关于 AI、AI 的使用和 AI 工具，你有哪些多数人还不相信的看法？

我先说一个我最大胆的观点，这个也是我证据最少的。我认为，AI 可能是推动美国就业岗位回流的最大力量之一。现在大家都很担心 AI 会导致失业，没错，它肯定会改变工作所需的技能，但我认为它实际上可能会把大量工作带回美国。

这主要通过两种方式实现。第一，现在有很多昂贵的服务，是富人和大公司才能享受的，比如公司内部的法律顾问或客服中心。而廉价的智能，能让这些服务变得小公司和个人也能负担得起，从而刺激了需求。第二，它能让从事这些工作的人，用更低的成本服务更多的人。例如，它可能不会完全取代客服岗位，但能让中西部的十个呼叫中心员工服务几十万甚至上百万人。这样一来，美国公司在美国本土雇人就变得划算多了。我认为，在很多情况下，美国本土的员工会更擅长使用这些 AI 工具来完成工作。所以，这反而可能让那些由美国人运营的工作岗位，留在美国会更有效率。

我喜欢这种对 AI 乐观的看法。还有别的吗？

另一个观点是，我认为大家严重低估了Claude Code对非程序员有多好用。它是一个命令行界面，你可以启动它，让它访问你的文件系统、浏览网页。你给它一个任务，它就能像一个 agent 一样自主运行二三十分钟去完成。特别是最新的 Claude Opus 4，让 AI 独立工作的能力实现了一个巨大的飞跃。

程序员们每天都在用它，但非程序员通常会被终端界面吓退。但其实你可以把所有会议记录下载到一个文件夹里，然后对它说：“你去读完我所有的会议记录，告诉我，我在哪些时候不自觉地回避了冲突。”它会给自己写一个待办清单，逐一读取文件，记录发现，最后给你一个总结。这和普通聊天应用不同，它是在真实地处理你给它的每一个文件。对于任何需要处理大量文本的任务，它都强大得不可思议。

所以你的高能观点是，Claude Code 这个大多数人以为是给工程师用的工具，其实是为非技术人员准备的最被低估的工具。

我自己经常用它来辅助写作。比如我非常喜欢托尔斯泰，我想在写作中融入他的风格。我就把《战争与和平》的文本下载下来，让 Claude Code 去阅读前三章，找出所有通过角色行为举止来展现其所思所想的微妙句子，然后生成一份关于如何像托尔斯泰那样进行角色刻画的指南。它甚至自己下载了俄文版和英文版进行比较，告诉我翻译中可能错过的细节。无论你对哪个细分领域感兴趣，都可以用它进行深度、硬核的探索。

我最近也在读托尔斯泰，我一边读书，一边开着 ChatGPT 的语音模式，随时向它提问。它已经知道了整本书的内容，这非常方便。所以你的核心观点是，我们可以在本地电脑上拥有一个 agent，让它读取本地文件，替我们做各种很酷的事情。

是的，我认为这类工具的理念会逐渐渗透到所有产品中。我们正在进入一个新阶段，你会更多地扮演一个授权者的角色，说“我把这事交给你了”，然后 AI 就去完成，而不需要你深入了解它的执行过程。

这和 Basecamp 创始人的愿景完全一致，他最近分享说，公司成立六个月，他已经三个月没碰过前端代码了，全是用 AI 工具完成的。

我们 Every 内部也是一样，没人再手动写代码了。

我还有一个关于AGI 定义的观点。我认为，判断 AI 进步的程度，可以看你能给它多长的“缰绳”去工作。从只能补全代码的 Copilot，到能回答问题的 ChatGPT，再到现在能自主工作二三十分钟的 Claude Opus 4，“缰绳”越来越长了。这让我想起儿童心理学，孩子成长的过程也是被逐渐“放手”的过程，能独自待着的时间越来越长。

所以，我觉得一个好的 AGI 定义是：当人们可以无限期地运行 agent，并且这样做在经济上是有利可图的时候。也就是说，那个 agent 永远不关机，总是在做有价值的事，你宁愿让它一直开着，也不愿让它干等着你发号施令。这就是 AGI。

总的来说，我很反感那些说“AI 会取代工作”或“用 ChatGPT 会让你不动脑子”的标题党新闻。使用 AI 本身就是一项技能。为了获得新技能而放弃旧技能，在技术史上一直是常态。柏拉图曾怀疑文字会损害记忆力，事实也的确如此，但我们为了换取书写能力，这点代价是值得的。AI 也是一样，它可能会降低你在某些任务上的参与度，但如果你用得对，你在其他更有影响力的任务上的参与度会大大提高。

你们正在打造的这门生意、这支团队，还有你们的运作方式，可以说完全走在了 AI 时代公司运营模式的最前沿。你们团队很小，却有每日新闻通讯、三四个产品，还有一个咨询部门。能分享一些你们的运营方式吗？

我们有十五个人。我们运营方式有几个要点。第一，我们有一个AI 运营负责人。她的工作就是不停地构建 prompt 和工作流，帮我和团队里其他所有人实现最大程度的自动化。每当我发现自己在做什么重复性的工作，我们就会把它变成一个自动化项目。有专人负责这件事，能确保自动化真正落地，而不是停留在想法层面。

