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About 瑜伽姐的斜杠人生
《瑜伽姐的斜杠人生》是一档记录 AI 时代个人商业系统重构的深度访谈播客。 从外贸 SOHO、女性斜杠人生，到 LinkedIn 内容营销、超级个体、一人公司与 AI 商业闭环，主理人 Fancy Wang 持续记录不同职业角色在时代变化中的真实选择。 节目不追求成功学答案，而是拆解真实个体如何在 AI、内容、平台、组织变化中，重新找到自己的能力边界、商业位置和可复利的个人资产。 如果你希望看到更系统的内容沉淀、判断模型和实操框架，欢迎搜索并关注我的微信公众号： 「瑜伽姐的斜杠人生」 所有播客的延展思考、方法拆解和阶段性总结，都会优先发布在那里。
- Publisher
- 王燕FancyWang
- Category
- leisure
- Language
- zh
- Explicit
- No
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- 16 Jul 2023
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- 26 Oct 2026
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26 Oct 2026
AI Agent工程师：当代码越来越多由AI生成，人还负责什么？
本期嘉宾｜林浩 AI Agent 工程师，目前在网易从事 AI 全栈开发，为游戏美术同事开发 AI 创作平台。 他的职业路径从字节后端研发开始，后来进入网易，逐步从后端拓展到前端、客户端和 AI 全栈开发。过去遇到不熟悉的技术领域，往往需要找不同岗位的同事协作；现在借助 AI，他可以先把事情跑起来，再边做边学。 在工作中，他参与的产品也从早期的生图平台，逐渐走向更复杂的通用 Agent 平台：不只是生成一张图或一段视频，而是要理解美术同事的审美、上下文、知识库、用户记忆和完整创意生产流程。 林浩这一期最有价值的地方，不是讲“AI怎么写代码”，而是讲清楚一个工程师在AI时代的真实体感： 能力边界被打开了，代码产出变快了，工作流被重构了，但人的注意力、判断力、需求拆解能力和最终兜底责任，反而变得更重要。 但这一期真正重要的，不只是“AI让工程师更强了”。 我们还聊到另一面： AI让代码产出越来越快，文档越来越多由AI生成，团队协作也开始变成“你的AI写一份文档，我的AI再读这份文档”。效率是提高了，但人的注意力也被撕碎了。多任务、多窗口、多模型、多Agent并行之后，人反而更难进入深度思考和心流状态。 这一期我们会聊到： 为什么AI会打破后端、前端、客户端之间的边界；为什么通用Agent平台不只是生成图片，而是要理解用户记忆、知识库和完整生产流程；为什么工程师在AI时代仍然要负责需求翻译、伪需求判断、历史上下文和发布兜底；以及，为什么AI让我们能做更多事，却更难专注一件事。 这不是一集AI Coding工具分享。 而是一集关于： AI时代，工程师如何拓宽能力边界，同时重新夺回自己的注意力、判断力和深度思考能力。 主持人：Fancy 嘉宾：林浩 即刻/小红书/微信公众号：一切顺利鸭 b 站：一切顺利鸭啊 微信号：azerocoder 收听方式： 喜马拉雅，小宇宙，网易云音乐，qq音乐，豆瓣，App podcast ,Spotify,Google podcast ,overcast,YouTube.