傅盛：24小时，用AI干了6个人3周的工作

内容来源：笔记侠（Notesman）。

责编| 贾宁排版| 沐言

第 9559篇深度好文：3817字 | 10分钟阅读

AI时代方法论

笔记君说：

工业时代，经验是护城河。谁经验多，谁就赢。

但AI时代，经验可能成了绊脚石，经验在新工具面前，可能反倒是包袱。

一个产品网站，傅盛用AI半天做了产品和技术团队两周的事，不是因为他更懂技术（他不是程序员），是因为他更多时间在研究和手搓怎么“用AI”。

这篇文章，我们就全面拆解怎样才能跳出经验主义和路径依赖，快速试错快速迭代，走向未来和AI时代。

希望今天的内容，对你有所启发。

一、24小时，

他用AI干了6个人3周的工作

大年初七，猎豹移动CEO傅盛想做一件事。

他想做一个网站，不是什么复杂的系统，就是一个新产品的官网。

按照常规流程，这得找技术团队。产品经理出需求文档，设计师出设计稿，前端写页面，后端搭服务，测试上线。流程走完，少说一周。

但问题来了，大年初七，大过年的，把人叫回来加班，不太合适。

傅盛犹豫了一下，做了个决定：让龙虾“三万”来做。

“三万”是什么？是他养的AI智能体。

过程并不顺利。第一版生成出来，不对。功能逻辑有问题，导航栏点了没反应。

第二版生成出来，还不对。页面风格不对，配色太暗，排版太挤。

第三版、第四版……傅盛跟AI反复沟通、调整、优化。

就这样来回折腾。不是AI不听话，是傅盛一开始也没想清楚自己要什么。一边看一边改，一边改一边想，慢慢把网站磨出来了。

半天，网站上线了。

和团队做的差不多，很多细节甚至更好。因为AI没有思维定式，它生成的方案有时候会给人惊喜。

比如某个交互方式，傅盛自己都没想到，但AI生成出来了，试了一下发现挺好用。

开工之后，傅盛把技术团队叫来，问了句：“这个网站，你们自己做要多久？”

团队核算了一下，回答：至少两周，甚至更久。因为要设计、要开发、要测试、要改bug。

你看，同一个网站，6个人的团队做要花2-3周；AI加一个不懂代码的CEO，半天做好。

这就是AI时代的真相： 你花十年积累的技术能力，可能被一个AI加一个新手，半天就超越了。

这个案例揭示了一个深层问题：经验的本质到底是什么？

其实，经验就是你过去做过的事，积累下来的方法论。

经验有三大价值：提效、避坑、优化，它让你更快、更稳、更少犯错。

工业时代，经验是城墙。谁积累得多，谁就赢；谁做得久，谁就是专家。

为什么？因为它有3个基础：获取知识、培养技能、复制方法。

它们都很花钱，更花时间。

但AI时代，知识不再是一堵需要时间才能翻越的高墙了。

二、经验的基础，

被AI打穿了

1.知识获取的成本大大降低

过去，你想知道一个税务政策怎么解读，得翻法规、查案例、花钱问专家。

法规条文晦涩难懂，案例分散在各处，专家不一定有空搭理你。

现在呢？问AI，三秒出答案。而且不是干巴巴的条文，是结合你具体情况的解读。还附带最新政策变化、相关案例、实操建议。

过去，你想知道一个竞争对手的产品策略，得买报告、看新闻、分析数据，花几天时间。

而且报告可能过时了，新闻可能不全面，数据可能不准确。

现在呢？让AI帮你搜集信息、整理要点、生成分析报告，半小时搞定。

AI能从几十个信息源里提取关键数据，帮你画出竞争格局图，甚至给出战略顾问才能给出的战略破局点建议。

过去知识获取要时间、要金钱、要人脉。

现在知识获取已经不再稀缺，真正稀缺的是“知道该问什么”。

2.技能培养的时间大大降低

移动互联网时代，最吃香的两个岗位是产品经理和程序员。

过去，一个程序员要写出高质量代码，得写几年项目，踩无数坑，才能形成“手感”。知道哪里容易出bug，知道怎么优化性能，知道怎么组织代码结构。

现在呢？AI能生成代码，质量不比资深程序员差，速度是人的10倍。

而且AI生成的代码往往是最佳实践，结构清晰、注释完整、符合规范。甚至AI还能根据你的反馈不断优化，越写越符合你的风格。

过去技能培养要时间、要练习、要试错。

现在技能培养只需要一个指令，真正稀缺的是“判断什么才是好”。

3.方法复制的难度大大降低

过去，一个老销售的销售技巧，是他在无数实战中总结出来的。怎么开场、怎么提问、怎么处理异议、怎么逼单，这些是他独门绝技。

别人想学，得听他讲、看他做、自己练，还不一定学得会。因为有些东西是“只可意会不可言传”的，是一种感觉，一种判断，一种直觉。

现在呢？让AI观察他的销售过程，总结他的方法论。然后用AI模拟他的销售话术，任何人都能复制。甚至AI可以根据不同场景生成不同的销售策略，比老销售还灵活。

老销售可能只会一套打法，AI能根据客户类型、行业特点，动态调整策略。

过去方法复制要时间、要悟性、要经验。现在方法复制只需要一个记录。真正稀缺的是“知道什么时候用什么方法”。

所以，经验的三个基础：知识、技能、方法全被AI打穿了。

三、经验的三种陷阱

那，老手是不是注定被淘汰？

也不一定。前提是你得先认清经验的三种陷阱。认清了，你才能跳出陷阱。

1.路径依赖

“我以前就是这么做的。”“这个方法我用了十年。”“AI不懂我们行业的复杂性。”

