课代表立正

课代表立正
  • 0.0 (0)
  • Technology

课代表立正的官方Podcast 深度访谈，有用干货，亲身验证的「真本事」 Superlinear Academy创始人，Maven Top AI Instructor 前Statsig布道师（OpenAI收购），腾讯副总监，Meta，Amazon；康奈尔经济学博士 社区：Superlinear.Academy 课程：ai-builders.com 个人：lizheng.ai

  1. E464. 2026年，普通人想跟上AI时代，这件事必须要做

    5d ago

    E464. 2026年，普通人想跟上AI时代，这件事必须要做

    如果你不是程序员，但已经发现“问 ChatGPT”并没有真正带来 10 倍生产力，这期视频讲的是一个更关键的转变：从把 AI 当聊天框，变成用 Cursor 这类 AI Agent 直接做事。 这期适合老板、市场、销售、设计师、运营，以及任何没有编程背景、但想用 AI 做网站、原型、数据处理、自动化工作的人。 视频里会讲清楚： 为什么 ChatGPT 更像“给建议的军师”，而 Cursor 更像“能执行的军队” 为什么普通人也应该开始理解 AI Coding 为什么 Cursor 和 ChatGPT 的体验差别很大 普通人上手 AI Agents 真正要跨过的三个门槛 如何用 CER 模板处理报错 如何用 3C 模板把需求说清楚，让 AI 做出你真正想要的东西 核心观点很简单：AI 的能力不只是在回答问题，而是在帮你把东西做出来。你一旦体验过这种工作流，就会重新理解自己在 AI 时代能做什么。 视频中提到的小课： coding.ai-builders.com 折扣码： AI-Coding-101 00:00 为什么要从 ChatGPT 转向 Cursor 00:37 用 Cursor 后：不再求人 01:24 ChatGPT 和 Cursor 的根本区别 02:12 从建议者变成执行者 03:00 2026 年仍然要学 AI Agents 的原因 04:02 普通人上手的三道门槛 05:32 CER 和 3C：两个实用模板 06:58 最关键的习惯改变：真正让 AI 动手做事 07:58 小课介绍：从会聊天到会调度 AI 课程： https://www.superlinear.academy/ai-builders 社区：https://www.superlinear.academy/c/share-your-projects/ 在App Store搜索Superlinear Academy，加入AI先行者的大本营

    10 min
  2. E462. 一个大胆又谨慎的AI转型经历｜刘希元访谈

    May 28

    E462. 一个大胆又谨慎的AI转型经历｜刘希元访谈

    97分钟完整版：https://youtu.be/EypWgo13w4w 课程： https://www.superlinear.academy/ai-builders 社区：https://www.superlinear.academy/c/share-your-projects/ 在App Store搜索Superlinear Academy，加入AI先行者的大本营 这期适合三类观众：正在用 AI 写代码的工程师/产品人，想从技术转向产品或创业的人，以及关心孩子该怎么接触 AI 的家长。 嘉宾 Zero（刘希元）有十多年 Web 工程经验，做过 Google、startup，也在从工程师转 PM、准备创业。这期最有价值的地方，不是泛泛聊“AI 很重要”，而是把 AI 如何改变工作、教育和职业选择，放进真实案例里讲清楚。 我们聊到：如何用 Cursor / Claude Code vibe code 公司内部工具，解决 SaaS 不会覆盖、但真实存在的长尾痛点；为什么 agentic coding 不只是“写代码更快”，而是在重新打开 API、workflow 和个人生产力的边界；以及 Zero 如何带 9 岁孩子用 AI 做游戏，从第一次“陀螺打龙”到两周完成一个学校主题的塔防游戏。 这期也讨论了 AI 教育里更难的问题：孩子到底是在学 AI、学创作，还是只是走了捷径？父母应该阻挡孩子接触 AI，还是尽早引导他们用 AI 做 creative expression？最后，我们还聊到工程师转 PM 后最大的落差：技术人擅长解决问题，但 PM / Founder 更难的是在不确定中定义方向、获得客户信号，并做出判断。 如果你想知道 AI 不只是让代码写得更快，而是如何重塑工作方式、产品判断、孩子的学习方式和 builder mindset，这期会有很多具体、可操作的细节。 00:00 开场精华：AI 如何改变工作、教育和亲子共创 01:07 Zero 的背景：从游戏、Google 到 startup 03:15 离职创业前夜：Obsidian Copilot 与 AI 游戏教育 08:40 AI 学习路线：Copilot、Cursor、Claude Code 与 agentic thinking 12:11 Vibe coding 的现实价值：用内部工具解决长尾痛点 18:52 AI 时代怎么教孩子：阻挡不如引导 21:56 亲子共创游戏：从“陀螺打龙”到学校塔防 33:00 如何让复杂项目不崩：Game Design Doc、Plan Mode 与 context 39:19 孩子真正学到了什么：从 consumer 变成 builder 47:07 从工程师转 PM：产品判断、客户信号与不确定性

