## 关键内容总结 ### 核心观点 1. **AI就业回流理论**：AI可能成为美国就业回流的最大推动力，通过降低服务成本和提高工作效率实现。 2. **Claude Code的被低估价值**：对非程序员来说，Claude Code是最被低估的AI工具，可以处理大量文本、文件分析等复杂任务。 3. **分配经济概念**：我们正从知识经济向分配经济转变，价值来源于管理AI系统的能力而非传统知识技能。 ### Every公司的创新实践 1. **AI优先运营**：15人团队运营多个产品线，工程师不写代码而是管理AI代理 2. **复合工程**：用AI倍增器替代传统程序员，专注于需求管理和流程优化 3. **AI运营主管**：专门职位负责全公司AI使用优化和培训 4. **三重收入模式**：订阅、产品销售、咨询服务相互促进 ### 企业AI采用洞察 1. **CEO使用是关键**：CEO是否使用AI是公司成功采用AI的最大预测因子 2. **增强而非替代**：最成功的AI实施专注于让现有员工完成更多工作 3. **从小开始扩展**：选择特定用例试点，成功后再推广 4. **投资培训和测量**：持续培训和数据追踪是成功的必要条件 ### AI未来趋势预测 1. **语音交互主导**：三年内知识工作者将主要通过语音与AI交互 2. **代理可靠性提升**：12个月内AI代理将能处理复杂多步骤任务 3. **AI管理角色普及**：AI产品经理/运营经理将成为标准职位 4. **企业AI工作流爆发**：企业级复杂AI工作流将成为巨大市场 ### 个人发展建议 1. **立即开始使用**：每天至少使用AI工具一小时 2. **发展AI难以复制的技能**：战略思维、创造性问题解决、情商 3. **学习管理技能**：未来将管理AI代理，需要类似管理人员的技能 4. **保持好奇和实验精神**：AI领域变化快速，需要持续学习适应 这篇访谈提供了AI时代商业运营的前沿洞察，展示了AI原生公司的实际运作方式，对企业和个人都有重要参考价值。 --- ## 欢迎与介绍 你们正在建立的企业、团队以及运营方式，都处于公司在AI时代尝试运营的最前沿。 我们有一位AI运营主管。她一直在不断构建提示词和构建工作流，让我和团队中的每个人都尽可能地自动化工作。 你对AI有什么看法是大多数人没有的？我讨厌那些"入门级工作被AI取代"的标题。 每当我看到一个孩子在使用ChatGPT时，我就想，"天哪，他们的发展速度会比我合作过的任何人都快得多。"我们有这样一个员工，他在两个月内取得了一年的进步，因为每次我坐下来告诉他，"好吧，这是你如何讲故事的，这是你如何思考标题的"，他都会记录下来，放入提示词中，并且他从不犯同样的错误两次。有一种感觉，我们正在走向一个你不需要写任何代码的地方，你有一个完全不写代码的产品团队。没有人再手动编码了。像我们这样的组织，在边缘玩耍的人，我们正在做的事情，三年后其他人都会做。 今天，我的嘉宾是Dan Shipper。Dan是Every的联合创始人兼CEO，这是一家在AI可能性最前沿的公司。他们只有15名员工的团队已经构建并推出了四种不同的产品。他们发布日报简讯，并有一个咨询部门，帮助公司采用最新的AI最佳实践。在他们的产品团队中，工程师不手写一行代码，而是使用一套代理来帮助他们制定需求和构建产品。他们的编辑部门使用AI更快地发布更好的作品，他们甚至有一个人，他的整个工作就是帮助公司的每一位员工使用最新的AI工作流变得更高效。在我们的对话中，Dan分享了他们内部使用的一系列策略来增加员工的杠杆作用，他的个人AI工具栈，他发现的一个预测因子，用来判断一家公司是否会通过AI成功地获得巨大的生产力提升，他如何以一种真正独特的方式建立他的公司，一系列关于AI发展方向的预测，等等。 