时间线 00:00–01:13｜嘉宾登场：林浩，AI Agent工程师，从字节后端研发到网易AI全栈开发 01:13–03:12｜林浩自我介绍：从后端、前端、客户端到全栈，AI帮助工程师拓宽能力边界 03:12–06:52｜后端到全栈的转变：AI如何帮助工程师从幕后走到幕前 06:52–10:05｜从数据和服务器，到网页、客户端、App：工程师成就感如何被重新激活 10:05–13:17｜从生图平台到通用Agent平台：技术变化背后，其实是用户场景变复杂了 13:17–17:30｜美术创作平台的两类用户：高标准精细打磨型，以及希望AI自动完成任务型 17:30–24:23｜AI会写代码之后，工程师还负责什么：需求翻译、伪需求判断、代码审查、历史上下文和发布兜底 24:23–27:18｜工程师经验的价值：有些“Bug”不能随便修，修掉反而可能引发更大的系统问题 27:18–36:00｜非工程师如何更好地向AI表达需求：上下文管理、目录整理、工作区收窄和素材归档 36:00–41:47｜林浩的Markdown知识库：从过度分类到只保留输入、整理和深度思考 41:47–48:02｜为什么选择太多会撕碎注意力：过度分类、完美主义和决策疲劳 48:02–52:41｜工程师的完美主义：追求优雅代码和高质量，但也可能造成注意力消耗 52:41–57:13｜给AI说明任务的三个关键：目标、边界、可验证结果 57:13–01:03:45｜AI之间的文档协作：产品经理给AI写文档，工程师再把文档交给自己的AI分析 01:03:45–01:08:40｜效率提升后的副作用：AI执行太快，多会话并行让人失去学习和思考过程 01:08:40–01:15:15｜多窗口、多模型、多任务为什么会跑偏：AI Review可能越修越远，目标需要反复拉回 01:15:15–01:21:24｜系统化与解耦：如何让AI帮助拆任务，而不是让多个自动化流程互相打架 01:21:24–01:25:26｜美术创作场景里，哪些交给AI，哪些必须留给人：批量、格式、生成交给AI，审美和精细调整留给人 01:25:26–01:33:15｜AI短剧、AI游戏和新一代用户：我们是不是低估了AI原生内容的接受度？ 01:33:15–01:35:17｜工程师观念的变化：从不信任AI生成代码，到发现AI确实能提高效率 01:35:17–01:43:28｜工程师的职业风险：AI工具建设者、AI用户和AI平台之间的边界正在变薄 01:43:28–01:51:27｜工程师是否适合创业：技术能力强，但0到1、用户、市场和商业化可能是更大门槛 01:51:27–01:54:57｜公众号与后续输出：林浩可以把工程师思维、规则化经验和AI时代的工作方法分享给更多非工程师 01:54:57–01:55:06｜结尾：感谢林浩，也期待他后续继续分享工程师视角下的AI协作方法 10个深度问题 你从字节后端研发到网易AI全栈开发，最大的能力边界变化是什么？ 后端、前端、客户端在过去分别解决什么问题？AI为什么会打破这些岗位之间的护城河？ 你第一次借助AI做出以前自己不敢想的客户端产品时，最大的体感是什么？ 从生图平台到通用Agent平台，为什么真正变化的不只是技术，而是用户场景？ 面向游戏美术同事做AI创作平台时，你如何理解“审美”“用户记忆”“知识库”和“生产流程”？ AI会写代码以后，工程师还不能被替代的价值到底在哪里？ 你提到有些Bug不能随便修，为什么历史上下文和系统包袱反而是工程师经验的一部分？ 对非工程师来说，如何用工程师思维向AI描述任务？一个好任务应该包含哪些关键要素？ AI让执行变快以后，为什么人反而更容易失去心流和独立思考？ 未来工程师如果不想只被AI Coding工具替代，应该往产品、系统、商业、用户，还是组织协作方向拓展？ 5个吸引力亮点 1. 这期把“AI全栈工程师”讲得很真实 林浩不是抽象说工程师要转型，而是具体讲到：后端工程师过去主要维护数据、服务器和基础设施；现在借助AI，可以自己做前端、客户端，甚至独立完成一个产品闭环。 2. “AI提高效率，也剥夺注意力”是这期最强钩子 林浩明确提到，AI确实提高了效率，但不同工作之间快速切换，也会让人的注意力不断被稀释，最后很难进入心流状态。这个问题很适合所有高频使用AI的人听。 3. 工程师还负责什么，这期拆得非常清楚 不是一句“工程师不会被替代”就结束，而是拆成：需求承接、需求翻译、伪需求判断、代码审查、历史上下文判断、发布上线、异常兜底和责任承担。 