📝 本期播客简介 本期节目中，克隆了专访了在线编程平台 Rplit 的创始人兼 CEO, Amjad Masad。本期将深入探讨一个颠覆性的概念：Vibe Coding，即仅通过自然语言提示，就能让 AI 为你构建软件。Rplit 是如何凭借这一理念，在短短半年内实现收入十倍增长，达到一亿美元惊人成就的？Amjad 将分享个人、创业者和企业这三大群体的真实用例，生动诠释“人人都能创造软件”的时代已经到来。此外，对话还犀利地剖析了AI将如何重塑而非取代工程师的角色，并触及了AI模型的价格战，以及中国开源模型的崛起等行业核心议题，内容非常精彩。 ⚙️ 本期嘉宾 Amjad Masad，在线编程平台 Rplit 的创始人兼 CEO，前编程教育平台 Codecademy 的创始工程师。他将自己的职业生涯都奉献给一个宏大的愿景：打破编程的技术壁垒，让创造软件成为每个人都能拥有的神奇体验。 📒 文字版精华 见微信公众号（点击跳转） 🌟 精彩内容 👨‍💻 “人人都能创造软件”：Vibe Coding 的三大黄金场景 Amjad 揭示了 Vibe Coding 最受欢迎的三大应用场景：为家人开发的个人软件、非技术背景创业者将行业洞见转化为商业应用，以及企业内部员工自制工具以替代昂贵的 SaaS 服务。一个最典型的案例是，一位医生用不到200英镑，就自己开发出了一套外包报价高达10万英镑的医患管理系统。 “之前他找一个外包机构报价，对方要十万英镑，而他自己用 Replit 做，成本还不到二百英镑。” 🪄 Vibe Coding 不是魔法：“你需要留出一个下午，然后就会上瘾” 面对主持人“为什么我做不出来”的疑问，Amjad 坦言 Vibe Coding 并非一键生成的魔法，它需要毅力和耐心。由于大语言模型固有的随机性，成功有时也需要运气。他给出的建议是，不要期望输入一个提示就凭空出现一个应用，而是要投入一个下午的时间去打磨，一旦成功构建出第一个应用，那种成就感会让你彻底上瘾。 “别抱着“我只要写个提示，一个应用程序就能凭空出现”这种想法。你至少得留出一个下午的时间，好好下点功夫，争取做出你的第一个应用。一旦你成功了，你就会彻底上瘾。” 🤖 工程师会被取代吗？不，但创业不再需要技术合伙人了 Amjad 从未说过工程师会消失。他澄清，AI 的真正影响是让创业者在没有技术合伙人的情况下也能启动公司，将想法快速验证。顶尖工程师的价值反而更高，因为他们的杠杆效应被极度放大了。Replit 仅用80名员工就达到了过去需要数百人才能企及的一亿美元年收入，这就是最好的证明。 “我从来没说过工程师会消失。我说的是，创业者可以不需要工程师就能开公司。这一点我们已经看到了。……Replit 今天达到的规模，如果放在五年前，一个 SaaS 公司要做到这样的规模，员工数量得是现在的十倍。” 💰 AI模型价格战停滞？中国开源模型 Kimi K2 或成破局者 为什么 Replit 和其他 AI 应用开始调整定价？Amjad 指出了一个令人担忧的行业趋势：来自 OpenAI、Anthropic 等巨头的模型 token 价格不再下降，可能已经形成寡头垄断。然而，中国 Kimi K2 等模型的出现带来了新的变数。这些模型在面临技术封锁的情况下，依然实现了接近世界顶尖的性能，并有望以更低的成本打破西方的定价默契。 “一个小型研究实验室，传闻只有二百人，而且还面临出口管制，竟然能够在那些资金雄厚、研究人员多得多的西方大厂之前，想办法追赶上接近最先进水平的智能体编码模型。” 🌐 播客信息补充 翻译克隆自：Vibe Coding Decoded — With Amjad Masad 本播客采用原有人声声线进行播客音频制作，也可能会有一些地方听起来怪怪的 使用 AI 进行翻译，因此可能会有一些地方不通顺 如果有后续想要听中文版的其他外文播客，也欢迎联系微信：iEvenight

📝 本期播客简介 本期我们克隆了哈佛大学最受欢迎的公开课之一，迈克尔·桑德尔（Michael Sandel）教授的《正义：何为正道？》。在这第一堂课中，桑德尔教授用一系列经典的道德困境，拉开了一场关于“对与错”的思辨之旅。从著名的“电车难题”到骇人听闻的真实海难食人案，节目通过尖锐的提问和激烈的课堂辩论，迫使我们审视自己内心深处的道德直觉。你会发现，在不同情境下，我们信奉的原则会发生动摇和冲突。这不仅仅是一场知识的传递，更是一次唤醒理性、挑战固有信念的思维风暴。 ⚙️ 本期嘉宾 迈克尔·桑德尔（Michael Sandel）是哈佛大学政治哲学教授，他主讲的《正义》课程是哈佛历史上最受欢迎的课程之一。桑德尔教授以其苏格拉底式的教学方法闻名，他擅长通过引人入胜的思想实验和现实案例，引导学生和观众探讨复杂的道德与政治哲学问题。他的著作被翻译成数十种语言，在全球范围内引发了关于公民、道德和市场的公共讨论。 🌟 精彩内容 🚃 “电车难题”的变形：原则为何动摇？ 课程以经典的电车难题开场：你会为了拯救五个人而主动撞死一个人吗？大多数人选择了“会”。但当场景变为需要你亲手将一个胖子推下天桥来拯救五个人时，绝大多数人却选择了“不会”。桑德尔教授通过这个巧妙的变式，揭示了我们内心深处两种道德直觉的冲突：一种是注重行为后果的“结果主义”，另一种是坚守行为本身对错的“绝对主义”。 “我们刚才那个‘拯救五条生命，哪怕要牺牲一条’的原则，去哪儿了？那个在第一个案例里几乎所有人都认同的原则，怎么就不管用了？” ⚖️ 真实的海难悲剧：必要性能否为谋杀辩护？ 节目探讨了19世纪真实的“女王诉杜德利与斯蒂芬斯案”。四名船员在海上漂流，濒临饿死，其中三人决定杀死并吃掉最虚弱的十七岁杂役。这个案件将道德困境从假设推向了残酷的现实。他们的行为是出于“必要性”的无奈之举，还是不可饶恕的谋杀？这引出了关于功利主义、同意、公平程序（抽签）等更深层次的辩论。 “他们实际上是在说，牺牲一人能让三人活下来是更好的选择。检察官不为所动。他说，谋杀就是谋杀。” 🤔 两种道德推理：结果主义 vs. 绝对主义 通过一系列案例的讨论，桑德尔教授总结出两种核心的道德推理框架。第一种是“结果主义道德推理”，它认为行为的对错取决于其后果，最有影响力的代表是边沁的功利主义。第二种是“绝对主义道德推理”，它认为有些行为本身就是错误的，无论后果如何，都必须遵守某些绝对的道德义务和权利，其代表人物是康德。整个课程将围绕这两种思想的交锋展开。 “结果主义道德推理将道德的评判标准，置于行为的后果之上... 绝对主义道德推理将道德的评判标准，置于某些绝对的道德要求、某些明确的义务和权利之中，而无论后果如何。” 