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外地或出国考察
如何充分用 Ai，把它变成当地向导+考察笔记记录工具
每次出国或去外地做商务考察，如何高效地记录和深化思考，一直是个痛点。这次来越南，我做了个新实验：出发前，我在ChatGPT里开了一个专属对话框，只为这次考察服务。
我给它的指令很简单，扮演两个角色：
1. 越南本地的AI智能向导：帮我深度分析所有我看到的现象背后的政治、商业、社会文化因素。
2. 我的随身智能笔记：记录并整理我们所有的互动和我的思考。
我还提了个要求：所有分析，尽可能提供当地的新闻或信息来源链接。
接下来，好戏上演了。
• 一张货架图，看透本地零食江湖
我走访了多家便利店，把不同货架的商品随手拍给它。它真的能从品类属性、陈列面积大小、包装口味、价格等维度，帮我快速整理分析出越南年轻人的零食偏好和消费趋势。我甚至会让它专门分析几个出海的中国品牌，看看它们在当地的打法和市场反应。
• 一条商业街，理清城市发展脉络
我拍下还剑湖、西湖一带的街景和星巴克等代表性品牌，它会帮我分析这些商业街区的发展历史、品牌定位。甚至直接给建议：“如果你想在这里开一家快闪店，可以考虑……”
• 一场阅兵，窥见宏观社会背景
恰逢越南九二国庆阅兵，我拍了很多宣传画面。它能从中解读出很多信息，帮我快速理解此地的政治体制和历史文化。
整个过程下来，有两点体验我觉得价值巨大：
第一，它给的链接是信息金矿。 它给出的分析，很多都会附上当地新闻链接作为出处。这不仅让信息更可信，这些链接本身也成了我快速了解本地信息的一手资料源，让我能“由点及线，看透一个面”。
第二，也是最重要的，这是一个“活的”笔记系统。 所有的对话都在一个窗口里，我可以随时回溯。考察结束后，我可以直接让它“总结一下过去几天我的越南考察重点”。它既是帮我深入挖掘的向导，又是帮我沉淀思考的笔记。这种互动式的记录，不断启发和强化我的思考，比过去单纯拍照或自己写备忘录，效率和深度都高太多了。
如何充分用 Ai，把它变成当地向导+考察笔记记录工具
每次出国或去外地做商务考察，如何高效地记录和深化思考，一直是个痛点。这次来越南，我做了个新实验：出发前，我在ChatGPT里开了一个专属对话框，只为这次考察服务。
我给它的指令很简单，扮演两个角色：
1. 越南本地的AI智能向导：帮我深度分析所有我看到的现象背后的政治、商业、社会文化因素。
2. 我的随身智能笔记：记录并整理我们所有的互动和我的思考。
我还提了个要求：所有分析，尽可能提供当地的新闻或信息来源链接。
接下来，好戏上演了。
• 一张货架图，看透本地零食江湖
我走访了多家便利店，把不同货架的商品随手拍给它。它真的能从品类属性、陈列面积大小、包装口味、价格等维度，帮我快速整理分析出越南年轻人的零食偏好和消费趋势。我甚至会让它专门分析几个出海的中国品牌，看看它们在当地的打法和市场反应。
• 一条商业街，理清城市发展脉络
我拍下还剑湖、西湖一带的街景和星巴克等代表性品牌，它会帮我分析这些商业街区的发展历史、品牌定位。甚至直接给建议：“如果你想在这里开一家快闪店，可以考虑……”
• 一场阅兵，窥见宏观社会背景
恰逢越南九二国庆阅兵，我拍了很多宣传画面。它能从中解读出很多信息，帮我快速理解此地的政治体制和历史文化。
整个过程下来，有两点体验我觉得价值巨大：
第一，它给的链接是信息金矿。 它给出的分析，很多都会附上当地新闻链接作为出处。这不仅让信息更可信，这些链接本身也成了我快速了解本地信息的一手资料源，让我能“由点及线，看透一个面”。
第二，也是最重要的，这是一个“活的”笔记系统。 所有的对话都在一个窗口里，我可以随时回溯。考察结束后，我可以直接让它“总结一下过去几天我的越南考察重点”。它既是帮我深入挖掘的向导，又是帮我沉淀思考的笔记。这种互动式的记录，不断启发和强化我的思考，比过去单纯拍照或自己写备忘录，效率和深度都高太多了。
2 00
