55 / AI 播客的震撼，设计师学 AI 开发和内容创作护城河
这期聊了不少关于 AI 和创作的话题：从 AI 播客带来的震撼可能性，到设计师该不该学 AI 开发，再到如何在 AI 时代找到内容创作的护城河。还有一些关于注意力管理、软件演进，以及对「栋梁之材」这种说法的反思。
AI播客的震撼与困惑
刚刚认真听了我做的这一期 AI 每日简讯，我真的感觉有点懵。从一个成熟的播客产品来说，这已经接近成熟的播客频道水平了。它选题精准，有开头有结尾，语气也符合我自己的语气。首先这就是一个我愿意去收听的资讯频道，每天能够给我带来有价值的信息。
然后我现在有点懵的是，它带来的这种可能性，我能不能驾驭得了。从内容创作的角度来说，它有无限的可能，但人的注意力、时间和精力当然是有限的。那么我能不能有能力去把握这种注意力和精力的方向，会不会被这种新的工具冲昏头脑。但从一个消费者的角度来说，这种节目我愿意去消费。
545 /《Refactoring UI》：UI 做不好，往往不是审美问题
新一期 BearTalk 出来了 🎙️
聊的是《Refactoring UI》这本书——专门写给不擅长设计的开发者，但说实话，很多做 UI 的人也应该看看。
很多人觉得自己 UI 做不好，是因为「没有审美」。但其实大多数问题根本不是审美问题，而是一些可以避免的系统性错误：字号层级乱、间距没有规律、对比度不够、颜色用太多……
这些毛病跟审美无关，跟「有没有人告诉你规则」有关。
《Refactoring UI》好就好在，它不讲大道理，直接告诉你「这样做」vs「那样做」，对比清晰，落地性极强。读完你不会变成设计师，但你会开始看出自己的 UI 哪里不对劲——这已经是很大的进步了。
UI 进步的第一步，不是变好看，而是少犯那些明显的错。
Claude 流量限制与注意力带宽
Claude 用了两周，两周都用到流量上限。
其实还有很多可以做的事情，还没开始。目前的卡点不是工具，而是个人的注意力带宽。
在项目中间切换，加上一些不确定性因素待处理，会让人觉得有点过载。
先把这些思考清楚，或者初步有一些方向，然后可以考虑把 Claude 升级了。
AI 工具的瓶颈，可能不是功能或流量，而是我们自己的处理能力。
栋梁之材的反思
我以前常说要把自己培养成”栋梁之材”。现在觉得这话大错特错。
栋梁是什么？是建筑材料啊。那就是把自己的个性抹杀，变成一块砖、一根木、一片瓦，为国家盖房子。
这真的是我们的价值吗？
我觉得，把自己活成一棵自然的树更好——根据环境、根据土壤、根据自己的品种，自由地生长。
哪怕过程中被闪电劈中，或者遇到山火,或者就自然而然地结束，那就行了。不要去做什么栋梁。
成为宏大叙事的一部分，是别人赋予你的意义，不是你自己的。
SaaS时代与AI时代的软件差异
昨天和路宇聊到一个很有意思的观察:SaaS时代和AI时代的软件,本质上是两种完全不同的东西。
以前在Vodafone、Xero工作时,那些大型软件系统里有底层代码是完全不能碰的。我见过好几个Tech Lead,刚加入时雄心勃勃说要重构,结果两三个月后就没声了——他们自己发现那些东西根本动不了。
就像Salesforce或Windows这样体量的软件,里面有非常低级的代码,你不知道它关联了什么,一动就可能导致系统崩溃。
但现在的AI大语言模型完全不一样。隔十几个月更新的版本,基本不会有那些臃肿的结构和冗余代码。
我的理解是:
以前的大型软件像盖房子,地基里有些东西是无法清除的
现在的AI软件像生物繁殖,新版本会带着一些DNA和遗传,但它已经是一个新的独立个体了
GPT-4o和GPT-5真的就像两代生物,风格有差别,虽然遵循相似模式,但本质上是两个不同的生命。
也许现在AI和人的交互范式,要向生物学和大自然里去寻找启发,而不是在软件工程里。
Felix Lee on ADPList, San Francisco, and AI-First Design: Designers Must Learn AI Building Now
设计师到底要不要学 AI 开发？
这期 BearTalk 我请到了 Felix Lee——ADPList 的联合创始人，现在在旧金山。他的观点很直接：AI-first 时代，设计师如果不懂怎么「构建」AI 产品，就很难真正参与到产品决策里。
我们聊了很多有意思的东西：
— ADPList 是怎么从一个免费 mentorship 平台，长成现在这个规模的
— 在湾区工作和在其他地方有什么实质性的不同
— Felix 怎么看「AI-first design」——不是用 AI 画图，而是设计 AI 本身的逻辑和体验
— 为什么他觉得现在的设计师应该至少搞懂 prompt engineering 甚至基础的模型调用
有一句话我印象很深：他说现在很多设计师还在用「会用 Figma + AI 工具」来定义自己的 AI 能力，但产品团队真正需要的，是能理解 AI 系统边界、能和工程师对话的设计师。
这个差距，比我们想象的大。
感兴趣的话来听完整对话 👇
我的内容创作护城河
近期制作视频的感受：人如何找到对抗 AI 内容生产颠覆的护城河?
我找到了适合我的方法：从 Hi-Fi 模式降到 Lofi 模式。
具体来说，就是展现自己的过程——分享解决问题的思路、过程中的喜悦、碰到的问题和临场的判断。
这些和剪辑无关，和你用 Sora、KLING 还是其他工具无关，和那些 B-Roll、拉镜、运镜无关。最多和声音画面质量有关——人能看清、听清就行。
最关键的是你的思考过程、展示过程、解决问题的临时判断和现场思路。
对我来说，这些是 AI 无法做到的，至少近一两年内还有护城河。关键是——我做得很开心，不需要拼那些马上就会被 AI 取代的能力，比如视频编辑、素材质量。
近期博客
我最近发现自己在用 AI 写博客时总在做重复劳动——每次都要重新解释我是谁、写作风格是什么、文章要放哪儿。后来我干脆把这些”背景知识”打包成了一个可复用的 AI 技能，让它记住怎么帮我写文章。这篇文章就是记录这个过程，如果你也经常用 AI 做类似的重复性工作，或许能给你一些启发。
记账这件事，我用 Notion 手工做了好几年，现在几分钟就跑完一年的数据
我之前每年都要花一整天时间手工整理银行流水、对账分类，那种身心俱疲的感觉特别真实。这篇文章记录了我怎么把这个流程从”半天操作+一整天注意力消耗”改造成”几分钟跑完”的完整过程，包括技术选择、数据处理逻辑，以及为什么最终选择了本地方案。如果你也在用 Notion 做重复性的数据整理工作，或者想了解怎么把手工流程改成自动化，这篇应该会给你一些实用的思路。
每周视频
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