# AIGC 博主张咋啦最新演讲：六个反常识观点，AI Native 需知道的工作方式
**作者**: 小树
**日期**: 2026-07-02T12:55:00.000Z
**来源**: [https://x.com/AmberTreelet/status/2076251429891924026](https://x.com/AmberTreelet/status/2076251429891924026)
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学 AI 的人不可能不知道张咋啦，无数人的入门都是从她开始的。但她的最新线下演讲，让我反复划线，很多观点完全颠覆了我对"怎么用 AI"的直觉。我把它最核心的六个启发整理了出来，也许能帮你省下试错时间。
## 一 、不要再整理知识库了，工作流由会议驱动
过去的时代，我们整理知识是给人类看。但是现在，我们的知识主要是给 AI 看，让 AI 记录、AI 分析、AI 整理，受众已经由人变成了 AI agent。
张咋啦的观点是：我们已经由知识管理到了 contact 管理。
AI Agent 更擅长非结构化信息，而不是结构化信息。
这给我的启发是：为什么飞书录音豆会爆火？为什么 Get 录音卡会爆火？
曾经我们需要比较强的文字能力，很多金融实习的任务之一就是整理纪要。但是现在我们只需要一个录音产品。从文字记录进化为录音记录，AI会给你处理，这也更加符合它的特性——非结构化输入>结构化输入
张咋啦说：一个会议没有被录制就白开了，我的会议是给AI开的，会议的结束是工作的开始！开会是未来的提示词！这样的content是最丰富最完整的！
具体工作流设计：把CC或者codex连接飞书，事件推送，自动把妙计给codex,个性化总结（每个人不一样),再推进123（AI推测你即将要做的）
- 场景 A：Agent 知识库自动更新
开完会，Agent 直接基于逐字稿更新自己的知识库。不需要人整理，不需要写文档。知识都在说的话里，包括老板在会上冒出来的各种想法，Agent 都能第一时间学到。
- 场景 B：销售 coaching
销售见完客户，录音推给 Agent。Agent 基于逐字稿给销售做反馈和建议——哪里话术可以优化，客户什么反应，下次怎么应对。同时把 FAQ 和顶级销售的话术自动沉淀到知识库。
- 场景 C：会议即 PRD
产品和研发讨论方案，聊完之后妙记发给 Codex。Agent 理解了需求，直接出一个原型。不需要产品经理写需求文档，不需要漫长的需求评审。"会议本身就是 PRD。"
## 二、企业用了 AI，但是效率没有提升
下面是一张图，展示了企业用 AI 的三个段位。
如果要从 Level 2 到 Level 3，就不能让每个员工变成孤岛，你要把 agent 放到公司的群聊里，让大家一起协作。就像龙虾只是大家的个人助理，而是让AI变成同事。
这是一种潜移默化的员工培训。因为当人们看到同事和 AI 的交流，看到具体的工作，他也会默默地学习。这会大大降低培训的成本和非技术团队学习 AI 的门槛，让一个团队越来越 AI 化。我们现在看到的很多员工培训，可能需要额外抽时间、金钱，去统一培训，你把 AI 接入你的团队群里，这是一个性价比最高的选择！
张咋啦推荐了这篇文章———Zapier的CEO写的，为了给内部的 agent 提供更多 context，Zapier 内部积极鼓励大家在公开 channel 聊天而不是私聊，还开设了 leaderboard 排名。
> **Wade Foster@wadefoster**: [原文链接](https://x.com/wadefoster/status/2072665341650407492)
>
> We're killing the DM at @Zapier. Starting with the executive team.
> We've long held Default to Transparency as a value. That value has largely encouraged communication in public channels. But as the company grew, DMs are a hard habit to resist and break.
> But every DM is a gap in
>
> 
六个落地的具体措施（用 Codex 和飞书举例）
- 把 Codex 部署到云端
- 通过 Bridge 把 Codex 接入飞书
- 给这个共用的 Agent 设置明确的角色定位、知识、性格和技能
- 让 agent 去扫描团队一周的聊天记录、妙记逐字稿文档，给知识库
- 设置两个loop ，让这个 agent 完成一个自我进化。
1. 每天晚上写日记，记录今天的高频问题、学到的新知识和 contact，整理到知识库。
2. 遇到回答不上来的问题、做不好的事情，如果有同事在下面纠正，就要学习这个新知识，并整理到知识库。
- 拉进团队群，大家共同使用
那这反映了一个什么趋势呢？传统的团队是以职能为分工的。因为每个人擅长的不一样，但 AI 可以补齐大家彼此的短板。以前的团队是以职能为分工，以后逐渐会向 loop 为分工模式。
这和我在网上看过的另一个观点类似。传统的公司架构必将被 AI 改变，只是一个时间长短的问题。张咋啦在这里说了一句非常有趣的话。工厂效率的提升，不只是因为有了电，而是因为工厂被重新设计了。
这里还有推荐一篇文章，我把链接放在评论区，The Transposed Organization。
## 三、不要只给自己做 skills，给上下游做 skills
你个人的效率提高了 2 倍，但你等设计出图、等 PM 确认需求、等运营给文案的流程没变。你的个人提速，会被协同瓶颈吃掉。
因为组织的低效，从来不是来自个体的低效，而是来自人与人之间的依赖。
