前谷歌工程师Zero转型AI创业 携九岁子共创多关卡塔防游戏

前谷歌工程师Zero转型AI创业，携九岁儿子共创多关卡塔防游戏 AI编码工具正急剧削弱前端技术壁垒，迫使工程师必须向穿透不确定性、发掘原始需求的产品战略思维转型。 本期节目讲述了拥有十多年Web工程经验的Zero（刘希元），如何从大厂工程师一步步转型为初创公司PM并开启全职AI创业的历程。Zero详细分享了他与9岁儿子利用Claude Code等AI工具进行亲子共创，在两周内端到端独立开发出一款高质量学校主题塔防游戏的过程，并深入反思了AI时代的儿童教育观。最后，他总结了从工程师转向产品经理和创业者时，在面对商业不确定性、捕捉客户信号以及打破技术“知识诅咒”方面的深刻心态转变。 AI编码工具（如 Cursor）普及后带来的 vibe code 模式，使开发者能用自然语言调度算力快速手搭内部工具，低成本解决 SaaS 公司无法覆盖的长尾、慢性生产力痛点。 (0:00) Agent 在非技术人员中的普及存在交互门槛，相较于让用户跨越命令行界面（CLI）的学习难度，针对特定高净值长尾用户深度定制或探索更理想的客户端形态更具变现空间。 (0:00) 嘉宾 Zero 经历了从大厂到初创公司 Tech Lead 再到 PM 的跃迁，其深刻意识到创业公司的瓶颈通常在产品和商业化上，技术人员需主动拥抱市场与销售才能为创业蓄能。 (1:07) AI 时代对下一代的教育应该“阻挡不如引导”，通过亲子共创游戏，引导孩子建立 Builder Mindset（创造者心态），完成从游戏消费者（consumer）到创造者的蜕变。 (8:38) 在亲子协作中，家长应扮演需求梳理、克服表达恐惧和运用 CER（Context, Error, Requirement）模板等引导者角色，让 AI 的快速反馈不断给予孩子正向激励。 (8:38)

前 Google 工程师 Zero 结合自身从前端技术主管到产品经理及全职创业的转变历程，指出生成式 AI 正在快速抹平传统开发壁垒，并主张借助“文档先行”管线引导下一代从软件消费者蜕变为创造者；同时，技术人在迈向商业化时必须克服“知识诅咒”，以超前销售与快速验证来穿透市场的不确定性。 AI 编码演进与 CLI 交互的人机鸿沟 (0:00) 以 Cursor 与 Claude Code 为代表的工具极大降低了长尾开发痛点的解决成本。Zero 举例称，在团队迁移项目管理工具时，因新平台缺少自定义 Bug 表单且官方排期长达数季度，他利用 Cursor 快速搭出内部工具并接入大模型自动分发预测。在工具演化上，他在 2025 年 11 月转用 Claude Code（采用 Claude 4.5），主要由于当时 Cursor 缺乏 Plan 模式且 Max 模式计费混乱导致额度易锁死，而 Claude Code 100 美元的订阅提供了充裕额度以支持模型持续思考与遵循复杂规范。然而，技术平民化并未消除人机认知断层。Zero 在企业内部推广 Claude Code 工作流时发现，命令行界面（CLI）对非技术人员依然构成显著心理阻碍。尽管 MCP 等协议可将 Obsidian 作为友好入口，但其本身仍有学习成本；面向一人公司或高管定制垂直知识管理工具，或探索更轻量的移动端形态，才具备更高的商业变现可能。 文档先行驱动的亲子游戏共创实践 (8:38) 针对传统教育跟不上 AI 发展的现状，Zero 借鉴童年编程经历，引导 9 岁长子 Nathan 从游戏受众转向创造者。在开发一款学校主题塔防游戏的两周周期内，他们严格执行“文档先行”（Document First）管线：首先通过 Claude Code 的 Plan 模式高频问答，梳理出怪物路径与防御塔设计细节并固化为设计文档，后续新增关卡、数值调整及四格剧情漫画均以该文档为全局上下文动态推进。在此基础上，他们协同 Nano Banana 生成美术资产、Suno 生成音乐，并在图书馆利用 AI 检索 Steam 游戏预告片，最终参照《Baba Is You》提炼出带有字母跳动感的“蜡笔风”视觉规范。该过程不仅让孩子主动放下单纯玩游戏的屏幕时间，还引导其以正向视角发掘同学特长并转化为游戏技能，实现了即时反馈驱动的正向心理机制。 AI 教育反思：硬核技能与捷径的平衡 (41:13) 虽然端到端工具释放了儿童的创意表达，但 Zero 表达了对缺乏家长介入（human-in-the-loop）导致“去人类化”的担忧，警惕孩子退化为只用简单文本提示敷衍应付。他对比了两种教育路径：一是妻子带领孩子用传统 Scratch 编写基于蒙特卡洛算法的圆周率模拟器进行纯思维锻炼；二是业内同行让女儿完全不碰 AI、专注苦练手绘硬技能参与游戏创作。对此，对谈指出二者并非互斥，底层逻辑与手绘训练如同“健身房”，而 AI 赋能则是面向真实世界的“生产力实践”。在日常实践中，教育必须带有清晰的价值主张（opinionated），既要严格防范孩子使用 AI 抄袭作业，又要倒逼其看懂 AI 生成的代码逻辑与概念边界，掌握将模糊需求拆解为结构化指令的能力。 克服知识诅咒：从实现逻辑转向商业穿透 (46:54) Zero 决定辞职投入 Obsidian Copilot（已达 5-6 人团队规模）及儿童游戏教育平台的创业，其核心动因在于察觉到设计师等非工程师已能借助 Agent 搭建组件，使得过去依靠封装设计系统的前端壁垒面临降维打击。在从技术主管向 PM 跨越时，他发现工程师极易陷入“知识诅咒”——因过度预估技术可行性与实现难度而缩手缩脚；而优秀的产品决策往往需要在信息极度匮乏时给出长远愿景并拍板推进。受管理层启发，Zero 打破了“不可向客户提前承诺未排期功能”的工程思维，认识到销售幻灯片本质是探测需求风向的抓手，营销规划本就该超前于研发节奏。对谈援引行业经验强调，高达 80% 的 A/B 测试商业假设最终均被证伪，闭门造车只会加剧认知幻觉，唯有尽早将未完成的想法推向市场宣讲，才能精准捕捉到真实的商业信号。 Zero 的探索展示了技术人员在 AI 重构开发范式下的生存策略：一方面将技术生产力转变为深度的教育与创造管线，另一方面必须打破传统的工程可行性思维，通过主动承担不确定性来捕捉市场真实需求。

[8:38] Zero: GUI 是给人用的，API 是给机器用的，而 Agent 能够极大降低 API 交互门槛 [8:38] Zero: 看待 AI 就像看待游戏一样，大部分家长因为不懂而选择阻挡，但孩子们总有渠道接触到。与其在他们接触的那一刻开始放纵、步入歧途，不如早期主动引入，引导他们用正确的方式去使用。 [8:38] Zero: AI 什么都懂，你不用把话说得很完美，畅所欲言就行。 [41:13] Zero: 工具是可以好用，但是教育是 opinionated（有主张的）。 [41:13] 主持人: 手写 Scratch 就像在“健身房健身”或“做大脑的 Puzzle”，是一种思维和逻辑的纯粹思维训练；而用 AI 做游戏则是“工地上的生产（for production）” [46:54] Zero: 如何用更低的开发成本、更简单的方式，堆砌出更多且易于维护的 Feature [54:36] CEO: Zero，你现在是 PM 了，你不是 engineer。 [54:36] CEO: 如果你不去跟客户卖卖看，你怎么知道客户以后愿不愿意为这个功能买单？营销（marketing）永远应该比工程师和 EPD（Engineering, Product, Design）的研发规划往前走一步。 [55:58] 讲者: 很多人创业之所以失败，就是因为不乐意在早期和外界沟通，低估了自己大脑中的“幻觉”（hallucination）。

[0:00] 他们说 [0:00] 这个功能可能至少要花几个 quarter [0:02] 但我们不能等那么久 [0:03] vibe coding 存在之前 [0:04] 可能这件事情就会黄了 [0:05] 我不可能花很多时间 [0:06] 想办法把这个东西搭起来 [0:07] 因为有了 Cursor [0:08] 然后我就说哎 [0:08] 那我 vibe code 一个 internal tool 吧 [0:10] 好像也不是那么复杂 [0:11] 并且在原有的基础上 [0:13] 增加了一些新的功能 [0:14] 这个 tool 存在之后 [0:15] 然后再往后推就很方便了 [0:16] 如果是很久以前没有 agent [0:18] 我说你跟我一起做游戏吧 [0:19] 你跟我说陀螺打龙 [0:20] 我就可能开始想要纠正他 [0:22] 我说这个我也不知道该怎么做 [0:23] 我们要不要做一些正常的东西 [0:24] 现在 AI 出来了之后我就说那你就让 AI 做做看 [0:27] 他来者不拒 [0:28] 在某种程度上 [0:29] 也是给他更少的限制 [0:30] 然后他可以看到 [0:31] 他自己天花乱坠的想法 [0:32] 到底能做出什么样的东西来 [0:34] AI 其实跟大部分人对游戏 [0:35] 对小朋友的影响见解挺像的 [0:37] 大部分家长不懂游戏 [0:38] 他不想让小朋友去接触游戏 [0:40] 但游戏跟 AI 一样 [0:41] 小朋友一定会通过某种渠道接触到 [0:43] 如果你不去早期去引导他的话 [0:45] 接触到 AI 的那一刻就是他开始放纵 [0:47] 可能步入歧途的那一刻 [0:48] 与其去想办法阻挡这些信息的来源 [0:51] 不如早期把他引入 [0:52] 用正确的方式来用 AI [0:53] 就小朋友经常会给你要 screen time [0:55] 平时会要玩游戏啊或者怎么样 [0:56] 自从做了游戏之后 [0:57] 他经常会跑过来说 [0:58] 那我这周不玩游戏了 [0:59] 我们来做一个游戏吧 [1:00] 哦～这是我非常欣慰的一个点 [1:01] 我觉得他从一个 consumer [1:03] 变成了一个 builder 哈哈哈 [1:07] 那我先自我介绍一下 [1:08] 我真名叫刘希元 [1:10] 希望的希 [1:11] 元旦的元 [1:12] 一般大家都叫我 Zero [1:13] （中文）名字里有拼音 [1:14] 有 x、n、y 一般美国人他 pronounce 不出来 [1:18] 我从业大概十多年 [1:19] 我一直是 software engineer [1:21] 是做 Web 方向的 IC [1:23] 我最开始是在一家游戏公司 [1:27] 叫 GREE 在公司里做 social game [1:29] 然后我自己也很喜欢做游戏 [1:31] 我会自己做一些 Indie game [1:32] 有在 iOS 上发过自己的 game [1:34] 做 social game [1:35] 对我的整个价值观受到了很多影响 [1:38] 我觉得这不是一个很健康的产业 [1:40] 我不是很希望我将来如果有娃 [1:42] 会喜欢我做的 social game [1:44] 然后我对这个行业有点偏见吧 [1:47] 不是很喜欢 [1:47] 然后我就加入了 Google [1:49] 在 Google [1:49] 就开始了我 Web Developer 的一个旅程 [1:52] 一开始做电视端的 YouTube [1:54] 后来我又去 Web infrastructure 组 [1:56] 帮 team 做了一些 Web 上的 library [1:59] 但是在 Google 待了很多年之后 [2:02] 就是你视频里在说 [2:03] 就是觉醒了嘛 [2:05] 我就觉得我对爬梯子 [2:06] 升职加薪这件事情好像不是很感兴趣 [2:08] eventually [2:09] 我想自己做一些自己感兴趣的事情 [2:11] 可能甚至自己创业 [2:12] 但我觉得当时有个 gap [2:14] 从 Google 直接跳去做创业 [2:16] 感觉差距有点大 [2:17] 是大概几几年 [2:18] 4年前 [2:19] 那个时候因为有 gap [2:20] 我觉得我可能先加入一下初创公司 [2:23] 可以体验一下 [2:24] 在 startup 里是一个怎样的体验 [2:26] 所以我加入了两家 startup [2:28] 一家叫 Firework [2:29] 然后第二家是我现在在的公司叫 Lumos [2:32] 我在这两家公司 [2:33] 一开始都还是继续做前端 [2:35] 帮 Tech Lead [2:36] 然后帮公司去带团队 [2:38] 招前端员工 [2:40] 帮他们做一些前端的 infrastructure [2:42] AI 这一波起来之后 [2:43] 我就发现 [2:44] 对我就是 engineer 这方面的影响还挺大的 [2:47] 同时我觉得这个初创公司 [2:49] 很多时候 [2:49] 它 bottleneck 不一定在 technology 这块 [2:52] 它可能更多的在产品这块 [2:54] 所以我一直在想 [2:55] 怎么在公司里面有更大的 impact [2:57] 所以7个月前吧 [2:58] 我跟我老板说我想转型当 PM [3:01] 这一块我觉得公司有更大的 opportunity 在这边 [3:04] 然后我自己 [3:05] 因为之后想创业嘛 [3:06] 我想当 PM 这个经历可能比我当 IC [3:09] 这个经历能经历的更多 [3:11] 可以更多的有 sales [3:12] 或者跟 go to market 方面的那些接触 [3:15] 然后顺便爆个雷 [3:17] 一个月之后会从公司辞职 [3:19] 然后真的要自己开始干了 [3:21] 这是我整个职业一个背景 [3:24] 对而且创业公司的 PM [3:25] 是有很多接触客户的机会的 [3:27] 和大厂的 PM 还不太一样 [3:28] 大厂 PM 一般不太接触客户 [3:30] 你创业打算做什么 [3:31] 现在有几个方向嘛 [3:33] 一个是 [3:34] 我之前在你们社区认识了一个小伙伴 [3:37] 叫 Logan [3:37] 他是 Obsidian Copilot 的 founder [3:41] 我大概就一年前就开始跟他一起合作 [3:44] 他在我们社区找了好多合作者啊 [3:45] 我觉得这个东西有点 [3:47] 他就应该收费的 [3:48] wow 就好多人都跟他合作 [3:50] 非常感谢你这个渠道 [3:51] 没有什么人跟我合作的 [3:53] 哈哈哈 [3:54] 可以有 hhh～诶呀～ [3:56] Logan 很厉害 [3:57] 他就不停的有小伙伴加入 [3:59] 然后我们开会 [4:00] 我们每周四一般会一起开个会 [4:02] 然后他的团队就会越来越大 [4:03] 多少人了现在 [4:04] 五六个 [4:05] 都是不给钱的 [4:06] 其实有 [4:07] 我因为加入比较早 [4:09] 我是在他做收费之前我就加入了 [4:11] 然后我加入之后 [4:12] 先是给他 user experience 做优化 [4:14] 然后之后我们就开始讨论 [4:16] 说是不是要做一些收费的服务 [4:17] 因为他用爱发电很多年了 [4:19] 然后我们就一起做 [4:20] 做完之后有说 revenue share 之类的 [4:22] 做一个小的 contract [4:23] 在帮他现在在维护这个项目 [4:26] Nice 不错 [4:27] 我觉得他那个项目挺好的 [4:28] 机会很大 [4:29] 所以之后辞职之后会跟他继续 [4:32] 可能花更多时间在他那个项目上 [4:34] 帮他做一些新的 agentic 的功能 [4:36] 就是之后创业 [4:37] 你打算全职做这件事 [4:38] 这是一部分一部分 [4:39] 因为我现在没有很 dedicated 说 [4:41] 一定要做那一块 [4:43] 因为我另一块想做的是 [4:44] 因为我不是带娃做 game 嘛 [4:46] 我觉得整个 experience 我自己很喜欢 [4:48] 然后我觉得对娃其实帮助很大 [4:50] 所以我有在考虑说 [4:52] 能不能把这件事情作为一个 business [4:54] 去引导更多的小朋友或者家长 [4:57] 去引导他们的小朋友 [4:58] 来感受这样的一个 experience [5:00] 或者把它做成一个平台 [5:01] 让更多的人可以教小朋友做游戏啊 [5:04] 或者用这个 text-to-game 的平台 [5:07] 来自己做一个 game [5:08] 呃我稍微跟你说个背景啊 [5:11] 我们在给腾讯做企业培训这件事 [5:13] 不知道你知不知道 [5:14] 我不知道 [5:14] 你说现在吗 [5:15] 对果然还是太低调了妈的 [5:18] 而且我们是给腾讯游戏做企业培训 [5:20] 这段可能到时候就不放上去了 [5:22] 但是我给你看一下我们的那些东西 [5:24] 对给你展示这个东西 [5:25] 就是说这正好是我们做的 [5:27] 所以说你到时候感兴趣的话 [5:29] 欢迎来一起聊一下 [5:30] 好呀好呀 [5:31] 非常感兴趣 [5:32] 我很想知道这一块 [5:34] 就是现在大概做成什么样了 [5:35] 然后我有什么可以帮到现有项目的 [5:37] 嗯 [5:38] 好然后那个 Obsidian [5:40] 当然这和它项目本身是冲突的 [5:42] 它理论上来说也是 [5:43] 一个很有前景的东西 [5:45] 就是 context infrastructure [5:47] 或者说是 context architecture [5:49] 但是这个东西更合理的还是文件 [5:51] 然后你说 Obsidian 在这里边 [5:52] 它是针对文件操作的 [5:54] 但是其实应该agents去 嗯 [5:56] 这件事情我是这么想 [5:57] 因为我之前是在帮公司做了 [6:00] 一些内部的非 engineer 的 agent training [6:03] 因为我比较 technical 嘛 [6:04] 然后我用 Claude Code 搭了很多 PM 的 pipeline [6:07] 然后我就跟大家 show [6:08] 你看这样可以去看客户信息 [6:10] 你这样可以去直接拉 Slack 做报告 [6:13] 然后因为整个一套系统是 Claude Code 做的 [6:15] 我一开始以为大家都可以接受 [6:17] 它只是看起来很吓人 [6:18] 但实际上没有那么难接受 [6:20] 但后来发现这些非 engineer [6:21] 他很难接受这套东西 [6:23] 因为我们之前在 Obsidian [6:25] 自己内部也在讨论就说诶 [6:27] 现在 Claude code 那么厉害 [6:28] 然后 Obsidian 的 founder 也在拿 Claude code [6:31] 出来作为他们 agent 的一个 companion [6:34] 就我们 Copilot 还有什么意义呢 [6:36] 但经历了这些 training 之后 [6:37] 就发现其实现在有个东西叫 ACP [6:40] 它可以把那个 Obsidian 跟 [6:43] 所有的这种 CLI 的 tool 都连起来 [6:45] 所以我们在 Obsidian 里等于是可以 [6:47] 直接用 Claude Code 那些底层的东西 [6:49] 然后我想把它做成一个更像是 [6:52] user-friendly 的一种 agent 的入口 [6:54] 然后让大家就想到 [6:55] 他们要用 agent 的时候 [6:56] 就会想到用 Obsidian 去打开 [6:58] 那你为什么不基于 Telegram 做呢 [7:00] 你提到的嘛 [7:01] Telegram 它因为是聊天的一个工具 [7:03] 它很多 workflow 它没有很方便 [7:05] 毕竟你去处理文档 [7:07] 处理文件 [7:08] 你需要有一个 editor 在旁边 [7:09] 就是鸭哥他的 solution 是 OpenCode [7:13] 和针对 OpenCode 做了一个 iOS 的客户端 [7:15] 那个我觉得是最理想情况对吧 [7:18] Obsidian 它的问题就是它还是个小众软件 [7:20] 我的感觉就是它 [7:21] 你哪怕做得再好 [7:23] 最后大家还是会觉得 [7:24] 哦 我其实根本不想学 Obsidian [7:26] 这和大家不想学 Terminal [7:28] 遇到的问题是一样的 [7:29] 甚至很有可能因为 Claude Code 而更多的人 [7:32] 他愿意去花那么一晚上学会 Terminal [7:35] 然后他发现哦其实可以 [7:37] 他过了这个坎 [7:38] 但是不太会有人愿意 [7:39] 花一晚上去学 Obsidian [7:41] 嗯哼嗯哼 [7:42] 对我同意的 [7:43] 我现在主要是 [7:44] 我想 focus 在 Obsidian [7:45] 因为 Logan 他有一个 community [7:47] 那个 community 有不少人在那边 [7:48] 所以我们不用去从0开始做一个 APP [7:51] 然后重新去获客 [7:52] 我们可以直接推送给这些现有的用户 [7:54] 而且很多已经是付费用户 [7:56] 可以继续转化 [7:57] 我觉得这是个比较大的优势 [7:58] 另一个地方是因为我们在 Obsidian 做 [8:00] 我一直觉得我们做的有点太 generic 了 [8:03] 因为 Obsidian 有很多是这种一人公司啊 [8:06] 或者 [8:06] 那种高管 [8:07] 他可能自己建了一些 [8:08] personal knowledge management [8:10] 我觉得这些是有付费意愿的 [8:12] 就更像类似 to 小 B 的那些 target audience [8:16] 就我是很希望去深度了解 [8:17] 他们到底用 Obsidian 在干什么 [8:19] 然后做一些更 dedicated 的 tool [8:21] 来帮助他们解决这个问题 [8:23] 这样也会有更强的付费意愿 [8:25] 不然如果我们要在 Obsidian 继续卖这个 [8:27] 19.99的一个套餐的话 [8:29] 我觉得想要花这个钱的人会越来越少 [8:31] 因为在 C 端它就很难去 justify [8:34] 为什么不花一样的钱去买 Anthropic 呢 [8:36] 对对好的 [8:38] 业务聊完了哈哈 [8:39] 嗯是是 [8:40] 那我们就重点讲一下首先你学 AI 的旅程 [8:44] 然后再讲一下 [8:44] 你教娃学 AI 的这个旅程吧 [8:46] 我稍稍介绍一下背景吧给大家 [8:48] Zero 在我们社区里边 [8:50] 是24年年底的时候上课对吧 [8:52] 然后发了一个 HAIr Pulling Detector [8:55] 之后呢他很快他又发了一个 [8:57] 带着自己的娃做了一个打恐龙的游戏 [9:00] 别人说是 AI 帮你 [9:02] 然后帮娃做 [9:04] 然后我说不是你帮 AI 帮娃做 [9:07] 对做出来 [9:07] 然后那个游戏还是挺简陋的 [9:09] 但是它可以玩 [9:10] 而且整个都能跑起来 [9:12] 但后来一年之后你又发了一个 [9:14] 那就是一个完成度非常高的 [9:16] 好几关的塔防游戏 [9:17] 然后里边每个人的设计啊 [9:19] 都是很有意思的一个设计 [9:21] 是他的同学都有自己特殊的技能 [9:23] 我没有玩通关 [9:24] 但是感觉那个游戏就是一个 [9:26] 整个都非常流畅 [9:27] 完成度非常高的游戏 [9:29] 我也在采访 [9:30] RYO 那期视频里边让他看了 [9:32] 其他的他都在那批评 [9:33] 然后就你的娃的游戏的他说 [9:34] 哇哇哇好厉害好厉害好厉害对吧 [9:37] 所以这是大概的背景 [9:38] 嗯哼好呀好呀 [9:39] 那我先从我学 AI 的流程来说吧 [9:42] 我也是 [9:42] 一开始是跟大家一样用 ChatGPT [9:45] 写程序方面用的是 GitHub 的 Copilot [9:48] 也是24年初吧 [9:50] 当时我就觉得诶 [9:51] 写一个 unit test [9:52] 然后 Copilot 一下帮我 autocomplete [9:54] 我当时有第一个 aha moment [9:55] 我觉得哇 [9:56] 我的生活要变了 [9:57] 然后我们公司是比较早期 [9:59] 接触到 Cursor 的一波人 [10:01] 很多同事在推广这个新的功能 [10:03] 然后我就开始转型到 Cursor [10:05] 我就发现 [10:05] 他当时那个 autocomplete 特别厉害 [10:07] 给我整个写前端的一个增效特别大 [10:10] 不过24年底的时候我印象挺深的 [10:13] 我当时对 agent 这个概念 [10:15] 其实我觉得有点 overhype [10:16] 两个原因吧 [10:17] 一是大家对 Agent 定义当时非常模糊 [10:20] 然后有很多人会出来说啊 [10:21] Agent 其实就是一个非常不 deterministic [10:24] 一个 workflow [10:25] 很多大家的 use case [10:26] 其实就是想要用 workflow 就可以了 [10:29] 然后第二个是 [10:30] 有当时比较早期的这种 Agent 产品 [10:32] 像 Devin 我跟我们公司都尝试过 [10:33] 当时就效果不是很好 [10:35] 我们试了一段时间 [10:36] 然后就退订了 [10:36] 所以我觉得这个 [10:37] 以以往 SaaS 来发展的这个速度来说 [10:41] 从我现在看到的那个状态 [10:42] 它可能要发展成可以用的一个产品 [10:45] 会火很久很久 [10:46] 我觉得啊 [10:46] 大家 overhyped [10:47] 但我对 autocomplete 这个概念 [10:49] 我觉得没问题 [10:50] Copilot是一个非常好的一个使用场景 [10:53] 之后我就开始上你们课 [10:54] 因为你们课在推广 [10:56] 更多的这种 agentic 的 thinking [10:58] 这种范式的改变 [11:00] 我觉得有两个 [11:01] 从课里我印象比较深的点 [11:02] 一个是鸭哥的 