🔥 哲学的风险与使命：唤醒理性的不安 桑德尔教授坦言，学习哲学充满风险。它会让我们对自己习以为常的信念感到陌生，甚至可能在成为一个“更好”的公民前，先让你变成一个“更糟”的公民，因为它会动摇你既有的立场。这门课的目的，并非提供标准答案，而是要唤醒我们每个人心中“理性的不安”，并勇敢地跟随这种不安，看它最终将我们引向何方。 “自我认知就像逝去的纯真。无论你觉得它多么令人不安，你都无法再假装没有思考过... 这门课的目的，就是唤醒你们那份理性的不安，然后看看它会把我们引向何方。” 🌐 播客信息补充 翻译克隆自：Justice: What's The Right Thing To Do? Episode 01 "THE MORAL SIDE OF MURDER" 本播客采用原有人声声线进行播客音频制作，也可能会有一些地方听起来怪怪的 使用 AI 进行翻译，因此可能会有一些地方不通顺 如果有后续想要听中文版的其他外文播客，也欢迎联系微信：iEvenight

📝 本期播客简介 本期我们克隆了全球顶尖的健康科学播客《Huberman Lab》。主持人是斯坦福大学神经科学家安德鲁·胡伯曼（Andrew Huberman），他与同校的精神病学与神经生物学教授尼劳·沙阿（Nirao Shah）博士展开了一场深度对话，彻底剖析了男女大脑差异背后的生物学根源。您将听到，决定生理性别的关键，惊人地并非整个Y染色体，而仅是其上的一个名为SRY的基因。沙阿博士将详细解释，睾酮和雌激素等关键激素，是如何在生命早期就不可逆地“编程”了大脑中负责攻击性、性行为与育儿等核心行为的特定神经回路。这场对话完全基于严谨的科学数据，为您提供一个清晰的生物学框架，来理解那些与生俱来、超越文化影响的行为倾向。 ⚙️ 本期嘉宾 尼劳·沙阿（Nirao Shah）博士，斯坦福大学医学院精神病学与行为科学系及神经生物学系教授。他的实验室长期专注于研究大脑性别差异背后的神经和激素机制，是该领域的顶尖专家。他通过精巧的动物实验，揭示了特定基因和激素如何塑造大脑结构与功能，进而影响从性行为到攻击性等一系列核心社会行为。 🌟 精彩内容 🧬 “一个基因决定性别”：颠覆认知的SRY基因 决定一个个体是男性还是女性的根本生物学开关，并非整个Y染色体，而仅仅是其上一个名为SRY的基因。沙阿博士解释，这个基因的存在会启动睾丸的发育，进而产生睾酮，主导身体和大脑的“男性化”进程。如果SRY基因缺失或发生突变，即使染色体为XY，个体也会发育成女性；反之，如果SRY基因“跳”到其他染色体上，XX个体也可能发育成男性。 “所以关键不是Y染色体本身。而是SRY这个基因。一个基因。SRY这一个基因决定了是男性还是女性。” 🧠 大脑的“性别编程”：激素如何塑造天生行为 睾酮和雌激素等激素在生命早期扮演着“大脑组织者”的角色。在胚胎发育的关键时期，这些激素会引发大脑不可逆的分化，铺设好日后控制特定行为的神经回路。这些回路在青春期之前保持“休眠”，直到青春期激素水平再次飙升时，它们才被“激活”，从而展现出成熟的、具有性别特征的行为，如攻击性或特定的性行为模式。 “在生命早期……这些激素会引发大脑不可逆的分化，使其走上雌性或雄性的发展通路。它们设定好了神经回路……然后睾丸和卵巢会进入一个静默期，直到青春期到来，这时激素会再次活跃起来，然后它们会‘激活’这些回路，从而展现出成年人的行为。” 🤯 男性大脑“男性化”，功臣竟是雌激素？ 一个令人惊讶的生物学事实是：男性大脑的“男性化”过程，在很大程度上是由雌激素驱动的。一种名为“芳香化酶”的物质，会将睾丸产生的睾酮在大脑内部转化为雌激素。正是这种转化后的雌激素，而非睾酮本身，在某些关键脑区促进了雄性特有神经元的存活和回路的形成，从而塑造了雄性大脑的独特结构。 “当你告诉男性，他们之所以非常男性化，是因为雌激素，这会让他们抓狂……睾酮由睾丸产生，进入大脑，被转化为雌激素。然后……这种睾酮到雌激素的转化，使得雄性大脑中特定的一组细胞能够存活下来。” 💡 找到大脑里的“性欲开关”：消除交配不应期 沙阿博士的实验室在小鼠下丘脑中发现了一小组特定的神经元，它们是控制雄性性行为的“开关”。在实验中，该品系的小鼠交配后有长达四五天的“不应期”。但当研究人员用光激活这几千个神经元后，小鼠的不应期瞬间消失，可以在一秒钟后就再次进行交配。这一发现不仅揭示了性欲的底层神经机制，也指出了未来增强性欲药物的潜在靶点。 “如果我们激活这些神经元，雄性小鼠就不再有不应期了……射精后的不应期大约是四到五天……它们在一秒钟内就开始交配。只要光一亮，细胞开始放电，它们就又开始交配了，而且还能再次射精。” 🌐 播客信息补充 翻译克隆自：Male vs. Female Brain Differences & How They Arise From Genes & Hormones | Dr. Nirao Shah 本播客采用原有人声声线进行播客音频制作，也可能会有一些地方听起来怪怪的 使用 AI 进行翻译，因此可能会有一些地方不通顺 如果有后续想要听中文版的其他外文播客，也欢迎联系微信：iEvenight

📝 本期播客简介 本期节目中，Mastra.ai 联合创始人、《Principles of AI Agents》作者 Sam Bhagwat 深入探讨了当前 AI 工程领域的核心辩论：智能体（Agents）与工作流（Workflows），我们应该如何选择？Sam 认为这并非一个“非此即彼”的问题，而是“两者兼得”的艺术。你将听到他对 OpenAI 和 LangChain 等行业巨头的犀利点评，为什么他认为基于图的API“有害”，以及他提出的“能力 vs 控制”核心框架。这不仅是一场技术思辨，更是一份面向所有 AI 构建者的实用指南，教你如何像搭乐高一样，通过组合智能体与工作流，构建出强大而可靠的 AI 应用。 ⚙️ 本期嘉宾 Sam Bhagwat，Mastra.ai 联合创始人，前知名网站框架 Gatsby 的联合创始人，《Principles of AI Agents》一书的作者。他在 AI 工程领域拥有丰富的实践经验，致力于探索和推广更高效、更易于理解的 AI 应用构建模式。 🌟 精彩内容 🗣️ “千万别做‘那种人’”：为什么大模型厂商不该“说教”开发者 Sam 尖锐地批评了部分大模型厂商（点名OpenAI）试图定义开发“唯一正确方式”的傲慢姿态，并将其与十年前谷歌在 Web 开发领域的“说教”行为相提并论。