如果你喜欢这个播客，不要忘记在你最喜欢的播客应用程序或YouTube中订阅并关注它。另外，如果你成为我的简讯的年度订阅者，你可以免费获得一年的一系列惊人产品，包括Superhuman、Linear、Notion、Perplexity、Bolt、Granola等。在lennysnewsletter.com查看并点击bundle。现在，让我为你介绍Dan Shipper。 本集由CodeRabbit赞助，这是一个AI代码审查平台，正在改变工程团队如何在不牺牲代码质量的情况下更快地使用AI发布产品。代码审查至关重要，但耗时。CodeRabbit作为你的AI副驾驶，为每个拉取请求提供即时代码审查评论和潜在影响。除了标记问题，CodeRabbit还提供一键修复建议，让你使用ast-grep模式定义自定义代码质量规则，捕获传统静态分析工具可能错过的微妙问题。CodeRabbit还在IDE中直接提供免费的AI代码审查。它在VS Code、Cursor和Windsurf中可用。CodeRabbit迄今为止已经审查了超过1000万个PR，安装在100万个仓库中，被超过70,000个开源项目使用。在coderabbit.ai使用代码Lenny免费获得CodeRabbit一整年。就是coderabbit.ai。 今天的节目由DX赞助。如果你是工程领导者或在平台团队中，在某个时候，你的CEO不可避免地会向你询问生产力指标。但衡量工程组织是困难的，我们都同意像PR数量或提交次数这样的简单指标并不能说明全貌。这就是DX的用武之地。DX是一个由领先研究人员设计的工程智能解决方案，包括DORA和SPACE框架背后的那些人。它结合来自开发者工具的定量数据和来自开发者的定性反馈，为你提供工程生产力及其影响因素的完整视图。了解为什么世界上一些最具标志性的公司如Etsy、Dropbox、Twilio、Vercel和Webflow依赖DX。访问DX的网站getdx.com/lenny。 Dan，非常感谢你来到这里，欢迎来到播客。 ## AI热门观点和就业回流 谢谢你邀请我。我显然是一个长期的超级粉丝，所以能来到这里是我的荣幸。这是我的荣幸，Dan。我觉得这是一个注定要做的播客。我很高兴我们终于做了。有太多我想谈论的东西；有太多我们可以谈论的东西。我想从一些热门观点开始会很有趣。 我想从这里开始的原因是，我觉得你比我认识的几乎任何人都花更多时间思考AI、用AI构建、使用AI、评估AI。所以我真的很尊重你对事情发展方向的洞察和观点。所以让我问你这个问题，看看会走向哪里。你对AI使用AI工具的一些看法是大多数人不相信的？ 我要说我最热门的观点，这是我证据最少的观点。所以让我们就从那个开始。我有其他更有理据的观点给你，但这是我最热门的一个，就是我认为AI可能是美国就业回流的最大推动力之一。所以我认为每个人都担心它会让人失业。当然，它会改变做你正在做的工作所需的技能，但我认为它实际上可能会让很多工作回流，它会通过两种方式做到这一点。 一种是，现在有很多昂贵的服务，富人和大公司正在为此付费，比如内部法律顾问或呼叫中心或其他什么。便宜的智能所做的是，它让这些类型的东西对小公司和个人来说变得负担得起。所以它刺激了需求。它做的另一件事是，它允许从事这些工作的人更便宜地为更多人服务。它可能不会摆脱客户服务，例如，但它可能允许中西部的10个人，通常在呼叫中心工作，为数十万或数百万人服务。也许这太多了，但比他们一直在电话上时通常服务的人多得多。所以对于美国公司来说，在美国雇佣人变得更具成本效益。而且我认为美国的人在很多情况下，在使用这些AI工具来完成工作方面会更好。所以我认为它实际上可能使那些工作在美国更有效，由坐在美国的人运营，他们使用它来完成工作。而且，模型公司也在这里。所以有很多美国的东西在发生，你可以决定你是否认为这是一件好事，但我认为这在关于AI是否会消除工作的对话中完全丢失了。 