧都有哪些？Claude 是不是你們核心工具之一？

Dan Shipper：我確實(shí)很喜歡 Claude。不過說實(shí)話，我最常打開的是 o3。

我是 ChatGPT 的忠實(shí)用戶，我覺得 o3 質(zhì)量很高，寫作也好、編程也好，都非常棒。它和 Claude 最大的不同就是它有記憶功能。

我很喜歡的一點(diǎn)是，我花了很長時(shí)間調(diào)教 ChatGPT，比如反復(fù)讓它寫作時(shí)要有力、要簡潔，現(xiàn)在它已經(jīng)懂我想要什么了。

所以每次我讓它幫我寫東西，效果都比大多數(shù) ChatGPT 用戶要好，甚至可能比你用得還棒。

我還常常用它做自我反思和個(gè)人成長，比如我把會議記錄發(fā)給它，讓它評價(jià)我表現(xiàn)如何。它會說：你還是像往常一樣做了某些事，但這方面你比以前好了很多。我很喜歡這種反饋，非常棒。

所以日常我最常用的是 o3。不過說到 Claude Opus，尤其是 Claude Code，Every 公司所有人基本上都在用。

只要我們在開發(fā)什么新東西，就會用 Claude Code，真的很強(qiáng)大。Gemini 最近也出了新功能，我很想試一試。

#08 小團(tuán)隊(duì)用 AI 提效的核心秘訣

主持人：你還常用哪些 AI 工具？

Dan Shipper：我用 Granola。我以前也用 Super Whisper 和 Whisper Flow，這兩個(gè)我覺得都很好。

我們現(xiàn)在內(nèi)部有個(gè)自研的版本，叫 Monologue，大概一個(gè)月后就會發(fā)布，現(xiàn)在我自己在用。它們的作用都差不多。

我覺得語音轉(zhuǎn)文字的交互方式是未來趨勢，應(yīng)該有更多人用、更多人做相關(guān)工具。還有我們常用 Notion，我主要用它的會議錄音功能。大概就是這些工具。

主持人：明白了，這很有幫助，也很有意思。接下來我想回到你們團(tuán)隊(duì)的運(yùn)營方式。你剛才說到 Katie，對吧？你們還有哪些做法是你覺得其他公司應(yīng)該學(xué)習(xí)，或者未來一定會跟上的？

Dan Shipper：Cora 團(tuán)隊(duì)就是 Kiran 和 Natas 兩個(gè)人。

主持人：也就是說，團(tuán)隊(duì)現(xiàn)在就兩個(gè)人？

Dan Shipper：其實(shí)是 Kiran、Natas，還有 15 個(gè) Claude Code 實(shí)例。這樣其實(shí)比普通團(tuán)隊(duì)還厲害。

主持人：我喜歡這個(gè)說法。這真的像是在給大家展示未來。

Dan Shipper：我們還有一個(gè)很酷的做法，其實(shí)是他們倆自己發(fā)明的，和我沒關(guān)系。他們提出了一個(gè)復(fù)利工程的想法。就是說，每做完一件事，都要讓下一件類似的事變得更容易。

舉個(gè)例子，在 Claude Code 主導(dǎo)的世界，大家其實(shí)不怎么手寫代碼了，更多是在寫 PRD（產(chǎn)品需求文檔），把需求細(xì)化成清單。

我們可以每次都從頭寫一份，也可以花點(diǎn)時(shí)間，把 PRD 的理想模板做成一個(gè)提示詞（prompt），讓 AI 把我們零散的想法自動轉(zhuǎn)成 PRD。

這樣之后每次寫 PRD 都更省力，做事越來越快。這種持續(xù)疊加的小優(yōu)化，能大幅提升工程團(tuán)隊(duì)的杠桿效應(yīng)。

所以像 Kiran 和 Natas，以及我們的 Cora，現(xiàn)在已經(jīng)有 2500 個(gè)活躍用戶、每天處理上百萬封郵件，我們公司只有 15 個(gè)人，能做這么多產(chǎn)品，真的挺瘋狂的。

主持人：你們是怎么做到提速的？靠不斷完善提示詞嗎？

Dan Shipper：主要靠提示詞、自動化等手段。

主持人：那你們做自動化用的是什么工具？

Dan Shipper：我們用的主要還是 Claude Code。你可以在 Claude Code 里用斜杠命令（slash command），相當(dāng)于重復(fù)性提示詞，隨時(shí)調(diào)用。

主持人：明白。也就是說你們會不斷積累和優(yōu)化提示詞，讓從需求到高質(zhì)量 PRD 再到 Claude Code 的流程更順暢、更高效。

Dan Shipper：沒錯(cuò)，就是這樣。

主持人：這些提示詞是存在文件里，還是放在某個(gè)項(xiàng)目里，怎么管理？

Dan Shipper：和 GitHub 類似。我們用 GitHub 共享和管理這些內(nèi)容。另外還有個(gè)很酷的做法，就是會同時(shí)用好幾個(gè) Agent。我們很喜歡一個(gè)叫 Friday 的智能體。

