AI炼金术

AI Coding 言出法随，未来什么还会值钱？

66分钟 1.16万 2个月前

主播

Mars任鑫 2 档播客

徐文浩 1 档播客

节目简介

来源：小宇宙

本期节目源于“意外”——嘉宾临时缺席，任鑫和徐文浩就自己闲聊了起来。两人从自己用 AI 给孩子写游戏、做学习工具的亲身经历出发，探讨了一个核心命题：当 AI 编程能力（AI Coding）足够强时，传统的软件开发流程、低代码工具（Low-code）甚至“公司”这种组织形式是否还有存在的必要？未来 36 个月，生产力将越来越过剩，传统的工作能力、管理技能将进一步贬值，我们应该做什么准备呢？市场还会需要什么，什么资源和能力会相对升值呢？
你会听到的关键结论
中间层会变薄：很多事直接“对话 → 代码 → 执行”，不再需要一堆工作流产品夹在中间。
企业不会跟着消失：高风险场景要可控、可审计、可追责，“稳定界面+背锅机制”是刚需。
Skill/Agent 很强也很危险：给权限就等于开攻击面，偷 key/私钥/勒索不是科幻。
组织协同被重新定价：三五个人+AI 可能干掉过去小几十人的“沟通型产出”。
渠道比生产力更值钱：做东西更容易以后，难点回到获客、信任、成交。
详细内容时间戳
00:01:19 这期为什么临时加更：AI coding 让人开始“价值感摇晃”
今天想聊的不是工具测评，而是心理震荡与判断框架
00:08:31 为什么 AI Coding 像“言出法随”？
从“想办法”到“改软件”：一句话把限制改掉
00:09:13 “即抛即用软件”为什么突然划算？
过去个性化软件太贵，现在可以为一个任务快速定制、用完就丢
00:10:05 给孩子做听写 App：闭环不是判对错，而是“笔画级反馈”
少给具体指令，让 AI 自己把需求优化到更短反馈闭环
00:16:32 为什么企业场景仍需要“稳定界面 + 责任机制”？
高确定性/高风险场景不接受“今天能用明天崩”
00:17:50 人类该干什么：把真实世界和虚拟世界对齐
目标、约束、权责对齐做不好，AI 会把你带沟里
00:19:03 Skill/Agent 的安全坑：偷 key、私钥、勒索
权限管理与攻击面：强大=更需要边界
00:25:34 “中间层不存在”：对话里写代码，自动把录音变 MD
iCloud 文件夹→定时扫描→转写/总结→输出 Markdown
00:28:49 拖拽工作流会消失吗？企业为什么可能留住中间层
合规/权限/审计/治理决定企业演进速度
00:33:34 组织被重新定价：3–5个人+AI 能不能干掉过去的小几十人协同？
协同的真实成本：沟通、对齐、跟进
00:34:33 “AI 领导力”焦虑：练传统管理会不会18个月后过时？
不确定性也很大：别把焦虑当确定命运
00:39:00 飞书妙计的机会：不是文档过载，是过滤器失灵
你需要 summary，不需要被扔进一堆 wiki 里自救
00:45:43 渠道比生产力更值钱：造东西更容易后，难点回到“卖出去”
增长、成交、信任分发才是硬骨头
00:48:42 信息流高频≠事件高概率：别被融资/估值新闻劫持心智
看到得多，不代表发生得多（节目里提到的部分公司名未解释清楚，可能是简称/口误）
00:54:11 给普通人的 3 条 AI 入门建议：频次、付费、万能提示词
放进 Dock、买一个会员、让 AI 先提问再回答
01:01:09 最后的落点：旧经验可能大部分是错的，要从零开始设计
不是小修小补，而是换一套工作方式
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「AI 炼金术」是一档由徐文浩和任鑫——两位多年老友、AI 领域的资深从业者——打造的播客。这里是探讨 AI 和创业的理想聚集地，我们会邀请一线创业者、产品产品和科研学者，深入探讨 AI 如何重塑行业、变革生活，以及如何从 0 到 1 打造 AI 原生产品。
我们的讨论会涵盖多个话题：从 AI 如何改变世界的未来，到如何找到 AI 创业的 PMF；从如何利用 AI 降本增效，到怎样将 AI 技术融入日常生活……如果你对 AI、产品、创业感兴趣，这里有满满的干货和一线实战经验，欢迎关注并推荐给你的朋友，共同探索未来的无限可能！
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节目主理人：
徐文浩：某AI创业公司联合创始人，正在面向全球市场开发AI应用。连续创业者，参与过多家创业公司，拼多多早期员工。广告科技公司MediaV的算法和数据负责人，后被360收购。离开后加入成立不到1个月的拼多多。后创办了基于AI的海外客服聊天机器人公司 BotHub.AI 和海外社交电商平台 Bukito 都宣告失败。2023年再次下场创业。
任鑫：云九资本合伙人，主要在投资和孵化面向全球市场的 AI 应用。之前是连续创业者，曾经打造“今夜酒店特价”用移动互联网应用特价销售酒店尾房；被京东并购后内部创业“京东到家”开展本地即时零售业务；2015 年再次创业 Get 探索对话式人工智能助理成为先烈；2021 年出售公司，2023 年重新回到 AI 世界。
BGM：
片尾：Rangga Jones - i confess

