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《中年不上班实验室》第二期，和全网百万粉丝的健身减肥博主“健身房杰老师”聊了聊他毕业后创业开线下健身房和这几年从0做短视频/直播的心路历程！
EP02：解密头部健身博主的创业之路
中年不上班实验室
1 00
在小宇宙做了期栏目《中年不上班实验室》！对谈嘉宾是两位“中年不上班代表”：前帆书（原樊登读书）CMO 杰瑞，以及前极光大数据CTO 黄鑫。两人同为88年生，之前都是知名企业高管，如今同时选择“不上班”，却都活得比以前更自由。
EP01：不上班也要上进：两个前高管的中年觉醒
中年不上班实验室
3 00
最近玩AI视频上头了，哈哈！
文案：新闻内容输入我训练的GPT Jerry+短视频爆款结构Prompt，输出有我语言风格的短视频文稿
卡通人物素材：即梦里挑了个卡通风格，上传个人照，生成卡通人物图片，然后图片转视频。
空镜：Chat GPT基于短视频文稿输出视频分镜提示词，然后Sora2出片。
最后剪辑用剪映～
文案：新闻内容输入我训练的GPT Jerry+短视频爆款结构Prompt，输出有我语言风格的短视频文稿
卡通人物素材：即梦里挑了个卡通风格，上传个人照，生成卡通人物图片，然后图片转视频。
空镜：Chat GPT基于短视频文稿输出视频分镜提示词，然后Sora2出片。
最后剪辑用剪映～
01:07
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今年带8岁的儿子小A去了趟美国，顺道去看了下我曾经去交流学习过的UC Berkeley (加利福尼亚大学伯克利分校)。
在我常去上课的经济系大楼边上的停车位，我特地拉上小A去拍照留念。
因为那里有伯克利的一个有趣的传统：每当有学校教授获得了诺贝尔奖，就可以获得一个在这里的免费车位。
考虑到要在伯克利校园找个车位是个极其困难的事情，这个学校奖励实在是有趣又贴心！
今年诺贝尔奖公布了，伯克利又有两个教授获奖了，学校官媒也特地提了他们可以拿到免费车位这个有趣的福利。
2025年诺贝尔奖获得者中，来自加州大学伯克利分校（UC Berkeley）的两位得主分别是：
1. 约翰·克拉克（John Clarke）
• 获奖类别：物理学奖
• 获奖原因：表彰其在“宏观量子力学隧穿效应和能量量子化”方面的开创性研究，为量子计算奠定基础。
2. 奥马尔·亚吉（Omar Yaghi）
• 获奖类别：化学奖
• 获奖原因：因其在金属有机框架（MOFs）材料的开发上做出的贡献，该材料可用于从沙漠空气中提取水分、捕获二氧化碳等。
这两位教授的研究分别代表了量子物理与材料科学领域的前沿突破。
在我常去上课的经济系大楼边上的停车位，我特地拉上小A去拍照留念。
因为那里有伯克利的一个有趣的传统：每当有学校教授获得了诺贝尔奖，就可以获得一个在这里的免费车位。
考虑到要在伯克利校园找个车位是个极其困难的事情，这个学校奖励实在是有趣又贴心！
今年诺贝尔奖公布了，伯克利又有两个教授获奖了，学校官媒也特地提了他们可以拿到免费车位这个有趣的福利。
2025年诺贝尔奖获得者中，来自加州大学伯克利分校（UC Berkeley）的两位得主分别是：
1. 约翰·克拉克（John Clarke）
• 获奖类别：物理学奖
• 获奖原因：表彰其在“宏观量子力学隧穿效应和能量量子化”方面的开创性研究，为量子计算奠定基础。
2. 奥马尔·亚吉（Omar Yaghi）
• 获奖类别：化学奖
• 获奖原因：因其在金属有机框架（MOFs）材料的开发上做出的贡献，该材料可用于从沙漠空气中提取水分、捕获二氧化碳等。
这两位教授的研究分别代表了量子物理与材料科学领域的前沿突破。
3 01
和高管朋友的共识：大部分职场人都快失业了
近期我找了不少老同学老同事聊天。大家现在都是各自公司的中高管，都不约而同地在使用AI工具来提升各自的工作效率。