主持人：Friday？ 我好像聽說過，是 AI Agent 類產(chǎn)品。

Dan Shipper：還有一個(gè)叫 Charlie 的 Agent，我們也很喜歡。

Charlie 有個(gè)很棒的地方，就是它集成在 GitHub 里。我拉取請求（PR）時(shí)，可以直接 @Charlie，讓它幫我檢查。這樣不同的 Agent 能提供不同視角，就像團(tuán)隊(duì)里有不同性格和專長的人。

Kiran 本人是那種很喜歡 Rails 框架的工程師，他對風(fēng)格、體驗(yàn)很敏感。比如有的 AI 像 ChatGPT，感覺很簡潔、專業(yè)、有距離感，可能他喜歡這種風(fēng)格。

Claude 風(fēng)格又不太一樣。我覺得不同 Agent 各自的特點(diǎn)非常有趣，這也決定了我們怎么用它們、以及為什么要同時(shí)用好幾個(gè) Agent。

#09 通才和 AI 讓團(tuán)隊(duì)更有創(chuàng)造力

主持人：這真有意思，讓我想起 Peter Ding 曾經(jīng)分享的招聘理念，他總是傾向于找各有所長、能力互補(bǔ)的團(tuán)隊(duì)成員，每個(gè)人在某一方面特別強(qiáng)，組合起來就是最強(qiáng)團(tuán)隊(duì)，不是所有人都全能。

現(xiàn)在我們其實(shí)可以通過不同公司的 Agent 來組成這樣的團(tuán)隊(duì)。

Dan Shipper：確實(shí)可以。

主持人：而且我感覺這個(gè)市場比大家想象得大得多，將來大家肯定會同時(shí)用不同公司的 Agent，而不是全用 Devin，也不是全用 Codex。

Dan Shipper：我也這么覺得，肯定不會出現(xiàn)一個(gè) Agent 統(tǒng)治一切的局面，市場空間還很大。

主持人：對啊，Cora 團(tuán)隊(duì)那兩個(gè)人什么背景？都是工程師嗎？

Dan Shipper：對，兩個(gè)人都是工程師。Kiran 的經(jīng)歷特別豐富，他之前在創(chuàng)業(yè)公司做過 VP，等于是創(chuàng)始人、CEO，還是連續(xù)創(chuàng)業(yè)者。

在這之前，他是作曲家，做過專業(yè)音樂人，再早以前還當(dāng)過面包師。去年我們團(tuán)隊(duì)去法國團(tuán)建，他還教我們做牛角包。我做得巨難吃，他做得超漂亮。

我特別喜歡這種多元背景的人在 Every 工作，因?yàn)槲覀儓F(tuán)隊(duì)里每個(gè)人都是多面手，喜歡用 AI 做各種新奇又有創(chuàng)意的事。有這樣經(jīng)歷的人，品味會更好，不光能選 Agent，還能設(shè)計(jì)產(chǎn)品主頁等等。

畢竟要讓 15 個(gè)人撐起 5 個(gè)產(chǎn)品，大家都要多面手才行。Kiran 就是這樣。Natas 的背景更讓我羨慕，他是 ChatGPT 出來以后才學(xué)會編程。

他一直想學(xué)寫代碼，但直到 AI 時(shí)代才真正學(xué)會。我老和他說，兄弟，我中學(xué)是買書學(xué)編程的，遇到 bug 也不能上網(wǎng)查，全靠自己琢磨。

主持人：那時(shí)候甚至還沒有 Stack Overflow。

Dan Shipper：對，我學(xué)編程的時(shí)候，根本沒有 Stack Overflow。Natas學(xué)得比以前任何工程師都快得多，我覺得在沒有 AI 的年代根本沒法這么快。

我在公司其他同事身上也看到了同樣的現(xiàn)象。現(xiàn)在大家都在討論 AI 會不會讓年輕人、入門崗位被取代，我覺得這個(gè)問題確實(shí)值得思考，將來有可能會變成問題。

但我的看法是，每次我看到有小孩在用 ChatGPT，我心里都想，天吶，他們將來的成長速度會比我合作過的任何人都快得多。

比如我們有個(gè)同事 Alex Duffy，他幫我們做 Context Window 專欄，他還做了個(gè)很酷的項(xiàng)目，教 AI 們互相玩《外交官》這個(gè)桌游。這個(gè)項(xiàng)目就是他自己一手完成的。

我覺得他真的非常非常有才華。他剛加入公司的時(shí)候（大約一年前），其實(shí)是我常見的那種典型例子，想法很多很棒，但寫作能力還不夠成熟。

在寫作能力提升之前，其實(shí)很難給他安排重要工作，只能先讓他做點(diǎn)小任務(wù)慢慢練。

可我發(fā)現(xiàn)他進(jìn)步飛快，本來一年才能練到的水平，他兩個(gè)月就做到了。每次我教他怎么講故事、怎么想標(biāo)題，他都會錄下來，整理成提示詞，之后就再也不會犯同樣的錯(cuò)了。

