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2026年4月了，提前祝大家五一快乐！
有个问题：如何学会做AI的老板？
我们与AI的关系，可能是这几年大家一直在摸索的东西。伙伴、导师、倾诉对象……各种定义都有人试过。但有一种关系，可能是每个人迟早都要面对的：我是AI的老板。
只要你让AI去执行任何事情，你就已经在把它当员工使唤了。既然如此，我们不得不做一件事：从原来"伙伴"的视角里抽离出来，真正切换成一个老板的思维方式。
老板负责的不是监督，而是验收。任务交出去，人走开，等结果。但想真正走开，前提是任务要交代清楚。不是把一个模糊的大问题甩给AI，而是想清楚这件事要拆成几步、每一步要什么结果，然后再派出去。任务没想清楚就交出去，你自然会忍不住跟着盯。
现在很多人的状态是：提示词发出去之后，还坐在那里盯着AI的思考链和执行路径一步步展开。AI把每一步都显示出来，看起来认真极了，让人忍不住跟着看完。但老板其实不需要了解这些。真的想知道它怎么做的，验收的时候问一句就够了。
想真正走开，还有一个前提：你得能被通知到。等待验收的核心，不是你去刷新页面看进度，而是AI完成了来找你。所以在能用AI执行任务的软件里，声音提醒或者消息推送是必须配置的。我自己把Claude Code完成任务的通知同步到了Telegram——不管我在做什么，任务完成的那一刻我会第一时间知道。
但光学会等待还不够。我们容易犯两个相反的错误。一个是看扁AI，变成监督者和修复者。不放心，全程盯着，随时准备接管——AI在这种用法下，只是个高级打字机。
另一个是高估AI，把编排和决策也一起丢出去。方向没想清楚就让AI跑，结果跑偏了还不知道问题出在哪。
真正的老板卡在这两个极端中间。而想卡在中间，还有一件事要想清楚：这个活该给谁干。
现在AI工具这么多，它们各有能力边界。老板需要知道哪个员工擅长什么、靠不住什么——这个判断力是在试错里积累出来的，不是天生就有的。
更进一步，当你同时调度多个AI并行工作的时候，你面对的已经不是一个员工，而是一支团队。这时候老板要做的，是把任务分配清楚，让不同的AI各司其职。而不是把同一件事重复问三个工具，然后自己来综合答案——那又回到了监督者的角色。
清楚哪些事是自己必须拿主意的，哪些事可以放心交出去。决策和方向是老板的，执行和整理是员工的。
这条线划清楚了，才算真的学会做AI的老板。
更多问题，可以查看：每日一问-第二季301-400
最近更新
读不完的大部头，我是怎么让 AI 帮我啃的？（附 Prompt）
AI狂想曲
对于AI的观察与分享
- 所有人都希望被自动化的部分：1.自动发布文章，并且多渠道发布；2.提交各种审核 3.周报，工作日志等重复劳动
- 脑手分离，和脑手一体的区别是什么呢？最近claude发布manged Agent给出了一个答案。脑手一体是在养宠物，你需要照顾你的宠物，而脑手分离是在养牲畜，它是可互换的。
- 随着AI的发展，很多公司都有一套人与Agent协作的方法论，各家公司方法论的差异体现在Agent和人的理解的侧重，但他们都在人本位与Agent本位这个光谱上，而我目前站在人本位这边，AI取代不了人决策的这个位置。
- AI会怎样与广告结合？OpenAI 比任何一家公司都想知道这么答案。
- AI更应该像与人聊天，还是与目前Agent聊天。这两个的差异在哪里？ 我个人更偏好像人一样沟通，在这个逻辑下，我并不关心，AI是怎么找到某个内容的，除非我主动问AI，所以我并不想在聊天里看到AI搜索了某个网页。但cursor团队以及一些朋友认为，目前我们需要看到Agent处理的过程。
- 人喜欢与AI聊天吗？我经历过3个阶段，刚开始，我直觉上认为人并不喜欢与AI聊天，但后面，有产品改变了我这个想法，如果AI足够智能会有人愿意跟AI聊天，但最近我得知那个产品是因为毒舌而让人更多喜欢跟它聊天的，付费后反而与人的不多，只是把AI当作可以及时解决问题的工具而已。虽然我理解这个说法，但我觉得如果AI足够智能，人会对AI有新的看法，会喜欢与AI聊某些话题的。这个想法的根据之一是我此前看过几本人与机器交互研究的书籍。
- 有个产品想到了利用enter键来确定截图时机，从而获取用户当时的意图和上下文，我觉得这个想法很妙。它与通过输入法获取用户上下文的逻辑一致，但更适合桌面的多任务场景。
- Proactive Agent 可能会是一个「能管理 AI 的 Agent」。这句话来自于某个播客节目。不过，我更认同下面这句：有2 个不可被替代的地方，一是大家常说的 taste；二是协作中的默契。
词汇
一期一会：是指一生中只有这一次的相遇。它被用来形容任何一种"此刻不会重来"的相遇或体验——人与人之间的缘分、某个特定的瞬间、某段无法复制的对话。
时间利用率：在一段工作时间里，注意力真正在场的比例。不是你坐在桌前多久，不是你打开了多少个文档，而是：这段时间里，有多少是真的在做这件事。衡量单位不是小时，是在场的密度。它的价值不在于事后统计，而在于即时觉察。当你发现自己漂移出去的那一刻，时间利用率就已经在工作了——它是一个内置的警报器，不是一份结课报告。和工作效率的区别在于：工作效率问"我做成了什么"，时间利用率问"我在做的时候，我在不在"。前者看终点，后者看过程里每一个当下。