他认为，平台方应该 fostering a healthy discussion，而不是将自己的偏好强加于整个生态，扼杀创新和多样性。 “我这里会点名 OpenAI——就是，千万别做‘那种人’。我来解释一下在这个语境下‘那种人’指的是什么。就是那种总认为自己，而且只有自己，才懂开发的唯一正确方式的人。” 🕸️ “看到图和节点就PTSD”：为什么说基于图的 API 是有害的 凭借在 Gatsby 使用 GraphQL 的亲身“创伤”经历，Sam 提出，要求开发者为了构建工作流而去学习图论的框架（点名LangChain）是“有害的”。他主张代码的可读性至关重要，尤其是在团队协作中。一个好的工作流语法应该是自上而下、清晰易懂的，而不是迫使开发者在节点和边之间“连线”。 “每当我看到类似这样的 API，就会有种‘创伤后应激障碍’的感觉。我认为，你不应该为了写工作流、构建生产应用，而去专门学习图论。” ⚖️ 智能体 vs 工作流：一个“能力”与“控制”的权衡游戏 Sam 提出了理解两者的核心框架：智能体提供“能力”（Power），拥有强大的灵活性和非确定性；而工作流提供“控制”（Control），保证了过程的可追溯性和可靠性。真正的艺术在于权衡，在应用的不同部分策略性地选择和融合两者，而不是将它们对立起来。 “说到底，这就是一个权衡。你要么选择‘能力’（power），要么选择‘控制’（control）。你可以决定在哪些部分你想要强大的能力，在哪些部分你想要精确的控制。” 🧩 真正的魔法：如何像搭乐高一样组合智能体和工作流 真正的力量来自于组合。Sam 展示了多种强大的设计模式：一个智能体可以是一个步骤，一个工作流可以是一个工具；反之亦然。例如，通过“智能体主管模型”，让一个主管智能体调用其他专才智能体；或者将复杂的工作流打包成一个工具，交给智能体去决策。掌握这些简单的基本单元及其组合方式，就能快速构建出复杂的系统。 “真正的魔法，发生在你把这些东西组合在一起的时候。……基本单元很简单，但是一旦我们掌握了它们的组合方式，我们就能跑得非常快。” 🛠️ “如果它能用，那就是对的”：在AI新领域，实践比理论更重要 在问答环节，面对“我的智能体虽然工具很多，但运行得很好”的提问，Sam 强调 AI 工程是一个实践远超理论的新领域。如果你的方法在实践中有效，那它就是正确的，即使它不符合某些“理论”。构建者应该相信自己的实践，因为理论本身可能才是错的。 “我们更多的是一个实践社区，而不是一个理论社区。如果你的智能体能按你的需求工作，那就用它。如果它理论上不‘正确’，那很可能意味着理论是错的，而不是你的实践。” 🌐 播客信息补充 翻译克隆自：Agents vs Workflows: Why Not Both? — Sam Bhagwat, Mastra.ai 本播客采用原有人声声线进行播客音频制作，也可能会有一些地方听起来怪怪的 使用 AI 进行翻译，因此可能会有一些地方不通顺 如果有后续想要听中文版的其他外文播客，也欢迎联系微信：iEvenight

📝 本期播客简介 本期我们克隆了：Novara Media 的播客, 原播客发布时间为 Jun 15, 2025 本期嘉宾是诺贝尔经济学奖得主约瑟夫·斯蒂格利茨。他不仅是殿堂级的经济学家，更是体制内部的“吹哨人”。早在二十多年前，他就对全球化的弊端发出警告，并预言了西方社会今天面临的困境。斯蒂格利茨曾在2008年金融危机期间，亲身参与奥巴马政府的决策会议。他一针见血地指出，正是当年只救银行、不救民众的错误决策，为美国今天的政治撕裂和民主危机埋下了伏笔。在这场深度对话中，你将听到他分享关键决策的独家内幕，了解新自由主义如何“绑架”了亚当·斯密，并探讨为何今天的西方世界迫切需要一位“罗斯福式”的领袖来打破僵局，以及我们能从中国的经济治理中学到什么。 ⚙️ 本期嘉宾 约瑟夫·斯蒂格利茨（Joseph Stiglitz），2001年诺贝尔经济学奖得主，曾任世界银行首席经济学家、克林顿政府经济顾问委员会主席。他是全球最著名的经济学家之一，以对全球化、市场失灵和不平等的批判性研究而闻名，著有《全球化及其不满》、《不平等的代价》等影响深远的著作。 🌟 精彩内容 🚨 2008年就埋下的祸根？诺奖得主揭秘特朗普崛起的经济根源 斯蒂格利茨教授认为，2008年金融危机本是改革的契机，但奥巴马政府只顾救助银行，忽视了普通民众，这种做法疏远了社会大众，为民粹主义煽动家的出现提供了沃土。他早在2012年就预见到了这一切。 “我开始意识到我们的民主正处在一个脆弱的时刻，是在二零零八年金融危机的时候。当时我看着我们处理危机的方式，就非常清楚，美国政府所做的一切都是在维护金融市场的利益，而这正在疏远社会上的其他所有人……到二零一二年我写完这本书的时候，我就很清楚了，我们正在为煽动家的出现，播下一片肥沃的土壤。” 🗣️ “别浪费一场危机”：奥巴马政府如何错失改革良机？ 斯蒂格利茨直接引用奥巴马幕僚长的名言，批评其未能抓住危机进行系统性改革，只是做了些“缝缝补补”的工作，让美国社会和政治体系变得更加脆弱，最终错失了宝贵的改革时机。 “奥巴马的幕僚长有句名言，说‘我们不应该浪费一场危机’。但奥巴马恰恰就浪费了。他搞的那些措施都只是些缝缝补补的零碎工作，让银行起死回生，但并没有对我们的社会进行任何实质性的改革。他就这么让那个时机溜走了。” 🤯 亚当·斯密棺材板压不住了？经济学之父竟是“中左派”！ 自由市场派常常将亚当·斯密奉为鼻祖，但斯蒂格利茨指出，这是一个巨大的误读。真实的亚当·斯密对商人的合谋损害公众利益充满警惕，甚至认为有利于工人的监管“几乎总是有益的”，其思想内核更接近现代的“中左派”。 “他（亚当·斯密）在另一处写道，当监管有利于工人的时候，几乎总是有益的；但当监管有利于企业的时候，就不是这样了。他非常清楚企业如何俘获国家权力，推动符合自身利益的监管，以获取我们今天所说的‘寻租’利润。” 💰 没钱搞改革？高债务不是推行进步议程的借口！ 面对“政府债务高企，没钱投资”的质疑，斯蒂格利茨以二战后的历史为例进行反驳。他指出，当时美国的债务比今天高得多，但经济依然实现了高速增长。他认为，当前西方国家仍有巨大的增税空间，尤其是在资本利得、环境税和金融交易税方面，关键在于是否有推动改革的政治意愿。 “二战结束时，美国的债务与 GDP 之比比今天还要高，高得多。但我们并没有因此停下脚步。在那之后的几十年，是我们增长最快的时期。如果你能让经济增长，那么债务占 GDP 的比重就会下降，因为 GDP 增长了。” 🌐 播客信息补充 翻译克隆自：Novara Media: American Democracy Is Collapsing, And This Man Predicted It | Aaron Bastani Meets Joseph Stiglitz 本播客采用原有人声声线进行播客音频制作，也可能会有一些地方听起来怪怪的 使用 AI 进行翻译，因此可能会有一些地方不通顺 如果有后续想要听中文版的其他外文播客，也欢迎联系微信：iEvenight