我喜欢关于AI的乐观观点，所以这很棒。正如你所说，待定的是这对其他国家是否有好处，但对美国有好处。还有什么？你还有什么其他热门观点？ ## Claude Code对非程序员的力量 好的。另一个大的热门观点，这个不那么反主流，更多的是，我认为，人们真的在忽视它。我认为人们真的在忽视Claude Code对非程序员有多好。我会将此扩展到不仅仅是Claude Code，而且Google刚刚推出了Gemini CLI命令行界面。所以类似的东西。 我会告诉不知道Claude Code是什么的听众。Claude Code只是命令行界面。这是程序员使用的那些黑色终端。这是一个你可以启动的命令行界面。它可以访问你的文件系统，它知道如何使用任何类型的终端命令，它知道如何浏览网络，所有这些东西。 你可以给它一些事情去做，它会运行20或30分钟并自主地、代理地完成一个任务。特别是刚刚推出的Claude Opus 4，这是AI独立工作能力的巨大飞跃。Claude Code甚至可以生成多个子代理，并行完成一堆任务，对程序员来说非常有用。Every内部的每个人都在全天使用它，每天都在使用。每个人都被代理化了。他们有15个代理在做各种各样的事情。这很疯狂。 但非程序员不使用它，因为使用终端很令人生畏。但例如，你可以下载所有的会议记录并将其放在文件夹中，然后就像，"好的，我想让你阅读我的每一个会议记录并告诉我..."例如，我做的一件事是，"告诉我所有我巧妙地避免冲突的时间。"它为自己写一个小待办事项列表。它可以有一个小笔记本，它可以去阅读每个小东西，然后写入它的笔记本，完成它的待办事项列表，并在多个回合中给你一个总结的答案。所以它不只是将所有内容填充到上下文中，这就是你用ChatGPT聊天或常规Claude聊天所做的。它实际上在处理你给它的每一个文件。所以我认为对于任何涉及处理大量文本的任务来说，它都非常强大。 所以作为一个简单的思考方式，你基本上在你的本地计算机上有一个代理，它可以阅读你的本地文件并执行你的命令。 是的，完全正确。它可以长时间这样做而不会偏离轨道。 有趣。所以非技术人员必须克服的一个小障碍是使用他们的终端和给出命令，但一旦他们让它运行起来，就只是用英语与它交谈并要求它做事情。 完全正确。所以这里的热门观点就是Claude Code，大多数人认为它是为工程师准备的，是非技术人员最被低估的工具。 是的，完全正确。 你能想象人们看到这一点的其他一些方式吗？这个会议记录的例子真的很酷，我可以看到人们使用这个。还有什么你见过或想到的？ 我经常做的一件事，所以我的很多工作都是作家。 我知道你会问我关于我喜欢的书，所以我会给你一个预览，就是我喜欢《战争与和平》。我刚刚第三次读了它。 哇，那是一本长书。 它很长，但很好。我认为托尔斯泰是一个杰出的作家。我想做的一件事是，我想，"我想在我的一些写作中融入托尔斯泰的一些风格。"我这样做的方式是，我认为他在这些微妙的句子方面令人难以置信，他通过角色的行为方式、他们如何移动脸部或他们声音中的语调与眼神表达之间的不匹配，以及所有这些东西，向你展示角色在想什么和感受什么。他只是人类行为和心理学的令人难以置信的学生。 所以我只是将《战争与和平》下载到我的计算机上，你可以这样做，因为它是公共领域的。然后我让Claude阅读《战争与和平》的前三章并提取所有这些描述，然后为自己制作一个指南，关于如何像托尔斯泰那样做角色描述。你完全可以用常规的Opus命令做到这一点，但你不能把所有的《战争与和平》都放进去。让它做到这一点需要更多的手把手指导。它只是自己做这件事，没有我真正干预。 我让它下载《战争与和平》的俄语版本和英语版本，然后开始比较我喜欢的不同场景，告诉我关于我在翻译中可能错过的东西，这样你就可以对你关心的任何子领域变得尽可能深入、奇怪和书呆子气。