这位 AI 运营负责人是什么背景？

她叫 Katie Parrot，之前在顶尖的内容营销机构工作，非常擅长流程化思考。她同时也是一位出色的作者，并且对 AI 充满热情，喜欢捣鼓新东西。我们把她的热情和能力结合，让她负责 AI 运营，事实证明这非常棒。

我们甚至将这种自动化能力延伸到了工程团队。比如，工程师可以用一个 Claude Code 命令，检查整个代码库里的所有文案是否符合我们的风格指南，然后自动创建一个 pull request 发给编辑审核。这样，工程团队也能写出高质量的营销文案了。

你们团队和你自己常用的 AI 工具栈都有哪些？

我日常首选是 ChatGPT，因为它的记忆功能非常棒，它了解我的写作风格和个人情况，能提供高度个性化的帮助。我们团队开发时则重度使用 Claude Code。此外，我们自己的应用内部大量使用 Gemini 的模型，因为它强大且便宜。而 Claude Opus 4 在“判断”能力上是无与伦比的，它能判断一篇文章是否有趣、出色，这对于我们开发内容自动化工具 Spiral 至关重要。它让我们的产品实现了从“生成”到“创作并优化”的飞跃。

回到你们团队的运作方式，还有什么特别之处吗？

我们的 Cora 产品团队发明了“复利式工程”（compounding engineering）这个概念。意思是，你每完成一个工作单元，都应该让下一个同样的工作单元变得更容易。例如，在不写代码的世界里，你会花大量时间写产品需求文档（PRD）。你可以每次都从零开始，但更好的方式是花点时间写一个 prompt，让它能把你零散的想法转换成一份正式的 PRD。这样，你之后写所有 PRD 都变得更容易了。找到那些能让你加速的小窍门，每次开发时都让下一次做同样事情变得更容易，这能给工程团队带来巨大的杠杆效应。

这太疯狂了。你们有一个完全不写代码的产品团队。

是的，没人再手动写代码了。工程师们会看代码、做代码审查，但他们不再亲手写了。他们会花时间去研究第三方库的实现原理，理解之后，就去告诉 Claude Code 该做什么。这确实是一个疯狂的里程碑。我们现在做的事情，可能再过三年，其他所有人也都会开始做。

你们的 Cora 团队只有两个人，他们是什么背景？

他们都是工程师，但背景很有趣。Kieran 曾是创业公司的工程副总裁，在那之前是专业的作曲家和面包师。这种多维度的天赋，正是我喜欢在 Every 拥有的。另一位成员 Natasha 则是在 ChatGPT 出现之后才开始学编程的，他只知道 AI 时代的编程方式。

现在有种担忧，说入门级岗位正在消失，以后怎么培养资深人才呢？

我很反感那些说 AI 会抢走入门级工作的标题党新闻。每当我看到一个年轻人用上 ChatGPT，我心里就想，天啊，他们进步的速度绝对会超过我合作过的任何人。我们这儿就有个小伙子，他只用了两个月，就取得了通常需要一年才能达到的进步。因为我每次教他怎么讲故事、构思标题，他都录下来，然后把这些方法做成一个 prompt。之后，同一个错误他再也没犯过第二次。他的进步速度比原本要快得多。

所以，你实际上是从一开始就在学习如何成为一个比入门级更高一级的人。你必须这样做。

你提到 Every 的每个人都是多面手，可以展开讲讲吗？

我认为 AI 对我这样的多面手来说非常美妙。它就像你口袋里装着一万个博士，让你可以在不同技能领域之间自由跳跃。过去，文明的进步依赖于高度的专业化分工。但 AI 让你被赋予了在所有这些不同技能领域之间更自由地跳跃的能力。作为创始人，我能完成更多的事情。我认为 Every 内部的人可以更长时间地保持多面手的身份，这可能会逐渐波及到整个经济。未来可能不再是巨型公司，而是更多由多面手组成的小型组织，这会是一件非常好的事情。

我想聊聊你提出的“分配经济”（allocation economy）这个想法。这似乎预示了未来哪些技能会更重要。

是的，这个想法基于我使用 AI 工具的亲身经历。我发现我花了大量时间在思考：如何沟通问题？如何为问题收集正确的信息？如何选择合适的模型？如何划分任务？如何提供反馈？如何对最终结果有好坏的判断标准？

然后我意识到，这不就是管理吗？当你审视在 AI 时代哪些技能会变得有价值时，一大类技能就是管理者的技能。今天他们是人类的管理者，明天每个人都是模型的管理者。很多人抱怨“我信不过 AI，所以还是自己做”，这和每一个新手经理说的话一模一样。学习如何授权、如何建立信任、如何划分任务，这些管理技能过去只属于少数人，但未来会普及，因为成为一个“管理者”的成本会大大降低。