我们都得出了个非常悲观的结论：随着AI的普及，也许2-3年内大部分职场打工人都会失去工作。
比如，在大机构做研究的同学告诉我，她以前需要个小团队去收集数据做分析然后得出结论，然后她作为负责人再去公司内外部做报告。现在给方向做汇报的还是她，但是做基础数据收集分析的是AI工具。基础分析师的岗位不需要了。
再比如，有个前上市公司CTO朋友告诉我，他现在用AI 编程，一个人把前端+后端+测试+数据分析+项目管理都做了。有些他只知道要做成咋样但不太会的工作，在AI的帮助下都能实现。基础开发和测试的岗位也不需要了。
还比如，有些公司在用AI建立SOP（比如运营，数据分析，广告内容制作等），现阶段还需要人来盯着调整和检验各流程，但跑通后，留下少数懂业务+懂AI的员工就行，剩下的岗位不需要了。
之前我团队有个业务模块，本来计划3个人来做，然后有员工整明白用AI来做后，他升职加薪，剩下的人都不需要了。
在AI时代里，很快许多职场打工人要无班可上了。
其实历史上每次技术变革都会带来调整，比如有了汽车就不需要马车夫，有了电力就不需要蜡烛厂。
真正会淘汰你的不是AI，而是另一个先会AI的同事。
而且AI（暂时）有个特点，先淘汰的是基础岗位和职能，利好有经验和想法的30+职场人。35岁不是危机，反而可能是用经验驾驭AI的起点。
满足以下特点的职场人可能会在AI时代脱颖而出：
✅对业务有深入了解和思考，知道哪些地方可以被AI工具优化提升
✅有极强的学习能力和热情，能积极使用AI
✅有项目管理和团队带教经验。AI好比一个素质极高的实习生，它需要的是一个有经验、懂业务的老教师来指导，而不是一只会发号施令的管理者。（也许只会向上管理和PPT汇报的管理者会很快被淘汰。）
未来属于那些能一边自己干活一边教AI怎么干活的人。
希望广大职场人都能成为AI时代的领军人物！
近期我找了不少老同学老同事聊天。大家现在都是各自公司的中高管，都不约而同地在使用AI工具来提升各自的工作效率。
我们都得出了个非常悲观的结论：随着AI的普及，也许2-3年内大部分职场打工人都会失去工作。
比如，在大机构做研究的同学告诉我，她以前需要个小团队去收集数据做分析然后得出结论，然后她作为负责人再去公司内外部做报告。现在给方向做汇报的还是她，但是做基础数据收集分析的是AI工具。基础分析师的岗位不需要了。
再比如，有个前上市公司CTO朋友告诉我，他现在用AI 编程，一个人把前端+后端+测试+数据分析+项目管理都做了。有些他只知道要做成咋样但不太会的工作，在AI的帮助下都能实现。基础开发和测试的岗位也不需要了。
还比如，有些公司在用AI建立SOP（比如运营，数据分析，广告内容制作等），现阶段还需要人来盯着调整和检验各流程，但跑通后，留下少数懂业务+懂AI的员工就行，剩下的岗位不需要了。
之前我团队有个业务模块，本来计划3个人来做，然后有员工整明白用AI来做后，他升职加薪，剩下的人都不需要了。
在AI时代里，很快许多职场打工人要无班可上了。
其实历史上每次技术变革都会带来调整，比如有了汽车就不需要马车夫，有了电力就不需要蜡烛厂。
真正会淘汰你的不是AI，而是另一个先会AI的同事。
而且AI（暂时）有个特点，先淘汰的是基础岗位和职能，利好有经验和想法的30+职场人。35岁不是危机，反而可能是用经验驾驭AI的起点。
满足以下特点的职场人可能会在AI时代脱颖而出：
✅对业务有深入了解和思考，知道哪些地方可以被AI工具优化提升
✅有极强的学习能力和热情，能积极使用AI
✅有项目管理和团队带教经验。AI好比一个素质极高的实习生，它需要的是一个有经验、懂业务的老教师来指导，而不是一只会发号施令的管理者。（也许只会向上管理和PPT汇报的管理者会很快被淘汰。）
未来属于那些能一边自己干活一边教AI怎么干活的人。
希望广大职场人都能成为AI时代的领军人物！
113 2550
最近和一个做高管的朋友聊天，聊到一个职场趣事：