    58 min
  3. E461. 用数据做增长的完整方法论，和数据工作的时代变化

    May 26

    E461. 用数据做增长的完整方法论，和数据工作的时代变化

    课程： https://www.superlinear.academy/ai-builders 社区：https://www.superlinear.academy/c/share-your-projects/ 购书链接：https://www.amazon.com/Growth-Data-Analytics-Playbook-Product-Market/dp/1544549822 在App Store搜索Superlinear Academy，加入AI先行者的大本营 这期视频适合正在做增长、产品、数据分析、数据科学、AI应用，或正在搭建数据驱动团队的人。 围绕《Growth Data Analysis Playbook / 增长数据分析实战手册》的新书发布，Mengying、Joe、Yuzheng 和主持人 Julie 讨论了增长数据分析在真实公司里的作用：它不是单纯做报表、建模型或追指标，而是帮助团队更好地理解用户、做产品决策、验证增长假设，并把经验沉淀成可复用的方法。 视频里聊到几个很实用的问题：为什么产品和增长分析长期缺少系统方法论；PLG 为什么不是“让产品自然增长”；如何用留存、规模和参与度判断产品市场匹配；实验体系应该什么时候建立，为什么覆盖率比实验数量更重要；数据人如何通过叙事和图表推动行动；工程团队怎样真正用上数据；以及 AI 时代数据科学家的角色、能力和职业机会会如何变化。 如果你关心增长、产品分析、实验、PLG、数据团队建设，或正在思考 AI 会怎样改变数据工作，这场对谈会给你一些来自一线实践者的判断和框架。 00:00 开场与嘉宾介绍 05:54 为什么写《Growth Data Analysis Playbook》 12:52 PLG 的常见误区：不是自然增长 14:41 如何量化产品市场匹配 19:59 实验体系：样本量、覆盖率与基础设施 22:36 数据严谨性与数据叙事 26:53 工程团队的数据文化 29:24 AI 时代的数据工作会怎么变 35:58 观众 Q&A：职业、PLG 营销、AI Agent 指标

    50 min
  4. E460. AI时代的面试，三件事让公司对我求贤若渴？

    May 20

    E460. AI时代的面试，三件事让公司对我求贤若渴？

    拓展阅读，《别用昨天的方法准备今天的面试：AI 时代最好的简历，是做出来的》：https://www.superlinear.academy/c/posts/interview 在App Store搜索Superlinear Academy，加入AI先行者的大本营 如果你正在准备 AI Native 公司、明星 startup，或者任何开始考察 “AI mindset” 的面试，这期视频讲的不是怎么包装自己“会用 AI”，而是怎么证明你真的具备 AI 原生的工作能力。 尤其适合非程序员岗位：设计师、PM、Data Scientist、Data Analyst、Marketing / Project Manager 等。视频里我拆了 3 个面试框架：如何用 AI 做出更接近真实产品和真实业务的东西；如何在 AI Native 的小团队里更高效协作；以及如何把自己的判断力、方法论和隐性知识教给 AI，让 AI 放大你的杠杆。 今天只是会用 Cursor、Claude Code，或者会写 prompt，已经不构成真正的竞争优势。真正能打动面试官的，是你能不能用 AI 更快接近 truth，更快形成真实迭代，并且把个人能力沉淀成团队和系统的复利。 这期适合想进入下一代岗位、正在准备 AI 相关面试，或者想知道自己该如何在工作和 side project 中积累 AI Native 案例的人。 00:00 为什么现在面试开始考 AI Mindset 01:14 非程序员如何证明 AI Native 能力 02:09 框架一：用 AI 做出更真实的东西 03:52 框架二：在 AI Native 组织里高效协作 07:05 框架三：把判断力教给 AI 08:37 如何准备：框架只能表达案例，不能替你创造案例 10:16 真正的竞争力不是会用工具，而是掌握新的工作方式

