瑜伽姐的斜杠人生

本期主讲｜Fancy Wang / 瑜伽姐

外贸SOHO、LinkedIn内容营销顾问、《瑜伽姐的斜杠人生》主播。

过去几年，她持续围绕外贸订单、LinkedIn内容资产、一人+AI组织架构、AI超级个体进行实践与访谈。

这一期，她不讲单个工具，而是结合近30位AI创业者、大厂员工、工程师、产品经理和技术从业者的访谈，系统拆解：

当AI开始进入外贸、电商、出海和组织管理之后，老外贸真正危险的不是没经验，而是经验无法被系统化、量化和复用

这一期，我想跟外贸人讲一个很现实的问题：
AI时代，真正危险的不是你没有经验，而是你的经验没办法被量化。

过去一段时间，我采访了接近30位AI创业者、产品经理、工程师、大厂员工和技术背景嘉宾。越聊我越确定一件事：
外贸行业接下来不是简单地“多用几个AI工具”，而是整个组织结构都会被拆开。

客户判断、产品表达、内容营销、销售推进、CRM、知识库、供应商管理、财务成本、自动化流程，都会被重新整理成一个个可被AI调用的模块。

这意味着，外贸老板和SOHO不能再只靠“我有经验”“我懂客户”“我会跟单”活着。

你必须开始把自己的经验整理成客户库、产品库、内容库、判断库和知识库。

因为未来真正值钱的，不是你做了多少年外贸，
而是你能不能把这十几年经验变成一套可复用、可交付、可被AI放大的系统。

它不是工具清单，也不是焦虑营销，而是讲清楚：

外贸人真正要补的，不是AI工具，而是客户判断、产品表达、内容资产、销售推进、知识库和组织模块。

收听方式：

喜马拉雅，小宇宙，网易云音乐，qq音乐，豆瓣，App podcast ,Spotify,Google podcast ,overcast,YouTube.

时间线

• 00:00–06:26｜开场：从近30位AI嘉宾访谈，倒推外贸行业变化

• 06:26–15:27｜为什么不能只追AI工具：老板要建立系统性判断

• 15:27–24:43｜马斯克、Sam Altman、黄仁勋给外贸人的启发

• 24:43–37:06｜内容不是曝光，而是订单转化前的信任资产

• 37:06–45:20｜播客、知识型创作者、顾问IP为什么正在变成资产系统

• 45:20–52:40｜大厂人进入外贸：增长、视频、AI服务正在重塑竞争

• 52:40–01:06:13｜个人IP不是人设，而是可被信任和调用的资产系统

• 01:06:13–01:19:47｜知识资产、产品资产、判断资产：外贸人的经验必须被量化

• 01:20:02–01:34:51｜为什么大厂人会进入外贸、跨境电商和出海服务

• 01:34:51–01:47:49｜老业务为什么会被新业务追上：AI + 财报 + 客户背调

• 01:47:49–02:12:34｜外贸组织如何系统化：客户、产品、内容、销售、知识库

• 02:12:34–02:24:27｜不要急着自动化：先把组织功能模块拆清楚

• 02:24:27–02:59:13｜AI工具如何放进客户判断、产品表达、CRM和内容系统

• 02:59:13–03:16:11｜外贸企业AI落地三阶段：数据化、模块化、自动化

• 03:16:11–结束｜不同类型外贸团队的低成本AI工具组合与组织升级路径

10个深度问题

1. 为什么你说外贸人最大的风险不是没经验，而是经验没办法被量化？

2. AI进入外贸后，老业务员真正会被替代的是哪一部分能力？

3. 为什么老板不能只学工具，而要先重构公司的客户判断系统？

4. 内容营销为什么不是曝光，而是客户背调前的信任资产？

5. 大厂人进入外贸行业后，最容易打穿外贸老板的哪一个短板？

6. 为什么个人IP不应该做人设，而应该做成“可被调用的资产系统”？

7. 外贸公司最应该先量化的客户数据是什么？

8. 为什么你不建议企业一上来就做自动化和Agent？

9. 外贸企业的AI落地，为什么必须先数据化，再模块化，最后自动化？

10. 如果一个外贸SOHO只能从一个动作开始，最应该先整理客户库、产品库还是内容库？

5个吸引力亮点

1. 不是AI工具课，而是外贸组织结构重构课

2. 把大厂人、AI创业者、工程师进入外贸后的竞争压力讲透

3. 首次系统提出：外贸经验必须被量化，否则会贬值

4. 把LinkedIn、内容资产、客户判断、AI工具放进同一套订单系统

5. 适合外贸SOHO、中小外贸老板、内容营销顾问反复收听

《瑜伽姐的斜杠人生》播客团队

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本期嘉宾｜百万教育培训行业大厂在职，非技术背景AI早期玩家。