她公司请了外部前高管来讲研发经验，听完我朋友去问自家研发负责人：“有帮助吗？”
对方是武侠迷，说：“像是杨过在全真教只学心法没学招式，上场就打不过人。后来去了古墓派，才武功开窍。”
📍只学理念（心法）不练实操（招式），武功难大成。
我顺便也用武侠的思路，再聊几个“职场武林”现象：
🧠1. 王语嫣型专家：懂心法，不会实战
有些顾问理论一套套，上场却写不出一份可落地方案，最后甩锅“组织不行”。真正靠谱的顾问，是能陪你拆招的“实战派”，而不是站岸上讲泳姿的王语嫣。
🗡️2. 令狐冲型空降将：高手未必能带队
高手空降若不了解门派招式（业务背景），也可能水土不服。不是人不行，可能只是“门派不对路”。
🧓3. 张三丰型大咖：段位没到，听不懂
听500强CEO讲领导力，当下可能觉得“水”，几年后升了职，才发现人家一招一式都是真功夫。自己段位没到，误把太极当慢动作。
结论很简单：
✅选顾问/空降兵，招式要对门派
✅听培训/请大咖，段位不到先记下
✅修炼武功，心法+招式缺一不可
职场不是比谁会背秘籍，而是谁能下场打赢仗。愿你少走弯路，早日出山！
她公司请了外部前高管来讲研发经验，听完我朋友去问自家研发负责人：“有帮助吗？”
对方是武侠迷，说：“像是杨过在全真教只学心法没学招式，上场就打不过人。后来去了古墓派，才武功开窍。”
📍只学理念（心法）不练实操（招式），武功难大成。
我顺便也用武侠的思路，再聊几个“职场武林”现象：
🧠1. 王语嫣型专家：懂心法，不会实战
有些顾问理论一套套，上场却写不出一份可落地方案，最后甩锅“组织不行”。真正靠谱的顾问，是能陪你拆招的“实战派”，而不是站岸上讲泳姿的王语嫣。
🗡️2. 令狐冲型空降将：高手未必能带队
高手空降若不了解门派招式（业务背景），也可能水土不服。不是人不行，可能只是“门派不对路”。
🧓3. 张三丰型大咖：段位没到，听不懂
听500强CEO讲领导力，当下可能觉得“水”，几年后升了职，才发现人家一招一式都是真功夫。自己段位没到，误把太极当慢动作。
结论很简单：
✅选顾问/空降兵，招式要对门派
✅听培训/请大咖，段位不到先记下
✅修炼武功，心法+招式缺一不可
职场不是比谁会背秘籍，而是谁能下场打赢仗。愿你少走弯路，早日出山！
11 02
AI如何帮企业节省90%成本
不只是裁员！AI为中小企业减掉的“三重成本”：人力、沟通、管理！
近期和一个校友，前上市公司的CTO R总一起交流用AI工具做业务的经验心得。
我自己过去1年多在新媒体营销和运营领域用各种AI工具大幅提升了业务效率，态度经历了从“质疑AI，到理解AI，到拥抱AI”。
R总今年以来用AI Coding做项目，一个人干出了一整个产研团队的战斗力，也对AI如何赋能业务颇有些心得。
我们都在自己熟悉的业务领域意识到：一个人+AI的战斗力，可能真的能顶替一整个团队。
我们核心讨论了两个话题：1）AI具体是如何在业务中降本增效的 2）在AI大幅提升了劳动生产率后，如何打造一个AI Native的组织。
一些思考和大家分享下：
1）用好AI，能够给企业带来三重成本节约。
同为前公司高管，我和R总在衡量一个事情是否有价值时都会评估其能否给企业带来人民币价值，要不是收入提升，要不是成本减少，反正用了这个事情的投入产出比（ROI）必须得好。
结合我们分头在新媒体营销和技术开发领域里用了AI提效的经验以及之前在公司里带业务管团队的经历，总结了当前AI工具能给企业带来的三重价值。
A：直接人力成本的减少
AI不是取代所有人，而是放大有能力的那一部分人。
我之前有个团队是做效果广告投放的，我年初计划了3个HC来扩充团队，结果先招到一个小哥，捣腾出了用AI做效果广告的方法，广告投放效果堪比用知名IP的素材，而且一个人+AI能干几个人的活。于是，我自然而然的决策就是重用会AI的小哥，剩下的团队HC不需要了。
同样，R总在熟悉了用AI Coding来开发后，表示现在只需要1/10的懂AI的资深程序员就能撑起之前公司一整个产研团队的战斗力。