我覺得正是因?yàn)橛羞@些 AI 工具，他成長的速度快了很多。

在公司里其他地方我也看到類似的情況。Natas 就是另一個(gè)好例子。所以我覺得，總體來說，人們會發(fā)現(xiàn)，只要去指導(dǎo)一個(gè)訂閱了 ChatGPT 的二十歲年輕人，他很快就能變得非常厲害。我覺得這非常棒。

主持人：這個(gè)話題真的可以聊很多。現(xiàn)在外界都擔(dān)心入門崗位消失了，那還怎么培養(yǎng)資深員工？但你說的是，ChatGPT 這些工具能讓新人飛速成長，所以其實(shí)你根本不用在基層崗位熬很多年。

Dan Shipper：對，我們實(shí)際上從一開始就在學(xué)著怎么當(dāng)比入門再高一級的人。

這其實(shí)也就是我一直說的分配經(jīng)濟(jì)學(xué)理論：AI 時(shí)代最有價(jià)值的技能，其實(shí)和現(xiàn)在人類管理者的能力很像。將來每個(gè)人都是模型管理者。現(xiàn)在管理能力并不普及，因?yàn)楣芾砗苜F，只有 8%的人是管理者。

未來管理變得很便宜，更多人都得會管事。所以現(xiàn)在這些 20 歲的年輕人，除了做實(shí)際的工作，也會同步學(xué)著怎么管理 AI。

我們不能只丟任務(wù)給 AI 然后撒手不管，還是得進(jìn)去改進(jìn)結(jié)果，他們其實(shí)是在同時(shí)學(xué)習(xí)怎么管人和怎么做事，所以成長得特別快。

主持人：你說的管理其實(shí)就是管理 AI Agent，對吧？

Dan Shipper：對，就是管理 AI。

主持人：所以你剛才說的，比如 Quora 團(tuán)隊(duì)，還有 Every 整個(gè)團(tuán)隊(duì)，其實(shí)已經(jīng)不寫代碼了，全是管理 AI Agent 讓它們寫代碼？

Dan Shipper：對，沒錯(cuò)。我還沒見過哪個(gè)公司能做到這個(gè)階段，真的很酷。

現(xiàn)在的工作流程就是，把想法告訴 AI，反復(fù)用我們搭建的提示詞庫優(yōu)化需求，讓 AI 去寫代碼，然后我們花時(shí)間做代碼審核和結(jié)果檢查，不斷完善。

主持人：哇，那你們其實(shí)已經(jīng)提前實(shí)現(xiàn)了 Cursor 創(chuàng)始人 Michael 預(yù)測的未來。他幾個(gè)月前說，一年后大家都不用再看代碼了，而你們現(xiàn)在其實(shí)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了，雖然偶爾還是會看下代碼。

Dan Shipper：確實(shí)還是得看。現(xiàn)在他們還是要做代碼審核，不能完全不看。

比如 Danny（負(fù)責(zé) Spiral，Claude Code for 內(nèi)容工具的負(fù)責(zé)人），最近還花了幾天研究第三方庫的內(nèi)部實(shí)現(xiàn)，他只是想搞清楚底層原理，但搞懂之后，他就全靠 Claude Code 給指令了，自己基本不寫代碼。我覺得這點(diǎn)非常重要。

主持人：這真是個(gè)巨大的里程碑。我們正進(jìn)入一個(gè)你不需要懂代碼、不需要寫代碼的時(shí)代，你們已經(jīng)提前到達(dá)。很多人其實(shí)沒意識到這多么不可思議，你們的產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)完全不寫代碼。

Dan Shipper：真的挺瘋狂的。特別是，像我們這樣的團(tuán)隊(duì)，人很少，每個(gè)人都是多面手，都是 AI 導(dǎo)向，所以在這種環(huán)境下能做的事太多了。

我們還要發(fā)明一套全新的協(xié)作、工程原則。我很喜歡我們寫的內(nèi)容，也是因?yàn)槲覀冋娴淖约涸谟?AI 做這些，所以能寫出基于實(shí)戰(zhàn)的好內(nèi)容。

但我還想補(bǔ)充一句：Every 的人還沒到完全不會寫代碼也能做現(xiàn)在這些事的程度。就是說，雖然大家不手寫代碼了，但會寫代碼依然很重要，而且未來很長時(shí)間內(nèi)也有價(jià)值。這其實(shí)是歷史發(fā)展的規(guī)律。

比如我初中學(xué)編程那會兒，最火的是腳本語言（Python、JavaScript）。

但在程序員圈子里，大家普遍認(rèn)為真正的程序員，就得懂 Python、JavaScript 這些腳本語言背后的底層 C 語言，他們覺得腳本語言還不夠正統(tǒng)。

想做厲害的東西，就得兩層都懂。C 語言當(dāng)年剛出來，70 年代吧，大家說想寫 C 得會匯編。

現(xiàn)在的英語提示詞（prompt）其實(shí)也是加在腳本語言上的新一層。所以每次轉(zhuǎn)型期，能往下鉆一層非常重要，這種需求會隨著時(shí)間慢慢減少。