demo [11:04] 就是五次迭代 [11:05] 你可以看到从你给 ChatGPT 一个 prompt [11:09] 然后你要 copy-paste 那个 code [11:10] 再去做 test [11:11] 很繁琐 [11:11] 到他从头到尾跟 Cursor 自己做了一遍 [11:14] 然后你是提到了 GUI 跟 API 的一个区别 [11:18] 我现在想想真的挺先进的 [11:20] 因为现在大家去想啊 [11:22] API 是一个新的接口 [11:23] 用 agent 可以很容易地接起来 [11:25] 当时其实没有很多人在说这件事情 [11:27] 然后就是 GUI 是给人用的 [11:29] API 是给机器用的 [11:30] 但你有了 agent 之后 [11:32] 你可以降低使用 API 的门槛 [11:34] 然后可以给大家更有效的一个交互 [11:36] 就我是很有共鸣 [11:38] 因为我是做前端一直跟 UI 打交道的 [11:40] 因为我做前端的时候你就会看到 [11:42] 因为我们要简化用户操作 [11:44] 让用户理解这个 UI 的一整套系统 [11:46] 然后 API 有很多功能 [11:48] 我们没有办法放到 UI 里 [11:49] 不然 UI 会变得特别复杂 [11:50] 所以我们故意在做一些简化 [11:52] 但用户如果有 [11:54] 带有自己的 requirement 过来 [11:55] 然后说诶 [11:56] 为什么你们不能做啊 [11:57] 其实我们 API 是可以做的 [11:58] 只是前端做不了 [11:59] 当我们可以用 skill 啊 [12:02] MCP 啊 [12:02] 然后用 agent 把这些入口打开的时候 [12:04] 这是一个非常 mind blowing 的一个 moment [12:06] 我对我自己前端的这个 career [12:08] 真的有很多的怀疑 [12:10] 哈哈哈 [12:11] 你提到两个项目以外 [12:13] 其实我还在公司内部做了一个项目 [12:15] 我觉得也是挺有 impact 的一件事情 [12:17] 就是我们当时是在 evaluate [12:20] 一个 project management tool [12:21] 就我们公司早期用的是 Asana [12:24] 我不知道你有没有试过 [12:25] Asana 在小团队的时候其实还可以 [12:27] 但团队一旦扩张到100个人左右之后 [12:30] 他一些工具就觉得很难用 [12:32] 然后它对 squad 支持也很差 [12:34] 然后我们当时就发现 [12:35] 有很多内部团队的这些效率的问题 [12:38] 是因为这个 tool 不太行而造成的 [12:40] 所以我们就开始 evaluate 新的 tool [12:42] 我们当时就看到了 [12:43] 当时比较火的一个 App [12:45] 叫 Linear 试用了一下马上就觉得啊 [12:47] 这个设计理念真的太好了 [12:48] 它简单好用又好看 [12:50] 他的一些 opinionated 的一些方式 [12:52] 对我们也非常符合 [12:54] 所以我当时就开始主力推 [12:56] 在公司内部推这个工具 [12:57] 但是你要知道 [12:58] 在任何一个公司 [13:00] 你要去把 project management tool 换掉 [13:03] 是很大的一个工程 [13:04] 你不是说 Linear 比 Asana 好用 [13:06] 大家开始用吧 [13:06] 就这件事情完了 [13:08] 它有很多很繁琐的事情 [13:09] 有最大的一个 bottleneck [13:11] 就公司之前已经用 Asana 做了很多 workflow [13:14] 你必须把这些 workflow 复刻 [13:16] 不然那些团队因为工具原因 [13:17] 不能做以前的事情 [13:18] 然后就会不同意改变这个 tool [13:20] 其中最关键的一个场景是 [13:22] 我们用 Asana 有一个很好的功能 [13:24] 它让你做 custom bug intake form [13:27] 它可以给你 host 一个网站 [13:29] 然后说你要设置这几个 form [13:31] 然后 user 直接跑到那个网站上 [13:33] 就可以把一个 bug 给 file [13:34] 然后它会根据你的 SOP 来 file [13:36] 就我们必须要有这个东西 [13:37] 然后 Linear 是因为它早期比较简单简洁为主 [13:41] 它没有这个功能 [13:42] 然后我跟他们 sales 聊完之后 [13:44] 他们说 [13:44] 这个功能可能至少要花几个 quarter [13:46] 但我们不能等那么久 [13:48] 这件事情如果在 agentic 之前 [13:50] agentic coding, vibe coding 存在之前 [13:53] 可能这件事情就会黄了 [13:54] 因为我毕竟不是主力 [13:56] 以这个为主业了 [13:57] 我还是有很多项目要做的 [13:59] 我不可能花很多时间 [14:00] 去想办法把这个东西搭起来 [14:02] 但是因为有了 Cursor [14:03] 然后我就说诶 [14:04] 那我 vibe code 一个 internal tool 吧 [14:06] 好像也不是那么复杂 [14:07] 然后 Linear 有很好的 API [14:09] 它可以让我做到所有的事情 [14:11] 然后我就 vibe code 了一个自己的 intake form [14:13] 并且在原有的基础上 [14:15] 增加了一些新的功能 [14:16] 有一个痛点是我们有很多团队 [14:19] 大家发了一个 bug 不知道要发给谁 [14:21] 那我就加了一个 LLM [14:23] 一个 predictor [14:23] 然后就可以自动选择一个 team [14:26] 然后这件事情就是这个 tool 存在之后 [14:28] 然后再往后推就很方便了 [14:30] 所以我们现在大家都很高兴的 [14:31] 开始用上了 Linear [14:32] 我觉得 [14:33] 这是一个非常有价值的一件事情 [14:34] 当然它不是一个 enterprise level 的 [14:37] scale 的一个 tool [14:38] 它只是一个 vibe code 的一个 form [14:40] 但因为它的存在 [14:41] 它帮我省了很多时间 [14:42] 然后可以让我推出这件事情 [14:44] 后来我 update 了我的课件嘛 [14:46] 就去更加强调了 [14:48] agentic coding [14:49] vibe coding 或者这些东西 [14:50] 就是所谓 natural language [14:52] 去调度算力解锁的 [14:53] 那些新的需求是什么 [14:55] 就是长尾的生产力需求 [14:57] 额哼～这些长尾的生产力需求 [14:59] 其实每个都很痛 [15:00] 但是真的很难解决 [15:02] 就它是一个 chronic pain [15:04] 它不是一个 sharp pain [15:05] sharp pain 就会被解决了 [15:06] 但是它是一个长期的 [15:08] 这种慢性的疼 [15:09] 不管也行 [15:10] 但是就很难受在那 [15:11] 然后其实都可以被解决掉的 [15:13] 是的是的 [15:14] 我抓头发那个 App 就是 exactly [15:16] 哈哈哈 [15:17] 那是个长尾的不能再长尾的一个 [15:19] 哈哈哈一个需求 [15:20] 就不会有 SaaS company 来做这样一个东西 [15:24] 我从小就有这个坏习惯 [15:25] 我喜欢拉头发 [15:26] 然后我就说诶～ [15:28] 那能不能因为我一直处在前端 [15:30] 跟 design 那边关系更多 [15:32] 我 machine learning 那边其实一直没有花 [15:34] 太多时间去钻研 [15:36] 所以要做一个 machine learning tool [15:37] 自己从零开始做会花很久很久 [15:39] 我这是问一个真实的反馈啊 [15:41] 不用顾及节目效果 [15:43] 就是做那个工具 [15:45] 有多大程度上是受了这个课程的启发 [15:48] 我觉得挺大的吧 [15:50] 这可能很难... [15:52] 嗯我知道 [15:52] 因为它是一个积累的东西 [15:54] 就是你之前已经懂了很多 [15:56] 不是但我觉得说诶 [15:57] 我应该用 agentic coding 去做一些诶 [16:00] 自己突然突发奇想的一个 idea [16:02] 应该把它做出来 [16:02] 就是一个 builder mindset [16:04] 我觉得这很大的一个因素 [16:05] 是因为上了你们课之后 [16:07] 提到了这个概念 [16:08] 你把它具象化了 [16:09] 就我之前可能知道一些概念 [16:10] 就是说人的 happiness [16:12] 是有一个 intake [16:13] 跟一个 output 的一个比例 [16:15] output 比例更多 [16:16] 我可能会更 be more confident [16:18] 或者更 enjoy 自己的 life [16:20] 但你把它诶其实就是个 builder mindset [16:23] 你越 build [16:23] 你可能对自己的就是 [16:27] I don't know confidence or happiness [16:28] it's gonna increase [16:29] 嗯 [16:30] 我没有说这个角度诶 [16:32] 但是我觉得你这个角度说的很好 [16:33] 哈哈哈～我加到下次的课件里边 [16:36] 好呀好呀～是有一个 research 去讲这个东西吗 [16:39] 诶那个不是你说的吗 [16:41] 我说了一个类似的意思 [16:43] 就是说你的那个学习 [16:45] 当然我是从学习的角度 [16:46] 就是你是有 knowledge intake [16:49] 然后有这个思考和这个 action [16:52] 然后我们是有一个比例的吧 [16:54] 然后我应该是 action driven 是更好一点 [16:57] 但是那个纯粹是从学习的角度 [16:59] 不是从 happiness 的角度 [17:00] 或者 confidence 的角度 [17:01] 对 你这么一提我想起来 [17:02] 因为我经常会 follow 一个 psychiatrist 的 [17:05] 一个 YouTuber [17:05] 他叫 Dr. K [17:07] 他的一个 channel 叫 HealthyGamerGG [17:09] 他有一天在讲 meaning of life [17:11] 他就提到了这个概念 [17:12] 我印象还挺深的 [17:13] nice nice nice [17:14] 回头去看一下 [17:15] 你刚刚要说什么吗 [17:16] 对对对 [17:17] 我就说 machine learning 这个 App 不仅在 [17:19] 就是你们社区有比较好的反馈 [17:21] 我也 post 在我的 LinkedIn 上 [17:23] 他是我 LinkedIn 上 [17:24] 现在表现最好的一个 pose [17:26] 后来有去想 [17:26] 为什么这个 pose [17:28] 会反响比别的要好一些 [17:29] 我觉得他有很多反差感 [17:31] 一是我一个做 web 的人 [17:33] 突然诶有一天用 agent 的帮助下 [17:36] 做出了一个 machine learning 的 APP [17:38] 感觉很神奇 [17:39] 就说啊给人一种我上我也行的感觉 [17:42] 第二个是我其实发那个你说故事性啊 [17:45] 我觉得确实有一些小巧思在里面 [17:47] 就我发的那个截图 [17:48] 故意留了那个 debug 的框框 [17:50] 嗯 之前就我的偏见是诶 [17:52] 很多高级的 [17:54] computer vision 的那种 machine learning App [17:56] 就你去检测这是只猫啊 [17:57] 他会留一些这种东西 [17:59] 对就给人一种 [18:00] 好像是个很厉害的 [18:01] computer vision 的一个 App [18:02] 但实际上不是 [18:03] 他是一个非常简单的一个 App [18:05] 嗯我们有做了一个相面 [18:07] 这次去卖课的时候 [18:09] 就是去那个线下卖课 [18:11] 然后吸取了上次的教训 [18:12] 做了一个相面的 App [18:13] 相面？ 