按这个节奏推演，以后一个团队里最有价值的就是懂自己业务+学会用AI工具的人。其余的人其实真有可能被淘汰，不是被AI取代，而是被先会用AI的同事淘汰。
B：减少沟通成本
AI优化掉不仅是员工，还有“冗余的组织结构”。
做业务需要的人少了，日常工作中因为团队人多而产生的沟通成本自然就减少了。
R总举例，之前做开发的时候，一天8个小时里可能只有2个小时在开发，剩下2个小时在忙有的没的，剩下的4个小时主要都是在各种开会沟通。同一个业务需求，老板，产研团队，其他开发可能想法和理解都不一样，沟通清楚是非常有必要的。
有了AI工具后，只留下1/10会AI懂业务的人，本来要拉十几个人开2小时会的事情可能只需要2-3个人聊半小时就行，聊清楚了大家回头各自让AI去做出来。
因此，每天节省下来的沟通时间可以投入到业务工作中或者让自己休息好，是巨大的隐形成本节约。
C：减少管理成本
之前稍微有点规模的互联网公司，几百个人的产研团队是很正常的。为了支撑这些团队的管理，随着而来得匹配HRBP，财务等支持团队。
现在几个人的团队规模，好像也不需要非常专业（和昂贵）的职场团队了。
再进一步，很多规模性公司的中高层，其实日常更大的工作价值是在管理，沟通和协调，对于大型组织的运作而已确实也有价值。
现在随着团队规模下降，好像连不做业务只做管理的高管都不需要了。
聊到这里，我和R总都很清晰自己这些年都还是喜欢边做管理边做业务的，要不然可能就连高管也要被AI逐步淘汰。
2） 如何打造一个AI Native的组织
既然用好了AI能给组织带来如此多的效益，那如何做成一个AI Native的组织呢。
我和R总都还在摸索，但好在之前都经历过把团队和业务从小做到大的过程，就以个人经验外推了一些可能性。
A：对于创业公司和小型企业（百人以下）
比较简单，就是从现在开始，从老板到员工，每个人都成为懂业务+会AI的人。大家趁公司小的时候，就是用AI思维来做事情，在增加任何业务流程和人力前，都充分讨论能否用AI来提升这块工作。逐步替换业务能力不行或者不愿意用AI结合业务的团队成员。
B：有点规模的公司（百人以上）
稍微大点的公司拥抱AI，就相当于是一个公司转型的事了，那可就麻烦多了。
我之前了解到家海外公司，老板为了推动公司AI转型，裁撤了80%的员工，然后一度业务停滞濒临破产，但是渡过了转型期后公司业务和效率大幅增长。
R总觉得，得公司决策人有足够魄力，愿意为了实现AI带来的降本增效，在转型期间重塑团队和业务流程，不破不立，才有机会。
然后我就问了R总一个扎心的问题：“假设你回到之前的上市公司，你这次不是CTO，是创始人加CEO，结合你先对AI的认识，你有胆量推动改革嘛？”
此时R总的沉默，震耳欲聋。
我打破沉默：“换我估计也没这个魄力。”
毕竟，在有点规模的公司里推动变革，那涉及的问题就不光是业务上的了。
比如，在转型期，会AI懂业务的人还没招齐，不会AI的老员工觉得自己工作迟早不保开始摸鱼甚至捣乱，公司业绩大幅下降，董事会和投资人发难，老板能顶住？
再比如，换一批会AI懂业务的人来干活，原来公司里的老员工，有功之臣，甚至老板和高管的亲朋好友，七大姑八大姨怎么办？
可能对于有规模的企业，如果不到了山穷水尽需要壮士断腕的时候，可能要完成AI转型都很需要勇气。
然后我结合我之前给企业做转型的经验提了一个思路：设立特区，先试点再推广。
与其等公司被AI浪潮席卷，不如主动设立一个“AI试验区”。
找一个独立性强的团队或者一个规模小点的子公司，开始尝试AI转型，就算有阵痛但是代价也可控，让管理层积累了AI转型的经验，让其他人看到了AI转型的收益，然后再慢慢扩大。
总结一下我和R总聊到的几个问题：
1) 有了懂业务+会AI的员工，可以给企业减少之间人力成本，减少沟通成本和部分职能和管理成本
2) 要成为AI Native的公司，小公司之间干，大点的公司先试点。
不只是裁员！AI为中小企业减掉的“三重成本”：人力、沟通、管理！