自2023年起接触AI，曾以演讲嘉宾身份参与阿里通义千问发布会，目前在国家级教育大厂从事软件产研工作，重点关注AI在教育行业中的落地应用。他同时运营多个自媒体账号，曾做过酒店旅行内容，也用AI重启公众号与跨领域写作。在他身上，可以看到一种很典型的AI时代状态：
还在组织内，但已经不再只按组织员工的方式工作。

它不鼓励盲目辞职，也不神化创业，而是拆解一个更真实的问题：

如果你还在大厂、公司或教育机构里，如何利用AI、内容、工作流和个人判断力，先完成自己的能力重构？

这一期，我们聊一个很真实的AI时代状态：
还在组织内，但已经不能只按组织员工的方式工作。

本期嘉宾百万，是教育培训行业大厂在职员工，也是非技术背景的AI早期玩家。

他一边在国家级教育大厂参与AI在教育行业中的落地，一边用AI重启公众号和内容创作，还观察到公司内部正在尝试把员工培养成一个个“独立公司”。

这一期，我们会聊到：
AI在教育行业到底能替代什么，不能替代什么；为什么高价服务仍然需要人的温度；为什么很多员工突然有了自主权，反而不知道怎么工作；以及Prompt、Context、Harness这些听起来很技术的概念，和普通人使用AI到底有什么关系。

如果你也还在组织里，但已经明显感觉到AI正在改变你的工作方式，这一期会很适合你。

主持人：Fancy

嘉宾：百万

公众号： 百万张，

视频号：百万游世界

� 收听方式：

喜马拉雅，小宇宙，网易云音乐，qq音乐，豆瓣，App podcast ,Spotify,Google podcast ,overcast,YouTube.

时间线

• 00:00–01:51｜嘉宾背景：教育大厂在职、非技术AI早期玩家

• 01:51–10:21｜AI在教育行业的两类应用：内容生产与服务体验

• 10:21–17:05｜人的温度为什么仍然重要：AI越强，人越需要体验感

• 17:05–24:21｜组织内OPC实验：把员工培养成一个个“独立公司”

• 24:21–28:33｜为什么大厂员工突然获得自主权后，反而不会工作

• 28:33–40:15｜用AI重启自媒体：从兴趣内容到跨领域商业化

• 40:15–49:39｜Prompt、Context、Workspace：AI真正用好的前提

• 49:39–56:38｜OpenClaude、Hermes与Harness工程：为什么工程化会成为AI落地关键

• 56:38–01:04:37｜AI工具演进：从Scaling Law到Agent，再到Harness

• 01:04:37–01:15:38｜AI Native分化：会定目标、会验收、会选工具的人会胜出

• 01:15:38–01:19:51｜为什么还不离开大厂：聪明的懒人、稳定收入与低风险试错

• 01:19:51–01:28:46｜平台资产、AI内容与数字痕迹：内容会不会被平台吞掉

• 01:28:46–01:33:01｜AI内容真正拼的不是生成，而是创意、灵魂和判断力

• 01:33:01–01:40:51｜国内外模型差异：模型、工具、搜索能力不是一回事

• 01:40:51–结束｜工具不是用来追的，而是用来解决任务的

10个深度问题

1. 你为什么说自己现在处在“组织内AI超级个体”的夹层状态？

2. 教育行业里，AI最容易替代的是内容生产，最难替代的是什么？

3. 为什么高价教育服务里，AI反馈再好，也仍然需要“人”的中转？

4. 你们公司内部做OPC实验，本质是在重构员工，还是重构组织？

5. 为什么很多大厂员工突然拥有自主权后，反而不知道怎么工作？

6. 你用AI重启公众号之后，最大的变化是效率提升，还是内容边界被打开？

7. Prompt、Context、Harness这三层，分别解决了AI使用中的什么问题？

8. 未来人与AI协作，为什么最重要的是“定目标”和“验收结果”？

9. 你为什么暂时不离开大厂？这是懒，还是一种更成熟的风险控制？

10. 平台账号会被封、AI内容会被限流，那个人数字资产到底该放在哪里？

5个吸引力亮点

1. 不鼓吹辞职创业，而是讲清组织内如何先完成AI能力重构

2. 教育行业视角，拆开AI内容生产与人类服务体验的真实边界

3. 用大厂内部OPC实验，解释未来组织为什么会越来越像小公司集合

4. 把Prompt、Context、Harness讲成人能听懂的AI协作逻辑

5. 适合大厂人、知识付费从业者、自媒体人和AI工具学习者反复收听

《瑜伽姐的斜杠人生》播客团队

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本期嘉宾陈光，是北京邮电大学副教授，也是一位长期分享AI思考的内容实践者。