哦～～ [18:14] 你知道社区里面不是 Tony 老师给大家相面吗 [18:17] 就是背后有他的所有的 knowledge [18:19] 真的是相面 [18:19] 然后真的分析的还挺准的 [18:21] 然后前面的页面就是有一个那个框框 [18:24] 就首先一个人脸过来了以后 biu 框框 [18:26] 然后就三庭五眼嘛 [18:27] 就是有这个比例 [18:28] 就是一直你这样动的话 [18:29] 他都有这种动补的 [18:30] 然后他也会告诉你具体的这个数字 [18:33] 会分这些数字 [18:34] 就显得非常科学 [18:36] yeah～yeah～ [18:36] 对 而且你那个还有一个脱口秀的效果嘛 [18:39] 就是程序员和秃头 [18:40] 连起来的 哈哈哈哈哈哈～ [18:44] 然后大家一听 [18:45] 一个程序员自救的方式 [18:46] 是做了一个程序 [18:48] 然后让自己不要把自己头发抓光 [18:50] 大家就会觉得很好玩 [18:51] 对 [18:52] 继续讲讲你的娃的这个故事吧 [18:53] 我后来在那个耶鲁的北京中心 [18:56] 去讲 AI 时代的教育 [18:57] 还用了这个例子 [18:58] 对我觉得怎么说呢 [19:01] 教育很明显是那种书本教育 [19:04] 我觉得本身我就很反对 [19:05] AI 时代就更没有用了 [19:06] 而且我采访了那个刘嘉教授 [19:08] 他也是这么说的 [19:09] 他早就这么说了 [19:10] 那到底我们应该怎么教育 [19:12] 其实是一个开放问题 [19:14] 没有人有答案 [19:15] 所以说 [19:15] 你听起来是一个很在意教育的人 [19:19] 你说你当时加入 Google [19:20] 就是因为你做的那个 social game [19:22] 你不想你的娃玩对吧 [19:23] 且你会非常 hands-on 的去教 [19:25] 很多人有这样的技术 [19:27] 但是他们没有耐心或者教育方法 [19:29] 或者怎么样的 [19:30] 就是他们没有办法让他们的娃 [19:32] 对这件事情感兴趣 [19:33] 或有能力 [19:34] 我觉得今天我们重点聊聊这个吧 [19:36] 就是怎么做到的 [19:37] 好呀好呀好呀 [19:38] 我有两个男孩 [19:40] 大娃叫 Nathan [19:41] 他今年9岁 [19:42] 小娃叫 Evan [19:43] 今年6岁 [19:44] 对我是对 AI 将来对他们有什么影响 [19:48] 这件事情就是非常的 concern [19:50] 因为我可以想象 [19:51] 比方说我现在是一个高中生 [19:54] 我现在正在学 coding [19:55] 然后我知道有有一个 agentic coding [19:57] 可以帮我 vibe code 出所有的 [19:59] 这种我要做的东西 [20:01] 我会不会还想去学这个 software [20:03] 那如果我不去学这个 [20:04] 那我会去学什么 [20:05] 因为我知道整个教育 [20:06] 他肯定跟不上 AI 这个发展的速度 [20:09] 当然有很多专家在那边 [20:11] 但我不相信就学校里 [20:12] 能马上给小朋友 [20:14] 提供他最需要的这个支持 [20:16] 现在很多学校还是不让用 AI 的呢 [20:18] 对我觉得不让用是比较大的一个 trend [20:21] 我觉得这件事情学 AI [20:22] 其实跟大部分人对游戏这个看法 [20:25] 游戏对小朋友的影响 [20:26] 其实见解挺像的 [20:27] 因为我觉得大部分可能家长 [20:29] 他不懂游戏 [20:30] 他不想让小朋友去接触游戏 [20:32] 但游戏跟 AI 一样 [20:33] 就是太广了 [20:34] 小朋友一定会通过某种渠道接触到 [20:36] 如果你不去早期去引导他的话 [20:39] 那他接触到游戏 [20:40] 接触到 AI 的那一刻就是他开始放纵 [20:42] 开始可能步入歧途的那一刻 [20:45] 我觉得 [20:45] 与其去想办法阻挡这些信息的来源 [20:48] 不如就是早期把它引入 [20:50] 用正确的方式来让他们玩游戏 [20:52] 用正确方式来用 AI [20:53] 教小朋友用 AI 的一个方法就是跟他一起用 [20:55] 然后最好的一个亲子方式就是做游戏 [20:59] 我是因为小时候我自己有很强的意愿 [21:01] 想要自己做游戏 [21:02] 我不知道你那个时候 [21:03] 你是不是跟我一个时代的 [21:05] 就是我小时候会有一个叫文曲星 我是88年 [21:07] 对文曲星上有那个 [21:09] 我 hack 了以后有那个足球经理 然后还有一些那个 RPG [21:13] 对那游戏上已经可以写 basic 语言了 [21:15] 我当时在上面启蒙了我自己的编程 [21:18] 然后我第一件事情说啊 [21:20] 我在上面写游戏吧 [21:21] 然后我就给我朋友玩 [21:22] 当时写的些很蠢的那种 RPG [21:24] 发现我同学玩的非常高兴 [21:26] 然后给了我一个很强的正向反馈 [21:28] 就说我以后一定要做游戏 [21:29] 我觉得可以想办法让我娃经历同样的 [21:32] 这样的一个正反馈 [21:33] 因为他如果做这个游戏 [21:34] 跟他朋友去分享 [21:35] 那他也会很高兴 [21:36] 他朋友也会很高兴 [21:37] 诶先剧透一下 [21:38] 做到了吗 [21:39] 就是那个塔防游戏 [21:40] 他朋友们喜欢吗 [21:41] 有一直在玩吗 [21:42] 有有有他非常高兴 nice [21:44] 对那个塔防游戏 [21:45] 后来就是把它做成他的一个生日礼物 [21:47] 我把它打印出一些 QR code [21:49] 然后发给同学 [21:50] 然后我就一个一个去问诶 [21:51] 你知道那个是你吗哈哈 [21:53] 你觉得你自己的塔厉不厉害哈哈哈对 [21:56] anyway yeah～就说第一个游戏吧 [21:58] 第一个游戏我是跟 Nathan [22:00] 当时是25年 [22:01] 刚上完你们课我就开始用 Cursor 做 [22:03] 当时我也刚接触 agentic coding [22:06] 我当时一个很自私的点是 [22:07] 我因为我自己很想知道 [22:09] Cursor 能做游戏做成什么样子 [22:11] 但是因为我又几乎可以确信 [22:13] 他一定能做出一点东西来 [22:14] 我就说与其自己去爽 [22:16] 不如让我孩子一起来加入 [22:17] 跟他一起去感受一下 [22:19] 这是个什么样的感觉 [22:20] 然后我当时就问他 [22:21] 你想做一个什么样的游戏 [22:23] 他说做陀螺打龙的一个游戏 [22:26] 我说这是个什么玩意 [22:27] 因为他也是第一次 [22:28] 真正的自己开始想要做游戏 [22:31] 可能提出的 idea 也很奇怪啊 [22:33] 或者他讲这个游戏具体要做什么样 [22:36] 也不是讲的很清楚 [22:38] 记得你有一个纸上的画嘛 [22:40] 然后做出来的游戏 [22:41] 几乎就是纸上画的那个样子 [22:43] 但是为什么是陀螺打龙 [22:45] 我也不清楚 [22:46] 到现在也不知道 [22:47] 小朋友的思路天花乱坠 [22:48] 我当时就说诶 [22:49] 因为我如果是很久以前没有 agent [22:52] 我说你跟我一起做游戏吧 [22:54] 你跟我说陀螺打龙 [22:55] 我就可能开始想要纠正他 [22:56] 我说这个我也不知道该怎么做 [22:58] 我们要不要做一些正常的东西 [22:59] 现在 AI 出来了之后我就说那你就让 AI 做做看 [23:03] 他来者不拒 [23:04] 结果其实在某种程度上 [23:05] 也是给他更少的限制 [23:07] 然后他可以看到 [23:08] 他自己天花乱坠的想法 [23:10] 到底能做出什么样的东西来 [23:11] 我觉得这是很好的一个事情 [23:13] 那这个花了多久 [23:14] 他在过程中有没有遇到一些困难 [23:17] 然后你的作用有多大 [23:18] 他自己能不能做出来 [23:20] 等等等等吧 [23:21] 给我们讲讲做的细节 [23:22] 好呀好呀 [23:23] 我觉得第一这个 game 我还是很 hands-on 的 [23:25] 因为他确实一上来做这件事情 [23:28] 会遇到很多困难 [23:29] 就是我刚提到的第一件事情 [23:31] 可能就是把 requirement 讲清楚 [23:33] 这个游戏到底该怎么玩 [23:34] 他会零零散散的说出很多句子 [23:37] 但他并没有办法 [23:38] 拼凑成一个完整的逻辑 [23:40] 所以他跟 AI 交互之前 [23:41] 我得跟他反反复复讲清楚 [23:43] 就是你这个游戏到底要怎么玩 [23:45] 然后讲完之后 [23:46] 然后我就 [23:46] 很神奇的发现有第二个点 [23:48] 因为我是想让他更多 hands-on [23:50] 去做这件事情的 [23:51] 所以我用那个 whisper flow [23:52] 这种 voice to text 的方式 [23:54] 让他自己去输入 [23:55] 他当时还不是很会打字 [23:56] 然后我就发现 [23:57] 他虽然跟我把 requirement 都过过一遍 [24:00] 真的让他对着屏幕 [24:02] 要把这件事情再讲一遍的时候 [24:04] 他就开始 freeze [24:05] 就很像这种 [24:07] 一开始第一次看到 camera [24:08] 要在 camera 前录一个视频的那个感觉 [24:11] 他就感觉自己讲不出话来了 [24:12] 然后你得鼓励他说我说 AI 什么都懂 [24:15] 你不用把话讲得很 perfect [24:17] 说成什么样都可以 [24:18] AI 能听懂 [24:18] 然后他再慢慢的开始适应 [24:20] 慢慢的把自己的需求可以正常的说出来 [24:23] 我觉得这些东西都是一个很好的将来 [24:25] 不管用 AI 或者出去做 presentation [24:27] 都是一个很好的锻炼 [24:29] 就是心里不要一定要把一件事情想的很 perfect [24:32] 再说出来 [24:32] 你可以有一些 margin 你可以畅所欲言 [24:35] 都没有关系 [24:36] 这点我反而有了一些副作用 [24:39] 就是我现在经常跟 AI 对话 [24:41] 然后把一些不成熟的 [24:42] 乱七八糟的东西直接 dump 给他 [24:44] 然后他都做的很好嘛 [24:46] 然后发现我跟人说话的时候就有点 [24:48] 就是懒得把话组织好了 [24:50] 是的是的是的 [24:51] 确实确实我也有这个体会 [24:53] OK 然后做出来 [24:54] iterate 一般就是如果有什么 bug [24:57] 肯定是我来帮忙修 [24:58] 但如果有一些很明显的 [25:00] 就东西不 work 的话 [25:01] 我会让他指出来 [25:02] 我就说诶 [25:02] 你觉得这里哪里不对了 [25:04] 你要不要跟 AI 说怎么去修 [25:06] 然后看看 AI 能不能把事情做好 [25:08] 就很多情况下 [25:10] 他是可以去看到一个问题 [25:11] 然后自己提出来 [25:12] 然后让 AI 去修好 [25:14] 做一个完整的一个 loop [25:15] 就是我们那个 CER 模板 [25:17] Context, Error, Requirement [25:19] 对 但是他有兴趣吗 [25:21] 他能一直保持这个 build 的兴趣吗 [25:24] 有啊有啊 [25:25] 因为 AI 的反馈特别快 [25:26] 他一旦有什么想法 [25:28] 可能过个一两分钟他就做完了 [25:29] 然后他就说让我们再玩玩看吧 [25:31] 然后出了什么问题 [25:32] 然后再一起 iterate [25:33] 他其实是个可以 generate 很多 dopamine 的一个活动 [25:36] 就对我来说 [25:37] 玩这个游戏还不如做这个游戏快乐 [25:40] 就整个制作的过程中 [25:41] 有很多非常好玩的事情 [25:44] 确实确实 [25:45] 大乐高嗯 [25:46] 对这个项目其实没有做很久 [25:47] 因为之后 Cursor 当年可能 model 的问题 [25:51] Cursor 这个早期 agent 的能力问题 [25:53] 他之后就有点改不动了 [25:55] 就我其实第一刚发完之后 [25:56] 我想给他比方说加个 level [25:58] 然后我们开始讨论怎么加 level [26:00] 然后把 requirement 给 Cursor 之后 [26:02] 他就开始有点瞎做了 [26:04] 那我当时就觉得啊 [26:04] 好像还没有到达可以做更 large scale App 的能力 [26:09] 那这个 prototype 呢 [26:10] 就效果达到了 [26:11] 我们就这样了 [26:12] 但就是延伸到一年之后 [26:14] 这一年就我体验到最大的改变 [26:16] 就是 Claude Code [26:17] 我接触到了 Claude Code [26:18] 用 agent 学到了很多 [26:21] 就你说的那个管线 [26:22] 可能你要先写 spec [26:24] 然后让 spec 用 plan mode 先把事情讲清楚 [26:27] 再让 agent 做 [26:28] 然后 agent 现在可以更好的 follow 你的 instruction [26:31] 可以 think 时间更长 [26:32] 我觉得跟一年前类似的 [26:34] 一个比较有私心的一个想法 [26:36] 就说诶 [26:36] 那现在做游戏又可以做成什么样呢 [26:39] 然后一样的事情 [26:40] 我说诶 Nathan [26:40] 那我们一年过去了 [26:41] 是不是再做一个新的 game [26:43] 然后他就很高兴说诶 [26:45] 我又有很多想法 [26:45] 在这我先打断一下啊 [26:47] 就是问一下 [26:47] 你是从 Cursor 转到了 Claude Code [26:50] 从我们的角度 [26:51] 我们会觉得这两个东西 [26:52] feature 上或者说功能上其实差不太多 [26:55] 你的体验是什么 [26:57] 我觉得体验差的非常多 [26:58] 它至少 output 的质量来说差的非常多 [27:01] 但是你在 Cursor 里也可以用 Claude 的模型啊 [27:04] 我觉得要拿当时那个环境来讲 [27:06] 我是大概11月份 [27:07] 25年11月份转到的 Claude Code [27:09] 当时 Cursor 没有 plan mode [27:11] 而且还有一个其实比较值得提的点是 [27:14] Cursor 当年的 billing [27:16] 他变得非常的乱 [27:17] 他会给你一些 model [27:19] 然后他让你用 Max mode [27:20] 其实我个人也不是很清楚 [27:21] Max mode 跟普通的 mode 到底有什么区别 [27:24] 但他要 charge 你 [27:25] 但因为结果其实差别 [27:27] 我如果没有办法 assess 的话 [27:29] 我不会想要去用 Max mode [27:30] 然后我有一些同事用了一些高级模型 [27:32] 一下就达到那个 quota [27:34] 就有很多 blocker 在这边 [27:36] 然后我自己先是花了100块 [27:38] 买了 Claude Code 的那个 subscription 之后 [27:40] 我就发现可以随便用 [27:42] I see 这挺重要的 [27:43] 我现在也是因为这样子 [27:45] 就是 Cursor 我会用 [27:46] 但是20块钱用完了 [27:47] 然后我也是个100块钱用户 [27:49] 然后就哈哈哈 [27:50] Claude Code 里面去搞吧 [27:52] 对我觉得这个其实 unblock 挺多的 use case [27:54] 因为你学 AI 就得放开的去用 [27:57] 你才能感受它到底边界在哪里 [27:59] 你用 Cursor 的话是感觉不到那个边界的 [28:01] 你不想花那个钱 [28:02] 在 Anthropic [28:02] 花了100之后你就想要把它用掉 [28:04] 然后就会不停的去尝试 [28:05] 各种各样的边界 [28:06] 就对学习上其实也挺大帮助的 [28:08] 好所以到现在看来 [28:10] 其实更多的是这个 billing 的问题 [28:13] 和一段时间的一些这个 feature [28:15] 但是整个来说的话 [28:17] 并不是说有一个特别大的不一样 [28:20] 对现在我很难说有很大的不同 [28:22] 嗯好 [28:23] 继续继续 [28:24] Claude Code [28:24] 你的私心又来了 [28:26] 你这个是 Claude Code 大概是他们模型是多少 [28:29] 4.5？ 4.5对4.5 [28:31] OK [29:34] 嗯哼～所以这时候是11月份 [29:36] 然后我就跟 Nathan 说 [29:38] 诶那我们再来做一个游戏吧 [29:39] 他听到了以后什么反应 [29:40] 哦他很高兴 [29:41] 他特别高兴 [29:42] 他说终于又可以开始做了 [29:43] 他平时有时候因为我很忙嘛 [29:44] 他让我去做 [29:45] 就如果没有时间或者 [29:46] 他主动就会想要做 [29:48] 对对其实很有趣这些点 [29:50] 就小朋友经常会跟你要 screen time [29:52] 就是说他可能要平时会要玩游戏啊 [29:54] 或者怎么样 [29:54] 自从做了游戏之后 [29:55] 他经常会跑过来说 [29:56] 那我这周不玩游戏了 [29:57] 我们来做一个游戏吧 [29:59] 哦～这是我非常欣慰的一个点 [30:01] 我觉得他从一个 consumer [30:02] 变成了一个 builder [30:03] 哈哈哈～ [30:04] 对这次我有有意说我们把战线拉长 [30:07] 我们肯定不是一个24小时 [30:09] 要搞完的一个 Hackathon project [30:10] 我们要好好说 [30:11] 那到底能做完 [30:13] 大概能做成什么样子 [30:14] 然后又不仅是 Claude Code 这边有优化 [30:17] Nano Banana 也是在那个时候 [30:19] 差不多刚成型 [30:20] Art assets 的 generation [30:22] 对游戏也起到很大帮助 [30:23] 然后 Suno 就一直其实很厉害 [30:25] 我觉得 [30:26] 现在变得比以前做得更好 [30:27] 我觉得整个一套 [30:29] 就是游戏该需要有的东西 [30:30] 都可以用 AI 去生成 [30:32] 那我就说用 AI [30:33] 现在到底能做成什么样子 [30:34] 这次是我觉得我花了更多时间 [30:36] 跟他去反复做这个 game design 的一些交流 [30:40] 他跟我说他要做 tower defense game [30:42] 因为他可能最近玩了一些 tower defense game [30:44] 他就想要去把它做出来 [30:46] 然后我就问他 [30:47] 那你做 tower defense game 的时候 [30:49] 你想跟别的现有的那些 game [30:51] 到底做出什么样的区别 [30:53] 就这是一个主题 [30:54] 然后之后再引申到 [30:55] 要把它可能做一个学校的主题 [30:57] 把他学校同学做出来 [30:59] 更 personalize [31:00] 这是我们最后得到的一个答案 [31:01] 还有一个点是其实 tower defense game [31:03] 等等等等等等 [31:04] 这是你最后得到的答案 [31:06] 但是中间有什么 [31:08] 就是他说了什么呢 [31:09] 他一开始也比较懵嘛 [31:10] 他没有想过 [31:11] 没好好去想过这个事情 [31:13] 然后我就开始 [31:14] 类似于现在 agent 会给你提示嘛 [31:16] 比如说诶给你几个选项 [31:17] 你要不做自己学校啊 [31:19] 或者有什么自己特别想做的事情啊 [31:21] 然后我们慢慢的就把它 narrow down [31:23] 做成后来的一个版本 [31:24] 其中还有一个很好玩的事情 [31:26] 他说我们把同学做成那个塔 [31:28] 然后我说那我们每个塔到底有什么区别的 [31:31] 他一开始会想一些比较 [31:34] random 的一些 skill [31:36] 他可能说诶 [31:37] 那我把我弟弟也放进去 [31:38] 我弟弟比较小 [31:39] 他比较 naughty [31:40] 他可能会有一些这些 naughty 的 feature [31:42] 我说你的弟弟看到这个游戏 [31:44] 他会高兴吗 [31:45] 哈哈哈我们能不能更 [31:47] 你从 positive 的 reinforcement 去想一些功能 [31:50] 然后他再去花很多时间去想 [31:52] 他这些朋友都有些什么优点 [31:54] 跟别人不一样的优点 [31:56] 这里有个同学 [31:57] 他很会打篮球 [31:57] 他很高 [31:58] 那我们就做一个射程范围很广的一个塔 [32:02] 有一个同学 [32:02] 他可能 iPad 很厉害 [32:04] 他编程很厉害 [32:05] 就给他做了一个 mad scientist 的一个感觉 [32:07] 等于是 i don't know [32:09] 他跟同学之间的 relationship [32:11] 也因此可能让他进一步去考虑 [32:14] 是怎么跟朋友去交流 [32:15] 怎么做一些东西 [32:17] 可以让大家也可以去欣赏和喜欢 [32:20] 就是不是 AI [32:21] 而是一些教育本身的东西 [32:24] 看到同学身上的优点啊 [32:25] 或者说是更多的人的 connection [32:28] 这些都很棒 [32:28] 再问一个问题就是 [32:29] 你说 这个项目变得复杂了 [32:31] 久了他有 frustrated 吗 [32:33] 或者说他有担心吗 [32:34] 没有没有 [32:35] 这其实是个很好玩的点 [32:36] 我觉得做游戏嘛 [32:37] 他永远不是说他可能一个游戏做两周 [32:40] 并不是说到第二周的时候 [32:42] 你才可以玩到 [32:43] 你在第一天的时候 [32:44] 就可以玩到第一个版本 [32:46] 其实我在网站上有发一个截屏嘛 [32:48] 当时是个非常简陋的一个东西 [32:49] 它只是有一些色块在动 [32:52] 但你可以放一两个塔 [32:53] 放上去之后它就可以把怪给打掉了 [32:56] 这个时候它就已经有 [32:57] 一个 positive reinforcement [32:58] 它已经有一些 dopamine 了 [33:00] 但整个两周 [33:01] 是慢慢把它优化的一个过程 [33:02] 他做任何一个改进 [33:04] 他都会觉得就是更酷 [33:06] 这个他会感到更 confident [33:07] 所以他不会 [33:08] 就可能唯一会影响到他 [33:10] 这个 interest 的一个过程是 [33:12] 可能现在 Claude Code 想一个 prompt [33:15] 要想10分钟 [33:16] 他可能出去跑一圈 [33:17] 然后再回来说诶 [33:19] 做的怎么样 [33:20] 跑一圈好搞笑 [33:22] 之前的限制就是 [33:23] 他没有办法 handle 一个复杂项目 [33:26] 现在很明显是可以了 [33:27] 你们做了两个周 [33:28] 他可以一直保持这个 [33:30] 怎么说呢 [33:31] 这个项目不崩 [33:32] 你觉得原因是什么 [33:34] 对我觉得管线很重要 [33:35] 就跟你提到的 [33:36] 就上一次 [33:36] 我们做的第一件事情 [33:37] 就是 prompt 给他 Cursor 直接拿到从0 [33:40] 写了一个简单的 game engine [33:43] 然后把 gameplay 直接叠起来 [33:44] 这是一下子 [33:45] 我们这次先花了很多时间 [33:47] 先做了一个 game design doc [33:48] 然后 plan mode [33:49] 我其实我非常感谢他 [33:51] 因为我一开始是在 [33:52] 就是回家的路上跟他讨论这些啊 [33:54] 你要做成什么样子 [33:55] 然后我们先用 plan mode [33:57] 然后做了一样的事情 [33:58] 我说诶 you are the game designer [34:00] 我们要做一个 tower defense game [34:01] 然后我们要想一些细节 [34:03] 然后 Claude Code 问了我娃一样的问题 [34:05] 说你想让你的游戏不一样在哪里 [34:08] 因为 tower defense game 其实可以做的很复杂 [34:10] 就是 [34:10] 你是想要这个怪从这个 path 上走吗 [34:13] 或者你的那个 tower 可以放在线上 [34:16] 或者放在外面 [34:17] 就是我的娃在反复的跟 agent [34:19] 去做交流 [34:19] 去回答这些问题 [34:21] 让他自己对这个设计 