越陷入老经验的人，越难接受新方法。

你会找各种理由：AI写的代码质量不行、AI不懂我们业务逻辑、AI无法处理复杂场景。

但现实是：AI可能暂时不如你，但它进步的速度比你快。

最可怕的不是你不懂AI，是你拒绝去懂。

你不承认，不代表事实不存在。别人在用AI超越你，你还在用老方法慢慢磨，最后被淘汰的是你。

2.工具执念

我们经常听到：“我要把工具学会。”“我要精通这个软件。”“我要成为这个领域的专家。”

以前一个工具能用十年，你精通它，十年都有优势。别人要追上你，也得花十年。

现在别人用新工具几个月就能达到你几年的水平。

你那些年积累的经验、练的手感，有什么用？

比“精通工具”更重要的，是“会用工具解决问题”，工具只是手段，问题才是目的。

3.操作惯性

有人说：“这个我自己做更快。”“AI生成的还要我改，不如我自己来。”“我不放心AI的结果，还是自己检查一遍。”

这是典型的“操作惯性”。你觉得自己在“保证质量”，其实你在“浪费时间”。

为什么？因为AI时代的竞争逻辑变了。

AI能把60分的东西迭代到90分，但前提是你得先跑起来。你还在精雕细琢第一版，别人已经迭代了十个版本。你的第一版可能更精致，但别人的第十版已经秒杀你了。

快，就是好。迭代，就是完美。

AI时代，最好的策略不是“一次做到完美”，而是“快速做出雏形，快速迭代优化”。

这三种陷阱，不只是个人的问题，也是组织的问题。

马斯克有句话流传很广： 先去做，做成一堆狗屎，再慢慢去改。一个粗糙的开始，就是最好的开始。

开始之后，才有反馈，才有迭代的基础。不开始，什么都没有。

四、扔掉包袱，快速迭代

写到这里，我想到一篇HeyGen AI创始人Joshua Xu写在HeyGen年订阅收入突破1亿美金时的文章。

这是我近几个月以来，看到过最有启发的文章。

我把HeyGen的打法，整理成2条马上就能用的方法，建议你好好看一下。

1.什么打死都不能变，什么马上就该变化

HeyGen 的逻辑特别清晰：底层AI技术、模型能力、科研突破，这些东西天生就是不停变的，你必须拥抱它的变化，甚至要提前6个月下注，跟着浪走，而不是跟浪对着干。

今天，即便是大厂做的AI产品，也几乎是每天都在迭代，更新新版本。

所以在AI的应用上，要马上用，天天迭代。

马斯克说， 大部分人做一件事情失败一次两次三次，就不会做了，他因此说了一个10%的定律，他觉得任何一件事情，只要你真的能够去尝试10次，一定能够做出来，10次都不成的事情概率是极小的。

有的人连一次都不愿意试，或者试一次失败后都不愿意试。

只要你马上开始做，做得不好那就再继续做，一定可以做好。

在AI时代，5倍速的行动，就是5倍速的学习。“在AI时代，学习最快的团队，就是胜者。”（AI视频公司HeyGen创始人Joshua Xu）

别总想着完美了再使用，先开始，再往极致了磨。

2.刻在骨子里的迭代准则

这几条迭代铁则，你让团队每个人都记牢：

第一条，速度就是一切，没有例外。

拙劣的开始，永远比迟到的完美强100倍。

第二条，别等技术稳定，要跟着浪走。

不要等待新技术进化自动变好的样子，AI 永远不会有“完美”的那一天，你等不起。

第三条，有分歧，但必须行动一致。

决策前，你有什么想法都可以说；一旦定了，就算你不认同，也得全力去干。比起一个不完美的决策，执行力不足才是真的致命。

第四条，学会借鉴，结果最重要。

别人实践的方案已经够好、能省力气，就直接用，别闭门造车死磕。

结语

经验可能是包袱，开源迭代认知是入场券。

今天我们深嵌于一个新的时代，科技、经济、哲学、政治都在经历持续变革和深刻重塑的复杂社会与商业环境之中，而真正困住绝大多数人的核心挑战，恰恰是：

我们的认知框架、组织形态和行动逻辑，还停留在“前全球化时代”“前AI时代”。

面向新全球化时代、AI新时代，笔记侠PPE（哲学、政治学与经济学）课程，正是为理解这样的复杂系统而生：

在这里，你能理解以AI为核心的科技经济和智能商业、理解AI哲学、理解文明进程与哲学意义、理解新格局下的国际贸易与经济政策、理解国际政治与全球治理模式。

这，正是第五代企业家应有的一套完整的“认知操作系统”。

驾驭技术、洞察世界、扎根中国、修炼心力，在应对时代重重挑战中寻找属于你的决策底牌。

穿越变革的旧世界，找到时代的新大陆，从【PPE：未来3年和AI时代的决策底牌】开始。

笔记侠PPE课程26级招生即将截止，5月16日开课，现仅剩最后7个名额。

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