在人人都谈AI变现、效率和增长的时候，他的方式更“佛系”：持续读、持续想、持续写，把内容当成学习留下的脚印，而不是快速变现工具。

这一期，我们会聊到AI如何改变大学教育，为什么教师会从知识灌输者变成学习引导者；为什么AI抹平信息差之后，真正拉开差距的是内在驱动力、批判性思维和个人品味；以及，在算法和AI内容越来越多的时代，一个人如何守住自己的判断力。

如果你也被AI效率、内容变现、个人品牌焦虑裹挟过，这一期会给你一个更安静但更长期的答案。

主持人：Fancy

嘉宾：陈光

微博是@爱可可-爱生活，公众号是 爱可可爱生活，小宇宙播客是 AI可可AI生活

� 收听方式：

喜马拉雅�️，小宇宙�，网易云音乐�，qq音乐�，豆瓣，App podcast ,Spotify,Google podcast ,overcast,YouTube.

这一期不是AI工具课，也不是个人品牌变现课。
它真正讨论的是：

当AI让内容生产变快以后，人为什么更需要慢下来，重新建立自己的判断、品味和意义感。

时间线

• 00:00–03:01｜第100期开场：高校教授的AI佛系副业实验

• 03:01–15:10｜AI对大学教育的冲击：教师会变成学习引导者

• 15:10–29:19｜教育平权与个体能动性：资源变多后，人靠什么拉开差距

• 29:19–42:36｜为什么选择佛系内容创作：输出是学习留下的脚印

• 42:36–52:41｜算法与AI泛滥时代，如何保持自主判断

• 52:41–01:08:54｜AI创作焦虑的本质：效率比较与不可替代性迷茫

• 01:08:54–01:21:12｜不以变现为核心的个人品牌，还有什么价值

• 01:21:12–01:30:16｜学者与创业者的不同耐心模式

• 01:30:16–结束｜AI作为认知放大器：未来最稀缺的是品味与决断力

10个深度问题

1. 作为高校老师，你第一次意识到AI会真正改变教育，是在什么时候？

2. 如果老师不再只是知识灌输者，那未来老师最重要的能力是什么？

3. AI带来教育平权之后，普通人之间真正拉开差距的会是什么？

4. 你为什么选择“佛系”做内容，而不是追热点、追流量、追变现？

5. 你说自媒体像“学习留下的脚印”，这句话背后是什么心态？

6. 在算法和AI内容泛滥的时代，人如何避免变成被喂养的NPC？

7. AI创作焦虑的深层原因，是效率不够，还是不知道自己不可替代在哪里？

8. 不以商业变现为核心的个人品牌，长期价值到底是什么？

9. 学者的长期主义和创业者的长期主义，最大的差别是什么？

10. 当AI可以生成大量答案时，人的“品味”和“决断力”为什么会更重要？

5个吸引力亮点

1. 第100期里程碑：从AI效率焦虑，回到人的长期成长

2. 高校教授视角，重新理解AI对教育和个人学习的影响

3. 不鼓吹变现，讨论一种更安静、更长期的内容路径

4. 把AI创作焦虑拆成效率、品味和不可替代性问题

5. 适合内容创作者、老师、知识工作者反复收听

《瑜伽姐的斜杠人生》播客团队

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本期嘉宾潘瓒，是中科院理论物理博士，也是杭州宇算科技创始人。他从理论物理转向大数据、城市大脑，再到今天的AI创业，长期关注如何把AI、科学计算和真实业务结合起来。

我们会聊到：为什么AI Coding不是让每个人都变成程序员，而是让超级个体拥有一点“自己造工具”的能力；为什么大模型不能替代所有专业算法；为什么一线经验里的确定性判断，才是超级个体真正的壁垒；以及，普通人如何在不懂代码的情况下，开始理解AI Coding、保护数据安全，并把自己的需求变成可测试的工具原型。

如果你已经开始用AI，但不想永远停留在“找工具、换工具、追工具”的阶段，这一期很适合你。

主持人：Fancy

嘉宾：潘瓒

小红书：All in Wino

微信公众号：Wino Studio

网站：https://wino.cosmoduli.com

观猹：https://watcha.cn/(AI工具，就是 AI产品的大众点评）

� 收听方式：

喜马拉雅�️，小宇宙�，网易云音乐�，qq音乐�，豆瓣，App podcast ,Spotify,Google podcast ,overcast,YouTube.