tower defense game [34:24] 有更多的深入的理解 [34:25] 从第一天拿到这个 game design doc 之后 [34:28] 在后面的每一步都会引用它 [34:30] 就比方说我们加新的塔的时候 [34:32] 会把整个 game design doc 以 context 形式扔进去 [34:35] 它会知道之前已经有什么了 [34:36] 然后你要做的游戏是什么样子的 [34:38] 它再加一个塔就可能是一样的 [34:40] 然后我们改 level 的时候 [34:42] 它还会根据最早期的 game design [34:45] 那个 tower 里的数值 [34:46] 然后以它为基准来进行修改 [34:48] 然后你在做的过程中 [34:50] 也是不断 update 这个 [34:51] 让 AI 去帮你 update 这个 doc [34:53] 对的对的 [34:54] 他对做任何事情都很有帮助 [34:56] 因为我们之后还有加故事 [34:58] 加故事这个时候 [35:00] 我就不用从头跟那个 Agent 去讲 [35:03] 这个是什么样的游戏 [35:04] 我还是同样的把 game design doc 直接扔给他 [35:06] 然后让 Nathan 来描述一下 [35:07] 大概要讲一些什么样的故事 [35:09] 他就会照着整个设计 [35:12] 到有什么样的人物 [35:13] 发生在哪里的这个场景 [35:14] 来做这样一个四格漫画 [35:16] 你觉得 [35:17] 你如果当时做第一个游戏的时候 [35:19] 用了这个方法的话 [35:20] 第一个游戏可以做出更复杂吧 [35:23] 我觉得可以 [35:24] 当时主要是 agentic coding [35:25] 这个经验上也不足 [35:27] 我总觉得 [35:27] 我们当时课上有讲 document first 这个理念 [35:31] 但是可能那是后面才 update 好的 [35:33] 我好像没有什么印象 [35:35] 直播课上可能没讲 [35:36] 后来那个 Agentic AI [35:37] 那个小课上肯定是讲了 [35:38] 然后后面又 update 到主课里了 [35:40] 但是这个确实是一个很重要的点 [35:42] 我就发现 [35:42] 这个好像对 Developer 来说 [35:43] 是个特别直觉的事 [35:44] 因为你知道 AI 不知道什么 [35:46] 所以说你要保留这么一个 context 对吧 [35:48] 然后你会看到噢 [35:49] 所有的东西都是来自于这个 prompt [35:51] 那你就把这个 prompt 要一定 consolidate 好 [35:53] 那他这个两个周第一次做游戏 [35:56] 听起来是以你为主对吧 [35:58] 有些东西呢 [35:58] 你觉得娃可以做了 [35:59] 你交给他 [36:00] 这次呢 [36:01] 我觉得这次 [36:02] 可能他参与的度就肯定会提高很多 [36:04] 但他把我拿掉 [36:06] 这个游戏会做成什么样 [36:07] 我现在不是很好说 [36:08] 不是要把你拿掉了 [36:09] 就是你在这里边角色的转变 [36:11] 或者说你在这里边主要教他的是什么 [36:14] 首先是引入这些 tool 的概念 [36:17] 就是用 Nano Banana 可以生成图 [36:19] 然后 Suno 可以生成音乐 [36:20] 然后 Claude Code 可以帮他写 code [36:21] 这些 tool 如果不跟他说的话 [36:23] 他是不知道的 [36:24] 然后是给他那些 game design 的概念 [36:27] 就说这个要问这个问题 [36:29] 这个问题可以让你提出更多的概念 [36:31] 让游戏可以变得更好 [36:33] 我觉得差不多就这么多了吧 [36:36] 更多的还是他自己决定 [36:38] 说自己想要游戏做成什么样 [36:41] 如果他在跟第一次有点像 [36:43] 就是提需求 [36:44] 可能提的不清楚或者遇到瓶颈的时候 [36:47] 我再帮他 [36:47] 就是扩展他的思维 [36:48] 让他往更 polish 的游戏方向去想 [36:51] 所以说我们现在看到的 [36:53] 比如说 game play 啊 [36:54] 动画效果呀 [36:55] 人物啊关卡啊 [36:57] 包括分数啊 [36:58] 这些东西全都是他的想法 [37:00] 分数想法 [37:01] 哦对那个 visual [37:03] 其实是有一段故事的 [37:04] 因为我们有一次从最原始的那个画风 [37:08] 到最后那个版本 [37:10] 当中是有一个非常大的跳跃 [37:12] 那次是我们其实设了一个课题 [37:15] 说我们今天花一个小时 [37:16] 说要把这个游戏他的 art style 要优化它 [37:19] 我们怎么做 [37:20] 这个可能对他来说我觉得是比较难 [37:22] 因为他玩的东西没有那么多 [37:23] 他很难去讲清楚这个 art 的风格 [37:25] 所以我把它做成一个 [37:26] 就是类似于 [37:27] 跟 AI 一起 research 的一个经历 [37:30] 我就跟他说 [37:30] 那我们先可能让 agent 跟我们一起做下研究 [37:33] 就是我们肯定要做的比较简单 [37:35] 我们有很多时间 [37:36] 那我们问 agent [37:37] 就简单的游戏市面上有哪些 [37:40] 然后我们一起看一看他们长什么样子 [37:42] 然后 agent 就找了很多 [37:43] 那种 Steam 的游戏过来 [37:45] 然后我就跟他一个一个打开去看 [37:47] 我说看一个 trailer [37:49] 是（看）他这个游戏长什么样 [37:50] 然后他去选哪一个 [37:51] 你觉得这个游戏 [37:52] 跟我们的现在做的东西 [37:54] 风格会比较适合 [37:56] 然后我们首先排除了这些所谓的3D游戏 [37:59] 我们其实看到了一些 neon 的风格 [38:01] 就这种空间扭曲啊 [38:03] 这种炫酷风啊 [38:04] 他其实开始很喜欢 [38:05] 但后来仔细想想 [38:06] 诶 好像跟我做的 [38:07] 就是学校的风格不太一样 [38:09] 那我们就不要那种了吧 [38:10] 然后最后最喜欢的是那种蜡笔风 [38:12] 其中还找到了几个他玩过的游戏 [38:14] 有个叫 Baba Is You [38:15] 是个非常好的一个益智游戏 [38:17] 他有这种字母在那边跳动的感觉 [38:19] 说诶～这个非常适合我们 [38:20] 这些 ABC 的那种怪物 [38:22] 然后我就跟他一起 [38:23] 当然就 prompting 上我得花很多功夫 [38:25] 我们就跟他说 [38:26] 就我们可以用这个 example [38:29] 让 Claude Code 给出提示词 [38:31] 让 Claude Code 来讲出这样的 art style [38:33] 到底长成什么样子 [38:34] 但你得告诉他 [38:35] 我们要让他长成 [38:36] 这几个游戏类似的这种风格 [38:38] 然后 Claude Code 提出了一个 art style 的一个 spec [38:41] 然后再把 art style spec 扔给一个 coding agent [38:44] 让他重新去写 [38:45] 然后突然就有了一个翻天覆地的变化 [38:47] 整个就 decision 啊 [38:49] 然后做 research 啊 [38:50] 他都有参与到 [38:51] 变化完之后他是什么感觉 [38:53] 这个印象超深刻 [38:54] 我们之后因为整个游戏做完 [38:55] 我让他反思 [38:56] 我说整个过程中 [38:57] 你觉得最有趣的一步是什么 [38:59] 他就跟我讲 [39:00] 当时我们在图书馆 [39:01] 花了一个小时做这件事情 [39:02] 他觉得哇 [39:03] 这个让游戏做了翻天覆地的变化 [39:05] 有人好像说什么来着 [39:07] 就是工作的最爽的就是 creative expression [39:11] 然后我觉得做游戏就是这个感觉 [39:13] 然后小朋友想到什么 [39:15] 然后发现它直接实现在面前 [39:17] 这个感觉实在是太棒了 [39:18] 是的是的 [39:19] 后来这个游戏做好了 [39:21] 你觉得他这过程中学了 AI 了吗 [39:23] 或者说你打算让他通过 AI [39:25] 再去做点其他什么事吗 [39:27] 还是再过一年之后再过来做个游戏 [39:29] 我觉得学 AI 他肯定是接触到很多东西 [39:32] 他有一天在吃饭的时候 [39:34] 跟我们绘声绘色的在讲 [39:35] 就说诶～ [39:36] 你看我现在知道 ChatGPT、Cursor 跟 Claude Code [39:39] 他们有什么区别 [39:40] 哪个更厉害 [39:41] 所以我还挺惊讶他对这些 tool 其实 [39:43] 有比较切身的一些体会 [39:45] 可能比很多没有接触过 AI 的成年人 [39:47] 他认知都会更深一点 [39:49] 因为他自己用过的 [39:51] 然后他跟 AI 的这个交互怎么样 [39:54] 交互它可以产生好的结果 [39:56] 什么样会碰壁 [39:57] AI 可以让很 vague 的一个 requirement [40:00] 做出很好的东西 [40:00] 我觉得他现在有切实的概念了 [40:02] 体感 对 [40:03] just learning through building [40:05] 是的是的 [40:06] 因为这个产品做出来之后 [40:07] 我现在有下一个 project [40:09] 他有几个好朋友 [40:10] 我想把他暑假的时候 [40:11] 他们放假可能叫到家里来 [40:13] 花一周开一个小的这种 family summer camp [40:16] 然后他们每个人做可能一两款游戏 [40:18] 然后到周末的时候 [40:20] 我们一样去把它打印成这种 QR code [40:22] 可能每个游戏卖两美元 [40:24] 卖一些 lemonade juice [40:25] 让他们自己感觉 [40:26] 有一种自己在做 business 的那种感觉 [40:29] 那你现在觉得你的娃 [40:31] 没有你现在他 [40:32] 可以使用 Claude Code 做一些东西了吗 [40:34] 我觉得操作上有点困难 [40:36] 我估计再做一款 [40:38] 最多两款 [40:38] 我觉得他就可以自己做了 [40:40] 我只是需要在帮助他的时候 [40:42] 慢慢的 hands off [40:43] 然后让他更多的做自己的参与 [40:45] 他其实已经熟悉这个界面了 [40:47] 但是他可能对电脑的基础操作 [40:49] 就比如说复制粘贴这种东西 [40:51] 可能不一定完全熟是吧 [40:52] 是的是的 [40:53] 我们其实有在做第三款游戏了 [40:54] 我们也尝试过 [40:55] 这次用正常的 spreadsheet [40:57] 因为每次你做一些变化之后 [40:59] 都会有新的 technical difficulties [41:02] 所以这一块可能我还是得帮忙 [41:03] 所以这也是 [41:04] 我觉得可能做一个 platform [41:05] 让这些 building experience 更 control [41:09] 不会容易出这种 bug [41:11] 让小朋友直接上手会更方便 [41:13] 你对他学完 AI 以后你会有什么期待吗 [41:16] 或者说你接下来 [41:18] 可能会想方设法的 [41:19] 去启发他什么别的东西吗 [41:21] 这个我倒没有想太久 [41:25] 就像我一开始说的 [41:26] 我现在主要是 making sure [41:28] 他每次用 AI 的时候 [41:31] 是有在正确的使用它 [41:33] 正确比方说用它做比较 creative 的事情 [41:36] 不是解决一个用来作弊啊 [41:39] 或者回答他简单的数学题 [41:41] 还有就是 AI 如果提出一些概念 [41:44] 或者提出一个结果 [41:45] 我有强迫他去仔细去看 [41:47] 他到底在干什么 [41:49] 如果你能 predict AI 到底会做出什么结果 [41:51] 我觉得这是个很厉害的事情 [41:53] 所以 not just take whatever AI give you as is [41:57] 让他去更多的做思考 [41:58] 我通过跟你的对比 [42:00] 我遇到这个问题啊 [42:01] 你的娃做了一款这样的游戏 [42:04] 我的反应是 [42:05] 哇哦第一这很厉害 [42:07] 