近期和一个校友，前上市公司的CTO R总一起交流用AI工具做业务的经验心得。
我自己过去1年多在新媒体营销和运营领域用各种AI工具大幅提升了业务效率，态度经历了从“质疑AI，到理解AI，到拥抱AI”。
R总今年以来用AI Coding做项目，一个人干出了一整个产研团队的战斗力，也对AI如何赋能业务颇有些心得。
我们都在自己熟悉的业务领域意识到：一个人+AI的战斗力，可能真的能顶替一整个团队。
我们核心讨论了两个话题：1）AI具体是如何在业务中降本增效的 2）在AI大幅提升了劳动生产率后，如何打造一个AI Native的组织。
一些思考和大家分享下：
1）用好AI，能够给企业带来三重成本节约。
同为前公司高管，我和R总在衡量一个事情是否有价值时都会评估其能否给企业带来人民币价值，要不是收入提升，要不是成本减少，反正用了这个事情的投入产出比（ROI）必须得好。
结合我们分头在新媒体营销和技术开发领域里用了AI提效的经验以及之前在公司里带业务管团队的经历，总结了当前AI工具能给企业带来的三重价值。
A：直接人力成本的减少
AI不是取代所有人，而是放大有能力的那一部分人。
我之前有个团队是做效果广告投放的，我年初计划了3个HC来扩充团队，结果先招到一个小哥，捣腾出了用AI做效果广告的方法，广告投放效果堪比用知名IP的素材，而且一个人+AI能干几个人的活。于是，我自然而然的决策就是重用会AI的小哥，剩下的团队HC不需要了。
同样，R总在熟悉了用AI Coding来开发后，表示现在只需要1/10的懂AI的资深程序员就能撑起之前公司一整个产研团队的战斗力。
按这个节奏推演，以后一个团队里最有价值的就是懂自己业务+学会用AI工具的人。其余的人其实真有可能被淘汰，不是被AI取代，而是被先会用AI的同事淘汰。
B：减少沟通成本
AI优化掉不仅是员工，还有“冗余的组织结构”。
做业务需要的人少了，日常工作中因为团队人多而产生的沟通成本自然就减少了。
R总举例，之前做开发的时候，一天8个小时里可能只有2个小时在开发，剩下2个小时在忙有的没的，剩下的4个小时主要都是在各种开会沟通。同一个业务需求，老板，产研团队，其他开发可能想法和理解都不一样，沟通清楚是非常有必要的。
有了AI工具后，只留下1/10会AI懂业务的人，本来要拉十几个人开2小时会的事情可能只需要2-3个人聊半小时就行，聊清楚了大家回头各自让AI去做出来。
因此，每天节省下来的沟通时间可以投入到业务工作中或者让自己休息好，是巨大的隐形成本节约。
C：减少管理成本
之前稍微有点规模的互联网公司，几百个人的产研团队是很正常的。为了支撑这些团队的管理，随着而来得匹配HRBP，财务等支持团队。
现在几个人的团队规模，好像也不需要非常专业（和昂贵）的职场团队了。
再进一步，很多规模性公司的中高层，其实日常更大的工作价值是在管理，沟通和协调，对于大型组织的运作而已确实也有价值。
现在随着团队规模下降，好像连不做业务只做管理的高管都不需要了。
聊到这里，我和R总都很清晰自己这些年都还是喜欢边做管理边做业务的，要不然可能就连高管也要被AI逐步淘汰。
2） 如何打造一个AI Native的组织
既然用好了AI能给组织带来如此多的效益，那如何做成一个AI Native的组织呢。
我和R总都还在摸索，但好在之前都经历过把团队和业务从小做到大的过程，就以个人经验外推了一些可能性。
A：对于创业公司和小型企业（百人以下）
比较简单，就是从现在开始，从老板到员工，每个人都成为懂业务+会AI的人。大家趁公司小的时候，就是用AI思维来做事情，在增加任何业务流程和人力前，都充分讨论能否用AI来提升这块工作。逐步替换业务能力不行或者不愿意用AI结合业务的团队成员。
B：有点规模的公司（百人以上）
稍微大点的公司拥抱AI，就相当于是一个公司转型的事了，那可就麻烦多了。