    11 min
  5. E459. 你跟AI高手，prompt水平差距有多大？

    May 18

    E459. 你跟AI高手，prompt水平差距有多大？

    课程： https://www.superlinear.academy/ai-builders 社区：https://www.superlinear.academy/c/share-your-projects/ 项目：https://github.com/grapeot/intake-skill 在App Store搜索Superlinear Academy，加入AI先行者的大本营 这期视频适合正在把个人语音记录、会议记录或 daily review 自动化的人，也适合关心 AI agent 如何从一句模糊需求出发，设计、安装、测试并发布一个可复用工具的人。 视频里不是抽象聊 prompt，而是现场拆解一个 intake skill 的产品化流程：如何把 Voice Memo 的日常录音同步出来，经过 ASR 转成 CSV，再让 Codex 生成当天总结、行动项、会议拆解和 HTML 报告。 你会看到一个更偏工程化的 AI 工作流设计：只依赖 Voice Memo 作为录音来源；用 crontab 每晚自动跑同步和转写；把现有的 Gemini 处理逻辑迁移成 Codex prompt；并把 repo、README、PRD/RFC、CLI、测试、示例音频和 privacy check 都纳入交付。 重点是：这个工具不是只给人手动安装的，而是设计成 AI 能读 README、clone repo、配置环境、验证流程、append crontab，并最终交付给用户的 “AI-oriented skill”。 如果你想搭建个人 life record 系统、语音转写管线、AI 自动化工具，或想理解“面向 AI 的软件交付”应该怎么设计，这段内容会比较有参考价值。 00:00 实时转写升级与新的交互方式 00:35 目标：把 life record 提炼成 intake skill 01:03 核心管线：Voice Memo → ASR → CSV → HTML 02:29 面向 AI 安装的 GitHub skill 设计 03:48 每晚自动运行：同步、转写、总结 04:27 实施清单：PRD、RFC、CLI、测试、README、隐私检查 05:47 模型选择与执行难度：GPT vs DeepSeek

    6 min
  6. E458. AI的正确打开方式：不学概念，学动作

    May 14

    E458. AI的正确打开方式：不学概念，学动作

    文章版：https://www.superlinear.academy/c/ai-resources/verb 课程：https://www.superlinear.academy/ai-builders bundle折扣码：lizheng 关于RAG的文章：https://www.superlinear.academy/c/news/2026-ai-rag 很多人学 AI 学得越多，反而越焦虑：RAG、agent、fine-tune、MCP、各种工具和框架都听过，也能讲出一堆概念，但一到真实工作里，AI 还是不稳定、不可靠，任务推进不下去。 这期视频想讲清楚一个关键区别：真正决定 AI 能力的，不是你知道多少“名词”，而是你会不会做那些真正让任务跑起来的“动词”——比如上下文管理、任务拆解、人机协同、评估、诊断、编排和结果控制。 视频里会用 RAG 作为具体例子，拆开说明为什么只学 pipeline 并不等于真的会做 RAG；在真实企业场景里，更重要的是权限、过期文档、引用准确性、ground truth、召回策略、错误诊断这些实际问题。 如果你已经开始用 AI 写代码、做产品、搭工作流、做知识库，或者你觉得自己看了很多 AI 内容但还没真正入门，这期视频会帮你换一个更有效的学习视角：别只追新概念，而是开始练 AI 时代真正的工作手艺。 00:00 为什么学了很多 AI 还是用不好 02:00 真正拉开差距的是“动词” 03:47 为什么我们容易沉迷新概念 05:06 RAG 案例：pipeline 不等于能力 09:31 从 RAG 到所有 AI 任务：高手在做什么 13:12 总结：AI 是一门要练的工作手艺