4. 这期非常适合非工程师学习“工程师思维” 林浩讲到，上下文、目录、工作区、记录、数据和可验证结果，都会影响AI的输出质量。对外贸老板、产品经理、内容创作者来说，这期能帮助他们理解：不是提示词越复杂越好，而是你的信息结构越清楚，AI越容易帮你做对。 5. 对AI协作副作用的讨论很有价值 这期讨论了一个很新的现象：产品经理用AI生成文档，工程师再把文档丢给自己的AI，AI和AI之间在传递信息，人反而变成文档搬运工。这种协作效率更高，但也可能削弱人的沟通、碰撞和思考。 《瑜伽姐的斜杠人生》播客团队 在小宇宙查看该单集文稿 (https://oia.xiaoyuzhoufm.com/player/6ac517a4195d838e2aedee42?openTranscript=true&utm_source=rss&as=cHQ9MTIyNjE5MjQ3JmN0PXJzcyZtdD04&autoOpen=false)
19 Oct 2026
智能硬件创业者的AI复盘：提效之后，矛盾也来了
本期嘉宾｜Eric 智能硬件跨境创业者，现跟随朋友一起在硬件产品跨境行业创业，担任项目合伙人，负责多渠道产品商业化与用户运营。Eric 的职业路径非常多元：2018年普通本科毕业，2020年底海外硕士毕业，之后经历海外头部社交直播、金融交易所、智能硬件公司，再进入硬件产品跨境创业阶段。 他曾在海外社交直播公司负责南亚市场，也进入过金融交易所领域，后来因为希望做“看得见、摸得着、能被用户真实反馈”的产品，转向智能硬件行业。Eric 自己提到，硬件产品让他能直接感受到产品好不好、用户喜不喜欢，以及商业化是否真正有效。 过去三年，他在智能硬件公司负责用户与商业化产品运营，也经历了事业、见识和心智上的提升。进入创业阶段后，AI 对他来说不只是提效工具，而是逐渐成为资料调研、产品原型、数据分析、知识库整理、视频图片生成、个人复盘、商业判断和成长记录中的“大脑与执行助手”。 来了矛盾… 这一期我们会聊到： 为什么普通人的职业选择要把兴趣和时代趋势结合起来；为什么智能硬件创业不能只理解软件，而要回到真实用户场景；为什么AI能提效，也会制造新的老板与员工、创作者与工具之间的矛盾；以及，为什么AI越强，人越要保持自己的活人感、判断力和表达欲。 这不是一集AI工具教程。 而是一集关于： 当AI越来越像大脑和执行助手之后，人如何不被工具吞掉，而是更清楚地认识自己、表达自己，并把自己持续迭代成更有生命力的人。 主持人：Fancy 嘉宾：Eric 即刻：Ericeeeeeeee 微信：veidoooooooo 收听方式： 喜马拉雅，小宇宙，网易云音乐，qq音乐，豆瓣，App podcast ,Spotify,Google podcast ,overcast,YouTube. 时间线 00:00–01:00｜嘉宾登场：Eric，智能硬件跨境创业者，负责多渠道产品商业化与用户运营 01:00–01:52｜Eric 自我介绍：跨行业、多元化背景，把自己定义为“游荡者” 01:52–05:40｜职业路径回顾：从普通本科、海外硕士，到海外社交直播、金融交易所和智能硬件 05:40–08:34｜趋势与兴趣的结合：普通人如何在大趋势下寻找自己的职业路径 08:34–10:27｜敢于尝试的重要性：不知道自己喜欢什么时，要把自己放进世界里碰撞 10:27–12:48｜智能硬件创业的三个核心能力：理解商业本质、了解用户特性、适应新环境 12:48–16:43｜从互联网到智能硬件：为什么硬件行业必须回到真实用户场景 16:43–20:52｜创业后视角变化：不再只做一个模块，而要看到资源、供应链、用户、团队和商业闭环 20:52–23:17｜创业不是想一出是一出：前端市场调研、资源盘点和团队串联都要进入决策 23:17–29:07｜Eric 保留下来的能力：环境适应力、商业理解力，以及在团队中推动开放沟通 29:07–34:02｜从仰视到平视：上一份工作带来的心智提升，如何让他真正“看见自己” 