这场经湾区扶摇计划主办方同意公开的分享，把工作沟通拆成从让对方听懂到共同改变判断的六层能力：表达、结构、同理、影响、共识与领导力。核心不是说得更多，而是让专业贡献变成团队能理解和采用的行动。

适合数据、技术岗位以及刚开始带团队的人，帮助你判断沟通失败究竟来自表达不清、目标错位，还是没有理解对方关心的 outcome。

这期你会听到

• 为什么学校训练出的“做对题”思维，不足以影响工作中的 stakeholder？

• 有效沟通为什么要从表达清楚，继续走向解决问题、明确价值与建立共同立场？

• 如何用 influence without authority 处理老板的期限挑战，而不是先把它定义为微观管理？

• 汇报时怎样强调对方问题与 outcome，而不是自己的加班和 input？

• IC 与 Leader 面对的沟通对象、上下文和反馈来源有何不同？

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选段近期失效的跨团队沟通案例，带来讨论对方真正关心的结果是什么。

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孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。

《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。

融资消耗过半后，这支 AI 连续创业团队主动放弃 ToC 产品、全员停薪，把真实客户数据作为转向 B2B 的依据；随后切入服装行业，自建模型，并让 AI 深度耦合企业 workflow。

适合产品失去增长、正在考虑 ToC 转 B2B，或试图把 AI 接入垂直行业的创业团队，帮助你判断何时该停止、转向和重新下注。

这期你会听到

• The Mom Test 为什么要求创业访谈聚焦真实行为，而不是向用户 pitch 产品？

• 哪些数据能揭穿 ToC 产品的假象反馈，并支持转向 B2B？

• 为什么服装行业的真实数据困境让开源模型无法直接满足需求？

• AI 与企业 workflow 深度耦合，与简单替代人工有什么差别？

• 从 PoC 走向 scalable 系统时，go to market 为什么与模型能力同样关键？

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靠捡垃圾攒服务器，做出亚马逊Rekognition的前身！AI前夜的创业故事｜灶爷访谈_上：

https://youtu.be/k4ymsRaIUX4

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请把正在犹豫的产品转向方案带来，用客户证据检验停止、转向或加注的决定。

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大厂履历能证明专才，却不能证明一个人适合 Startup。灶爷结合 Orbeus、Amazon Rekognition 与 Wyze 的经历，解释为什么“老兵油子”和真正能做事的人说话可能很像，只有持续交付与 get shit done 才能拉开差距。

适合从大厂转向 Startup、招聘早期员工或选择创业合伙人的人，帮助你从履历、话术和真实产出之间做出更可靠的判断。

这期你会听到

• 为什么大厂的规范与 Leadership Principles 既能训练人，也可能被武器化？

• 老兵油子如何用权威话术否掉想法、减少工作，却显得很专业？

• 为什么判断创业型人才的核心不是说法，而是能否 get shit done？

• 大厂背景、Startup 经历与应届身份，哪一种更能预测真实交付？

• AI 改变技能价值后，动机、心力与创造性为什么更值得观察？

本期嘉宾

灶爷（Tianqiang Liu），Orbeus 创始人；公司被亚马逊收购后成为 Amazon Rekognition，后来担任 Wyze CTO，并成立 Huhu AI。

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创业AI公司5000万美元卖亚马逊，前Wyze CTO｜重要决定怎么做？｜如何识别大厂里的混子｜灶爷_上：

https://youtu.be/FKCPAI9yHKE

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不妨带来候选人的面试记录或交付案例，拆解怎样识别真正适合创业的人才。

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从聚美优品到真格基金，戴雨森以创业者和投资人的双重视角，讨论如何识别移动互联网与生成式 AI 的不连续变化，以及当执行力被 AI 平价化后，产品选择、Agency 和 Taste 为什么变得更关键。

适合 AI 创业者、产品负责人和早期投资人，帮助你判断技术浪潮是否真的到来，以及产品、增长和人才标准应如何随之调整。

这期你会听到

• 如何用性能、价格与易用性的变化识别技术浪潮的不连续点？

• ChatGPT 的用户自发传播为何是跨越鸿沟的重要信号？

• 为什么早期产品的方向选择可能比买量和 A/B 微调更重要？

• 当执行力逐渐平价化，Agency 与 Taste 如何成为新的稀缺能力？

• Kimi、Genspark、HeyGen 等 AI 产品说明“套壳”与护城河应当怎样判断？

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本期嘉宾

戴雨森，真格基金合伙人，曾参与创办聚美优品，并投资 Kimi、Genspark、HeyGen 等 AI 项目。

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真格基金戴雨森：顶级VC如何判断AI浪潮中的机会与个人价值？：

https://youtu.be/fwlAB0P5ojw

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拿出你对技术浪潮的判断和产品草案，讨论品味与行动该落在哪个选择上。

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Richard 表示，Huma 的交易资金已达 40 亿美元，目标是用 PayFi、稳定币和区块链把跨境结算从 T+3/T+4 推到 T+0。本期也复盘创业中更难的一课：既要坚持长期方向，又要不断否定具体做法，并在 PR 危机中用坦诚沟通重建信任。

适合关注 Crypto、稳定币、跨境支付或正在应对创业不确定性的人，帮助你判断一项长期信念与具体产品路径应当如何分开取舍。

这期你会听到

• PayFi 为什么要用稳定币和区块链把跨境结算从逐级对账变成更快的资金流转？

• Solana、托管、合规与流动性在 PayFi Stack 中分别解决什么问题？

• Huma Finance 如何结合监管账户、短账期与机构评级控制垫资风险？

• 创业者如何区分必须坚持的长期信念与需要快速调整的执行路径？

• PR 危机发生后，承认错误、公开解释与 AMA 为什么可能修复信任？

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本期嘉宾

Richard，前 Google Director、Huma Finance 联合创始人，围绕 PayFi、跨境支付与连续创业经验展开分享。

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华人在硅谷怎么做(不)到VP？：

https://youtu.be/8omGQSetKMA

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把你在坚持方向与修正路径间的真实决策带来，讨论哪些信号值得相信。

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鸭哥用 Cursor 从下载行情数据开始，让 Agentic AI 自主搭建回测平台、实现 alpha 策略并生成分析报告。重点不是让 AI 多写代码，而是由 AI manager 交叉检查异常，并为最终交付负责。

适合想用 Cursor 构建金融分析工具、回测平台或其他复杂工作流的人，帮助你判断哪些任务能交给 Agentic AI，哪些结果必须由人复核。

这期你会听到

• 如何从行情数据下载开始，让 Cursor 逐步搭建可运行的回测平台？

• 为什么先用 Buy and Hold 等简单基准验证正确性，再实现 alpha 策略？

• 当回测表现好得不真实，应该检查哪些数据、假设与中间结果？

• AI 管理者为什么要负责定义目标、解除阻塞和验收最终交付？

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请带上你正在跑的回测结果和异常案例，来拆解策略假设该怎样复核。

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