这一期不是教大家写代码，而是讲清楚：

超级个体真正的下一步，不是多收藏几个AI工具，而是开始具备一点“创造工具”的能力。

这期特别适合：

外贸SOHO、内容创业者、知识付费从业者、AI工具重度用户、想做一人公司但没有技术背景的人。

时间线

• 00:00–04:17｜嘉宾背景：理论物理博士到AI创业者

• 04:17–07:30｜底层连续性：逻辑抽象、第一性原理与简化问题

• 07:30–10:09｜AI时代的协作：技术、运营、商业的合伙人模式

• 10:09–23:31｜Wino Studio：C端连接与B端AI落地服务

• 23:31–30:42｜AI + 科学计算：为什么大模型不能替代专业算法

• 30:42–37:17｜超级个体的壁垒：一线经验里的确定性判断

• 37:17–45:27｜为什么每个超级个体都需要了解一点AI Coding

• 45:27–55:30｜非技术人如何开始：克服代码恐惧与数据安全意识

• 55:30–01:02:07｜智能体工具的价值与夸大：低门槛不等于深理解

• 01:02:07–01:11:50｜Token误区与工具选择：少量Token创造高价值

• 01:11:50–01:16:40｜从工具到服务：AI创业更可持续的商业模式

• 01:16:40–结束｜一人公司趋势：核心资源掌握 + 其他环节外包

10个深度问题

1. 从理论物理到AI创业，真正没有变的底层能力是什么？

2. 为什么你认为“简化问题”比掌握更多工具更重要？

3. Wino Studio为什么选择C端做连接、B端做商业化？

4. AI + 科学计算里，大模型和专业算法应该如何分工？

5. 超级个体真正的壁垒，是技术能力，还是一线经验里的确定性判断？

6. 为什么你说AI Coding的本质不是写代码，而是创造工具？

7. 非技术背景的人，学习AI Coding最先要克服什么？

8. 企业或个人使用AI Coding时，最容易忽视的数据安全风险是什么？

9. 为什么纯工具模式在AI时代风险越来越高？

10. 普通人想转向一人公司，第一步到底应该做什么？

5个吸引力亮点

1. 把AI Coding从“程序员技能”重新定义为“超级个体工具创造力”

2. 理论物理博士视角，讲清AI、算法与商业落地之间的真实分工

3. 不鼓吹人人写代码，而是给非技术人建立正确心理预期

4. 拆穿智能体工具的夸大叙事：低门槛不等于深度理解

5. 从工具到服务，解释AI创业更可持续的商业模式

《瑜伽姐的斜杠人生》播客团队

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本期嘉宾｜肖汉松大厂 AI Agent 工程师，过去三年持续研究并实践与 AI 的共生，尝试将 AI 深度融入工作、生活与个人成长。在他的观察里，AI 不是一个额外工具，而是正在重新定义工程师、组织分工和个人成长路径的底层力量。他关注的不只是“怎么用 AI 提效”，而是一个更根本的问题：当 AI 接管越来越多执行工作后，一个人如何在组织内先完成能力重构，把自己变成一个真正可独立交付价值的系统？

主持人：Fancy

嘉宾：肖汉松

公众号：汉松的技术笔记   X账号：https://x.com/Yonah_x

� 收听方式：

喜马拉雅�️，小宇宙�，网易云音乐�，qq音乐�，豆瓣，App podcast ,Spotify,Google podcast ,overcast,YouTube.

时间线

• 00:00–01:46｜嘉宾背景：大厂AI Agent工程师与AI共生主线
• 01:46–10:10｜工程师角色的根本转变：从执行到管理AI
• 10:10–15:51｜AI工程师 vs 传统工程师：分水岭在哪里
• 15:51–30:30｜AI如何重塑组织架构与分工模式
• 30:30–43:24｜如何在组织内实践“一人公司”视角
• 43:24–55:33｜互联网红利退潮后的职业反思：平台能力与个人能力
• 55:33–01:17:27｜AI时代的人生意义、内在秩序与焦虑安放
• 01:17:27–01:40:39｜如何把想法系统化外化，并与AI共进化
• 01:40:39–01:53:34｜具体AI工具的机会与风险：小龙虾 / AutoGPT 等
• 01:53:34–结束｜组织内超级个体的代价与平衡：时间、体能、长期主义