📝 本期播客简介 本期克隆了王牌商业播客《How I Built This with Guy Raz》，主持人盖伊·拉兹（Guy Raz）对话了设计协同软件巨头 Figma 的联合创始人迪伦·菲尔德（Dylan Field）。这是一个典型的硅谷传奇：19岁的迪伦从布朗大学退学，拿着泰尔奖学金，在毫无管理经验的情况下，领导团队经历了长达四年的产品开发和无数质疑。你将听到他如何面对整个团队的当面“逼宫”，在客户“逼”着收费的奇特困境中领悟商业本质，以及Figma如何从一个备受争议的想法，成长为引得Adobe豪掷200亿美元收购的行业颠覆者。这不仅是一个关于软件的故事，更是一个年轻创始人与公司共同成长的真实记录。 原播客时间：Jun 16 2025 ⚙️ 本期嘉宾 迪伦·菲尔德（Dylan Field），Figma 联合创始人兼 CEO。19岁时获得泰尔奖学金并从布朗大学退学创业。他带领 Figma 从一个最初不被看好的协作设计理念，发展成为全球设计师和产品团队不可或缺的工具，彻底改变了数字产品的设计方式。 📒 文字版精华 见微信公众号（点击跳转） 🌟 精彩内容 👨‍💻 “巧克力令人作呕”：用反直觉思维敲开创业大门 为了获得要求“反直觉思维”的泰尔奖学金，迪伦没有大谈技术宏图，而是提交了一篇题为“巧克力令人作呕”的短文，认真论述了为什么大多数人喜爱的巧克力在他看来非常糟糕。这种跳出常规、挑战共识的思维方式，不仅帮他赢得了宝贵的启动资金，也贯穿了Figma挑战行业传统的整个过程。 “问题是‘告诉我们你认为正确，但大多数人认为不正确的事情’。你写道：‘巧克力令人作呕。’……我不得不认为，这真的吸引了他们的眼球。因为你突然就来了个毫不相干的、与科技完全无关的急转弯。” 🧠 “我这到底是加入了一家什么样的公司？”：21岁CEO遭遇团队“逼宫” 产品开发四年仍未上线，作为毫无经验的CEO，迪伦的微观管理和巨大压力让他与团队关系紧张。最终，整个团队向他发起了“总摊牌”，当面指出他的问题。这次“逼宫”事件，以及后来加入的首席工程师的帮助，成为迪伦从一个生涩的管理者走向成熟领导者的关键转折点。 “他（新来的首席工程师）第一周来的时候，心里肯定在想：‘我这到底是加入了一家什么样的公司？这里有些奇怪的事情正在发生。’但很快，他就了解了大家的状态，然后对我说：‘Dylan，我们必须把这东西发布出去。’” 📄 “如果这就是设计的未来，那我就改行了”：从备受争议到行业标准 Figma发布之初，其核心的“协作设计”理念遭到了大量设计师的抵制，他们认为设计是孤独的创作过程，协作会毁掉创意，甚至有人评论“如果这就是设计的未来，那我就改行了”。面对两极分化的评价，Figma坚持了下来，最终用产品证明了协作才是提升效率和创意的未来。 “发布初期的一些评论是这样的：‘如果这就是设计的未来，那我就改行了。’……我想那可能是当时设计圈的主流观点。但也有很多人注册加入了等待名单。” 🤔 “再不收费，我们就没法用了”：被大客户“逼”着商业化 Figma初期免费，迪伦总觉得产品还不够完善，迟迟不愿收费。直到微软的一位设计负责人找上门，直言如果Figma再不收费，微软就必须停用它，因为一个免费产品在企业看来是不可靠、不可持续的。这次来自大客户的奇特“最后通牒”，才让迪伦恍然大悟，下定决心开启商业化。 “他说：‘嗯，如果你们再不向我们收费，我们可能就得在微软内部停用它了，因为我们得确保你们能活下去。’……我当时就恍然大悟，跟团队说，哦！各位，我们得赶紧给产品收费了！” 🌐 播客信息补充 翻译克隆自：How I Built This with Guy Raz: Figma: Dylan Field 本播客采用原有人声声线进行播客音频制作，也可能会有一些地方听起来怪怪的 使用 AI 进行翻译，因此可能会有一些地方不通顺 如果有后续想要听中文版的其他外文播客，也欢迎联系微信：iEvenight

📝 本期播客简介 本期克隆了 Anthropic 的播客 他们团队的 Cal Rueb，他是 Claude Code 团队的核心贡献者。他将 Claude Code 比作一位从不碰图形界面、只用命令行的技术大神同事。在这场分享中，Cal 深入剖析了 Claude Code 的工作原理：它并非依赖传统的代码索引和 RAG，而是通过“智能体搜索”（Agentic Search）像人类工程师一样探索代码库。你将学到如何通过 Claude.md 文件为 Claude 提供长期记忆和项目指南，如何将它从一个埋头写代码的工具，转变为一个帮你规划、提供多种方案的“思考伙伴”，以及如何通过管理权限、集成 CLI 工具、甚至同时运行多个 Claude 实例等高级技巧，将你的开发效率提升到全新水平。 ⚙️ 本期嘉宾 Cal Rueb，Anthropic“应用 AI”团队成员，Claude Code 核心贡献者。他致力于帮助客户基于 Claude 构建产品，并深度参与 Claude Code 的 prompt 设计、功能评估和最佳实践探索。 📒 文字版精华 见微信公众号（点击跳转） 🌟 精彩内容 👨‍💻 把它当成你的“命令行大神”同事 如何理解 Claude Code？Cal Rueb 提出了一个生动的比喻：它就像你团队里那个技术高超、只用命令行的同事。当你遇到难题时，他总能用一连串你看不懂但效果拔群的终端命令和 Vim 操作帮你解决。在电脑上安装了 Claude Code，就相当于拥有了一个随时待命的技术大神，帮你处理各种棘手的编码任务。 “Claude Code 就像你身边那种只用命令行的同事。你知道，就是那种从来不碰图形界面，技术玩得特别溜的大神……在你的电脑上装了 Claude Code，就好像 Tony 时时刻刻都在你身边。” 🧠 没有代码索引？全靠“智能体搜索” 和许多人想象的不同，Claude Code 在理解代码库时不依赖任何形式的 embedding 或 RAG 检索。它的工作方式更像一个刚入职的工程师：通过“智能体搜索”（Agentic Search），使用 grep、find 等基础命令来探索文件结构、阅读代码，并根据上一步的搜索结果决定下一步的行动。