第二这背后的这些东西 [42:09] 其实是一些很厉害的东西 [42:11] 帮娃进行 creative expression 啊 [42:13] 然后让9岁的娃就可以学会使用 AI [42:16] 是一个能启发很多人的东西 [42:18] 同时我又觉得这会是一个 [42:20] 怎么说呢 [42:20] 就是一个做好了 [42:21] 这会是一个世界级的故事 [42:23] 那这个时候我可能就开始焦虑了 [42:24] 我就开始 FOMO 了 [42:25] 我就开始说哇 [42:26] 有这么一个故事 [42:27] 我没有把它发挥好 [42:28] 真的是对不起这个故事啊 [42:30] 但是你没有 [42:31] 对吧 我没有想的那么大吧 [42:33] 可能再回到创业那个点 [42:35] 因为我其实对那个点有一些 concern [42:37] 就我整个一直在想 [42:39] 如果哪一天我这个 human in the loop [42:41] 不在这个 process 了 [42:42] 我娃自己再去用这个 AI 做游戏 [42:44] 他还会学到我想给他知道的那些点吗 [42:47] 或者说他可能 text to prompt [42:49] 做出一个很简单的 game [42:51] 然后他就开始玩了 [42:52] 他不会再去想办法 [42:54] 更多的 focus 在 creativity 上 [42:56] 我觉得教育是 opinionated [42:58] 工具是可以好用 [43:00] 但是教育是 opinionated [43:01] 好工具其实也是 opinionated [43:03] 对吧 [43:04] 而且你做这个工具就是为了教育 [43:05] 所以说肯定最后是你的 opinion [43:07] 就是你想让你娃学什么 [43:08] 你肯定不是想让娃用最简单的方式 [43:11] 做出来一款游戏 [43:12] 是的是的 [43:13] exactly yeah～ 就你问我 [43:15] 这件事情对娃长远的影响是什么 [43:18] 就我现在也不是很清楚 [43:20] 其实有一个对比 [43:21] 我最近就是我的老婆在带我娃 [43:23] 其实做另外一个东西 [43:25] 它跟 AI 没关系 [43:26] 因为我娃现在在学校 [43:27] 他们在记π那个小数点 [43:30] 3.1415926535897982874626.... [43:38] 是吗 [43:39] 我也记不了太多 [43:40] 哈哈哈 [43:40] 对他们学校就有一个任务 [43:42] 大家有 competition [43:43] 看哪个小朋友记更多 [43:44] 我老婆因为她之前读博士嘛 [43:45] 她对数学整个理解非常好 [43:47] 她就说哎 [43:48] Nathan 我们一起 [43:49] Nathan 最近他在学 Scratch [43:51] 学校还是在教这些东西的 [43:52] 他就说哎 [43:53] 那我们能不能做一个π simulator [43:55] 然后我自己因为数学很久也没 care 了 [43:57] 我说 诶 这个东西你想怎么做 [43:59] 他 Scratch 能做出来吗 [44:00] 理论上就是你做一个方块 [44:02] 当中画一个圆 [44:03] 然后画很多点 [44:04] 看有多少点落在那个圆圈里面 [44:06] 然后他就让 Nathan 去写这样一个 code [44:08] 让他从头开始自己写 [44:09] 然后他写出来之后他就可以现在算出来 [44:12] 然后他很高兴的跟老师去 share [44:14] 然后我就比较这两个 experience [44:15] 我觉得是 [44:16] 他是用 code 写出这样一个 π simulator [44:18] 更有意义呢 [44:19] 还是跟我一起用 AI 做 game 更有意义 [44:22] 这两件事情不太好说 [44:24] 还有一个很类似的这个事情 [44:26] 是我最近去了 seminar alumni 的一个会 [44:29] 就我 graduate program 是做 entertainment technology 的 [44:33] 所以我的那个 alumni 都是做 game 的 [44:35] 然后有一个 OG [44:37] 他也有一个娃 [44:38] 他说诶我一直跟我的娃去 Global Game Jam [44:41] 我们一直做游戏 [44:42] 我们已经做了五六年了 [44:43] 我就想跟他探讨这个经历嘛 [44:45] 我说那你让你娃做什么呢 [44:47] 他说我娃是我的 artist [44:48] 他一直是给我的游戏做所有的 art [44:51] 然后他第一年 [44:52] 可能做了一个非常简单的一个 Scratch [44:55] 然后他想办法 model 到游戏里 [44:56] 他现在五六年之后 [44:58] 已经可以画得非常漂亮了 [44:59] 他不用做什么处理 [45:01] 他就成为主力 artist [45:02] 那我又在想同样的问题 [45:04] 我说诶他做了6个游戏 [45:05] 练了很多这种 hard skill [45:07] 是做 art [45:08] 然后我的娃是用 AI 去做这个游戏 [45:11] 那他的这个经历跟那个经历 [45:13] 又学到了什么呢 [45:14] 所以我其实有一些 hesitation [45:15] 我说 [45:15] 这个到底是正确的一个 education 方式呢 [45:19] 还是说 i took a shortcut [45:21] 他其实没有练到 [45:22] 想要练到的一个 hard skill [45:24] 我倒觉得首先这三个肯定不是 mutually exclusive 对吧 [45:27] 你是让娃把两个都已经得到了 [45:29] 然后第三个 [45:30] 如果你真的是 [45:32] 你有这个条件去培养的话 [45:33] 你是可以培养的 [45:34] 但是问题 [45:34] 大多数人没有这个条件去培养他的娃 [45:37] 成为这样的一个 artist [45:38] 给他足够的这个 playground [45:40] 我更多的觉得 [45:41] 使用 AI 还是一个未来的必备技能 [45:44] 然后你那个 Scratch versus [45:46] 你的这个东西 [45:47] 我会把它当成健身房的健身 [45:49] 和工地上的体力活 [45:51] 很明显 Scratch 这个东西是一个思维游戏 [45:54] 它是锻炼大脑的一个 puzzle [45:56] 但是你做的这件事情是一个 for production [46:00] 无论 how much [46:01] 所以 yeah～ 我觉得都可以存在的 [46:03] 然后我觉得 [46:04] 正是因为我们有 AI 这样的工具 [46:07] 然后我们 productivity 上升了 [46:08] 人才可以有更多的这样的机会 [46:10] 去探索各种东西嘛 [46:12] 嗯哼嗯哼 [46:13] 这是我的想法 [46:13] 但是哎 [46:15] 就是 AI 时代到底怎么样子教育娃 [46:17] 我觉得这个真的是一个 [46:18] 虽然去给人家去讲课 [46:20] 然后说这些东西 [46:22] 但是我觉得落到一个 day to day [46:23] 或者说是一个 decision 上真的还挺难的 [46:26] 我的娃现在22个月 [46:28] 然后我就觉得太多 shortcut 放在面前 [46:30] 很难去坚持做对的东西 [46:32] 就比如说我早上带他看电脑 [46:34] 我们家没电视 [46:34] 带他看电脑他就很开心嘛 [46:36] 带他看电脑他就非常安静 [46:37] 坐在那看 [46:38] 然后我就可以在旁边干我的事情 [46:40] 结果我后来发现就是这个是一个 easy decision [46:42] 但是 对 带来很多后果 [46:45] 然后就不让他看了 [46:46] 那你就要全心全意陪他玩 [46:47] 然后他有的时候还想要看 [46:49] 不给他看他还不高兴 [46:50] 对是的是的 [46:51] 我觉得娃这个东西讲的挺好的 [46:54] 然后最后的10分钟吧 [46:55] 我问一下你的转 PM 的经历 [46:57] 因为很多人想这么干 [46:58] 但是没有这么干过 [46:59] 最后没有做这个决定 [47:01] 来说说你的体感和你学到的东西 [47:03] 或者你 expect 的是什么 [47:05] 然后最后有什么东西是一样的 [47:07] 不一样的 [47:07] 好呀～ 我想转变的主要原因 [47:10] 一是说因为我想当 founder [47:12] 我觉得 PM 可以帮到我 [47:15] 就是跟 founder 有最接近的 [47:16] 这样的一个 experience [47:17] 你现在还是这么想的吗 [47:19] 对 当然我没有当过 founder [47:21] 就肯定 [47:22] 跟我之前做 engineer 的时候对比来说 [47:25] 在我想象之下 [47:26] 我觉得肯定会对我将来的 experience [47:28] 会有更多帮助 [47:29] 他毕竟一直在跟客户交流 [47:31] 我一直在 哦～ [47:32] answer very hard question [47:34] yes [47:35] 对我觉得这是一个比较重要的点 [47:37] 因为我跟我那个 CEO 很早就说 [47:39] 我说我想做 founder [47:40] 所以我跟他说 [47:41] 我当 PM 想要对我这方面有帮助 [47:43] 他有尽力在帮我 [47:45] 帮我提供这些机会 [47:46] 真不错 [47:47] 对然后还有一个原因 [47:48] 就是 AI 削弱了这些技术的壁垒 [47:50] 特别是我觉得对前端影响特别大 [47:52] 而且这个可能跟 B2B 关系也很大 [47:55] 因为我觉得 B2B 的话 [47:57] 前端它主要的一个 challenge 是 [48:00] 怎么能用更简单的方式 [48:03] 堆更多的 feature [48:04] 然后 feature 可以 maintainable [48:05] 这是我觉得 [48:06] 我如果前端来定义一个 scalability 的话 [48:09] 这是我对它的一个定义 [48:11] 但你有了 agent 之后 [48:13] 很多这些问题就解决了 [48:14] 就我作为一个前端的 expert [48:16] 我觉得在公司的 impact 会下降很多 [48:19] 展开一下啊 [48:20] 就是在 AI 之前 [48:22] 你的 expertise 体现在可以用 [48:25] 更少的 development 成本 [48:27] 然后去开发更多的 feature [48:28] 对吧满足更多的需求 [48:30] 你作为一个这样的 expert [48:31] 是你的开发速度特别快 [48:33] 还是你的 design [48:34] pattern architecture 做的特别好 [48:36] 还是怎么说呢 [48:38] 就是为什么你可以做到呢 [48:40] 我觉得就是我在公司为前端部门提效 [48:43] 效果比较好的是 [48:44] 帮他们引入了 design system [48:46] 就是不会 [48:46] 大家每做一个新的 feature 的时候 [48:48] 都得从0开始搭一个 Lego [48:50] Lego 的模块给他们 [48:51] 已经做好 [48:52] 就跟那个 design team 讲清楚 [48:54] 你们之后做的 feature 必须用这些 Lego [48:56] 所以大家做 feature 的时候 [48:58] 就把这些东西堆起来就好了 [48:59] 就是怎么去在最底层 [49:01] design 好这些 design system component [49:03] 做好 design token [49:05] 是比较重要的一个点 [49:06] 明白明白 [49:07] 那 agents 是另外一种方式 [49:08] 降维打击了这个点 [49:10] 还是他在这个点上做的更好 [49:12] 当然首先维护这种 design system 就更方便 [49:15] 现在我们有很多 designer [49:17] 他就直接下场开始写 code 了 [49:19] 他开始帮我们 build 新的 design system component [49:21] 以前是不可能的 [49:22] 还有就是 [49:23] 大家可能 build one off component 的时候 [49:25] 现在就更容易 [49:26] 就以前会更多的依赖 [49:28] 等我们可能做一个 design system component [49:30] 他现在就不用等了 [49:31] 他自己就 agent 给他写了一个 [49:33] 