10个深度问题

1. 为什么你认为 AI 超级个体的第一步不是创业，而是组织内重构？
2. 当 AI 会写代码后，工程师到底还剩下什么不可替代？
3. 管理 AI 和管理人类员工，最本质的相同点是什么？
4. 为什么你认为未来更需要多面手，而不是更细的分工？
5. 在大厂里，如何判断哪些能力是平台给你的，哪些才是你自己的？
6. 把自己当成“一人公司”去上班，最难的地方是什么？
7. 互联网红利退潮对你最大的教育，不是收入，而是什么？
8. AI 为什么反而逼着人去建立内在秩序？
9. 你为什么会把持续记录、蒸馏、外化视为超级个体的核心动作？
10. 如果一个还在组织内、但已经感到焦虑的人来问你，第一步该怎么做？

5个吸引力亮点

1. 第一次把“AI超级个体”讲成组织内可执行路径，而不是辞职神话
2. 工程师视角下，清晰拆解“写代码的人”如何变成“管理AI的人”
3. 把平台能力 vs 个人能力这个很多人不敢面对的问题讲透
4. 把AI能力重构与人生意义、内在秩序连在一起
5. 适合大厂人、职场人、还没准备创业但必须重构自己的人反复收听

《瑜伽姐的斜杠人生》播客团队

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嘉宾介绍本期嘉宾｜RichardAI信任机制探索者，关注多Agent协作中的底层可信问题，正在构建AI信任协议项目 Link。他从金融风控逻辑切入AI领域，将“身份验证、行为记录与信用评估”引入Agent协作体系，试图解决AI无法进入高风险场景的核心瓶颈。在大多数人还在讨论模型能力时，他关注的是更底层的一件事：当AI开始替我们做决策，我们凭什么相信它？

主持人：Fancy

嘉宾：Richard

小红书/知乎/即刻：  路人甲的记事本

� 收听方式：

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时间线

• 00:00–03:30｜嘉宾背景 + Agent信任问题引入
• 03:30–08:00｜Agent现状：能连接但不可信
• 08:00–15:00｜真实案例：多Agent协作出错
• 15:00–25:00｜信任三层结构拆解
• 25:00–33:00｜为什么AI无法进入高风险场景
• 33:00–42:00｜信任系统设计（Link案例）
• 42:00–50:00｜企业使用AI的真实顾虑
• 50:00–58:00｜自动化信任 vs 人工审核
• 58:00–01:05:00｜未来：信用型Agent网络
• 01:05:00–结束｜能力 vs 信任 + 终局判断

10个深度问题

1. 为什么你说Agent最大问题不是能力，而是信任？
2. MCP / A2A解决了什么，又没解决什么？
3. “能调用”为什么不等于“能托付”？
4. 多Agent协作中，责任为什么变得不可追溯？
5. 如果一个Agent出错，谁应该承担责任？
6. 为什么AI目前无法进入金融、医疗等高风险场景？
7. 信任机制为什么必须是“行为驱动”而不是声明？
8. AI信用系统是否会像芝麻信用一样成为基础设施？
9. 企业最大的顾虑，是技术能力，还是数据与控制权？
10. 未来AI竞争，是模型能力竞争，还是信任体系竞争？

5个吸引力亮点亮点1👉 首次系统拆解 AI Agent“信任问题”亮点2👉 真实商业问题：责任无法归因亮点3👉 提出“AI信用系统”概念亮点4👉 类比金融风控 → AI信任机制亮点5👉 直接指向未来基础设施级机会

《瑜伽姐的斜杠人生》播客团队

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嘉宾介绍本期嘉宾｜李达华（Carl）AI产品架构师、Prompt工程体系设计者、企业AI培训师，曾任职阿里、滴滴。他从提示词工程切入AI行业，为外贸与跨境电商企业开发超过500套提示词系统，并逐步升级为企业级AI工具与工作流系统。当前，他正专注于AI视频外包业务，通过“AI + 人工”的混合生产方式，为外贸企业提供面向海外市场的营销视频解决方案。与其说他在写Prompt，不如说他在做一件更重要的事：把AI能力，变成一条可以稳定交付商业结果的生产线。

主持人：Fancy

嘉宾：李达华（Carl）

Email:[email protected]