34:02–38:12｜为什么敢于表达很重要：在自己的专业领域，要有话语权和主导权 38:12–41:57｜AI作为“大脑”和“执行助手”：一个负责打破信息差，一个负责落地确定性任务 41:57–48:16｜如何用AI做前置思考：Context、目标感、产品闭环和风险预判 48:16–52:42｜AI最明显改变的两件事：市场资料调研和个人复盘 52:42–58:49｜市场调研如何从不信任到信任：来源验证、竞品Top列表、链接核验和Agent训练 58:49–01:06:58｜AI个人复盘：六年日记如何变成个人Context，帮助自己被第三方视角批判 01:06:58–01:11:23｜什么是“活人感”：AI越强，人越要保留自己的声音、表达和生命力 01:11:23–01:16:53｜为什么AI时代更需要人的多样性：物理世界趋同后，生命体验反而更重要 01:16:53–01:22:19｜长期自动化工作流：市场信息整理、英语学习素材和跨境行业敏感度 01:22:19–01:23:53｜自动化提醒自己保持谦虚：不要把过去经验误认为未来答案 01:23:53–01:25:18｜给创业者的一个具体动作：让常用Agent总结你过去对话里的Top3问题和To-do 01:25:18–01:29:24｜AI带来的矛盾：老板误解提效、员工被要求立刻产出、创作者和AI生成之间产生冲突 01:29:24–01:33:55｜不要把知道当能力：真正理解AI，要在工作和生活里持续深度使用 01:33:55–01:34:52｜结尾总结：AI时代每个普通人都需要自我迭代、自我认识和持续进化 10个深度问题 你从海外社交直播、金融交易所到智能硬件跨境创业，这条路径背后的主线是什么？ 你为什么会说自己像一个“游荡者”？这个身份感对你的职业选择有什么影响？ 对普通人来说，职业选择到底应该跟随兴趣，还是跟随时代趋势？ 你进入智能硬件行业后，最大的体感变化是什么？为什么硬件比纯互联网更需要真实用户反馈？ 你提到智能硬件创业需要理解商业本质、用户特性和环境适应性，这三者分别怎样落到具体动作里？ 从公司员工到创业合伙人，你最大的视角变化是什么？ 你说AI既像“大脑”，又像“执行助手”。在你的工作里，这两个角色具体有什么区别？ 你用AI做市场调研时，如何判断它给出的信息是否可信？ 你用AI复盘六年日记，最大的发现是什么？为什么AI能帮助人更诚实地面对自己？ 你说AI给我们带来了矛盾。这个矛盾具体发生在老板与员工、创作者与工具、个人能力与AI能力之间的哪些地方？ 5个吸引力亮点 1. 嘉宾职业路径很有“普通人逆向成长”的参考价值 Eric不是一开始就拿到最优剧本，而是从普通本科、海外硕士、海外社交、金融交易所、智能硬件一路切换过来。 他这条路径很适合讲给听众听：普通人不是靠一次选择定终身，而是在趋势、尝试、反馈和自我认识中不断修正。 2. 这期把“AI作为大脑和执行助手”讲得很清楚 Eric把AI分成两个角色： 一个是大脑，帮助他打破信息差、补充背景、提出问题； 一个是执行助手，帮助他整理资料、输出PRD、做原型、生成会议纪要和To-do。 3. “活人感”是这期最有辨识度的概念 这期不是单纯讲AI提效，而是讲AI越强之后，人为什么更要保持自己的声音、表达、好奇心和生命力。 Eric 提到，活人感意味着不被定义、持续表达、听见自己的声音，并用运动、社交、独处、记录、旅行等方式和世界碰撞。 4. AI个人复盘部分 Eric记录了六年日记，现在用AI把日常记录变成个人Context，再让Agent每周总结过去的变化、重点和问题。这和你一直讲的“个人数字资产”“判断系统”“长期复盘”高度一致。 他也强调，AI的作用不是替你做决定，而是不断激发你的思考和判断。 5. 这期能直接回应企业AI落地中的真实矛盾 Eric提到，很多老板会以为“AI这么强，员工就应该半小时完成原来五天的工作”，但真实业务里AI仍然需要理解行业、校准结果和匹配用户场景。这个矛盾非常适合企业老板和员工一起听。 《瑜伽姐的斜杠人生》播客团队 在小宇宙查看该单集文稿 (https://oia.xiaoyuzhoufm.com/player/6ac514dee742e36efcbf06f4?openTranscript=true&utm_source=rss&as=cHQ9MTIyNjE5MjQ3JmN0PXJzcyZtdD04&autoOpen=false)