这种“简单有效”的纯粹 Agent 模式，是它强大能力的核心。 “我们不做任何形式的索引。Claude 探索和理解代码库的方式，其实跟你——一个刚加入团队、面对新代码库的工程师——是一样的。它用的是 Agentic Search，也就是‘智能体搜索’。” 📄 Claude.md：给 AI Agent 写一份说明书 Claude Code 本身没有记忆，那么如何让它在不同会话中记住项目信息、遵循团队规范？答案是 Claude.md 文件。这个文件是开发者与 Claude 沟通的核心渠道。你可以在里面写下项目结构、测试命令、代码风格指南等任何重要信息。当 Claude 启动时，它会读取这个文件，就像收到了一份来自开发者的“项目说明书”，从而更高效、更准确地完成任务。 “当我们在同一个代码库里反复启动 Claude Code 时，跨会话或者跨团队共享状态的主要方式，就是这个 Claude.md 文件……这基本上就等于在告诉 Claude：‘嘿，顺便说一下，这里有开发者给你留下的重要指示，一定要特别注意。’” 🤔 不止是码农，更是“思考伙伴” Claude Code 一个被低估的强大用途，是作为“思考伙伴”参与项目的早期规划。与其直接让它动手写代码，不如先让它帮你做研究。你可以让 Claude 探索代码库，围绕一个新功能提出两到三个不同的实现方案，并分析优劣。通过这种方式，你可以和 AI 一起验证想法、迭代方案，在动工前就找到最佳路径，从而节省大量时间和精力。 “我觉得 Claude Code 有一个被低估的用途，那就是不直接上手干活，而是把它当作一个‘思考伙伴’……我会先打开 Claude，然后说：‘嘿 Claude，我正在考虑实现这个功能。你能不能先到处搜一搜，研究一下我们该怎么做，然后给我提供两到三个不同的方案。先别动手，别写任何文件。’” 🌐 播客信息补充 翻译克隆自：Claude Code best practices 本播客采用原有人声声线进行播客音频制作，也可能会有一些地方听起来怪怪的 使用 AI 进行翻译，因此可能会有一些地方不通顺 如果有后续想要听中文版的其他外文播客，也欢迎联系微信：iEvenight

📝 本期播客简介 本期我们克隆了：红杉资本的播客, 原播客发布时间为 Jul 30, 2025 本期嘉宾 Alex Wei、Sheryl Hsu 和 Noam Brown 是 OpenAI IMO 金牌水平模型的幕后核心团队。IMO 金牌一直被视为通往通用人工智能（AGI）道路上的重要里程碑，而 OpenAI 的模型在 2024 年的竞赛中取得了这一历史性突破。这个成就的意义远不止于解决数学难题，其背后是一套通用的技术框架，旨在扩展模型的推理时间、并行计算能力，并处理那些难以验证的任务。在一年前，模型还只能进行几十秒的推理，而现在，它已经能持续专注上百分钟。在这场对话中，你将听到这个三人核心团队如何在短短数月内完成冲刺，模型如何表现出惊人的“自知之明”并承认自己解不出难题，以及为什么他们选择通用技术而非专用工具，为解决人类最重大的科学谜题铺路。 ⚙️ 本期嘉宾 Alex Wei、Sheryl Hsu 和 Noam Brown，OpenAI IMO 金牌水平模型的幕后核心团队。他们致力于通过发展通用推理技术，解决数学等领域的顶级难题，推动通用人工智能的发展。 📒 文字版精华 见微信公众号（点击跳转） 🌟 精彩内容 🤯 三人小队，数月冲刺 IMO 金牌？ 尽管拿下 IMO 金牌是 OpenAI 多年来的夙愿，但真正为 2024 年竞赛发起的冲刺，时间却非常紧张。Alex Wei 透露，这次努力的核心团队其实只有他们三个人，堪称一个“小而精悍”的项目。他们站在众多同事工作的基础上，在短短几个月内，将已经酝酿一段时间的算法和想法整合，最终取得了这一惊人的成就。 “具体到这一次的努力，我想，真正开始投入可能也就几个月的时间。为了赶上今年的 IMO，我们最后冲刺，把所有东西准备好……但要说核心团队，我想就我们三个人。这是一个非常小而精悍的项目。” 🤔 “这题太难”：一个懂得放弃的 AI 有多可靠？ 在面对传统上最难的 IMO 第六题时，模型在投入大量算力后，最终的结论是“无解”。团队成员认为，这恰恰是模型的一大进步。相比过去模型为了表现得“有用”而编造答案，新系统表现出了惊人的“自我认知”，能承认自己能力的上限。这种诚实和可靠性，对于解决严肃的科学问题至关重要。 “我们乐于见到的是，模型没有胡编乱造，没有硬要给出一个答案，而是直接说‘无解’。当然，看到它花了那么多功夫最后说无解，还是有点小失望，但它能承认自己做不到，我觉得这是件好事。” 🛠️ 放弃专用工具 Lean，只因“通用”才是通往 AGI 的康庄大道 尽管 IMO 官方 AI 赛道基于形式化验证工具 Lean，但 OpenAI 团队却选择了自然语言的“非形式化”路径。Noam Brown 解释说，他们的首要任务是发展“通用”的推理能力。为 IMO 项目开发的所有技术，无论是扩展思考时间，还是并行计算，都被设计成可用于其他任何领域的通用系统。他们认为，投入数年开发一个只能完成单一任务的系统，在 AI 飞速发展的今天并非最佳选择。 “我们用来扩展思考时间、处理难以验证的任务以及进行并行计算的所有技术，都是我们计划或已经用于其他系统的通用技术。” 📈 下一步，千禧年难题？先跨越 1.5 小时到 1500 小时的思考鸿沟 在竞赛数学上取得成功后，下一个目标是什么？团队指出，模型在普特南等竞赛中的表现甚至更好，真正的挑战在于从“竞赛级”数学跨越到“研究级”数学。这背后是巨大的思考时间鸿沟：顶尖学生解一道 IMO 题平均用 1.5 小时，而一项研究突破可能需要一位研究者花费 1500 小时。如何将模型的推理能力从“小时级”扩展到“数月甚至数年”，才是通往解决千禧年大奖难题等重大问题的关键。 “现在我们从几秒钟的问题，进步到了那些天才学生平均每道题要花一个半小时才能解决的问题……而研究级别的数学，是这些天才学生长大后，成为研究者，要花上一千五百个小时才能解决的问题。这中间思考时间的差距是上千倍。” 🌐 播客信息补充 翻译克隆自：OpenAI’s IMO Team on Why Models Are Finally Solving Elite-Level Math 本播客采用原有人声声线进行播客音频制作，也可能会有一些地方听起来怪怪的 使用 AI 进行翻译，因此可能会有一些地方不通顺 如果有后续想要听中文版的其他外文播客，也欢迎联系微信：iEvenight