但這需要很久。哪怕這個(gè)人是 JavaScript 或 Python 程序員，懂底層原理也會幫上大忙。雖然現(xiàn)在重要性沒以前那么高了，但也是十幾年才變成這樣的。

我覺得寫代碼的能力還會很重要，還會讓人加速成長，只是隨著時(shí)間推移會慢慢沒那么必要，但現(xiàn)在遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒到那一步。

主持人：這點(diǎn)很重要，謝謝你提出來。那你覺得，距離我們能招一個(gè)不會寫代碼的人來主導(dǎo)開發(fā)新產(chǎn)品這種情況，還有多遠(yuǎn)？

Dan Shipper：就像那種真正的 SaaS 產(chǎn)品嗎？

主持人：對，比如我們有個(gè)想法，想招個(gè)人帶這個(gè)項(xiàng)目，但這個(gè)人不會寫代碼。

Dan Shipper：我覺得還很遠(yuǎn)，暫時(shí)看不到。但有一些比那低一層、簡單點(diǎn)的產(chǎn)品，現(xiàn)在幾乎已經(jīng)能讓不會編程的人做了。

比如我們剛才說到的 Dia（Browser Company 做的新 AI 瀏覽器）有個(gè)技能系統(tǒng)，實(shí)際就是 AI 小應(yīng)用，可以在網(wǎng)頁上運(yùn)行，有點(diǎn)像 ChatGPT 里的自定義 GPT，非技術(shù)人員就能做。

我認(rèn)為，雖然離零代碼做傳統(tǒng) SaaS 產(chǎn)品還很遠(yuǎn)（除了 demo 級別），但會出現(xiàn)很多新形態(tài)軟件。

比如現(xiàn)在軟件越來越像內(nèi)容，會有很多不像今天軟件那樣的產(chǎn)品，非技術(shù)出身的人也能做，甚至當(dāng)成生意運(yùn)營，這很快就會發(fā)生，甚至現(xiàn)在已經(jīng)在發(fā)生了。

它們和你問的那種傳統(tǒng)軟件不太一樣，就像好萊塢電影和 YouTube 視頻的區(qū)別。

#10 AI 產(chǎn)品創(chuàng)新的方法論

主持人：明白，這聽起來會讓很多人感到放心。也就是說，AI 其實(shí)能讓有某種技能的人能力大幅提升。

Dan Shipper：對。

主持人：還有沒有什么特別簡單高效的做法，能幫你們小團(tuán)隊(duì)做更多事？可以分享一下嗎？

Dan Shipper：我很想跟大家聊聊我們是怎么思考做什么產(chǎn)品，怎么挑選項(xiàng)目的。我覺得這方面有些獨(dú)特經(jīng)驗(yàn)，應(yīng)該對大家有參考價(jià)值。其實(shí)這也是最近才真正想明白，之前都靠直覺在做。

回頭看我們孵化過的產(chǎn)品，發(fā)現(xiàn)本質(zhì)都和我一開始說的一點(diǎn)有關(guān)：過去很多服務(wù)只有大公司或有錢人才用得起，比如郵箱助手、私人律師、整理師、自動整理電腦文件的工具、寫作助手等等。

現(xiàn)在 AI 讓這些服務(wù)的成本降低了幾十倍、上百倍，小公司也能用。

比如像我們這種 AI 優(yōu)先公司，常常會有很多需求，我現(xiàn)在就想要個(gè)寫作助手，可雇不起，想要個(gè)律師，可 25,000 美元太貴……市場需求很大但供給有限，因?yàn)槿斯ぬF。

AI 來了以后，我就能用 Claude/ChatGPT 頂替部分工作。像我們公司，其實(shí)能請得起律師、寫作助手，但還是有很多事做不了。

現(xiàn)在我們的想法是，先把 AI 當(dāng)成萬能工具用起來，只要發(fā)現(xiàn)某個(gè)用法確實(shí)有價(jià)值，我們就會把它單獨(dú)拆出來，做成自己的產(chǎn)品。

所以我們現(xiàn)在的方法是，先用 AI 工具測試有沒有用，如果真有用，那就把它單獨(dú)拆出來，變成單獨(dú)的應(yīng)用。

我覺得現(xiàn)在最特別的是，整個(gè)產(chǎn)品格局都被重新洗牌了。五年前大家可能還在做新一代筆記軟件或者又一個(gè) B2B SaaS，但現(xiàn)在都是全新領(lǐng)域，沒人知道什么才是行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，大家都在一邊探索一邊創(chuàng)新。

就像當(dāng)年電子表格剛出來時(shí)，大家都在摸索新流程，后來這些流程被拆分成成專門的 B2B SaaS。ChatGPT 和 Claude 也是類似，得先把它當(dāng)萬能工具，發(fā)現(xiàn)有用，再細(xì)分成獨(dú)立產(chǎn)品。