12 Oct 2026
从广告投放到AI副业：产品经理如何把经验变成自动化赚钱系统
嘉宾介绍 本期嘉宾｜小白 98年生，互联网产品经理，工作6年，长期深耕程序化广告和广告投放产品。她的职业路径从软件工程专业出发，最初做工程产品，后来进入广告投放行业，经历过广告平台功能、素材迭代、数据洞察、归因分析、广告策略、投放链路和商业化指标优化。她过去经历包括“两年工程产品、四年策略产品”，现在进入 AI + 策略产品 阶段。 小白的特别之处在于，她不是把AI当成聊天工具，而是把AI当成：程序员、数据助理、自动化执行员、副业搭子和个人能力放大器。 在工作里，她用AI处理PRD、原型图、甘特图、报表查询、API调用、数据更新、自动化任务和广告策略辅助；在工作外，她也用AI帮助朋友搭建民宿独立站，并把自己的广告投放经验变成自动化副业系统。 这一期，我和小白聊了聊广告投放产品经理的AI新工位。 我们聊到广告投放里的归因、ROI、预算、人群、素材、落地页和数据反馈，也聊到AI如何改变产品经理的日常工作：PRD、原型图、甘特图、PPT、报表、API调用、自动化任务，都开始变成“AI先做人来修”。 小白有一句话我很喜欢： 人弱则AI补全，人强则AI执行。 你没有框架，AI可以帮你补框架。 你已经有方法论，AI就可以帮你执行和放大。 这期也会聊到她如何用AI做民宿独立站、广告投放副业自动化，以及为什么AI未来可能会成为新的广告渠道。 主持人：Fancy 嘉宾：小白 即刻：小白本白 收听方式： 喜马拉雅，小宇宙，网易云音乐，qq音乐，豆瓣，App podcast ,Spotify,Google podcast ,overcast,YouTube. 时间线 00:00–01:35｜嘉宾登场：小白，98年生，6年互联网产品经理，长期深耕大厂广告投放和程序化广告 01:35–03:43｜小白自我介绍：从工程产品、策略产品，到AI+策略产品，AI让他开始破圈 03:43–06:34｜为什么从软件工程转向产品经理：写代码不是最爽的，把用户需求变成可用产品才是 06:34–08:09｜广告投放产品经理的爽感：通过数据洞察、逻辑推理和结果指标验证自己的判断 08:09–12:58｜程序化广告到底复杂在哪里：归因、ROI、涨量、跌量、媒体竞争和策略调控 12:58–17:48｜为什么手机广告越来越多：App商业化、广告位扩张、用户体验和公司KPI之间的冲突 17:48–21:29｜一套完整广告投放系统：预算、流量、人群、出价、素材、落地页、转化和数据反馈 21:29–24:47｜外贸B端广告投放怎么理解：独立站、落地页、关键词、媒介拆分和归因意识 24:47–28:57｜广告冷启动里的Benchmark：平台、行业经验、用户画像和媒体数据如何帮助第一波投放 28:57–34:40｜从工程产品到策略产品：功能产品像搭货架，策略产品决定货架上摆什么 34:40–39:12｜AI+策略产品的新变化：PRD更快了，但开发、测试、验收和落地压力也变大了 39:12–42:11｜为什么一人公司开始成立：AI让产品经理可以自己写代码、做页面、接数据库和上线系统 42:11–48:27｜AI如何改变产品经理日常：原型图、甘特图、流程图、PPT，从手搓变成AI先出、人来修 48:27–53:10｜“人弱则AI补全，人强则AI执行”：AI可以帮新手搭框架，也可以帮高手规模化执行 53:10–57:32｜哪些工作最适合先交给AI：表格、Word、PPT、流程图、数据分析、自动化任务和确定性工作 