📝 本期播客简介 本期我们克隆了：由 Google 产品负责人 Raiza Martin 发表的演讲Everything is ugly, so go build something that isn't — Raiza Martin, Huxe (ex NotebookLM) 在一个 AI 正在模糊产品、设计和工程界限的时代，我们该如何打造真正伟大的 AI 产品？Raiza Martin 认为，产品就像一个多层蛋糕，一切的核心始于产品人内心的“个人清晰度”。在这场演讲中，你将了解到为什么打造产品是一种“充满力量”的体验，而这份力量必须源自个体。如何警惕“AI 演示病”，真正从用户“任务”而非“界面”出发？为什么说“信任是氧气”，第一次的用户体验就决定了产品的生死？Raiza 提出了一个反直觉的观点：“克制”本身就是一种新的创新放大器。她将通过自己在 Google 开发 NotebookLM 等产品的亲身经历，为你揭示一套在 AI 时代的混乱中，保持专注、赢得信任并最终创造惊喜的产品原则。 ⚙️ 本期嘉宾 Raiza Martin，Google 产品负责人，主导了 NotebookLM 等创新 AI 产品的开发。她专注于探索 AI 如何重塑产品开发流程和用户体验，并提出了以“个人清晰度”为核心的 AI 产品开发原则。 📒 文字版精华 见微信公众号（点击跳转） 🌟 精彩内容 💪 你的能量，决定了产品的生死：为什么个人清晰度是唯一动力？ Raiza Martin 认为，将一个产品“逼”到这个世界上来，需要巨大的力量。这种能量并非始于团队共识或组织方向，而必须源自一个独立的个体心中那份不可动摇的“清晰度”。当你对要打造的“是什么”和“为什么”有极致清晰的认知时，才能产生真正的能量，去推动团队、说服利益相关者，甚至对抗用户的怀疑。正是这份个人清晰度，支撑她把 NotebookLM 从一个被很多人认为是“愚蠢的”想法变成了现实。 “我真的认为，起点必须是一个独立的个体，是他带着这份清晰度前行。因为一旦你清楚自己要打造的‘是什么’以及‘为什么’，那就会产生真正的能量。……最终是这份个人的清晰度，给了你能量去推动你的团队，推动你的利益相关者，甚至推动你的用户，因为这真的非常非常难。” 🤮 小心“AI 演示病”：为什么用户根本不在乎你用了 AI？ Raiza 警告说，很多团队都患上了“AI 演示病”：沉迷于制作看起来很酷的演示视频，却做不出真正的产品。她强调，你必须从用户需要完成的“任务”出发，而不是从“界面”开始。用户在乎的是他们的意图能否被完美满足，而不在乎你是否用了 AI。产品的目标就像北极星，它能帮你拒绝那些会稀释核心价值的炫酷功能。 “说真的，用户根本不在乎你的产品是不是用了 AI。我觉得人们甚至对这个词都有点听腻了。人们最终在乎的，是当他们有一个意图时，你能以一种让他们觉得‘本该如此’的方式，满足这个意图。” 💨 信任是氧气：为什么你的第一个功能必须万无一失？ 使用一个产品，是用户与公司之间的一场信任交易，而你的信用额度极其有限。Raiza 指出，赢得信任的关键在于，在追求令人惊喜的、概率性的功能之前，必须先把确定性的基础功能做到极致。她以 NotebookLM 为例，早期 90% 的用户首次查询都是做摘要，这是一个生死攸关的时刻。如果这次体验失败，用户就会永远流失。 “信任这东西，不是廉价的。如果你能让一个用户来试用你的产品，就一定要让它在第一次体验时做到他妈的最好，因为他们不会再回来了。” 🍽️ “克制”是新的创新放大器：为什么功能大杂烩注定失败？ 当人人都能调用强大的模型能力时，发布的门槛已不在于“能力”，而在于“判断力”。Raiza 强烈反对“厨房水槽”式的开发方法，即把模型的所有能力都塞进产品，做成一个大杂烩。她坚信，“克制”才是新的创新放大器。答案恰恰是专注，是把一件事做到卓越。当你把一件事做到极致的好，你才能真正地给人们带来惊喜，并建立起牢不可破的信任。 “我坚信，‘克制’本身，就是一种新的创新放大器。……答案恰恰就是：靠专注。靠把一件事做到极致的好。当你把一件事做到卓越时，你就会开始真正地给人们带来惊喜。” 🌐 播客信息补充 翻译克隆自：Everything is ugly, so go build something that isn't — Raiza Martin, Huxe (ex NotebookLM) 本播客采用原有人声声线进行播客音频制作，也可能会有一些地方听起来怪怪的 使用 AI 进行翻译，因此可能会有一些地方不通顺 如果有后续想要听中文版的其他外文播客，也欢迎联系微信：iEvenight

📝 本期播客简介 本期我们克隆了：由 Lenny Rachitsky 主持的播客《Lenny's Podcast》 本期嘉宾 Jake Knapp 和 John Zeratsky 是大名鼎鼎的“设计冲刺”（Design Sprint）的创造者。他们发现，许多创业公司失败的根源，要么是核心团队对“为谁解决什么问题”这类基本问题都无法达成共识，要么是从不测试自己的想法。为此，他们创造了一套全新的框架——“基础冲刺”（Foundation Sprint），一本之前一直缺失的、用于打磨和验证产品想法的“操作手册”。在这场对话中，你将学到如何用短短 10 个小时，带领团队完成一套系统的决策流程，最终得出一个清晰的“创始假设”。为什么用 AI 快速开发反而更容易做出平庸产品？如何用一张 2x2 矩阵图把所有竞争对手都扔进“失败者象限”？如何用“魔法透镜”在多个产品路径中做出最佳选择？这可能是你产品历史上投入回报率最高的两天，它将帮你省下数月埋头开发的冤枉路。 ⚙️ 本期嘉宾 Jake Knapp 和 John Zeratsky，“设计冲刺”和“基础冲刺”框架的创造者，畅销书《Sprint》和《Click》的作者。他们曾在 Google Ventures 工作，与数百家初创公司（如 Slack、Uber 等）合作，完善了他们的方法论。现在是 Character Capital 的合伙人，专注于投资种子前和初创期公司。 📒 文字精华 见公众号（点击跳转） 🌟 精彩内容 🤷 “我们的客户是谁？” 为什么创始人连基本问题都答不一致？ Jake Knapp 指出，一个常见的危险信号是，当问及目标客户时，三个联合创始人会给出三个不同的答案。许多团队看似在全速前进，但对最基本的问题却缺乏共识。