我們公司的好處是，全員 AI 優(yōu)先，都在做類似的事，團(tuán)隊(duì)本身就是第一批種子用戶，大家覺得這個(gè)產(chǎn)品超棒，那就說明成了。

我們的下一個(gè)用戶群就是我們訂閱者，他們和我們氣質(zhì)相似，這樣能形成很自然的產(chǎn)品試錯(cuò)與推廣鏈條。

這種新路徑真的很有趣，機(jī)會很新。像我們這種做前沿實(shí)驗(yàn)的公司，三年后，今天的做法會變成行業(yè)共識，現(xiàn)在也許還很小眾，但不久以后大家都需要。

主持人：太酷了。所以我理解其實(shí)就是 GPT 套殼是很好的主意。

Dan Shipper：我完全同意。GPT 套殼其實(shí)超級有價(jià)值，外界一直有人吐槽，但他們根本沒明白這類產(chǎn)品到底有多重要。

#11 Every 的融資哲學(xué)

主持人：你們也只是融了個(gè)種子輪，所以現(xiàn)在聊聊這個(gè)很合適。其實(shí)這些產(chǎn)品不一定非得變成超級大爆款才算成功。

你們有公司組合，也有內(nèi)容業(yè)務(wù)。我覺得這種對于公司規(guī)模怎么才算成功的想法很有趣。能不能聊聊你的看法？

Dan Shipper：我真的希望 Every 能成為一家機(jī)構(gòu)，教人們怎么用科技（尤其是 AI）過更好、更人性化的生活。我們會通過寫作和內(nèi)容去教大家，也會開發(fā)工具幫助人們做到這一點(diǎn)。

但我覺得，要打造一家公司，對我來說，最理想的方式是，讓內(nèi)部氛圍就像一個(gè)創(chuàng)意游樂場，大家可以去冒險(xiǎn)、做創(chuàng)新、做沒人理解的怪東西，哪怕說不清理由，只是覺得好玩。

所以我一直在認(rèn)真做公司和玩得開心之間找平衡。我認(rèn)為，這種張力很有價(jià)值。

所以我一直挺猶豫要不要融資太多，因?yàn)橐坏╁X多了，我們就必須認(rèn)真起來，全力奔著那種超級大公司目標(biāo)去。

很多公司都能在這兩者之間找到平衡，但對我個(gè)人來說，我更想留住選擇權(quán)，留住那種自由和好玩的感覺。

部分原因是這樣我還能比較自主地做自己想做的事，當(dāng)然背后可能還有一些更深層的心理原因，如果你想聊我也可以說。但這就是我想要的狀態(tài)。

所以我們剛創(chuàng)辦 Every 的時(shí)候，只融了 70 萬美元的種子輪。那時(shí)候正是創(chuàng)作者經(jīng)濟(jì)最火的時(shí)候。我和你幾乎同一時(shí)間開始做 Newsletter，那段時(shí)間大家都瘋狂撒錢，特別夸張。

但我們只融了 70 萬，就是想有足夠的錢去試錯(cuò)，有點(diǎn)現(xiàn)金緩沖，但也不會因?yàn)殄X太多，就被限制只能按某種方式發(fā)展。我們還專門給所有投資人發(fā)郵件說，你也是我們的小股東之一，應(yīng)該也收到過。

主持人：沒錯(cuò)，我是個(gè)小投資人，但我在里面。

Dan Shipper：我們發(fā)郵件跟大家說，這家公司大概率不會走風(fēng)險(xiǎn)投資那條路，所以你們別指望我們再融資。

我們還用了一種改過的 SAFE 協(xié)議（一種創(chuàng)業(yè)公司常用的融資合同），允許所有人三年后即便我們沒再融資，也能選擇轉(zhuǎn)成股權(quán)。

這樣既有機(jī)會做大，也有機(jī)會按照我們自己的方式慢慢來。哪怕不是一家巨無霸公司，只要我們喜歡就好。

最近這一輪我們也是這樣做的。這次最多融了 200 萬美元，投資人有 Reid Hoffman 和 Starting Line VC，我們就把它叫 Sip Seed 輪。

他們承諾給我們 200 萬美元，但我們隨時(shí)想用就能拿出來，是個(gè)設(shè)定好估值上限的 SAFE 協(xié)議。

對我來說，這特別好，因?yàn)樾睦韷毫π×撕芏唷Ｈ绻~上錢用完了，還能繼續(xù)拿投資，不用擔(dān)心。而且團(tuán)隊(duì)也不會盯著一個(gè)天文數(shù)字的賬戶余額，想著怎么燒錢。

Reid 肯定希望我們成功，但我覺得他并不在意公司規(guī)模多大，更認(rèn)同我們做的事情本身。如果公司做大他會很高興，這種價(jià)值觀正是我追求的。因?yàn)槲易羁粗氐倪€是保留核心的創(chuàng)造精神。