57:32–01:03:05｜什么不能完全交给AI：钱、投放预算、广告调控、ROI阈值和需要人兜底的策略判断 01:03:05–01:06:30｜规则沉淀的重要性：AI自进化也需要规则，真正的进化路径仍然由人定义 01:06:30–01:12:48｜产品经理是老板的翻译官：把模糊需求翻译成清晰功能，把经验变成知识库和系统规则 01:12:48–01:17:29｜小白如何学习AI：从公司AI转型开始，把工作交给AI，再找朋友需求练手 01:17:29–01:18:44｜AI帮朋友做民宿独立站：前端页面、数据库、后端接口、海外服务器和预订系统 01:18:44–01:22:30｜副业怎么开始：先从自己最熟悉、最知道哪里能赚钱的行业开始 01:22:30–01:26:46｜广告投放副业自动化：定时报表、规则执行、ROI复盘和AI辅助调控 01:26:46–01:29:45｜副业和主业的关系：主业积累经验，副业换服务人群和变现模式 01:29:45–01:32:12｜给AI学习者的建议：没有idea就问身边人需求，用实践制造方法论 01:32:12–01:36:06｜AI会不会成为新的广告渠道：当AI成为入口，它也会成为黄金广告位 10个深度问题 你为什么从软件工程转向产品经理？产品经理这份工作真正吸引你的是什么？ 广告投放产品经理和普通产品经理最大的区别是什么？ 程序化广告里，归因、ROI、出价、素材、落地页、转化链路之间到底是什么关系？ 为什么广告行业会天然训练一个人的数据敏感度和复杂逻辑推理能力？ 你说“功能产品像搭货架，策略产品决定货架上摆什么”，这个比喻背后代表什么产品能力？ AI进入你的工作之后，PRD、原型图、甘特图、报表和自动化任务分别发生了什么变化？ 你提出“人弱则AI补全，人强则AI执行”，这个判断具体是什么意思？ 广告投放里哪些动作可以交给AI自动执行，哪些动作必须由人来兜底判断？ 你为什么认为AI不是magic？没有SOP、知识库、规则和工作技能时，AI为什么帮不了你赚钱？ 对一个想做副业但不知道从哪里开始的人来说，为什么要先从自己最熟悉的行业和能赚钱的节点开始？ 5个吸引力亮点 1. “人弱则AI补全，人强则AI执行”是这期最强观点 小白把AI使用讲得很准确： 如果你没有方法论，AI可以帮你补框架；如果你已经有业务Know-how，AI就能帮你执行、放大、自动化。 这句话非常适合成为这一期的传播钩子。 2. 广告投放部分对外贸老板很有启发 这期把广告投放拆成预算、渠道、人群、素材、落地页、归因、转化和ROI，不是泛泛讲“投广告”，而是讲清楚： 钱花出去以后，必须知道为什么涨、为什么跌、哪里有效、哪里浪费。 3. AI一人公司的现实路径讲得很清楚 小白不是空谈“一人公司”，而是从自己的工作能力出发：产品经理 + 广告投放 + AI编程 + 自动化副业。 他用AI做过民宿独立站，也把广告投放副业逐步做成自动化系统。 4. 这期能帮听众理解：AI不是工具焦虑，而是工作流重构 小白反复强调，不是哪个AI工具火就追哪个，而是先清楚自己的任务、目标、流程、风险和判断边界。 尤其是自动化任务、确定性任务、报表更新、数据处理，最适合先被AI接管。 5. 这期最后的“AI广告位”判断很有未来感 当AI成为所有人的入口，它就可能成为新的黄金广告位。 小白提到，未来AI推荐衣服、商品、服务，本质上都可能变成广告变现的一部分；但AI广告既不同于搜索广告，也不同于信息流广告，新的计费方式和商业模式还需要重新设计。 《瑜伽姐的斜杠人生》播客团队 在小宇宙查看该单集文稿 (https://oia.xiaoyuzhoufm.com/player/6ac5118ee742e36efcbf05a2?openTranscript=true&utm_source=rss&as=cHQ9MTIyNjE5MjQ3JmN0PXJzcyZtdD04&autoOpen=false)
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