我之前了解到家海外公司，老板为了推动公司AI转型，裁撤了80%的员工，然后一度业务停滞濒临破产，但是渡过了转型期后公司业务和效率大幅增长。
R总觉得，得公司决策人有足够魄力，愿意为了实现AI带来的降本增效，在转型期间重塑团队和业务流程，不破不立，才有机会。
然后我就问了R总一个扎心的问题：“假设你回到之前的上市公司，你这次不是CTO，是创始人加CEO，结合你先对AI的认识，你有胆量推动改革嘛？”
此时R总的沉默，震耳欲聋。
我打破沉默：“换我估计也没这个魄力。”
毕竟，在有点规模的公司里推动变革，那涉及的问题就不光是业务上的了。
比如，在转型期，会AI懂业务的人还没招齐，不会AI的老员工觉得自己工作迟早不保开始摸鱼甚至捣乱，公司业绩大幅下降，董事会和投资人发难，老板能顶住？
再比如，换一批会AI懂业务的人来干活，原来公司里的老员工，有功之臣，甚至老板和高管的亲朋好友，七大姑八大姨怎么办？
可能对于有规模的企业，如果不到了山穷水尽需要壮士断腕的时候，可能要完成AI转型都很需要勇气。
然后我结合我之前给企业做转型的经验提了一个思路：设立特区，先试点再推广。
与其等公司被AI浪潮席卷，不如主动设立一个“AI试验区”。
找一个独立性强的团队或者一个规模小点的子公司，开始尝试AI转型，就算有阵痛但是代价也可控，让管理层积累了AI转型的经验，让其他人看到了AI转型的收益，然后再慢慢扩大。
总结一下我和R总聊到的几个问题：
1) 有了懂业务+会AI的员工，可以给企业减少之间人力成本，减少沟通成本和部分职能和管理成本
2) 要成为AI Native的公司，小公司之间干，大点的公司先试点。
11 03
前几天和一位前上市公司CTO聊AI Coding，他最近深度使用下来的思考让我印象很深：
AI就像一个聪明的实习生。你布置清晰的任务，它能快速执行；遇到bug，它能帮你列出三四个可能性；就算你指令模糊，它也会基于逻辑尝试着往前走。相比真实的实习生，AI最大的优势是：从不抱怨、不偷懒，效率满格。
但也别神话AI Coding。到了系统架构设计、大规模代码库调试这类复杂问题，它依旧会卡壳。最后还得人类工程师下场解决。
CTO说,有些真正用明白AI的公司，已经开始只招35岁以上的员工。为什么？因为应届生能干的事，AI基本都能干，而企业真正需要的，是那些能规划方向、能解决AI搞不定的问题的人。 (听起来对年纪大点的资深员工利好啊？！）
这其实透露出一个信号：未来不是“AI取代人”，而是“谁有业务能力又能带好AI实习生”。
年轻人如果只会写代码，很快就会发现竞争力被削弱；必须提升到能独立规划、能判断问题、能和AI协同。
30岁以上的职场人也不能只停留在“PUA团队”的角色，AI不会被忽悠，它需要清晰的逻辑与判断，一个好的leader必须能既给方向，也能在关键时刻下场攻坚。
AI就像一个聪明的实习生。你布置清晰的任务，它能快速执行；遇到bug，它能帮你列出三四个可能性；就算你指令模糊，它也会基于逻辑尝试着往前走。相比真实的实习生，AI最大的优势是：从不抱怨、不偷懒，效率满格。
但也别神话AI Coding。到了系统架构设计、大规模代码库调试这类复杂问题，它依旧会卡壳。最后还得人类工程师下场解决。
CTO说,有些真正用明白AI的公司，已经开始只招35岁以上的员工。为什么？因为应届生能干的事，AI基本都能干，而企业真正需要的，是那些能规划方向、能解决AI搞不定的问题的人。 (听起来对年纪大点的资深员工利好啊？！）
这其实透露出一个信号：未来不是“AI取代人”，而是“谁有业务能力又能带好AI实习生”。
年轻人如果只会写代码，很快就会发现竞争力被削弱；必须提升到能独立规划、能判断问题、能和AI协同。
30岁以上的职场人也不能只停留在“PUA团队”的角色，AI不会被忽悠，它需要清晰的逻辑与判断，一个好的leader必须能既给方向，也能在关键时刻下场攻坚。
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