OpenAI CFO 亲述:两年搭出 AI 原生财务团队,投资人尽调从通宵干到几秒出稿
OpenAI CFO Sarah Friar 复盘两年内从零搭建 AI 原生财务团队的经验,提出五条核心方法论:先开放 AI 权限并举办黑客松激发使用;围绕决策而非旧流程重构工作流,实现零日关账和持续预测;财务人员转型为工具构建者;速度需匹配问责机制;按单位智能价值而非 token 数量评估 AI 投入。文章强调 AI 改变工作最小单元,财务团队通过 AI 实现效率飞跃,同时保持人类判断与责任。
OpenAI CFO Sarah Friar 复盘两年内从零搭建 AI 原生财务团队的经验,提出五条核心方法论:先开放 AI 权限并举办黑客松激发使用;围绕决策而非旧流程重构工作流,实现零日关账和持续预测;财务人员转型为工具构建者;速度需匹配问责机制;按单位智能价值而非 token 数量评估 AI 投入。文章强调 AI 改变工作最小单元,财务团队通过 AI 实现效率飞跃,同时保持人类判断与责任。
文章基于OpenAI CFO最新分享,信息密度高,提炼了五条可操作经验,分析有深度,且时效性极强。
作者基于在硅谷的观察和重度使用 GPT-6 的经历,认为 AI 发展将终结现有社会分工、引发财富重新洗牌,并给出普通人应对建议:一是放手让 AI 帮忙寻找方向,弥补思维盲区;二是预算允许的话体验高额度模型(如 200 美元档 Codex 会员),用 AI 解决最难、拖延已久的问题;三是放下对现有工作和他人评价的执念,为未来试出新路并坚持;四是保持健身和睡眠,降低焦虑,每天推进具体的事情。作者认为这可能是普通人改变处境的重要机会。
作者 Miles 分享了 Codex 中最实用的 10 个 Skills:follow-builders 生成 AI 创作者资讯简报,Punk Skill 生成有辨识度的文章封面,cangjie-skill 把课程方法编成可调用技能,GordenImage2PPTX 将 PPT 图片转为可编辑文件,book-to-skill 把一本书整理成可查询的阅读技能,show-me 用流程图解释代码,grill-me 在开工前追问需求,last30days 调研近期社区玩法,Defuddle 提取网页正文为 Markdown,skill-creator 帮用户创建自己的技能。每个 Skill 附安装地址、使用示例和实际效果。
本文结合麦肯锡《The State of AI in 2026》报告与 TechCrunch 对 OpenAI 的深度探访,揭示 AI 个体红利与企业盈利之间的鸿沟:80% 员工称 AI 提升生产力,但仅 37% 企业 EBIT 有正贡献,高绩效者仅占 6%。32% 的企业因 coding agent 自建功能而放弃采购软件,SaaS 行业面临重新定价。成本墙、裁员预期落空等现象并存。核心结论是:高绩效者的共性不在预算,而在围绕 AI 从根本上重构工作流,组织消化变革的能力才是瓶颈。
文章探讨了 Harness Engineering 的概念,即通过设计环境、设定标准和建立反馈来构建 AI 的工程环境,从而将 AI 从简单的聊天工具转化为能持续工作的生产力。文章对比了 OpenAI 和 Anthropic 的不同实践路径,并以 VergeX 为例,阐述了 Harness 在 AI 交易中的具体应用,包括工具调用、上下文管理、架构约束和反馈循环四大核心模块。
作者分享了用 AI(Claude/Codex)通过 Mac 连接 Android 平板,几句话完成系统清理的实用技巧。提供的提示词涵盖五个方面:关闭广告和推广入口、按分类保留有用通知、更换带促销装饰的应用图标、停用无用预装应用(保留基础服务)、整理桌面布局。整个过程无需 root,适合优化新买的 Android 设备或帮家人清理手机。评论区还讨论了 WiFi 调试、iPhone Air + 安卓小平板的搭配,以及国内安卓系统广告难以关闭的现状。
作者花费两千元和两周时间实测 Google Muse、Grok Bot、OpenAI Dots、Manus Cue 四大 Personal Agent,测了 12 个自媒体平台的数据采集,最终成功委托率仅 33%。文章指出 Personal Agent 无法完全替代本机,存在账号登录、多任务管理等问题。作者最终选择 OpenAI Dots 作为云端方案,配合本机 Codex,总结出三个核心提示语:多任务进度条追踪、Computer Use 六道门采集验证、云端融合日报生成,并分享了邮件自动分拣回复、飞书文档中转等实用技巧,搭建了一套覆盖数据采集、日报和 AI 选题的完整工作流。
Latent Space 首期「High Taste Testers」栏目中,五位 AI 重度用户在 OpenAI DevDay 2026 后畅谈产品真相。核心观点:模型前沿没有让人失望,产品执行让人失望;Dots 等功能藏得太深、远程执行与状态迁移未解决;Codex 桌面端更新频遭差评;行业应从 agent 转向 assistant,助手胜负在减负;Jev 决策模型改变的是成本曲线而非能力边界;信任是这一代模型的真正分水岭;分发与深度的矛盾注定产品分裂,各自占据生态位。
作者耗时5天对 REA 增强版 Codex 与原生 Codex 进行了108次对照实验,其中35对可同条件比较。文章详细记录了三个阶段:首先是六次小型探索,测试笔记导出、桌面应用复制、.NET 计价函数复现三组任务,两边均通过全部用例但 REA 组耗时略长;随后扩展至六档难度、两种模型共72次正式运行。文章分析了 REA 作为调查工具为模型提供的模块关系、函数位置等线索,以及原生 Codex 借助普通工具自行调查的能力,指出在小规模任务中两者能力差距不明显,差异更多体现在调查入口和验证路径上,并对实验边界与结论适用范围做了严谨说明。
作者认为大量阅读 AI 论文是入门 AI 领域的极佳方式,并以朋友韭二老师爆肝 60 篇论文后入职盛大 evermind 为例。同时指出在 X 上分发论文解读是一种起号方式,该赛道仍有空白。针对论文小白,作者推荐一体化 AI 科研工作台 Open-Science:内置科研 skills 的 Agent 可检索文献、梳理方法并输出报告;支持灵活接入 Codex、Claude 等模型;研究过程可回溯审核;支持动手复现论文计算与分析。复现 5 篇以上即可深入掌握 AI 领域知识,项目已开源。