“基础冲刺”的第一步就是通过“独立工作，共同决策”的方式，让团队在客户、问题、竞争和自身优势等基础问题上达成一致，为后续的战略讨论打下坚实地基。 “我们跟创始人聊天的时候，经常会遇到一种情况，你问一个问题，自己都觉得有点不好意思，比如说：‘那个……你们的目标客户到底是谁？’ 结果三个联合创始人，说出三个不一样的答案。” 🐢 慢下来，才能走得更快：为什么用 AI 快速开发反而会拖慢你？ 当所有人都想用 AI 加速开发时，John Zeratsky 却发出了逆向警告。他观察到，团队越是依赖 AI 快速生成产品，产品就越容易变得同质化、没有特色。真正的竞争优势来自于那些艰难的、深度的思考。在兴奋地投入开发之前，创造一个能慢下来的环境，想清楚是什么让你的产品独一无二，从长远来看反而会让你走得更快。 “我们观察到一个现象，当团队用 AI 快速开发产品时，AI 生成或辅助的成分越多，产品就越容易变得同质化、没特色。你应该给自己创造一个能慢下来的环境，去做一些艰难的、深度的思考，想想究竟是什么能让你的产品独一无二。有时候，跑得太快，从长远来看反而会拖慢你的脚步。” 🎯 把对手扔进“失败者象限”：用 2x2 矩阵找到你的必胜承诺 如何让产品脱颖而出？关键在于找到一个清晰且与众不同的客户承诺。“基础冲刺”的核心步骤，就是引导团队创建一张类似乔布斯发布 iPhone 时的 2x2 矩阵图。通过评估多个差异化维度，找到能将所有竞争对手都归入“失败者象限”（Loserville）的组合，从而确立自己的“必胜承诺”。这个承诺必须同时满足两个条件：团队能实现它，并且客户真正在乎它。 “我们想要一种看世界的方式，能把所有竞争对手都归入‘失败者象限’（Loserville）。然后我们要问：‘好，如果你能实现这个，并且这个承诺对客户有吸引力。’ 这两点必须同时为真。你能实现它吗？客户在乎并相信它对他们重要吗？如果这两点都为真，你就有一个非常有吸引力的承诺，你的产品就有可能非常成功。” 🧪 从“创始假设”到满分记分卡：一套验证想法的完整操作手册 “基础冲刺”的最终产出，是一个凝练的“创始假设”填空句，它将团队的所有关键决策浓缩为一句话。这个假设并非终点，而是后续一系列“设计冲刺”的起点。通过制作原型、与真实客户访谈，并使用“记分卡”来系统评估假设的每一部分，团队可以清晰地看到哪些有效、哪些无效，从而将一个“满篇红字”的早期想法，迭代为一个“全线飘绿”的制胜方案。 “所有这些加起来，就构成了一个类似填空句的‘创始假设’：‘如果我们用（这种方法）为（这类客户）解决了（这个问题），我们相信他们会选择我们而不是竞争对手，因为我们有（差异化优势一）和（差异化优势二）’……然后就可以说：‘好了，我们去测试一下，确保这是真的。’” 🌐 播客信息补充 翻译克隆自：Rapidly test and validate any startup idea with the 2-day Foundation Sprint (from the creators of the Design Sprint) | Jake Knapp & John Zeratsky (Character Capital) 本播客采用原有人声声线进行播客音频制作，也可能会有一些地方听起来怪怪的 使用 AI 进行翻译，因此可能会有一些地方不通顺 如果有后续想要听中文版的其他外文播客，也欢迎联系微信：iEvenight

📝 本期播客简介 本期我们克隆了：由 Harry Stebbings 主持的播客《20VC》 本期嘉宾 Martin Casado 是硅谷顶级风投 a16z 的普通合伙人，也是一位成功的创业者和资深程序员。在当前这个对 AI 既兴奋又迷茫的时刻，他将为你剖析 AI 投资的真实格局。为什么说在 AI 时代，投资圈唯一的“原罪”就是不下场？为什么现在和 2021 年的泡沫截然不同？他将用云计算市场的历史来预言 AI 模型战争的最终格局——不是一家独大，而是寡头垄断。在这场对话中，你将了解到，为什么在市场极速扩张期，“品牌效应”比产品质量更重要；为什么 AI 并没有让十倍速工程师变成百倍速，但却让编程的快乐回归了；以及为什么封锁 AI 开源，无异于将技术领导权拱手让人。这不仅是一份来自顶尖投资人的 AI 趋势洞察，更是一堂关于技术、商业和战略的深度思辨课。 ⚙️ 本期嘉宾 Martin Casado，Andreessen Horowitz (a16z) 普通合伙人，领导公司的基础设施投资。他曾是软件定义网络（SDN）领域的先驱，联合创办了公司 Nicira，后于 2012 年被 VMware 以 12.6 亿美元收购。拥有斯坦福大学计算机科学博士学位，兼具创业者、技术专家和投资人的多重视角。 📒 文字精华 见公众号（点击跳转） 🌟 精彩内容 🧠 唯一的“原罪”就是不下场：顶级风投的 AI 投资心法 当所有人都担心护城河、担心商业模式时，Martin Casado 指出，过去几年 AI 投资唯一的错误就是“零和思维”。事实证明，从芯片到模型再到应用，技术栈的每一层都在创造巨大的价值。他认为，与 2021 年追随市场情绪的泡沫不同，如今的投资热潮是由史上最快的用户和收入增长所驱动的。价值转移的规模如此巨大，投资者的唯一“原罪”就是选择观望。 “过去这段时间，投资圈只犯过一个错误，那就是‘零和思维’。我们总在担心，这个东西有护城河吗？那个层面能赚到钱吗？这个环节能创造价值吗？但事实证明，答案几乎是清一色的‘能’。每一层都创造了价值，每一层都有赢家……唯一的‘原罪’，就是不下场。” 💥 AI 模型战争：垄断还是寡头？云市场的历史正在重演 未来是 Anthropic 一家独大，还是群雄并起？Martin Casado 坚信未来将是寡头格局。他以云计算市场为例：AWS 曾占据 70-80% 的市场份额，看似不可战胜，但微软和谷歌凭借雄厚的资本和战略决心，最终硬生生砸出了一个三足鼎立的局面。他认为，考虑到谷歌、Meta 等巨头的投入，以及模型易于被“蒸馏”的技术特性，AI 基础模型领域也将重复云市场的历史。 “我看不出这次有什么理由会不一样。想想 Gemini，他们做这件事的经济模型，跟一家独立公司是完全不同的。再看云市场，早期 AWS 的市场份额大概有百分之七八十。没人觉得有谁能追上他们……但微软和谷歌觉得，这是个重要的大市场，我们必须参与。于是他们就一路砸钱砸了进来。最后，云市场就形成了寡头垄断的格局。” 👑 品牌效应>产品质量？AI 时代的制胜法则是家喻户晓 为什么 Midjourney 能在众多图像生成工具中脱颖而出？