赔率、胜率：赔率是指如果做成了，回报和投入的比值，由市场规模、时机、赛道决定。它是一个关于世界的问题；而胜率是指做成这件事的概率。由你的能力、信息、执行力决定。变量越少、掌控越多，胜率越高。胜率问的是——我能不能赢？赔率问的是——赢了值不值？
论迹不论心 & 论心不论迹：迹指客观的行为和结果，心指主观的动机和想法。这两句核心是说，评判好人看他的心意，评判坏人看他的行为。
观察：分享自己对生活的小观察
- 产品上线后，一定要在各个社交媒体平台上，追踪自己的想法，不仅是为了获得满足感，也是看用户反馈情况。
- 今年，外卖好像都会用保温袋进行保温了，而不是直接装袋打包。
- 扫描版pdf，目前各个AI已经处理得很好了，但我今年才发现，后面不用在电脑上看pdf 了，直接pdf转epub就行。
- 杭州多了一些OPC的组织与政府扶持。遇到这样的机构，我都会问：你们是怎么理解OPC的？我个人是不看好个体的，但我看好小团队。因为即便一个人与多个Agent协作，也是有场景切换、各种决策等精力损耗的。如果一个人有能力为所有事情做决策，那么OPC才会变成现实。
- AI+硬件，确实会产生很多有趣的想法。我开始对硬件产生了兴趣。
- 有学校跟教育机构有潜在合作。
阅读
这篇文件是有知有行发布的公司价值观宣言，试图回答一家金融公司最难回答的问题：当利益结构和用户利益天然对立时，凭什么相信你？
为了在商业现实中守住这个承诺，他们构建了三层逻辑：
- 结构先于道德：收入来自管理费而非交易佣金，让"帮用户赚钱"和"公司赚钱"指向同一方向。他们明确说：长期的诚实无法靠意愿维持，所以从激励结构上解决，而不是靠道德感撑着。
- "够了"是核心产品：他们帮用户做的事不是"更多"，而是找到属于自己的那条线——知道什么是够，然后把省出来的注意力还给真正的生活。这在金融行业是逆行。
- 公开宣言作为约束机制：这份文件选择公开发布，让最深处的信念接受所有人注视，"成为一种比个人意志更持久的约束"。
Ports, Rails, Roads, and Orbits
这篇文章用历史上四次交通运输革命的同一套"成本崩塌"规律，论证太空经济正在经历同样的跃变，以及谁将从中受益。
核心逻辑链是：每一次运输成本的数量级下降，都不只是技术升级，而是重塑了整个世界的经济结构与权力格局。而真正改变世界的，永远不是第一层的技术本身，而是它催生出的那些没人预见到的二阶效应。
文章用三个维度展开这个论断：
- 成本崩塌的历史镜像：帆船时代的海运成本下降，意外发明了现代金融体系（荷兰东印度公司、伦敦劳合社）；铁路不是被政府推动，而是自己强制创造了标准时区；集装箱是一个钢铁箱子，二阶效应是全球制造业的重组。SpaceX 将每公斤入轨成本从 54500 美元压到 2700 美元，降幅恰好与集装箱革命的 36 倍吻合——文章认为这不是巧合。
- 民主化序列尚未完成：历史规律显示，成本崩塌之后必然经历从主权国家、到国家垄断、到大型私人资本、再到全面普惠的资本民主化过程。太空经济目前仍停留在"大型私人资本主导"阶段，真正的二三阶效应还没有释放。
- 基础设施决定想象力的边界：Sears 的邮购目录要等铁路存在之后才能被想象出来；在轨卫星服务、轨道数据中心、微重力制造，这些今天看起来边缘的业务，本质上是在搭建下一代"加油站和收费站"——没有它们，更大的产业就无从生长。
影视——《挽救计划》
《挽救计划》是一个很独特的科幻剧。一个中学老师被绑上飞船去拯救全人类，然后在宇宙中遇见了一个外星人。它没有用星球存亡的宏大叙事压人，而是用两个"人"在飞船上互相瞎搞的幽默撑起了全片。这可能是我见过对"人类与外星人接触"最真实的想象之一——不是征服，不是恐惧，就是两个孤独的生命在宇宙里结识了对方，并成为了好朋友。
另外，我很喜欢主角最后做出的那个选择。
碎片
1.Most ambition is just unresolved pain
2.表达是在掌控自己的话语权，让自己成为故事的主角，或者让一个事情可以按照自己的想法讲述。
3.黑客松，是一个show，只是参与这个show都是有想法有执行力的人。
4.个子矮打篮球并不容易，但这正是我的动力。我想证明自己，这赛季能有这样的机会，我非常兴奋。我只想赢球，这就是我所需要的。——河村永辉
5.AI Coding 是大模型的灵巧手。
6.未来读书（学历）是越来越重要，还是不那么重要了？我觉得会越来越重要。
7.品味，本质上就是一种极致的“打磨”。
工具与玩具
1.searchwhole.earth是一个专门为 《全球概览》（Whole Earth Catalog） 杂志打造的数字化检索项目。
2.Quiver.ai 是一个专注于矢量图形领域的 AI 创意平台。简单来说，它利用 AI 技术帮助设计师和开发者生成、编辑和动效化 SVG
3.appview：app落地页面制作
4.getdesign.md 给 AI coding agent 用的设计系统参考库。网站收集了各大知名网站的 DESIGN.md 文件，你把其中一个放进项目里，让 AI coding agent 根据它来构建匹配风格的 UI。
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