同样的事情，如果你有大量的客户访谈或大量的客户数据要去通过，它对于从这样的大数据集中去发现事情非常强大。 你实际上启发了我使用...这不是你描述的，但这也是非常酷的东西。这听起来会很书呆子气。我现在正在读《安娜·卡列尼娜》。 是的。也是托尔斯泰。 这是之前播客嘉宾推荐的。所以我想，"好吧，我得读这个。"也很长。我在我的Kindle上，我就像，"好吧，13%进度，我已经读了几个月了。" 热门观点，我认为《战争与和平》比《安娜·卡列尼娜》更好，特别是对技术人员。但它们都很好。 好吧，这就是我的年度阅读。我看到你发推文提到这个用例，我喜欢并一直在使用，就是在我阅读时让ChatGPT语音坐在旁边，然后就问它问题。因为你实际上不必给它提供书，它已经对大多数书有足够的了解，可以回答你的问题。就像，"我刚刚读了这一段。这是什么意思？"或者"这个角色现在想什么？"这就像有一个文学教授坐在你旁边。 完全正确。这很棒。特别是对于像托尔斯泰这样的书，有很多层次的意义。能够在那一刻问这些问题非常有价值。 好的，还有什么其他的热门观点？ ## AI代理的未来和语音界面 我想另一个我有的观点是，我认为语音转文本界面是未来，我认为人们还没有完全掌握。当你习惯了用语音与AI交谈时，就没有回头路了。它快得多。打字是如此缓慢。我使用ChatGPT语音，我们在Every有一个语音转文本的工作流，我们用于大量的头脑风暴和思考，它只是...你可以更快地思考，你可以更快地交流。我认为最终大多数人将通过语音与AI交互。这只是一个更好的界面。 我想我还有另一个观点，就是我认为我们正在接近这样一个点，在这个点上，AI代理将不再出现问题。或者说，问题数量将急剧下降。我觉得对于任何给定的任务，如果我能在Claude Code中给它一个非常具体的任务，比如"去给我找出我们在上个月的所有客户访谈中客户说的所有负面的事情，"它只会去做，它不会搞砸。或者"去阅读我们的知识库中关于如何做客户开发的所有文章，并为下一个客户访谈制作一个问题列表。"它只是去做。 而六个月前，这会失败得很惨。现在它成功了，我认为这种可靠性的提高将是一个巨大的解锁。因为现在人们可以真正开始依赖代理来完成工作，而不是将其视为你必须检查的辅助工具。 这很有趣。我想这与Claude Opus 4有关，这个新模型。 是的，完全正确。这是一个巨大的飞跃。我的意思是，我一直在定期使用Claude，而这个新模型只是...质量的飞跃是巨大的。 好的，还有什么其他观点？我真的很喜欢这些。 ## AI工具栈和个性 让我想想。我想我还有一个观点，就是不同的AI模型有不同的个性，我认为人们还没有完全掌握这一点。就像，ChatGPT o3，它对我来说感觉更像是一个非常聪明的斯坦福MBA。它非常聪明，它非常有能力，但它有这种特定的世界观。而Claude Opus感觉更像是一个思考深入的哲学研究生。它更慎重，它更...我不知道，更有思想？ 而且我发现根据你要做的任务类型，你想要不同的个性。如果我在做战略工作或商业规划，我可能想要ChatGPT o3。如果我在做创意写作或深度分析，我可能想要Claude Opus。我认为理解这些不同模型的个性并为正确的任务选择正确的个性将变得真正重要。 这很有趣。我从未这样想过，但这很有道理。你有一个主要的AI工具栈吗？像主要工具？ 是的，所以我的主要工具是ChatGPT o3用于大多数快速任务，Claude Opus用于更深度的工作，Claude Code用于任何涉及文件处理或需要代理完成的任务。然后对于语音，我使用ChatGPT语音，因为我认为它仍然是最好的语音界面。 我还使用Perplexity进行研究，因为它在获取最新信息方面真的很好。我使用Notion AI进行一些文档工作。然后我有各种更专业的工具，如用于编程的Cursor，用于设计的一些AI工具，等等。 