分享一些在河内便利店观察到的零食现象：
1. 7-Eleven 稀少：进入晚、直营比例高、选址与人力成本要求高，在河内铺开慢。
2. 本地/韩系便利店密集：Circle K（越南化最彻底）、GS25（韩国货重）覆盖强；Ministop/FamilyMart在南方更常见。
3. “中国零食折扣店”出现：如 LOVE MAXX 这类集合店，以中国产品为主，承担了“进口→试水→快速放量”的专属渠道。
就品类布局来说：
膨化/薯片/饼干：国际品牌占主场（Lay’s、Oishi 等）＋本土/泰国补位，价格带集中在 8k–35k VND/小包。
• 糖果/软糖/巧克力：国际巨头为主（Haribo、Skittles、Chupa Chups、Alpenliebe 等），但“新奇口感/造型”有唯一中国品牌（如 AMOS 4D）
• 卤味/海味/辣味零食：本土＋泰国＋中国三分天下（Bento、HeyYo、Pichi、烤鱿鱼片、鸡爪、牛肉干、魔芋等）。这是最能体现差异化口味的赛道。
• 坚果/炒货：占比小但动销稳定；瓜子（恰恰、甘源）曝光较多，带有社交分享属性。
• “素毛肚/魔芋” 等类目：在 7-Eleven/Circle K 妙滋味、卫龙等上架
如果中国零食品牌进入 可以尝试的品类
A. 卤味/辣味（鸡爪、魔芋、素毛肚、鸭脖风味）
• 理由：货架证据最密集、替代性小、越南消费者接受“辣/酸辣/鱼露/香茅”风味。
B. 海味零食（烤鱿鱼片/鱼片、碳烤风味）
• 理由：泰国 Bento 强势，但越南本地也有“Mực（鱿鱼）文化”，中国品牌可在口感层次与控腥上做差异。
C. 瓜子/混合豆果（社交分享）
• 理由：恰恰/甘源已被消费者认识；小袋拼味有复购
D. 软糖的“新奇特”切口
• 理由：国际巨头强，但果汁夹心/3D造型/功能元素（维 C、益生元）仍有空间；AMOS 4D 的存在就是例子。
1. 7-Eleven 稀少：进入晚、直营比例高、选址与人力成本要求高，在河内铺开慢。
2. 本地/韩系便利店密集：Circle K（越南化最彻底）、GS25（韩国货重）覆盖强；Ministop/FamilyMart在南方更常见。
3. “中国零食折扣店”出现：如 LOVE MAXX 这类集合店，以中国产品为主，承担了“进口→试水→快速放量”的专属渠道。
就品类布局来说：
膨化/薯片/饼干：国际品牌占主场（Lay’s、Oishi 等）＋本土/泰国补位，价格带集中在 8k–35k VND/小包。
• 糖果/软糖/巧克力：国际巨头为主（Haribo、Skittles、Chupa Chups、Alpenliebe 等），但“新奇口感/造型”有唯一中国品牌（如 AMOS 4D）
• 卤味/海味/辣味零食：本土＋泰国＋中国三分天下（Bento、HeyYo、Pichi、烤鱿鱼片、鸡爪、牛肉干、魔芋等）。这是最能体现差异化口味的赛道。
• 坚果/炒货：占比小但动销稳定；瓜子（恰恰、甘源）曝光较多，带有社交分享属性。
• “素毛肚/魔芋” 等类目：在 7-Eleven/Circle K 妙滋味、卫龙等上架
如果中国零食品牌进入 可以尝试的品类
A. 卤味/辣味（鸡爪、魔芋、素毛肚、鸭脖风味）
• 理由：货架证据最密集、替代性小、越南消费者接受“辣/酸辣/鱼露/香茅”风味。
B. 海味零食（烤鱿鱼片/鱼片、碳烤风味）
• 理由：泰国 Bento 强势，但越南本地也有“Mực（鱿鱼）文化”，中国品牌可在口感层次与控腥上做差异。
C. 瓜子/混合豆果（社交分享）
• 理由：恰恰/甘源已被消费者认识；小袋拼味有复购
D. 软糖的“新奇特”切口
• 理由：国际巨头强，但果汁夹心/3D造型/功能元素（维 C、益生元）仍有空间；AMOS 4D 的存在就是例子。
8 02
建议了解 Ai 的人都应该 关注这份榜单
最近刷到 TIME 公布的「2025年度全球100位最具影响力的AI人物榜」，我觉得真的很值得推荐。
作为一个长期关注 AI 发展的人，我常常会想：除了看工具、看产品、看论文，还有没有更高效的方式，去了解这个行业的风向和底层逻辑？