「不要只给自己做 skills，给上下游做 skills」的核心逻辑就在这里：别只做一个方便自己的 AI 工具，而是去看看你的协作方平时最常找你做什么，把这部分能力做成一个 agent 丢给他们。
比如
- 设计团队可以给市场团队做一个“设计 agent”，让市场同事自己生成基础海报、banner、运营物料；
- 研发团队可以给设计团队做一个“前端 agent”，让设计同事自己检查页面还原度、做高保真交互原型；
- 数据分析团队可以给业务团队做一个“数据 agent”，让大家自己查数、生成看板，而不是每次都找数据同事排期。
具体就四步：定位重复的协同工作流 → 自己做一遍让 agent 记录成 skill → 把 skill 装到 agent 上 → 把 agent 拉到协作群里。
有人可能会问：我把能力做成 agent 给别人用，会不会替代我？
大概率不会——反而会放大你的影响力。大量需求本来因为排不上期而无法响应，现在 agent 先吃掉前 80% 的重复请求，你集中精力处理那 20% 真正需要专业判断的事，反而服务了更多人。
Anthropic 内部做了一个 UX writing agent，结果不是取代了内容设计师，而是让更多人理解了内容设计的工作，内容团队的影响力反而扩大了。
## 四、审美是一种生产力
这是一个效率杠杆。 信息过载的时代，抓注意力越来越难，可视化沟通已经不是加分项，而是必需品。
而 AI 恰好对 HTML 排版极其擅长——它的训练数据里大量是网页内容，生成 HTML 的质量远高于做 PPT 的能力。
这对创作者的启发是：要站在 Agent 的视角组织信息。 用 AI 擅长的语言——HTML、结构化组件、视觉模板——把抽象的想法变成可以被看见、被理解、被传播的作品。
审美本质上是在降低理解成本。一个好的页面、一张好的幻灯片、一段好的可视化表达，都是在帮人更快地进入你的想法。你用 AI 来提审美，才有余力聚焦在内容和结构本身。
这一点放到今天的大环境里也很明显——小红书的"颜值经济"、黑客松里漂亮的 PPT 和产品美观度，大家都在说明一件事：大家对审美的要求越来越高，用 AI 提升审美的能力本身就成了竞争力。
张咋啦自己的实践是：所有内部分享直接用 HTML 做，用了 frontend-slides 这个开源项目，每次生成的幻灯片兼顾内容与排版。
## 五、如何做一个真正用起来的产品？
现在做产品的门槛降得很低，很多人做了很多产品——但绝大部分根本用不起来。
为什么呢？因为人有三个特点：懒、健忘，以及 ADHD。
把产品做出来是一回事，让大家真的用起来是另一回事。
张咋啦分享两个真正跑通了的案例，通过案例告诉我们——
把产品入口放到用户经常使用的地方，而不是让用户去记住网址。去想用户每天的高频场景是什么，把产品嵌进去，而不是让他学一套新习惯。培养用户新的习惯，让用户学习，是一件很困难的事情。
这个对我也非常有启发。
## 六、这个时代的 Builder，最重要的三个素质
一个产品大概可以拆成三步：
1. 决定做什么
2. 把它做出来
3. 推广出去，让人在乎它、使用它
AI 让第二步变得极其简单。以前你要会写代码、会搭系统，现在很多东西快速就能做出来。但第一步和第三步反而变难了。
第一步难，是因为它要求你对用户有深刻的洞察。你要知道什么问题真的重要，什么痛点只是看起来像。你要判断用户为什么不用现有工具，为什么需要你。删什么功能比加什么功能更考验品味——因为加功能只需要想到更多可能性，但删功能要求你判断什么才是核心。
第三步难，是因为今天大家每天被无数产品轰炸注意力。
90% 的产品，一看就提不起兴趣。它没让我觉得"这个东西我现在就想试一下"，没让我觉得它真的解决了一个关键问题。所以，如何让一个人看到你的产品后产生好奇心、愿意停下来、愿意试一下，这件事变得非常难。
所以我认为，这个时代的 Builder，最重要的三个素质是：
- Agency —— 主观能动性。 你有没有看到问题之后真的动手解决的冲动，而不是等别人安排。
- Taste —— 品味。 不只是美学判断。你能不能判断什么值得做？用户真正需要什么？一个功能该加还是该删？
- Distribution —— 分发能力。 不只是对外营销，也包括对内推广。你做了团队 Agent，怎么让大家用起来？你怎么在内部讲好故事？甚至给自己做产品，也需要 Distribution——入口没放对，你自己都想不起来用。
那怎么提升 Taste？
第一，大量接触好的东西。 产品、设计、交互、内容，大量看。但不能看完就过，要思考：它为什么好？它解决了什么问题？它删掉了什么？然后去借鉴、模仿——很多判断力，都是从模仿好东西开始的。
第二，大量发布作品。 不管是产品还是内容，真的发出去。只有发出去，才能收到真实反馈，然后迭代，再产出，再反馈。这个循环次数越多，你的品味就越好。
品味是在大量接触、大量判断、大量发布、大量反馈里磨出来的。
这三个能力是最重要的，不会被 AI 取代。
## 结尾：
回看这六个观点，有一条暗线贯穿始终：AI 不是在帮人变得更高效，而是在倒逼人重新思考——什么才是真正值得做的事。
不再整理知识库，是因为知识本身不是目的，决策才是；不再追求个人提效，是因为瓶颈从来不在个体，而在协作；不只给自己做工具，是因为影响力来自你帮别人解决了什么问题，而不是你一个人有多快。
而审美、品味、分发能力——这些东西 AI 学不会，也没必要学会。它们是人的坐标系，在效率被推向极致之后，决定方向感的依然是这些"慢变量"。
张咋啦说了一句话我特别认同：工厂效率的提升，不只是因为有了电，而是因为工厂被重新设计了。
同样的道理，AI 带来的不是"多了一个工具"，而是整个工作流、团队结构、甚至公司组织方式的重新设计。
有人只看到了电灯，有人看到了新的工厂。
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