我確實(shí)希望公司擴(kuò)大影響力，但影響力有很多種方式。有一種是做一個(gè)百億美元的企業(yè)，另一種是影響人們看待世界和自己的方式。

有時(shí)候故事本身就能起到這樣的作用，我們未必非得靠一家大公司才能實(shí)現(xiàn)。

很多我們喜歡的故事，其實(shí)主角都不是有錢人。所以我想做的，是打造一個(gè)既能做出好生意，又能真正影響人，讓人重新認(rèn)識自己的地方，這才是我覺得最重要的東西。

主持人：你這算是自己發(fā)明了一種全新的融資模式，不是純自力更生，也不是傳統(tǒng) VC，而是 Sip Seed 形式。

我覺得你們 200 萬美金的操作挺對的。要是拿五千萬，可能大家就飄了，200 萬其實(shí)已經(jīng)很夠用了。

Dan Shipper：這確實(shí)是個(gè)重要考量。當(dāng)然，誰知道兩年后我會不會后悔、會不會覺得錢不夠用。但現(xiàn)在的感覺是，我們用很少的錢就能走很遠(yuǎn)。

比如 Cora 這個(gè)產(chǎn)品，全部投入可能才 30 萬美元。

想想看，這還是算上人工成本的。而且三年前我就算再有幾億美金，也根本造不出來 Cora 這樣的產(chǎn)品，因?yàn)闆]有 GPT 就做不了郵件總結(jié)、自動回復(fù)這些功能。

所以不僅當(dāng)年技術(shù)上根本做不到，現(xiàn)在我們只用兩名工程師就能完成過去需要二十個(gè)人才能做的事，這也說明其實(shí)我們用不著那么多資金。風(fēng)投界現(xiàn)在還沒完全理解這個(gè)變化。

現(xiàn)在其他公司也在搞類似玩法，叫 Seed Strapping，就是用種子輪資金去自我造血。我也很好奇這會不會最終影響 VC 的模式。

對我們來說，我們有獨(dú)特的孵化模式，和傳統(tǒng) VC 有區(qū)別，也有一些和創(chuàng)始人互動的新玩法。我就是想找一個(gè)最適合自己的形態(tài)，不一樣也沒關(guān)系，看看能不能走通。

#12 AI 落地的關(guān)鍵在領(lǐng)導(dǎo)

主持人：兩年后我們可以再復(fù)盤。現(xiàn)在從外面看進(jìn)展已經(jīng)很棒了。

還有幾個(gè)問題想請教，一個(gè)是你們的咨詢業(yè)務(wù)。我一直覺得這塊有潛力，甚至是下一個(gè)十億美元級的生意。現(xiàn)在每家公司都在琢磨，別的公司 AI 都怎么玩了，我們是不是落后了。

好多公司產(chǎn)品負(fù)責(zé)人給我發(fā)郵件說，能不能介紹一些已經(jīng)在 AI 上有突破的同行讓我們學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)。你們基本就在幫大家解決這個(gè)難題。能不能跟大家聊聊你們咨詢這塊的業(yè)務(wù)？

還有一點(diǎn)，你一定見過很多企業(yè)，有的 AI 落地特別好，有的就不行。你覺得這些公司的最大區(qū)別是什么？

Dan Shipper：這個(gè)問題我很喜歡，而且我有非常明確的看法。

第一，關(guān)于咨詢業(yè)務(wù)，我們其實(shí)就是一直在玩新模型、寫體驗(yàn)、造工具，粉絲也多，所以時(shí)間長了自然有公司找上門來，向我們求助，能不能來教教我們怎么用？于是我們就開始做咨詢了。

其實(shí)這個(gè)業(yè)務(wù)還很新，大概才做了六到九個(gè)月，但體量已經(jīng)挺大了，今年?duì)I收大概能翻倍。去年做了大約一百萬美金，今年說不定還會更多，有幾個(gè)大單子還在談，說不定最終會高很多。

主持人：我大膽預(yù)測兩年后能到十億美元規(guī)模。

Dan Shipper：哈哈，有很多公司來問我們：能不能來幫忙培訓(xùn)團(tuán)隊(duì)怎么用 AI？我們的流程是，先去調(diào)研公司，了解各個(gè)團(tuán)隊(duì)都在做什么，哪些環(huán)節(jié)有重復(fù)勞動……就是前面我們聊到的那些事情。

然后我們會出個(gè)簡報(bào)，告訴他們，我們發(fā)現(xiàn)了什么，不僅如此，我們還會做一個(gè)聊天機(jī)器人，客戶可以直接通過和機(jī)器人對話，去檢索、提問、探索所有采訪資料，主動挖掘他們想知道的內(nèi)容。

我們有一個(gè)大儀表盤，展示各團(tuán)隊(duì)對 AI 的興趣度、落地潛力等。這也是我去年和 Devin 在一個(gè)周末用 Vibe Code 做出來的 App，后來 Alex（咨詢業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人）升級了這個(gè)工具。

接下來我們會有一套培訓(xùn)課程，給每個(gè)團(tuán)隊(duì)定制培訓(xùn)內(nèi)容，因?yàn)?nbsp;AI 是通用技術(shù)，每個(gè)崗位用法不同。