这份榜单就很像一个信息雷达原点——它把真正“推动AI的人”标记出来了，你只要顺着这些人去看他们最近在谈什么、做什么、发了哪些演讲或文章，其实就能快速对整个行业有一手的认知更新。
不管你是搞AI、做内容、搞产品，还是像我一样在找方向、找落地应用，这些人都很值得“盯住”。
而且 TIME 不只是列了名字，它还把这100人分成了几类，非常清晰：
•有的是技术突破者（比如搞底层算法或产品模型的）
•有的是企业创始人（像 Sam Altman、Elon Musk、黄仁勋这些大家熟知的）
•还有很多是政策制定者、伦理学者、媒体人、AI艺术家，从不同角度去塑造这个时代对AI的认知。
他们代表的不是“一个功能”，而是这个时代在思考什么，争论什么，担忧什么。
比如我看到有些人物我已经在关注了，比如 OpenAI 的 Joanne Jang，她就是 OpenAI 模型行为团队的负责人，平时很多对于“AI应不应该限制”、“是否要设定边界”的讨论，她都有参与，非常值得看。
再比如 TIME 这次的封面，是由 AI 艺术家 Refik Anadol 做的，他用 AI 把过去几千张《时代》封面重新演绎成了一个“梦境式的未来”——光是这个视觉就很震撼。
更惊喜的是，这次榜单里也有不少中国面孔和华人面孔，不只是搞技术的，还有做 AI 应用、做伦理研究的，角度很多元。我觉得对我们中国读者来说，更有共鸣感。
⸻
如果你也在思考：我该关注哪些真正懂 AI 的人？这个榜单是个非常好的起点。
你可以把它当成“高质量信息源清单”，去：
•关注这些人的 Twitter / 专访 / 播客 / 项目
•看看他们怎么想、他们在干嘛
•理解 AI 的「趋势+思想+伦理+落地」四个层面，而不是只看工具测评
time.com
最近刷到 TIME 公布的「2025年度全球100位最具影响力的AI人物榜」，我觉得真的很值得推荐。
作为一个长期关注 AI 发展的人，我常常会想：除了看工具、看产品、看论文，还有没有更高效的方式，去了解这个行业的风向和底层逻辑？
这份榜单就很像一个信息雷达原点——它把真正“推动AI的人”标记出来了，你只要顺着这些人去看他们最近在谈什么、做什么、发了哪些演讲或文章，其实就能快速对整个行业有一手的认知更新。
不管你是搞AI、做内容、搞产品，还是像我一样在找方向、找落地应用，这些人都很值得“盯住”。
而且 TIME 不只是列了名字，它还把这100人分成了几类，非常清晰：
•有的是技术突破者（比如搞底层算法或产品模型的）
•有的是企业创始人（像 Sam Altman、Elon Musk、黄仁勋这些大家熟知的）
•还有很多是政策制定者、伦理学者、媒体人、AI艺术家，从不同角度去塑造这个时代对AI的认知。
他们代表的不是“一个功能”，而是这个时代在思考什么，争论什么，担忧什么。
比如我看到有些人物我已经在关注了，比如 OpenAI 的 Joanne Jang，她就是 OpenAI 模型行为团队的负责人，平时很多对于“AI应不应该限制”、“是否要设定边界”的讨论，她都有参与，非常值得看。
再比如 TIME 这次的封面，是由 AI 艺术家 Refik Anadol 做的，他用 AI 把过去几千张《时代》封面重新演绎成了一个“梦境式的未来”——光是这个视觉就很震撼。
更惊喜的是，这次榜单里也有不少中国面孔和华人面孔，不只是搞技术的，还有做 AI 应用、做伦理研究的，角度很多元。我觉得对我们中国读者来说，更有共鸣感。
⸻
如果你也在思考：我该关注哪些真正懂 AI 的人？这个榜单是个非常好的起点。
你可以把它当成“高质量信息源清单”，去：
•关注这些人的 Twitter / 专访 / 播客 / 项目
•看看他们怎么想、他们在干嘛
•理解 AI 的「趋势+思想+伦理+落地」四个层面，而不是只看工具测评
time.com
55 1233
2025 最新榜单：欧美创业者都在看的 15 个 Newsletter