之后我们再改就好了 [49:34] 就大家可能没有感觉啊 [49:36] 这是一个 bottleneck [49:37] 或者 [49:37] 我很需要更厉害的前端工程师来帮我 [49:40] 一起 implement 这个东西 [49:41] 那你做 PM [49:42] 然后这个工作内容和 [49:44] 你本身有什么想象的偏差吗 [49:46] 然后通过 PM [49:47] 有没有感觉到 [49:48] 自己当工程师的时候的一些短板 [49:50] 有有 [49:51] 两方面都有 [49:52] 我觉得最大的转型的痛点 [49:55] 我其实一上来做 PM [49:57] 我觉得我是不应该有任何痛点的 [49:59] 因为我作为一个前端的 tech lead [50:02] 我一部分工作 [50:03] 就是跟 PM 和 designer 去不停地做交流 [50:06] 去完善一个需求 [50:08] 然后我本身也比较 active 吧 [50:11] 我喜欢出去 present [50:12] 就我可能做完一个项目 [50:13] 也会出去去做一些类似 sales 的工作 [50:16] 然后大家都觉得哎 [50:17] 你故事讲得很好 [50:18] 其实这个有些联系的 [50:19] 所以我觉得哎 [50:20] 这不就是 PM 干的活 [50:21] 我说那我就去全职做这个就好了 [50:23] 我就不用当中插一个人 [50:25] 在那边来 [50:26] 去反复做一些我本来已经在做的事情 [50:28] 后来发现一个当然有想到 [50:31] 但没想到会那么痛的一个点 [50:32] 就是我之前参与到的 PM 工作 [50:34] 是 PM 的后半部分工作 [50:36] PM 的前半部分工作 [50:38] 就是怎么样去发展一个需求 [50:41] 怎么去跟客户去聊 [50:43] 问他们到底想要做什么 [50:44] 然后把他们 consolidate [50:46] 成一个具体可以实施的东西 [50:48] 然后很自信的告诉手下几十号人 [50:51] 我们今天就要做这个 [50:52] 我们之后几个 quarter 就要做这个 [50:54] 这是我比较欠缺的一个 experience [50:56] 我一直觉得这是 founder [50:57] 非常需要的一个 experience [50:58] 需要有一个 conviction [50:59] 去做一个从0到1的东西 [51:01] 这是我转型方面做到现在 [51:03] 我觉得最弱的一个环节吧 [51:05] 也是最需要努力的一个点 [51:07] 你觉得他 [51:08] 拆解一下 [51:08] 具体是个什么东西呢 [51:10] 你说这个痛点吗 [51:11] 就是这个 gap [51:12] 这个 gap 它是一个 communication [51:15] 它是一个 vision [51:16] 它是一个 strategic thinking [51:18] 它是一个战略 [51:19] 它是一个 prioritization [51:21] 它是一个什么啥 [51:22] 退一步讲 [51:23] 我觉得很多 [51:23] 可能是一个 mental set 的一个关系 [51:26] 因为我做 engineer 的时候 [51:28] 就是我最擅长的是拿到一个 vague requirement [51:30] 然后我来解决这个问题 [51:32] 他的目标是把一件事情做完 [51:34] 就包装的很好 [51:36] 当 PM 的时候 [51:37] 你做的是更前一步的一个 step [51:40] 就是为什么我在群里 [51:41] 前两天 share 这个问题 [51:42] 就我跟客户去交流的时候 [51:43] 我发现你交流的一直不是很顺 [51:45] 一是他们给我讲的东西 [51:47] 因为我不是很熟悉 [51:49] 这是我第一次听到这个内容 [51:50] 然后 [51:51] 我如果尝试去当场解决这个问题的话 [51:54] 我会非常的 panic [51:55] 其次是那些 meeting [51:56] 它不需要你去把这个问题解决掉 [51:58] 你不应该去把这个问题解决掉 [52:00] 你应该是更深入的 [52:01] 用更 open 的 question 去问它 [52:03] 你会怎么解决呢 [52:04] 就是我在做 PM 之前 [52:06] 我是 want to take ownership [52:07] 我不想去让你帮我解决问题 [52:09] 我想自己解决问题 [52:10] 但这个时候非常需要他来告诉我 [52:13] 这样我才能就是设计出更好的 feature [52:16] 来帮助到他 [52:17] 而不是说我就 诶 [52:18] 我给你 brainstorm 出几个 solution 吧 [52:20] 我提的其实他就哦 OK OK [52:22] 但我并没有拿到 [52:23] 他具体想给我的一个 signal [52:25] 不知道这么说 make sense 吗 [52:27] 你说了一个非常具体的场景 [52:29] 然后在这个具体场景 [52:30] 我觉得都说的很对 [52:31] 我想就是在这个具体的场景之上 [52:33] 更抽象一层 [52:34] 我觉得还是可能 [52:35] 就同样是这个 mindset [52:37] 就说 strategy [52:39] 就我觉得 PM 是 be responsible 这个 person [52:42] 他需要给定一个 six months to a year 的 [52:45] 一个 vision [52:46] 我做 engineer 的时候 [52:47] 可能更多的是做一个 tactic plan [52:50] 就说哎这个 quarter [52:51] 我们应该怎么把这件事情 [52:53] 非常 high confidence [52:54] high quality 把这件事情做出来 [52:56] PM 不是这样的 [52:56] PM 是说我如果在这个项目上 [52:59] 投6个月到一年的时间 [53:00] 投这些 resource [53:01] 我们会拿到足够好的回报 [53:03] 我们会让公司发展得更好 [53:05] 就他们俩 [53:06] 其实要达到的目标是不一样的 [53:08] PM 的想法会更抽象 [53:09] 以前 [53:09] 一直没有以这样的一个思路去想问题 [53:12] 所以当我去 guide 整个 team [53:14] 或者几个公司的产品方向的时候 [53:16] 我就觉得我好像做不对这个事情 [53:18] 就很习惯的做着做着做着诶 [53:20] 那我就开始想 [53:21] 这个东西到底能不能做出来呢 [53:23] 然后一旦 technical 上 [53:24] 有感觉到不是很顺的时候 [53:26] 你就不太敢往那个方向继续推 [53:28] 明白你反而有一个 course of knowledge [53:31] PM 因为不知道这件事有多难 [53:32] 所以说 [53:33] 他就不需要去考虑这件事有多难 [53:35] 他先把这个东西的价值给想清楚 [53:38] 嗯哼～然后难不难 [53:39] 工程师再去讨论 对 [53:41] 或者去解决 [53:42] 因为难不难 [53:43] 其实这种东西它会变的 [53:44] 哈哈 嗯哼嗯哼 [53:46] 这种感觉 [53:47] 你可能反而会受到这里面的限制 [53:49] somehow [53:49] 尤其我跟鸭哥的合作里边我就看出来了 [53:51] 我是个特别喜欢一直有方向 [53:54] 然后一直有 idea [53:55] 然后一直有我们应该做什么的这种人 [53:57] 然后我就想这个东西到底是什么东西 [53:59] 是什么导致了 [54:01] 就是鸭哥做事情已经那么快了 [54:03] 然后我一直能给他放20个 backlist 在那里 [54:06] 怎么回事呢 [54:07] 就是一个穿透不确定性的能力 [54:09] 大多数的 business 都是不确定的 [54:11] 然后这里边就是要在不确定性中 [54:14] 把它转化成确定的 [54:15] 然后做 [54:16] 或你自己 [54:18] 直接就可以在不确定的环境中做决策 [54:21] 就是我啥都不知道 [54:22] 但是我就是要做这个 [54:24] 对你这么一说 [54:25] 其实你刚提到 [54:26] 就是我们说到那个 idea 的时候 [54:27] 你就会觉得啊 [54:28] 这个是个非常伟大的一件事情 [54:30] 然后我就觉得哎 [54:31] 这个好像做不出来 [54:32] 这里会遇到一些 tech 的瓶颈 [54:34] 那些 （会遇到）tech 的瓶颈就有点束手束脚的感觉 [54:36] 我这边的一个体感是 [54:38] 我最近发现 [54:39] 我 take risk 的能力比以前强了一些 [54:41] 就主要是我最近当 PM 这个经历 [54:43] 给了我一些锻炼 [54:44] 就举个例子吧 [54:45] 就说最近会开始看我们公司 [54:48] 给 external 做的一些 [54:49] pitching slides 或者 onboarding slides [54:51] 他们会讲一些功能 [54:52] 我其实是没有见过的 [54:54] 我说诶这个功能都不在 roadmap 上 [54:55] 你为什么要跟客户说我们有呢 [54:57] 就我跟 CEO [54:59] 有很深入的去讨论这个事情 [55:00] 我说我们不能这么 oversell [55:02] 这个会影响到我们的 roadmap [55:04] 他的意思是说 Zero 你现在是 PM 了 [55:06] 你不是 engineer [55:08] 我们在 sales pitch 上做的东西 [55:10] 它不是一个 feature list [55:11] 不是说我给你这个 list [55:13] 你明天就要把这东西做出来 [55:15] 这是我需要 [55:16] 你去跟客户一起去讨论的一个东西 [55:18] 就说哎我们要不要做 non-human identity [55:20] 就是我们现在一个方向 [55:22] 就是我们现在没有这个东西 [55:23] 但是我们都不知道用户 [55:25] 他甚至想不想要这个功能 [55:26] 你不去跟客户卖的话 [55:28] 你怎么知道客户之后会花这个钱呢 [55:31] 所以 marketing [55:31] 永远是在那个 engineer 和 EPD 的 roadmap [55:35] 前一步的 [55:35] 所以之前我比较怵的时候 [55:38] 我去跟客户讲这些话题 [55:40] 我就会觉得噢 [55:40] 什么都没有 [55:41] 我一直很担心 [55:42] 现在就有一种 [55:42] 好像接受了 [55:43] 这是一个正确的 strategy 的一个心态 [55:45] 然后我再去跟人说的时候 [55:47] 就会更 open-minded [55:48] 我说诶那你觉得我们应该做成什么样的 [55:50] 然后这样的一个反馈之后 [55:51] 就让我更适应这样一个不确定性 [55:53] 我觉得这个 mindset 转变特别的重要 [55:56] 和特别的有意思 [55:58] 就是没有的东西能不能卖 [56:00] 能呢～就是卖的东西都是没有的 [56:02] 嗯哼嗯哼 [56:03] 我最近是在哪里也看到了 [56:05] 就说...诶？是不是也从你这看到的 [56:07] 就说创业为什么很多人会失败 [56:09] 就大家不愿意跟大家去说 [56:10] 想要自己在家里 close the door and build [56:13] 然后 feel good 之后再出去卖 [56:14] 发现大家其实不需要这个玩意儿 [56:16] 就你应该先去做好接下来这个的 pipeline [56:18] 大家低估了自己的脑子中的 hallucination [56:21] 我们做 A/B 实验 [56:22] 然后就说80%的 hypothesis 都是错的 [56:25] 就是你所有的人想的再好 plan 的再仔细 [56:28] PM 说的再动听 [56:29] 真的一做 A/B 实验 [56:30] 80%都是错的 [56:31] 都和你的 hypothesis 不符 [56:33] 就人的大脑非常不善于去想象真实世界 [56:36] 所以说你唯一能做的 [56:37] 就是尽快把你的脑子里 [56:39] 最好的那个想象拿出来 [56:40] 然后去 test [56:42] 等你 build 出来以后 [56:43] 肯定是100% build 出来一个错的东西 [56:45] 所以说只能是在 build 的过程中 [56:48] 不断的去想方设法的 get the signal [56:50] 对对对好呀 [56:51] 我觉得今天聊到这儿 [56:52] 聊的还是挺深度的 [56:53] 然后有好多个不同的话题 yeah～ [56:56] 感谢感谢