手机/wechat：18520152017

欢迎来交流！

� 收听方式：

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时间线

• 00:00–05:48｜嘉宾背景 + 从Prompt工程切入AI
• 05:48–13:54｜提示词工程的本质与误解
• 13:54–22:04｜为什么大多数人依赖现成Prompt
• 22:04–31:18｜从Prompt到系统化工作流
• 31:18–38:07｜Prompt vs Workflow vs Agent
• 38:07–50:42｜企业AI落地的真实难点
• 50:42–01:08:25｜AI视频外包的商业模型
• 01:08:25–01:24:30｜AI视频生产的结构与瓶颈
• 01:24:30–01:45:11｜行业趋势 + 工具选择建议
• 01:45:11–结束｜AI创业体验与未来组织形态

10个深度问题

1. 为什么你说“提示词工程师”不是终局职业？
2. Prompt真正的价值，是提升效率，还是提升稳定性？
3. 为什么企业更愿意为“结果”付费，而不是工具？
4. 从500套Prompt走到AI产品，你踩过最大的坑是什么？
5. Prompt → Workflow → Agent，这三层的分水岭是什么？
6. AI视频外包，本质上卖的是什么能力？
7. 为什么很多人会用AI，但做不出商业级视频？
8. AI工具越来越强，为什么反而更依赖“人”的策划？
9. 企业AI落地失败，最常见的不是技术问题，而是什么？
10. 如果今天从0开始，你还会做Prompt工程师吗？

5个吸引力亮点

👉 首次把Prompt工程拆解成“商业生产线”的中间层能力

👉 真实案例：500套Prompt → AI系统 → 视频外包生意

👉 揭露AI视频行业真实结构（AI + 人工混合产能）

👉 讲清企业为什么不买工具，只买结果

👉 适合外贸、电商、AI创业者直接参考的一期

《瑜伽姐的斜杠人生》播客团队

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嘉宾介绍本期嘉宾｜Blue出海电商创业者，曾在腾讯、京东负责商业化运营，目前致力于用 AI 重构电商商业链路。他既是跨境电商业务的一线实践者，也是 AI + 电商领域的内容分享者，其 AI 实践已影响超过 3 万从业者。与其说他在“教工具”，不如说他在做一件更难的事：把一个人的经验、判断、复盘和知识库，组织成一套真正能跑业务的商业系统。

主持人：Fancy

嘉宾：Blue

公众号：新西楼

wechat：buluuslan

添加请备注【瑜伽姐】

欢迎来交流！社群招募| 来MBG跨境AI实战圈，一起加速拥抱 AGI：https://mp.weixin.qq.com/s/dOz4fLmRnaFR7sD_TQm00Q

� 收听方式：

喜马拉雅�️，小宇宙�，网易云音乐�，qq音乐�，豆瓣，App podcast ,Spotify,Google podcast ,overcast,YouTube.