最近刷到一个榜单，来自美国知名金融科技公司 Brex。
他们每年会做一份《Benchmark》报告，统计创业者、投资人、管理者们最爱付费订阅的内容。
简单说，这就是一份“欧美商界精英们在看什么”的清单。
我自己也订阅了其中不少，收获很大。今天就挑这份榜单里 2025 年排名前 15 的 newsletter，给大家做个梳理。
在中文互联网，我们习惯看公众号、小红书，但在欧美，newsletter 才是核心阵地。
它有几个特点：
1. 垂直深度 —— 每份 newsletter 都是一个人或小团队写的，往往只聚焦一个细分领域。
2. 实操经验 —— 很多作者是行业一线的人，他们写的就是自己“真干过”的东西。
3. 订阅稳定 —— 基本周更/月更，不靠流量，靠口碑和价值。
所以看这些 newsletter，能第一时间接触到全球最新的商业趋势和实践。
⸻
四大类Newsletter
① 商业与战略类（宏观+方法论）
• Lenny’s Newsletter：前 Airbnb 产品负责人写的，讲产品、增长和职业经验。非常接地气，框架清晰。
• Stratechery：Ben Thompson 的老牌通讯，分析科技战略和商业模式。可以说是硅谷人必读。
• The Generalist：长篇故事型写作，讲公司、人物、投资逻辑。偏宏观，但读完能理清脉络。
• Platformer：独立记者做的，关注科技平台、政策和民主的交叉地带。
适合想看“大趋势+战略逻辑”的人。
⸻
② 技术与工程类（懂技术也懂生态）
• The Pragmatic Engineer：讲大厂工程文化、软件开发、程序员职业成长。
• ByteByteGo：把系统架构、软件设计讲得非常直观，配图多，易理解。
如果你做产品或对技术趋势敏感，这两份特别有启发。
⸻
③ 投资与金融类（钱和交易的世界）
• The VC Corner：VC 投资案例、募资趋势。涨幅最快，今年直接冲到前 10。
• Fintech Business Weekly：金融、银行、加密货币的深度分析。
• OnlyCFO’s Newsletter：从 CFO 角度拆软件公司的财务逻辑和指标。
• Lina’s Newsletter：bite-size 短内容，讲金融科技与未来服务。
• The Bear Cave：短篇调查，揭企业黑料，发掘做空机会。
投资、创业融资、财务敏感度高的人，可以优先关注。
⸻
④ 文化与跨界类（商业背后的社会与人）
• Feed Me：每天一篇，解读商业、文化、亚文化，风格犀利。
• After School：文化评论，横跨媒体、艺术、科技。
• Noapinion：经济学家 Noah Smith 写的，兼顾经济、科技、地缘政治。
• Second Opinion：关注医疗健康、biotech 行业的内幕和趋势。
想拓宽视野，看“商业+社会+文化”交叉点的，这几份很推荐。
⸻
我自己常看的有 Lenny’s Newsletter、Stratechery、Feed Me。前两个给我的是框架和战略思考，后者让我对文化和消费现象保持敏感。
有些看似小众的，比如 The Bear Cave、Second Opinion，其实在欧美创业圈里影响力很大，因为它们提供的是真·内幕+专业视角。
总体感觉，这些 newsletter 和国内公众号、小红书的差别在于：深度+稳定性+实操经验。
最近刷到一个榜单，来自美国知名金融科技公司 Brex。
他们每年会做一份《Benchmark》报告，统计创业者、投资人、管理者们最爱付费订阅的内容。
简单说，这就是一份“欧美商界精英们在看什么”的清单。
我自己也订阅了其中不少，收获很大。今天就挑这份榜单里 2025 年排名前 15 的 newsletter，给大家做个梳理。
在中文互联网，我们习惯看公众号、小红书，但在欧美，newsletter 才是核心阵地。
它有几个特点：
1. 垂直深度 —— 每份 newsletter 都是一个人或小团队写的，往往只聚焦一个细分领域。
