夜雨聆风厂牌「生产幸福」创业复盘会紫璇场精华文字总结。
你上一次真正不焦虑地使用一个工具，是什么时候？
不是追着学，不是因为“别人都在用”而匆忙上手，不是在某个下午刷到一篇推文说“再不会XXX你就out了”然后心跳加速地打开下载页面。
而是真的因为你有一个需要解决的问题，刚好遇见了一个能帮你解决它的工具，然后你们之间发生了一段舒适的合作。
大部分人对AI的感受，和这个相去甚远。
焦虑似乎是现在的主旋律。跟不上、学不完、不知道从哪里开始。今天是DeepSeek，明天是Claude，后天又是一个什么Agent，每隔几周就有人在你朋友圈发一篇“如果你还没用XX，你已经落后了”。
但我想告诉你，这种焦虑本身，就是一个信号——信号不是说你真的落后了，而是说你还没有找到一件更重要的事：知道自己到底要解决什么问题。
今天，我想把厂牌团队这两年真实实践的东西拿出来，完整地讲给你听。不是讲什么工具，不是讲什么技巧，是讲一个更底层的逻辑：在AI时代，人的价值到底在哪里？怎样的组织才算真正高效？以及，我们的团队到底在做什么、为什么这样做？
🌟从聊天框到Agent：一场正在发生的迁移
先给大家铺一个背景。
2022年底，ChatGPT横空出世，大家第一次感受到——AI会说话了，而且说得很好。那个时候，我们跟AI的协作方式，本质上是一种高级搜索：我问一个问题，它给一个答案，一轮一轮地对话，它整合信息、做推理，最后输出给我。
惊艳，但有限。因为它只活在那个聊天窗口里。
到2024年，能力爆发了。AI学会了画图，学会了写代码，学会了做视频。各种工具层出不穷，今天这家出了新功能，明天那家又更新了版本，我自己那段时间手机和电脑上存了几十个网页链接，完全不知道从哪里入手。
那种感觉，我相信很多人都有过：好像每一天都有重要的新东西出现，但你同时也感到，你永远学不完。
然后我们进入了现在这个阶段——Agent时代。
Agent是什么？它不只是一个工具，它是一个会自主干活的执行系统。
之前，每一个任务你都要自己拆解，打开不同的工具，切换不同的窗口，一步一步手动完成。而现在，你给Agent一个目标，它自己规划步骤——我第一步要做什么，第二步要做什么，第三步需要调用哪个工具——然后它自己去执行，完成之后把结果返回给你。
人的角色，从一个操作者，变成了一个指挥者。
就好像你终于有了一个聪明的实习生：只要你说清楚你想要什么、标准是什么，他基本上能做到八九不离十，之后你来把关就好。
这个变化，不是未来，是现在正在发生的事情。
🌟工具变了，但有一样东西没有变
好，说完了背景，我要来讲一件更重要的事。
在所有这些变化里，有一样东西没有变，而且在AI越来越强的时候反而变得更珍贵——那就是人的判断力。
我来告诉你我们在厂牌是怎么做的，从四个真实的场景开始。
场景一：写作。
厂牌有一项非常核心的工作，就是内容创作——公众号、小红书、分享稿、推文，这些是我们传递价值的主要方式。那在这件事情上，AI能帮我们做什么？
我们会让AI发散选题，给出多个方向的候选。灵感对人来说是很贵的东西，需要好状态、好时机，但AI不需要，它可以大量生产候选，供你筛选。然后，AI会给出多个大纲结构，供我们参考哪个角度更适合传递我们的价值观。
但初稿，始终是人来写。
我们非常非常注重原创，注重厂牌自己的观点表达。一篇打动人的文章，背后是真实的生命经验在说话，这个AI替代不了。人写完初稿之后，AI来做对照标准的润色——而这个标准，是我们多年实践里沉淀出来的东西：品牌调性是什么、用户能不能看懂、哪里还不够清晰、情感传递到没有。
AI执行，人判断。这是我们最基本的协作框架。
场景二：调研。
不管你是创业、做产品、写论文，还是公司里做市场分析，调研都是一个巨大的痛点。人一次只能看一篇文章，读一个评论区，整理一条信息——速度是有天花板的。
我们最近用Claude Code完成了一次自动化调研流程。大概是这样：我们先人工讨论，把调研目标说清楚——我们到底想知道什么，什么样的信息有价值，需要读到哪个颗粒度。这个过程没有捷径，AI做不了，只有人来做。
明确了之后，我们把链接、方向、需要整理的维度全部告诉Agent：先读原文，再读评论区，总结评论区的观点，记录互动数量，因为互动数也反映内容热度……把任务颗粒度细化到这个程度，Agent就可以自己写脚本，自己跑代码，批量处理成百上千条信息，最后把结果整理进飞书文档。
一个人靠手工完成这个调研，可能需要一周。Agent完成之后，人的任务是：根据它给出的初步洞见，结合自己的经验和判断，得出真正有价值的结论——这个部分，仍然只有人能做。
场景三：灵感生产。
很多人好奇，厂牌的课程设计为什么那么有创意，互动环节总是让人意想不到。