但这四个大的是ChatGPT o3、Claude Opus、Claude Code和ChatGPT语音。 ## Every公司的独特运营方式 让我们谈谈Every。我想了解你们如何运营这家公司，因为我认为这真的很独特，而且处于前沿。也许从高层次开始。Every是什么，你们在做什么？ Every是一个AI优先的媒体和软件公司。我们制作内容，我们制作产品，我们做咨询。我们的全部论点是，我们想成为世界上最AI原生的公司，并分享我们正在学习的东西。 所以在内容方面，我们有一个日报简讯，我们写了很多关于AI的长篇文章。在产品方面，我们已经推出了四个不同的AI产品 - Spiral用于思考，Claude for Work用于团队协作，HyperWrite用于写作，以及最近的Lex用于写作。在咨询方面，我们帮助公司采用AI。 我们的整个团队只有15个人，但我们用AI能够完成通常需要更大团队的工作量。我们的工程师不写代码 - 他们管理AI代理，这些代理为他们写代码。我们的编辑使用AI来研究、起草和编辑内容。我们甚至有一个专门的AI运营主管，她的工作就是帮助团队中的每个人变得更好地使用AI。 我喜欢"AI优先"这个概念。你能详细说明一下这在实践中意味着什么吗？ 当我说AI优先时，我的意思是我们从一开始就将AI构建到我们做的每一件事中。我们不是先构建一个流程然后添加AI - 我们从AI开始设计流程。 例如，当我们雇佣某人时，我们不会问"这个人能做X工作吗？"我们问"这个人能管理一个做X工作的AI代理团队吗？"这是一个完全不同的技能集。 或者当我们设计产品时，我们不会问"我们如何构建这个功能？"我们问"AI如何构建这个功能，我们如何管理该过程？" 这种心态转变是巨大的。它改变了你如何思考招聘、流程设计、产品开发，几乎所有事情。 ## 复合工程概念 你提到工程师不写代码。告诉我更多关于这个的信息。这听起来很疯狂。 是的，我知道这听起来很疯狂。但基本上，我们所做的是雇佣真正擅长管理AI代理的人，而不是传统的程序员。 所以不是让某人坐下来从头开始编写React组件，我们有人制定要求，设置代理，管理代理的输出，并确保最终产品符合我们的标准。 我们称之为"复合工程"。工程师成为力量倍增器。他们不是亲自做工作 - 他们管理做工作的AI系统。 这并不意味着他们不理解代码。他们必须能够阅读代码，调试代码，理解架构。但他们不需要逐行编写代码。 你能给我一个具体的例子吗？ 当然。最近我们需要为我们的一个产品构建一个新的计费系统。传统上，这可能需要一个高级工程师几周的时间。 相反，我们的"复合工程师"花了大约一天的时间来： 1. 详细写出要求 2. 设置三个不同的AI代理来处理不同的部分（后端逻辑、前端界面、数据库设计） 3. 管理代理之间的交互 4. 审查和测试输出 5. 进行必要的调整 整个项目在三天内完成，质量与我们之前手工编写的代码相当或更好。 ## AI运营主管角色 你提到你们有一个AI运营主管。这是什么角色？ 这是我们创建的一个全新角色。基本上，她的工作是确保公司中的每个人都尽可能有效地使用AI。 她会做几件事： 1. 她不断地尝试新的AI工具和技术 2. 她为不同的任务创建提示模板和工作流 3. 她培训团队成员如何更好地使用AI 4. 她衡量我们的AI使用情况并找到改进机会 5. 她充当故障排除支持 - 如果有人在使用AI时遇到困难，他们会去找她 实际上，我认为这个角色在未来几年内将在大多数公司中变得标准。随着AI变得更加复杂，你需要有人专门负责确保你的组织能够充分利用它。 这很有趣。她的背景是什么？ 她实际上来自运营背景，而不是技术背景。但她对AI有天然的直觉，她非常善于系统性思考。我认为这个角色更多的是关于流程优化和变更管理，而不是技术技能。 你需要的是能够看到组织中的摩擦点并找出如何用AI解决它们的人。