2. 实操经验 —— 很多作者是行业一线的人，他们写的就是自己“真干过”的东西。
3. 订阅稳定 —— 基本周更/月更，不靠流量，靠口碑和价值。
所以看这些 newsletter，能第一时间接触到全球最新的商业趋势和实践。
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四大类Newsletter
① 商业与战略类（宏观+方法论）
• Lenny’s Newsletter：前 Airbnb 产品负责人写的，讲产品、增长和职业经验。非常接地气，框架清晰。
• Stratechery：Ben Thompson 的老牌通讯，分析科技战略和商业模式。可以说是硅谷人必读。
• The Generalist：长篇故事型写作，讲公司、人物、投资逻辑。偏宏观，但读完能理清脉络。
• Platformer：独立记者做的，关注科技平台、政策和民主的交叉地带。
适合想看“大趋势+战略逻辑”的人。
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② 技术与工程类（懂技术也懂生态）
• The Pragmatic Engineer：讲大厂工程文化、软件开发、程序员职业成长。
• ByteByteGo：把系统架构、软件设计讲得非常直观，配图多，易理解。
如果你做产品或对技术趋势敏感，这两份特别有启发。
⸻
③ 投资与金融类（钱和交易的世界）
• The VC Corner：VC 投资案例、募资趋势。涨幅最快，今年直接冲到前 10。
• Fintech Business Weekly：金融、银行、加密货币的深度分析。
• OnlyCFO’s Newsletter：从 CFO 角度拆软件公司的财务逻辑和指标。
• Lina’s Newsletter：bite-size 短内容，讲金融科技与未来服务。
• The Bear Cave：短篇调查，揭企业黑料，发掘做空机会。
投资、创业融资、财务敏感度高的人，可以优先关注。
⸻
④ 文化与跨界类（商业背后的社会与人）
• Feed Me：每天一篇，解读商业、文化、亚文化，风格犀利。
• After School：文化评论，横跨媒体、艺术、科技。
• Noapinion：经济学家 Noah Smith 写的，兼顾经济、科技、地缘政治。
• Second Opinion：关注医疗健康、biotech 行业的内幕和趋势。
想拓宽视野，看“商业+社会+文化”交叉点的，这几份很推荐。
⸻
我自己常看的有 Lenny’s Newsletter、Stratechery、Feed Me。前两个给我的是框架和战略思考，后者让我对文化和消费现象保持敏感。
有些看似小众的，比如 The Bear Cave、Second Opinion，其实在欧美创业圈里影响力很大，因为它们提供的是真·内幕+专业视角。
总体感觉，这些 newsletter 和国内公众号、小红书的差别在于：深度+稳定性+实操经验。
6 01
外网爆贴：AI 让大量职场新人失去晋升机会
我总结了一下大家讨论的几个点
1. 真正危险的，是“晋升阶梯”被抽走了
很多人焦虑的已经不是“AI会不会取代我”，而是一个更深层的问题：如果AI把所有基础、重复性的“新手活”都干了，那新人要怎么成长？
有个高赞评论说得特别好，这会造成一个可怕的循环：没有新人 = 没有中层 = 没有资深专家
就像一个游戏，你刚创建好角色，发现新手村被AI屠了，你没地方打小怪升级，就永远也去不了高级地图。像编程、文案、设计、数据分析这些行业，以前都是新人通过画基础图、写简单代码、整理资料这些“杂活”来积累经验，但现在，这些工作一句话丢给AI，几秒钟就搞定了。结果就是，公司觉得没必要再招那么多“小白”了。
2. 不只是“取代”，更是“工作模式”的颠覆
帖子里很多已经是公司中层或者资深的人也在吐槽。说现在很多公司高层被AI的“万能”叙事洗脑了，觉得一个资深员工配上几个强力AI工具，就能干掉一个小组的活。