我發(fā)現(xiàn)企業(yè)里 10% 的人超級感興趣，10% 的人死活不碰，剩下 80% 只要告訴他怎么用在本職工作里，他就會用。

所以我們會針對每個(gè)人寫好專屬提示詞、專屬場景，這樣才能推動落地。每個(gè)團(tuán)隊(duì)培訓(xùn) 4 周，每周一小時(shí)。結(jié)束后，還會幫企業(yè)做自動化，導(dǎo)入 AI 運(yùn)營相關(guān)的流程。

客戶都很喜歡。我們現(xiàn)在做的客戶不少是大型對沖基金、PE、企業(yè)客戶等等。

你問的第二個(gè)問題，就是哪些公司能 AI 落地，哪些不行，最大分水嶺是什么？我覺得首要預(yù)測指標(biāo)就是，CEO 用不用 AI。

主持人：用不用 ChatGPT。

Dan Shipper：對，或者說 CEO 自己用不用智能聊天機(jī)器人。如果 CEO 經(jīng)常用，每天都覺得很酷，整個(gè)公司的人就會跟上。

如果 CEO 自己覺得這不關(guān)我的事，就沒人會帶頭做；要么公司整體消極，要么 CEO 沒概念、期待不切實(shí)際、很容易失望。

但如果 CEO 每天都用，他既能帶動全員激情，也能制定合理預(yù)期。這樣公司 AI 落地就會很順利。

我見到做得特別好的，比如我們合作的 Walleye 對沖基金（我?guī)字芮罢埩怂麄儎?chuàng)始人上我的播客），這是一家千億級對沖基金。他們怎么做的？

第一步，CEO 像很多公司一樣，直接發(fā)我們是一家 AI 優(yōu)先公司的全員郵件。

所有人都接到通知，必須認(rèn)真對待。而且他在郵件里專門寫了，這封郵件是我用 ChatGPT 寫的，你們也要學(xué)著用。必須以身作則。

然后，他們還有個(gè)做法，每周開會大家分享提示詞和用例，每周發(fā)全員郵件公布 ChatGPT 的使用數(shù)據(jù)，公布誰貢獻(xiàn)了新提示詞等等。

這樣能讓早期使用者脫穎而出，因?yàn)檫@ 10% 的人會花大量時(shí)間摸索，其他人只要把他們的經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為全員流程就行。

只要給這些人獎勵、提供舞臺，整個(gè)組織的學(xué)習(xí)和創(chuàng)新就會自動傳導(dǎo)下去。我覺得這就是秘訣。

主持人：太棒了，我很喜歡這些建議。總結(jié)一下你剛才提到的一些公司內(nèi)部的具體方法：

比如，可以發(fā)個(gè) AI 優(yōu)先的全員信（有點(diǎn)像 Toby 那封），大意就是我們是 AI 優(yōu)先，這會納入績效考核。

以后遇到問題，先讓 AI 試一遍再去問別人等等。還有在郵件里順便寫一句這封信我也是用 ChatGPT 寫的，這個(gè)點(diǎn)子很棒。

另外是每周有個(gè)周會，可以是線下也可以是 Zoom，讓大家分享使用 AI 學(xué)到的新東西。

還有每周發(fā)個(gè)數(shù)據(jù)郵件，告訴大家全公司用 ChatGPT 的情況，表揚(yáng)做得好的員工。這些都很棒。

尤其是如果 CEO 每天用 ChatGPT、Claude 之類 AI，那這家公司 AI 落地一定沒問題這個(gè)判斷方法，非常好。

現(xiàn)在還早，但你看到哪些公司全面擁抱 AI 后，已經(jīng)有什么變化嗎？有沒有有趣的例子或數(shù)字？

Dan Shipper：目前還是早期，很難說具體效果，但普遍來說，做得好的公司都覺得自己現(xiàn)在能做的事情比以前多太多了，而且不用再多招人。所以公司效率提升了，用同樣的預(yù)算走得更快更遠(yuǎn)。

我還沒看到那種要大裁員的情況，當(dāng)然我也不想做裁員咨詢，那太糟心了，我們還從來沒遇到過。大家的態(tài)度反而是：用現(xiàn)有人手、借助 AI，可以做更多事。

回到我一開始說的美國本土就業(yè)回流，我確實(shí)見過一些公司，不是我們的客戶，是我認(rèn)識的朋友公司，他們會說，我們以前有海外呼叫中心，但現(xiàn)在用美國本地兩個(gè)人 + AI 客服平臺，也能搞定同樣的工作量。

這些 AI 平臺還沒完全自動化，比如只要兩個(gè)人那種 CEO 說法太夸張了。

但確實(shí)可以用更少的美國本地員工，做原來海外幾十、上百人的活，薪資可以低點(diǎn)，當(dāng)然每家公司要自己權(quán)衡。但確實(shí)這種事情越來越多了。本質(zhì)就是：同樣人手，產(chǎn)出更多。