    15 min
  7. E457. 大厂的外面没下雨，打工人如何发展第二曲线｜Dreamer妍妍访谈

    May 9

    E457. 大厂的外面没下雨，打工人如何发展第二曲线｜Dreamer妍妍访谈

    AI课程/风水宝地： https://www.superlinear.academy/ai-builders 完整版43分钟：https://youtu.be/i-KGNWpPpZ4 这期和微软 AI 产品设计师 Dreamer 妍妍聊了一个很现实的问题：AI 到底是在取代我们，还是在给普通人打开新的机会？ 如果你是设计师、PM、工程师、大厂打工人，或者正在想怎么入局 AI、做副业、做一人公司，这期会很适合你。我们没有泛泛聊“AI 焦虑”，而是从真实工作场景出发，聊 AI 已经怎样改变设计、产品、工程协作：从 Claude Code + Figma 做 design system，到大厂里岗位边界变模糊，再到未来 full-stack builder / architect 型人才会越来越重要。 我们也聊到更长期的部分：一人公司的核心不是效率，而是 distribution 和销售能力；AI 时代真正稀缺的不是会不会用工具，而是行动力、穿透不确定性的能力，以及重新定义自己的能力。 后半段，我们从裁员、失败、FIRE、财富和意义感，聊到 AI 时代为什么更需要认识自己。技术越平权，人的个性、判断、表达和选择反而越重要。 00:00 AI 正在改写设计工作流 00:53 微软 AI 产品设计师 Dreamer 妍妍：本期聊什么 01:49 技术平权：AI 时代谁会凸显出来 06:04 Claude Code + Figma：设计师如何真的用上 AI 09:04 Full-stack builder：岗位边界正在被重组 10:07 一人公司：distribution、销售和小市场 13:19 高能量工作法：multitask、时间分区、done list 18:30 穿透不确定性：机会、行动力和失败观 24:22 从旧身份到自我定义：AI、FIRE 与意义感 31:07 AI 时代为什么更需要个人表达

    33 min
  8. E456. AI取代的是所有白领工作

    May 2

    E456. AI取代的是所有白领工作

    AI课程/风水宝地： https://www.superlinear.academy/ai-builders 社区文章（发表于2025年11月份）：https://www.superlinear.academy/c/posts/knowledge_worker 我和刘嘉教授的对谈—AI会带来第二次文艺复兴：https://youtu.be/-Et3GJRSI_0?t=6197&si=H_Dpz1SiCq5QDc4L 这期视频不是简单讨论“AI 会不会取代白领”，而是回答一个更刺耳的问题：白领工作为什么会被发明出来，又为什么可能在同一套逻辑下被淘汰。 如果你是知识工作者、产品经理、数据分析师、程序员、咨询顾问，或者只是经常觉得自己“开了很多会、写了很多文档、回了很多消息，但说不清到底创造了什么价值”，这期视频会帮你换一个角度理解自己的工作。 视频从白领工作的历史讲起：白领并不是天经地义存在的，而是在工业化和大型组织出现后，为了处理信息、流程、管理和决策摩擦而诞生的。问题是，很多知识工作的真实产出很难衡量，于是组织常常用会议、PPT、邮件、代码行数、工作时长这些“投入指标”来替代价值判断。结果就是，大量看起来很忙、实际上离真实结果很远的 B******t Jobs 被系统性地制造出来。 AI 的到来，会进一步冲击白领作为“信息处理器”的基础。未来真正稀缺的，不只是会不会用 AI，而是能不能定义问题、设计系统、建立信任、整合人和 AI，并最终为结果负责。 这期视频会聊清楚：哪些工作会越来越不值钱，哪些能力会越来越稀缺，以及正在打工的人现在可以怎么准备。 00:00 忙了一天，我们的价值是什么？ 00:52 白领工作是怎么被发明出来的 02:21 白领工作的本质：降低信息摩擦 02:55 为什么白领工作容易变成 B******t Jobs 06:15 AI 为什么会系统性冲击白领工作 09:30 未来的工作：从技能到结果 11:08 AI 时代最稀缺的三类能力 13:29 给打工人的 4 个行动建议 15:22 白领工作的消亡不是末日

    17 min
See All (463)

About

课代表立正的官方Podcast 深度访谈，有用干货，亲身验证的「真本事」 Superlinear Academy创始人，Maven Top AI Instructor 前Statsig布道师（OpenAI收购），腾讯副总监，Meta，Amazon；康奈尔经济学博士 社区：Superlinear.Academy 课程：ai-builders.com 个人：lizheng.ai

Information

  • Creator
    课代表立正
  • Years Active
    2025 - 2026
  • Episodes
    463
  • Rating
    Clean
  • Copyright
    © 2026 课代表立正
  • Show Website
    课代表立正

You Might Also Like