时间线

• 00:00–07:11｜Blue 的背景：从大厂到 AI 原生电商创业

• 07:11–18:23｜大众使用 AI 的两大误区：没问题先上工具、盲目追热点

• 18:23–32:38｜AI超级个体最重要的能力：商业判断力

• 32:38–45:41｜通才与专才在 AI 时代的重新排序

• 45:41–51:27｜追工具的长期价值有限，问题导向才是正路

• 51:27–58:34｜Builder + 内容分享者：双轨身份如何构成抗风险系统

• 58:34–01:10:28｜传统电商 AI 转型的三阶段路径

• 01:10:28–01:20:37｜不会复盘、不会学 AI 的人，如何从聊天机器人开始

• 01:20:37–01:33:10｜AI 不直接赚钱，它只提升试错效率和业务下限

• 01:33:10–01:49:21｜执行被替代后，人最该保留的核心能力

• 01:49:21–02:09:40｜私有知识库、踩坑记录与未来数字资产

• 02:09:40–结束｜Blue 创业最难的一关：找到正确业务路径并跑通闭环

10个深度问题

1. 你为什么说“AI超级个体不是工具流”？

2. 很多人学 AI 最大的问题，是不会用工具，还是根本没有问题意识？

3. 为什么你把商业判断力放在技术能力之前？

4. AI 降低专业门槛之后，通才为什么反而更有机会？

5. 追工具这件事，在哪个阶段有意义，在哪个阶段开始有害？

6. 你为什么坚持只看“有业务盘的人”输出的内容？

7. 如果一个传统外贸 / 电商老板现在开始做 AI 化，第一步最不该做什么？

8. 你怎么看“AI 学习焦虑”这件事背后的真实原因？

9. 在你看来，知识库最宝贵的不是知识，而是“踩坑记录”，为什么？

10. 你创业最难的那一关，是业务模式没找到，还是对自己判断的怀疑？

5个吸引力亮点

1. 第一次把“AI超级个体”从工具焦虑里拽回商业本质

2. 不是讲模型参数，而是讲如何用 AI 跑通真实电商业务

3. Builder + 内容影响者的双轨系统，非常适合一人公司参考

4. 把复盘、知识库、Agent、自动化，串成了一条完整升级路径

5. 适合外贸、电商、内容创业者反复收听的一期

《瑜伽姐的斜杠人生》播客团队

在小宇宙查看该单集文稿

嘉宾介绍:本期嘉宾｜龙哥（安瑟 / A11BERICH）东北出生，北京工作生活12年，现定居深圳。拥有14年互联网行业用户产品与运营经验，经历过游戏、知识付费、在线教育、医疗等多个行业阶段，做过增长负责人，也经历过行业转折和路径重建。目前，他正以创业者身份，探索如何结合AI解决教育与职业成长中的现实问题。在他身上，你会看到一个典型但又少见的样本：一个从大厂上升路径中走出来的人，如何把过去14年的经验，重新组织成自己的第二人生。

主持人：Fancy

嘉宾：龙哥（安瑟 / A11BERICH）

个人主页：richology.cn

微信公众号：Richology

个人微信/即刻/抖音/小红书 同名：安瑟 A11BERICH

读书工具产品，可以插入到 shownotes 里，如果真的有需要的人可以去体验体验，正好在内测～～

「书跃」：https://book.richology.cn

� 收听方式：

喜马拉雅�️，小宇宙�，网易云音乐�，qq音乐�，豆瓣，App podcast ,Spotify,Google podcast ,overcast,YouTube.

时间线00:00–03:10｜开场与嘉宾自我介绍

• “A11BERICH”与“龙哥”两个名字的来历
• 14年互联网经历概览
• 从北京到深圳，当前创业探索方向

03:10–16:18｜职业发展的早期驱动力

• 普通家庭出身的底层动力
• 对稳定、成功、财富的朴素理解
• 大厂路径如何成为人生默认选项

16:18–24:24｜自卑感、痛苦与超越

• 自卑如何转化成行动力
• 阿德勒与达利欧对其影响
• 痛苦和反思为什么是成长必经之路

24:24–27:46｜增长的核心：用户还是组织

• 协同增长观
• 用户价值与组织能力的双向飞轮

27:46–30:48｜为什么选择深圳

• 五年目标法
• 从外部成就转向时间自由
• 深圳作为新阶段载体

30:48–38:41｜职场与创业的思维差异

• KPI思维 vs 创业迭代思维
• 为什么很多大厂人难完成身份切换

38:41–42:28｜多重身份背后的统一问题

• 创始人、规划师、增长顾问的共同底层
• 归根结底都在做决策优化

42:28–51:13｜结构化思考与模型化输出

• 如何把前人的经验变成可复用模型
• 为什么方法论能降低人生和商业试错成本

51:13–01:00:39｜AI工具如何帮助知识转化

• 从“爱读书但用不上”到认知训练产品
• 输入、提炼、练习、应用的闭环

01:00:39–01:06:32｜AI时代的职业安全感

• 安全感的来源不是平台，而是清晰认知自己
• 为什么自我认知会成为关键能力

01:06:32–01:13:40｜Richology 与人生丰盈框架

• 财富、健康、关系三大课题
• 提升认知密度，改善人生决策质量

01:13:40–结束｜AI时代的一人公司与创造力

• 善用AI的人会替代不会用AI的人
• 创造力、好奇心与“未被规训的部分”为何更珍贵
• 对孩子与成人都成立的启发

10个深度问题

• 你回看14年大厂经历，真正可迁移的能力到底是什么？
• “双减”这件事对你最大的冲击，是收入、身份，还是信念？
• 你为什么会把自卑感视作一种可利用的驱动力？
• 你怎么看“进步=痛苦+反思”这句话在现实里最难做到的部分？
• 站在增长负责人的角度，你为什么认为用户和组织不能被割裂讨论？
• 从北京到深圳，这个选择更像逃离，还是主动重排人生优先级？
• 职场人转创业者，最难切换的到底是资源、身份，还是思维方式？
• 你现在做教育科技、职业规划、企业增长，本质上是不是在做同一种事？
• AI时代为什么会把“自我认知力”推到比技能更高的位置？
• 如果一个35岁左右、路径依赖很强的人来找你，你会先让他打破哪一个执念？

5个吸引力亮点

1. 不是鸡汤式转型，而是真实的大厂人重启样本
2. 14年互联网经验如何被重新组织成第二人生资产
3. 双减之后的人生重构，极具时代代表性
4. 把职业规划、企业增长、教育科技串成同一条底层逻辑
5. 适合30+职场人、转型者、创业者反复收听

《瑜伽姐的斜杠人生》播客团队

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嘉宾介绍:本期播客邀请泓深，他拥有计算机与金融的复合背景，当前在AI初创公司探索AI在金融领域的应用。泓深的经历跨越了技术、投资与创业，他强调如何在AI时代将个人与系统思维相结合，持续推动创新。

主持人：Fancy

嘉宾：泓深

公众号：泓深和waita

小红书：泓深和wait

Wechat: Hssqz_​

Github: Hssqz​

即刻：泓深

Linkedin:Qishen Z.