评价

空空如也

小宇宙热评

anoxialiu

1个月前上海

无所谓聊啥哈，就听你俩这么白嚯就挺好哈哈哈

山里灵活的狗都有人注册

2个月前浙江

豆包总结的你俩这期对话的核心观点 - 中间层变薄：工作流程简化为“对话→代码→执行”，无需过多中间工具/流程。 - 企业不会消失：高风险场景需“稳定界面+背锅机制”，可控、可审计、可追责是刚需。 - 安全风险凸显：AI Skill/Agent权限越高，攻击面越大，偷私钥、勒索等风险真实存在。 - 组织协同重构：3-5人+AI可完成过去小几十人的“沟通型产出”，协同成本被重新定价。 - 渠道价值凸显：生产力过剩后，获客、信任、成交等渠道相关能力比造东西更值钱。 - 人类核心作用：衔接真实与虚拟世界，做好目标、约束、权责对齐，避免AI跑偏。豆瓣人为的可能的AI Native的思考方式 - 拒绝“小修小补”：摒弃传统工作经验，从零设计适配AI的工作方式，而非用AI优化旧流程。 - 优先追求“短反馈闭环”：提出需求时不局限于具体指令，让AI自主优化需求落地路径。 - 重视“边界与风险”：使用AI时先明确权限边界，将安全、合规、审计纳入前期考量。 - 弱化“中间流程依赖”：倾向直接通过对话等极简方式驱动AI生成结果，替代拖拽式工作流。 - 聚焦“高价值稀缺能力”：把精力放在获客、信任搭建等AI难替代的事上，而非生产力本身。

-天空-

2个月前浙江

42:56 是不是AI这一行骗子太多了呀？所以不把一件事情夸张个几倍，就没有很震撼的效果。把一些其实有很多隐形坑和风险的事情说成是很顺手就可以做到的。播客听到这里这一期讲的至少有一半以上有水分。 AI编程能够做一些简单的小游戏和常用的软件，看起来比较方便，很大一部分是因为模型专门是对常见的一两百类开发场景做了很细的训练，但是你跳出这几个常见的需求，做其他的就会很吃力。如果纯用自然语言进行AI编程的话，会有很大的坑，而且费时费力，代码很难维护，因为动不动就几万行十几万行代码。那不如找一个开源项目，通过AI去读这个开源项目来开发会更好。

HD495342s

2个月前上海

n八n是什么意思

稀粥233

1个月前北京

32:06 这一段儿还真有点颠覆，“日常工作有点浪费时间”

甜南

2个月前北京

文浩老师加油呀，要update一下了

井然丶

2个月前河南

感觉这期还不错，挺欢乐的，也有一些启发😂

-天空-

2个月前浙江

20:29 因为你不是做技术的，也不是一线上手的。要是真做技术的，这种人危害是最大的。使用自己不了解的技术和库、包，全部相信AI。这种人就是害群之马。

-天空-

2个月前浙江

26:33 其实AI coding有几个隐性的门槛。一个是需要等很长时间，每一次更新的话，需要等十来分钟，比如说7-8次，可能几个小时就没了。那么，普通人是没有这个耐心去使用它的。而且挫败感非常强。另外一个，如果用最好的模型，其实挺贵的。一天下来可能50刀可能就没了。如果用于工作倒还好，如果是自己玩的话，一个月随便花几千人民币还是挺贵的一件事情。再一个是，做AI coding人可能需要有调研能力和看得懂文档的能力。这个其实门槛还是挺高的。然后AI coding其实是最开始会非常爽，但是后来其实没有任何的技能的增长。最多是对一些领域经验和知识有些了解而已。那这类工作到最后就是流水线类的操作员。

Litao_H1tp

2个月前北京

余一的什么台？哪里找得到呢？

任雨山

1个月前江苏

很好的建议

-天空-

2个月前浙江

38:49 不行的吧，它有很明显的几个弱点。幻觉率一直都是很大的问题，即使你用很精巧的rag。不同语境下看似相同的某个词语的用法，会搞混在一起。还有就是多步的Agent，最终会导致效果非常差。也就是说，你每看一个AI给你的内容之后，你都要判去判定它给你的可靠性到底有多少，而这个东西是没有一个统一标准，可以去判定的。或者说你去判定这个东西所要花的时间要远大于你自己去做那个东西所花的时间。假如说你接受这样的容错率。然后不管什么AI发给你什么，你都大概接受，只条部分的抽样去做检测。那么这有潜在的风险和坑，可能会在一个非常基础的问题上搞错。