这导致一种“唯经验论”的风气越来越重。公司宁愿花高价去市场上抢那批已经成长起来的资深人才，也不愿意花时间和成本去培养新人。短期看，效率是高了，但长期看，行业的人才库就这么慢慢枯竭了。
3. 全球性的迷茫：以后到底需要什么样的人
也有人觉得这是危言耸听，技术革命总是这样，旧的岗位消失，新的岗位会出现。比如以后会出现很多“AI提示工程师”、“AI项目管理”之类的。
但问题是，这些新岗位，对人的要求可能一开始就很高，它们需要你不仅懂业务，还要懂AI，懂逻辑，懂怎么和机器打交道。这对刚出校门的毕业生来说，门槛可能更高了。
讨论到最后，甚至有人开始聊UBI（全民基本收入）这种社会政策了，就是担心未来真的有大批人因为AI而失去工作的可能性。
我最大的感触是，对于我们普通人来说，尤其是刚入职场或者还在读书的朋友们，真的要调整一下自己的成长路径了。
以前那种“先进大公司，从拧螺丝钉做起”的模式，可能真的要变了。
未来的核心竞争力，不再是你“会不会做”，因为AI会做得更快更好。而是你“会不会提问”、“懂不懂判断”和“能不能创造性地解决问题”。
怎么利用AI帮你搜集信息、完成基础工作，然后你把省下来的时间精力，用到思考、策略、沟通和创意上，这可能才是破局的关键。
我总结了一下大家讨论的几个点
1. 真正危险的，是“晋升阶梯”被抽走了
很多人焦虑的已经不是“AI会不会取代我”，而是一个更深层的问题：如果AI把所有基础、重复性的“新手活”都干了，那新人要怎么成长？
有个高赞评论说得特别好，这会造成一个可怕的循环：没有新人 = 没有中层 = 没有资深专家
就像一个游戏，你刚创建好角色，发现新手村被AI屠了，你没地方打小怪升级，就永远也去不了高级地图。像编程、文案、设计、数据分析这些行业，以前都是新人通过画基础图、写简单代码、整理资料这些“杂活”来积累经验，但现在，这些工作一句话丢给AI，几秒钟就搞定了。结果就是，公司觉得没必要再招那么多“小白”了。
2. 不只是“取代”，更是“工作模式”的颠覆
帖子里很多已经是公司中层或者资深的人也在吐槽。说现在很多公司高层被AI的“万能”叙事洗脑了，觉得一个资深员工配上几个强力AI工具，就能干掉一个小组的活。
这导致一种“唯经验论”的风气越来越重。公司宁愿花高价去市场上抢那批已经成长起来的资深人才，也不愿意花时间和成本去培养新人。短期看，效率是高了，但长期看，行业的人才库就这么慢慢枯竭了。
3. 全球性的迷茫：以后到底需要什么样的人
也有人觉得这是危言耸听，技术革命总是这样，旧的岗位消失，新的岗位会出现。比如以后会出现很多“AI提示工程师”、“AI项目管理”之类的。
但问题是，这些新岗位，对人的要求可能一开始就很高，它们需要你不仅懂业务，还要懂AI，懂逻辑，懂怎么和机器打交道。这对刚出校门的毕业生来说，门槛可能更高了。
讨论到最后，甚至有人开始聊UBI（全民基本收入）这种社会政策了，就是担心未来真的有大批人因为AI而失去工作的可能性。
我最大的感触是，对于我们普通人来说，尤其是刚入职场或者还在读书的朋友们，真的要调整一下自己的成长路径了。
以前那种“先进大公司，从拧螺丝钉做起”的模式，可能真的要变了。
未来的核心竞争力，不再是你“会不会做”，因为AI会做得更快更好。而是你“会不会提问”、“懂不懂判断”和“能不能创造性地解决问题”。
怎么利用AI帮你搜集信息、完成基础工作，然后你把省下来的时间精力，用到思考、策略、沟通和创意上，这可能才是破局的关键。
https://www.reddit.com/r/Futurology/comments/1l100p3/ai_is_breaking_entrylevel_jobs_that_gen_z_workers/
3 00
安利一个最近常看优质的 Ai 信息源
沃顿商学院教授 Ethan Mollick。
长期研究创业/创新/教育 × AI
我最认可他的地方不是头衔，而是既在一线用 AI、也能把专业内容讲成“人话”，并给出可复制的步骤。