� 收听方式：

喜马拉雅�️，小宇宙�，网易云音乐�，qq音乐�，豆瓣，App podcast ,Spotify,Google podcast ,overcast,YouTube.

播客大纲与时间标记

00:00:00 - 开场

• 介绍嘉宾泓深
• 探讨“活在未来”的核心概念：将AI与个人投资和系统思维融合

00:03:44 - 从技术到金融

• 泓深如何从计算机学科转向金融领域，跨学科的优势
• AI在金融领域的潜力和挑战

00:06:20 - 从学习到实践

• 泓深的思想转变：从“为了找工作”到“为了好奇心和知识”
• 传统教育路径的反思，AI时代如何解构旧的思维模式

00:13:41 - 加强个人判断力

• 如何避免被AI替代：保持“问为什么”的思维方式
• AI协同工作模式替代传统晋升路径，构建新型商业闭环

00:23:20 - 不被定义的职业路径

• 泓深如何在跳槽过程中打破传统职业定义
• 职位不清晰的探索性岗位如何创造新机会

00:33:27 - 心力在AI时代的重要性

• AI降低产品开发门槛，个人心力对结果的决定性影响
• 商业模式与产品迭代中的心力管理和专注力

00:37:00 - 从写CPU到系统思维

• 泓深分享他写CPU的经历，如何构建从底层开始的系统思维
• 投资和交易系统建设中的系统思维应用

00:47:10 - AI使用中的思维差异

• 不同工具间的应用差异：GPT与Germany的比较
• 如何构建认知框架，利用AI推动自己的学习和决策

00:57:58 - AI时代的风险管理

• 过度渴望“确定性”的危险，如何建立内心秩序与抗风险能力
• 多元化布局与系统思维对抗AI带来的风险

01:09:50 - 焦虑与成长

• 泓深的焦虑经历及其对决策的影响
• 如何通过提高情绪感知力，提升人际关系和身心健康

01:16:54 - 从外部世界到内在探索

• 泓深如何通过外部挑战推动自我探索
• Fancy与泓深对比的成长经验：理解他人立场，争取自由

01:30:12 - 总结与展望

• AI时代的机遇与挑战：如何在这个时代成为“超级个体”
• 泓深的未来展望，如何活得开心，享受过程

10个深度问题

1. 从技术到金融的转型：你认为计算机背景如何影响你在金融领域的视角？
2. 跨学科背景的优势：你提到跨学科背景能帮助人们在AI时代避免被替代，这一点你怎么看？
3. 教育的反思：你如何看待当下教育体系与AI带来的变革？你认为未来教育该如何适应这些变化？
4. AI与判断力的关系：在你看来，AI如何帮助我们在复杂决策中保持判断力？
5. 职业发展与不被定义：你在跳槽过程中打破了传统的职位定义，这对你来说意味着什么？
6. 心力与成果：你如何平衡个人心力的投入与AI的协同合作？
7. 系统思维在投资中的应用：你是如何将写CPU的经验应用到投资和交易系统的建设中的？
8. AI思维差异：在你使用AI时，是否遇到过思维上的差异？你是如何解决的？
9. 焦虑与成长：你提到自己的焦虑经历，这是否促使了你对情绪管理的重视？
10. 从外部到内在的探索：你认为外部世界的挑战和内在探索之间有何联系？如何在挑战中找到成长的契机？

5个吸引力亮点

1. AI与投资的结合：如何通过AI提升个人决策能力，在金融领域找到新的机会？
2. 不被定义的职业路径：跳脱传统职场定义，如何找到自己在AI时代的职业新机会？
3. 心力管理：在AI协同工作中，个人“心力”如何决定成果的上限？
4. 系统思维的力量：从写CPU到构建投资和交易系统，系统思维如何帮助你减少决策中的重复劳动？
5. 焦虑与成长的关系：如何将焦虑转化为动力，通过自我探索突破职场与生活的瓶颈？

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