#13 分配經(jīng)濟(jì)時(shí)代的新型核心能力

主持人：最后我想回到你之前提過的 allocation economy（分配經(jīng)濟(jì)）的觀點(diǎn)。

我的理解是，過去我們屬于知識經(jīng)濟(jì)，大家憑技能掙錢；你的觀點(diǎn)是我們正進(jìn)入分配經(jīng)濟(jì)，管理型技能更重要，人們花更多時(shí)間在管理上。

這其實(shí)也指明了未來哪些能力最值錢，很多人都關(guān)心這個(gè)。你能不能多講講這方面的看法，補(bǔ)充一些你的思考？

Dan Shipper：這其實(shí)基于我兩年多前寫的一篇文章。那時(shí)候 AI Agent 還沒人當(dāng)回事，我就在琢磨怎么表達(dá)我的體驗(yàn)。

我的感受是，每天使用 AI 后，哪些技能變得有用？我覺得很多人將來也會遇到類似體驗(yàn)。做這類預(yù)測，最好的辦法就是自己每天用，然后把自己的感受講出來。當(dāng)時(shí)用的還是 GPT-3，也許 GPT-4。

我發(fā)現(xiàn)，我每天都在思考怎么把問題講清楚，怎么收集和組織好要解決問題的信息，怎么讓 AI 理解任務(wù)，怎么挑選合適的大模型，給它們分配給不同任務(wù)，有些復(fù)雜任務(wù)還要拆分。

讓不同 AI 各自完成一塊，然后基于經(jīng)驗(yàn)判斷什么效果好什么不好。還要給 AI 反饋，還得有清晰目標(biāo)和判斷標(biāo)準(zhǔn)。

所有這些，其實(shí)本質(zhì)上就是管理！一旦人們意識到這一點(diǎn)，很多事就通了。

比如，很多人常說 AI 不靠譜，怎么能放心讓它做事？干脆自己動手最省事。其實(shí)這就是每個(gè)新晉管理者的困擾：只要學(xué)會授權(quán)，就得忍受結(jié)果可能沒親自做得好；但自己啥都做就沒杠桿了。

真正的管理就是要學(xué)會什么時(shí)候出手，什么時(shí)候放手，怎么拆解和分配任務(wù)，怎么判斷結(jié)果是不是靠譜，能不能信。

這類管理能力，現(xiàn)在很少有人具備，但未來一定會變得很普及，因?yàn)楫?dāng)管理者的成本大大降低了。

主持人：我看過你那篇文章，你還特別強(qiáng)調(diào)了未來最有價(jià)值的幾種能力，比如：評估人才、提出愿景、審美品味，以及什么時(shí)候該下場細(xì)管、什么時(shí)候該抽身，這些都很重要。

另外你也說過，通才會越來越重要。Every 公司全員都是通才，可以多聊聊這塊嗎？

Dan Shipper：對，我覺得，也可能因?yàn)槲易约菏峭ú牛远嗌儆悬c(diǎn)主觀，但這正是 AI 讓我的體驗(yàn)變得特別棒的原因，我喜歡各種事情都嘗試一下，寫代碼、做視頻、畫圖、寫作……ChatGPT 也能全程陪我一起玩。

從古希臘到現(xiàn)在，社會進(jìn)步其實(shí)就是專業(yè)化程度越來越高，大家分工合作，所以亞當(dāng)·斯密才會舉制針工廠的故事來說明分工的好處。

但專業(yè)化的分工雖然帶來很多好處，但有時(shí)候真的沒那么好玩。成為一個(gè)全面發(fā)展的人其實(shí)很酷。

AI 有意思的地方就在于，它就像我們兜里裝著一萬個(gè)博士，啥都懂。各種領(lǐng)域、各種藝術(shù)、各種技藝它全掌握，所以我們本來要花十年鉆研的專業(yè)問題，現(xiàn)在隨時(shí)隨地都能查 AI 問清楚。

所以我能在不同技能領(lǐng)域之間大幅度跳躍，比如我們公司，15 個(gè)人就能一直保持高效率，因?yàn)榇蠹叶际峭ú牛珹I 幫我們補(bǔ)齊專業(yè)深度，通才能在公司里待得更久，效率很高。

我覺得這種模式會擴(kuò)散到社會其他地方，將來不會再是超大公司每個(gè)人只干一個(gè)小環(huán)節(jié)，而是會有更多小型組織、成員都是通才。我認(rèn)為這會是個(gè)好事。

主持人：這讓我想到我最近請的健身教練，她說自己特別有大局觀，喜歡高層次思考，但執(zhí)行力、做計(jì)劃、細(xì)節(jié)管理不是強(qiáng)項(xiàng)，ChatGPT 對她來說就像有了個(gè)超級幫手，她可以直接說我要做什么，AI 就幫她搞定細(xì)節(jié)。

Dan Shipper：這太棒了。

主持人：對，這讓我更清楚地看到 AI 到底能釋放多少價(jià)值。