具体来说，未来更有价值的技能是评估人才（AI）、愿景、品味，以及知道何时该深入细节。

完全正确。

你们是如何思考和选择要构建什么样的产品的？

我们的产品孵化逻辑可以追溯到一点：历史上，总有一些服务非常昂贵，只有富人或大公司才能买得起，比如私人幕僚长、代笔、律师。AI 正在让这些服务的价格降低几个数量级，让每个人都能用。我们作为一家 AI 优先的公司，会先用 ChatGPT 等通用工具来解决我们遇到的问题。如果某个工作流被证明非常有用，我们就会把它“解绑”出来，做成一个独立的应用。

我们衡量一个产品是否成功的标准就是，“它在 Every 内部火不火？”如果内部每个人都开始用，我们就知道这事有戏。而我们的读者和我们有相似的“vibe”，他们就成了下一批用户。这是一个非常有趣的构建应用的流水线。

这听起来是说，GPT 包装器（wrapper）是个好主意。

我百分之百认为 GPT 包装器非常棒，它们被无端地诋毁了，人们根本不理解它们的价值。

你们的融资方式也很特别，可以聊聊吗？

我非常希望 Every 能成为一个机构，教人们如何借助技术过上更好、更有人性味的生活。为了保持这种创造性和探索的乐趣，我对融很多钱一直持谨慎态度。我们最近的一轮融资，我称之为“Sif Seed”轮。我们从 Reid Hoffman 等投资者那里获得了最多两百万美元的承诺，但我们可以根据需要随时提取，并且是在一个固定的估值上限下通过 SAFE 协议进行。

这在心理上让我能承担更大的风险，同时又不会因为银行账户里有巨款而产生烧钱的冲动。而且，在 AI 时代，我们用很少的钱就能走得更远。开发 Cora 的总花费可能也就三十万美元，这个产品在三年前是几十亿美元也做不出来的。这意味着我们需要更少的钱。

你们的咨询业务是怎么做的？你从中发现了什么规律？

我们花时间研究客户的组织，找出可以被 AI 优化的重复性任务，然后提供定制化的培训课程。因为 AI 是通用技术，公司里大约 80% 的人属于“如果你告诉我怎么在我的工作里用它，我就会用”的类型。所以我们的培训非常具体，直接告诉他们该用什么 prompt，在什么场景下用。

至于规律，我发现，区分一家公司能否成功采纳 AI 的头号预测指标就是：CEO 自己用不用 ChatGPT 或者其他聊天机器人？如果 CEO 自己整天都在用，觉得“这东西太酷了”，那么其他人也都会开始用。如果 CEO 的态度是“这是别人的事”，那这件事就很难推行。自己使用的 CEO 既能激发热情，又能对能达成的目标设定合理的期望。

除了 CEO 带头，还有哪些有效的策略？

成功的公司会采取几个策略。首先，CEO 会发一封“我们是一家 AI 优先的公司”的全员邮件，并以身作则，比如在邮件末尾加上“这封邮件是我用 ChatGPT 写的，你们也应该这么做”。其次，他们会每周开会，让大家分享 prompt 和用例。最后，他们会每周给全公司发一封数据邮件，展示 ChatGPT 的使用情况，并表彰那些贡献了新 prompt 的人。核心就是找到并激励公司里那 10% 的早期采纳者，然后把他们的经验传递给其他人。

你最常向别人推荐的两三本书是什么？

我推荐《战争与和平》，以及托尔斯泰的入门读物《伊凡·伊里奇之死》。还有 George Saunders 的《在雨中池塘里游泳》，这是一本关于俄罗斯短篇小说和写作的书。很多俄罗斯小说家都在探讨技术对传统生活方式的影响，这和我们今天面对 AI 的情况很相似。

你的人生座右铭是什么？

我问了 ChatGPT，它启发我得出了一个答案，源自小普林尼：“做值得书写的事，写值得阅读的东西。”

我读到你曾一度停止写作，后来又重新开始。当时发生了什么？

在 Every 的早期，我试图用我认为“应该”的方式去运营公司，也就是停止写作，专注于“做产品”。但当我停止写作后，业务反而不好了。我个人也很痛苦，因为我没有在做我真正想做的事情。后来我意识到，我其实就是想当个作家，同时建立商业。我查了一下，发现像 Joel Spolsky (Trello 创始人)、Jason Fried (Basecamp 创始人) 这样的榜样其实很多。

于是我把我的身份中心调换了过来，把写作放在了核心，并且对此毫不掩饰。这实际上对生意和我自己都更好。每当我倾向于做一些感觉像是内心秘密渴望的事情时，结果反而好得多。通过向那些秘密的渴望屈服，你能为你的工作和你建立的生意找到一种适合你的形态，而不是盲目地模仿你认为公司应该有的样子。这绝对是通往成功的更好方式，也是一种更好的生活方式。

大家可以在哪里找到你？如何能帮到你？

可以在 every.to 找到我们，我的推特是 @danshipper。至于如何帮助我，我希望人们能找到有趣的、很酷的使用 AI 的方式来真正改善他们的生活。然后去做，并且在推特上告诉我。我觉得那会很棒。