这更多的是关于理解人和流程，而不是理解代码。 ## 分配经济理论 你之前提到过"分配经济"的概念。你能解释一下这是什么意思吗？ 是的，这是我一直在思考的一个框架。我认为我们正在从知识经济向分配经济转变。 在知识经济中，价值来自于知道事情。如果你知道如何编程，如何做会计，如何写法律简报，你就有价值。 在分配经济中，价值来自于知道如何有效地分配任务给AI系统。每个人都可以访问相同的AI能力，所以差异化因素是你管理和协调这些能力的能力。 这意味着管理技能变得更加重要。但不仅仅是传统的管理 - 我说的是管理AI代理、设计工作流、优化流程的能力。 我认为这对劳动力有巨大的影响。通才将变得比专家更有价值，因为通才更善于看到大图并协调不同的AI系统。 ## 咨询业务洞察 让我们谈谈你们的咨询业务。你们在帮助其他公司采用AI方面学到了什么？ 我们学到的最大的事情是，CEO是否使用AI是公司成功采用AI的最大预测因子。这甚至不接近。 如果CEO每天都在使用ChatGPT，如果他们对AI感到兴奋并在组织中推广它，那么公司就会成功。如果他们没有，那么就不会，无论IT部门或AI团队有多好。 我们还了解到，大多数成功的AI实施不是关于替换人员。它们是关于让现有的人员完成更多工作。最成功的公司专注于用现有人员完成更多工作，而不是用更少的人员完成相同的工作。 你能给我一些具体的例子吗？ 当然。我们与一家律师事务所合作，他们的合伙人开始使用AI起草法律简报。不是为了替换初级律师，而是为了让合伙人能够处理更多案件。结果是他们的收入增加了30%，而没有雇佣任何人。 我们与一家营销机构合作，他们开始使用AI进行内容创作。但不是为了替换作家 - 而是为了让他们的作家能够为每个客户制作更多内容。他们能够在不增加人员的情况下接受更多客户。 模式总是相同的：使用AI来增强人类能力，而不是替换人类。 ## 对公司的建议 基于你所看到的，你对想要采用AI的公司有什么建议？ 第一，从顶部开始。CEO需要成为AI采用的冠军。如果CEO没有使用AI，没有人会使用。 第二，从小处开始。不要试图一次改造整个组织。选择一个特定的用例或部门，让它工作，然后扩展。 第三，专注于增强，而不是替换。寻找AI可以让你的人员更高效的方法，而不是替换他们的方法。 第四，投资培训。AI工具只有当人们知道如何有效使用它们时才有用。确保你正在培训你的团队。 第五，衡量一切。跟踪你的AI使用情况，衡量影响，分享成功故事。这有助于建立动力。 最后，要有耐心但坚持。AI采用需要时间，但如果你坚持，回报是巨大的。 ## 关于写作和内容创作 让我们谈谈你的写作。你已经写作很长时间了。AI如何改变了你的写作过程？ 它根本性地改变了它。我的写作过程现在更多的是关于思考和结构，而不是实际起草。 我会开始与AI对话，集思广益关于一个主题。我会告诉它我在思考什么，它会提出问题，提出角度，帮助我深入思考。 然后，一旦我有了一个好的大纲，我会让AI起草部分，我会编辑和重写，我们会来回几轮。 最终产品仍然是我的声音和我的想法，但过程要快得多，质量也更高，因为我有一个思考伙伴帮助我。 你担心失去你的写作"肌肉"吗？ 我确实有时会想到这一点。但我认为我正在锻炼不同的肌肉。我不太锻炼"从头开始起草"的肌肉，但我更多地锻炼"编辑和完善"的肌肉。 而且我仍然有很多想法，我仍然在做大部分的结构性思考。AI只是让我更快地从想法到完成的作品。 我认为就像任何工具一样，关键是要深思熟虑地使用它。我不会让AI为我做所有的写作 - 我使用它来增强我自己的能力。 ## 商业模式和收入 Every的商业模式是如何运作的？ 我们有三个主要收入来源：订阅、产品销售和咨询。 订阅是我们的日报简讯。人们付费获得优质内容、访问我们的社区，以及我们工具的早期访问。 产品销售来自我们的四个AI产品。这些都是基于使用的定价模型。 