答案不神秘：是AI帮我们批量生产候选，然后人来筛选、打磨、注入灵魂。
举一个真实的例子。去年我们在筹备创变者展的主题，几个人开会，先把我们想传递的感觉讨论清楚：要有陪伴感，要多元年轻，要体现生命力和韧性，要年轻化。然后我们把这些拿去跟AI交互。
第一版结果让我们非常不满意。什么“四季生长”、“温暖同行”，听起来特别普通，完全不是我们想要的那种感觉。
这个时候有个伙伴突然冒出来一句：我们想传递的是一种“变化”的感觉，能不能叫“看我七十二变”？大家一下子觉得这个方向对了，但还不够，大概80分。
于是我们把这个方向喂回去给AI——我们要这种感觉：有点潮，有点Z世代的气质，同时还要包含我们厂牌一直在说的温暖、多元、陪伴……
然后AI产出了一大批候选，这次质量明显好多了。我们从里面找到了那个最终的答案：世界在变，我在场。
这五个字，传递的是我们所有创变者的态度——世界变化很快，我们不是被动承受，我们主动参与，我们在场。
你看，最后那个让人心动的名字，不是AI想出来的，也不是人单独想出来的——是人与AI反复协作、迭代之后，共同打磨出来的。
场景四：日常管理。
这个场景我猜和每一个人都有关。
成年人的生活很复杂。你同时要处理好几个项目，要做战略，要做执行，要跟家庭、健康、关系都保持在线，每天脑子里装着一堆事情，前额叶超载，焦虑感慢慢堆积。
我们用Agent来帮团队做日常管理：每周根据OKR自动拆解每天的任务清单，拆到可以直接执行的颗粒度；每天自动提醒；每晚主动发来复盘提示，记录完成了什么、没有完成什么，自动更新任务列表。
更重要的是，每次团队会议结束后，Agent会把会议转写自动分类、总结，把沉淀出来的洞见、工作原则、创意标准，存档进我们的团队知识库。
这些知识库，反过来又成为AI的输入——之后它帮我们生产的内容，会越来越符合厂牌的风格，因为它学习了我们是谁。
人的大脑被解放了，用于真正需要判断和创造的地方。
🌟AI做不了的，才是你真正的价值
讲完这四个场景，我想说一件更重要的事。
在每一个场景里，我都刻意让你看到：哪些是AI执行的，哪些是人来判断的。不是偶然，是因为我觉得这个分界线，是理解这个时代最重要的事情之一。
AI的判断标准，从哪里来？从人这里来。
那些判断标准——什么样的内容符合品牌调性，什么颗粒度的信息才是有价值的，什么样的互动设计才能让用户感受到被看见——这些不是AI自己能定义的，是我们在真实与用户交互的过程中，一点一点感受到、总结出来的东西。
AI的执行上限，不会超过人的能力上限。你拿到一份让你满意的调研报告，不是因为AI聪明，是因为你足够清楚自己要调研什么、需要整理到什么颗粒度、最终想得出什么结论。你的清晰度，决定了它的质量上限。
所以有人来问我，怎么用AI，怎么上手Agent，怎么提效——我会说，先问自己一个更底层的问题：你知道你在解决什么问题吗？
我们厂牌之所以能积累出这么多具体的AI实践，不是因为我们比别人更懂技术，是因为我们在创业过程中每天都在面对真实的痛点：这篇文章传递力不够强怎么办，这次调研要怎么做才能得到有价值的结论，这个课程设计怎么让人觉得有意思但又不难理解，每天并行的任务线这么多怎么不让脑子过载……
因为有真实的需求，所以才有了真实的实践。
所以我非常认同一件事：我们学的速度，永远赶不上工具迭代的速度。但这不是坏事，因为我们根本不需要学遍所有工具。我们需要做的，是非常清楚自己的核心需求是什么，然后让所有工具为我所用，而不是我追着工具跑。
这，才是一种主体性。
🌟顶级人才的三个共性
讲到这里，我想和大家分享一个观察。
在多元节，我们请到了很多我非常尊重的嘉宾——BCC创新咨询的Sophie老师、SheroUp商学院的李元卉老师，还有在AI领域深耕多年的研究者。他们背景各异，但有一件事他们反复强调，说的几乎是同一件事：
在AI时代，真正决定一个人能走多远的，是三样东西：判断力、价值观、愿意深度协作。
说简单点：
判断力，是能力的体现——你知道方向在哪，你能识别什么是有价值的，你在面对复杂局面时能做出好的决定。
价值观，是愿景的体现——你到底在乎什么，你为什么做这件事，你的内驱力来自哪里。
愿意深度协作，是执行力的体现——不是领着薪水做够即可，而是你真的愿意投入，愿意在这件事情上持续付出。
这三样，AI一样都没有。
AI的执行力越来越强，可以替代越来越多偏重复性、偏执行性的工作——这是事实，不是危言耸听。但正因为如此，那些AI无法替代的东西，变得越来越稀缺，也越来越值钱。
有判断力、有价值观、愿意深度协作的人——什么时候都稀缺，在AI时代尤其如此。（未完待续）
—————— 创变者计划招募中
如果你也想要继续与厂牌同行，欢迎加入2026年的厂牌重磅旗舰产品「创变者计划」。