我理解的 Ai 信息源分三类
①创造者/构建者（在一线 Ai 大公司做事的人）
②实操运营者（用 AI 把事做成的人，例如各类落地应用）
③纯信息搬运的人
对于 我们普通人想真正学习使用 Ai、缓解信息焦虑最好的方法:
1 多用。只有自己用了，才有体会，才能辨别是否适用
2 多关注第一和第二类信息源
了解 Ai 最新动态，关注信息源，要注意两个点：
质：多看一线从业者的内容，更有利于我们学以致用
量：少就是多。关注 10 个以内专业人士，就能快速了解 Ai 最新动态和应用。甚至持续关注一个信息源，就能发现大量连带内容，挖掘很多优质信息。
无论国内外，90% 以上的 Ai 博主，都是信息搬运工。
例如我关注 Ethan Mollick， 阅读习惯是:
1）Twitter/X：看趋势+灵感
• 快速跟进模型更新、功能变化、好用工作流灵感。
• 适合日更式吸收：每天刷 3–5 条，就能知道“今天 AI 圈发生了什么、有哪些能马上试的用法”。
2）Substack（One Useful Thing）：看深度+步骤
• 主题常围绕“如何把 AI 嵌入日常工作/学习”，会给出清晰步骤、示例提示词、风险提醒。
• 建议顺序：
• 入门：如何把 AI 当作思考伙伴而不是搜索引擎
• 进阶：人机协作两种模式（分工型 vs. 融合型）各自的场景
• 实操：在写作、研究、备课、会议、产品创意里的具体工作流
3）新书《Co-Intelligence》：看方法论+边界
• 核心观点：
• 把 AI 当合作者：用它扩展思考/草拟/复盘，而不是只要“最终答案”。
• 小实验原则：在每条工作流里做10 分钟微实验，快速验证可行性再标准化。
• 两类协作模式：Centaur（人机分工） & Cyborg（深度融合），根据任务切换。
沃顿商学院教授 Ethan Mollick。
长期研究创业/创新/教育 × AI
我最认可他的地方不是头衔，而是既在一线用 AI、也能把专业内容讲成“人话”，并给出可复制的步骤。
我理解的 Ai 信息源分三类
①创造者/构建者（在一线 Ai 大公司做事的人）
②实操运营者（用 AI 把事做成的人，例如各类落地应用）
③纯信息搬运的人
对于 我们普通人想真正学习使用 Ai、缓解信息焦虑最好的方法:
1 多用。只有自己用了，才有体会，才能辨别是否适用
2 多关注第一和第二类信息源
了解 Ai 最新动态，关注信息源，要注意两个点：
质：多看一线从业者的内容，更有利于我们学以致用
量：少就是多。关注 10 个以内专业人士，就能快速了解 Ai 最新动态和应用。甚至持续关注一个信息源，就能发现大量连带内容，挖掘很多优质信息。
无论国内外，90% 以上的 Ai 博主，都是信息搬运工。
例如我关注 Ethan Mollick， 阅读习惯是:
1）Twitter/X：看趋势+灵感
• 快速跟进模型更新、功能变化、好用工作流灵感。
• 适合日更式吸收：每天刷 3–5 条，就能知道“今天 AI 圈发生了什么、有哪些能马上试的用法”。
2）Substack（One Useful Thing）：看深度+步骤
• 主题常围绕“如何把 AI 嵌入日常工作/学习”，会给出清晰步骤、示例提示词、风险提醒。
• 建议顺序：
• 入门：如何把 AI 当作思考伙伴而不是搜索引擎
• 进阶：人机协作两种模式（分工型 vs. 融合型）各自的场景
• 实操：在写作、研究、备课、会议、产品创意里的具体工作流
3）新书《Co-Intelligence》：看方法论+边界
• 核心观点：
• 把 AI 当合作者：用它扩展思考/草拟/复盘，而不是只要“最终答案”。
• 小实验原则：在每条工作流里做10 分钟微实验，快速验证可行性再标准化。
• 两类协作模式：Centaur（人机分工） & Cyborg（深度融合），根据任务切换。
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