为什么大家都在谈论 ChatGPT？Martin Casado 认为，在一个急剧扩张的市场，品牌效应是领导者最强大的护城河。当新用户涌入时，他们最先听到的是那些家喻户晓的名字，这几乎不需要任何用户教育。产品之间的微小差异，在强大的品牌认知度面前无足轻重。这种“赢家通吃”的局面会一直持续到市场增速放缓。 “当市场足够大，品牌效应就会起作用。我们说说 Midjourney。Midjourney 是第一个在质量上突破临界点的……至今仍然是市场领导者。……我说的‘品牌效应’是指，如果你成了一个家喻户晓的名字，你就能获得用户，因为这几乎不需要什么用户教育。” 💻 让十倍速工程师变成十二倍速：AI 对编程的真实影响远非提效 作为一名资深程序员，Martin Casado 坦言 AI 编程工具让他重新找回了写代码的快乐。他认为，AI 的真正价值并非让顶尖工程师的效率提升十倍，而是将他们从学习各种繁琐框架、处理环境问题等“狗屁倒灶”的事情中解放出来，专注于核心逻辑。AI 无法替代开发者做出关键的设计权衡，但它能显著提升代码库的质量、减少 bug，让编程回归创造的本源。 “有个老话说，老头子会去车库里搭火车模型，为了怀旧。现代版就是这些老系统程序员们，晚上用 AI 辅助编程，就因为它又变得愉快了……我实际上更多地把它看作是一种更稳健的开发方法论，而不一定是加速核心产品的东西。” 🌐 播客信息补充 翻译克隆自：a16z GP, Martin Casado: Anthropic vs OpenAI & Why Open Source is a National Security Risk with China 本播客采用原有人声声线进行播客音频制作，也可能会有一些地方听起来怪怪的 使用 AI 进行翻译，因此可能会有一些地方不通顺 如果有后续想要听中文版的其他外文播客，也欢迎联系微信：iEvenight

📝 本期播客简介 本期我们克隆了：由 Steven Bartlett 主持的播客《The Diary Of A CEO》 本期嘉宾 Rhonda Patrick 博士是一位顶尖的生物医学家和衰老问题专家。她将用最前沿的科学证据告诉你一个惊人的事实：我们如何衰老，其中 70% 取决于自己的生活方式，而非基因。在这期信息密度极高的对话中，你将了解到为什么 Omega-3 摄入不足的致死风险堪比吸烟？为什么简单的肌酸补剂不仅能消除睡眠不足的危害，甚至能让你表现得比休息充足时更好？为什么三周卧床不动对心血管的损害，比三十年自然衰老还要严重？Rhonda Patrick 博士将为你揭示一系列简单、易行却能产生巨大健康回报的“生命密码”——从逆转心脏和大脑生理年龄的运动方案，到对抗癌症、老年痴呆的营养策略，再到未来可能彻底颠覆衰老概念的“细胞重编程”技术。这不仅是一堂关于健康长寿的科普课，更是一份你可以立即上手的、优化自己生命质量的终极行动指南。 ⚙️ 本期嘉宾 Dr. Rhonda Patrick，生物医学博士，衰老、癌症、营养学领域的顶尖科学家。她以将复杂的科学知识分解为可操作的生活建议而闻名，其主持的播客《FoundMyFitness》在全球拥有大量听众。她的研究专注于延长人类的“健康寿命”（Healthspan），致力于向公众普及最新的健康与长寿科学。 📒 文字版精华 见微信公众号（点击跳转） 🌟 精彩内容 💊 如果运动是药丸，将秒杀一切神药：揭秘“久坐是一种病”的真相 久坐的危害远超想象。一项惊人的研究发现，卧床三周对心血管健康的损害，竟比三十年的自然衰老更严重。Rhonda 博士指出，心肺耐力（VO₂ max）是预测长寿的最佳指标，而提升它的最有效方法就是高强度间歇训练（HIIT）。她详细介绍了“挪威四乘四”等黄金训练方案，并解释了运动中产生的乳酸，如何作为一种“神奇分子”进入大脑，促进神经元生长，改善记忆和认知。 “如果能把运动的效果做成一粒药，那它绝对是市面上最畅销的奇迹神药，什么Ozempic（司美格鲁肽）都会被秒杀，根本没法比。” 🚬 Omega-3 不足=吸烟？你不知道的营养素“隐形杀手” 你可能从未想过，缺乏某种营养素的危害堪比众所周知的恶习。Rhonda 博士引用研究指出，血液中 Omega-3 指数低的人，其死亡风险与吸烟者相当。同样，维生素D缺乏会将患老年痴呆的风险增加80%；而近半数美国人摄入不足的镁，则直接关系到DNA修复和长期的癌症风险。这些“隐形杀手”提醒我们，关注“没吃到什么”和关注“吃了什么”同样重要。 “从死亡率来看，吸烟的危害程度，和 Omega-3 指数低的危害程度，竟然是一样的。Omega-3 指数高的吸烟者，他们的死亡风险，和 Omega-3 指数低的非吸烟者，是相同的。” 🧠 “肌肉猛男”专属？颠覆认知：肌酸如何成为大脑的超级燃料 肌酸远非健身房爱好者的专属。Rhonda 博士分享了大量令人兴奋的研究：肌酸是强大的认知增强剂，尤其是在睡眠不足、精神压力大等高负荷状态下。研究证明，在连续21小时不睡后，补充肌酸不仅能完全消除认知缺陷，甚至能让人的表现超越休息充足之时。她解释了为什么肌肉和大脑对肌酸的需求不同，以及如何通过调整剂量，让这种“超级燃料”为你的大脑供能。 “一项又一项的研究表明，如果你让一个人连续二十一小时不睡觉，然后给他二十五到三十克的肌酸，不仅能消除睡眠不足带来的认知缺陷，甚至能让他们比休息充足时表现得更好。” 🧬 返老还童不是梦：如何用“部分重编程”让你的细胞时钟倒转 对话深入到了抗衰老科学的最前沿。Rhonda 博士介绍了基于诺奖成果“诱导性多能干细胞”演化而来的“部分重编程”技术。科学家发现，通过对衰老细胞进行短暂的因子处理，可以在不改变其细胞身份（如皮肤细胞）的前提下，将其“重置”回年轻状态，清除掉数十年积累的损伤。这项已在动物实验中得到验证的技术，被认为是未来逆转器官衰老、实现真正“返老还童”的最有希望的途径之一。 “研究人员发现，你只要进行我所谓的‘短暂处理’，也就是部分重编程，把这些因子作用一小段时间，那个细胞就能保持自己的身份，但变得年轻了。” 🌐 播客信息补充 翻译克隆自：Anti-Aging Expert: Missing This Vitamin Is As Bad As Smoking! The Truth About Creatine! 本播客采用原有人声声线进行播客音频制作，也可能会有一些地方听起来怪怪的 使用 AI 进行翻译，因此可能会有一些地方不通顺； 如果有后续想要听中文版的其他外文播客，也欢迎联系微信：iEvenight