咨询是我们帮助公司采用AI。这是更传统的服务业务。 多元化真的帮助了我们。当一个收入来源下降时，其他来源可以弥补。而且所有三个来源都相互促进 - 内容推动产品销售，产品使用告知我们的咨询，咨询给我们写内容的想法。 哪个收入来源最大？ 现在，订阅是最大的，但产品销售增长最快。我认为最终产品将成为最大的收入来源。 咨询是最有利可图的，但最难扩展。我们正在尝试找出如何将我们在咨询中学到的东西包装成产品。 ## AI的未来预测 基于你所看到的，你对AI的未来有什么预测？ 我有几个大的预测： 第一，我认为在未来三年内，大多数知识工作者将主要通过语音与AI交互。键盘和鼠标对于AI交互来说太慢了。 第二，我认为我们将看到AI代理可靠性的急剧改善。在未来12个月内，我预计代理将能够处理复杂的多步骤任务，而无需人类干预。 第三，我认为"AI产品经理"或"AI运营经理"这样的角色将变得普遍。每家公司都需要有人专门负责优化他们的AI使用。 第四，我认为我们将看到企业AI的爆炸式增长。现在大多数AI使用是个人的。但公司将开始构建复杂的AI工作流，这将是一个巨大的市场。 最后，我认为我们将开始看到真正的AI原生公司，像Every这样，开始胜过传统公司。不是因为他们有更好的人员，而是因为他们有更好的AI增强流程。 ## 个人建议和人生哲学 对于想要在AI时代茁壮成长的个人，你有什么建议？ 第一，开始使用AI工具。现在。不要等待。每天至少使用一个小时。没有什么能够替代实际经验。 第二，专注于发展AI无法轻易复制的技能。战略思维、创造性问题解决、情商 - 这些都将变得更有价值。 第三，学会成为一个好的管理者，即使你现在不管理人员。在未来，你将管理AI代理，这需要类似的技能。 第四，保持好奇心。AI领域变化很快。你需要不断学习和适应。 最后，不要害怕实验。AI现在足够便宜，你可以尝试很多不同的东西。找出什么对你有效。 你个人的人生哲学是什么？ 我有一个我尝试遵循的座右铭："见证深刻，勇敢构建。" "见证深刻"意味着真正注意世界上正在发生的事情。不仅仅是表面层次，而是深层次的变化和趋势。 "勇敢构建"意味着基于你所看到的采取行动。不仅仅是观察变化，而是构建适应变化的东西。 我认为我们生活在一个令人难以置信的时代。AI是我一生中见过的最大的技术转变。我想确保我不仅仅是观察它发生 - 我想成为其中的一部分。 ## 推荐书籍 你提到了《战争与和平》。还有什么其他书籍强烈推荐？ 除了托尔斯泰，我真的很喜欢《人类简史》由尤瓦尔·诺亚·哈拉里。它给你一个关于人类如何到达这里的很好的大视角，我认为这对于理解我们要去哪里真的有用。 我也喜欢《零到一》由彼得·蒂尔。它关于创建真正新的东西，我认为这在AI时代特别相关。 对于更具体的AI内容，我推荐《预测机器》由阿杰伊·阿格拉瓦尔。它有一个关于AI如何改变经济学的很好的框架。 最后，我一直在重读《德鲁克管理精华》。我认为管理技能在AI时代将变得更加重要，德鲁克是永恒的。 ## 总结与关键洞察 这次对话真的很有洞察力。我想任何听到这里的人都会对AI的可能性感到兴奋。 我认为是的。我认为我们真的处在一个转折点。我们在Every所做的事情 - 成为AI原生，重新思考一切，拥抱变化 - 我认为这就是所有公司在三年内的样子。 人们可以在哪里了解更多关于你和Every的信息？ 最好的地方是every.to。那是我们的网站。我们每天发布新内容，所有关于AI在商业中的最新趋势。 你也可以在Twitter上关注我，我是@danshipper。我在那里分享很多关于AI和写作的想法。 如果你有兴趣尝试我们的任何产品，都可以在every.to上找到。 如果你是一家想要帮助采用AI的公司，你可以通过网站联系我们关于咨询。 太棒了。Dan，非常感谢你的时间。这真的很有洞察力。 谢谢你邀请我。这真的很有趣。