章节 1：2025 的关键词——从“学习性懒惰”转向“积极行动”

📝 本节摘要：

嘉宾 Zara 将新一年的关键词定义为“行动”。她深刻反思了自己过去虽意识到 AI 机遇，却一度停留在被动接收信息阶段的状态，并提出一个犀利观点：单纯的“学习”有时是掩盖行动恐惧的“懒惰”。她倡导“边做边学”（Learn by doing），认为在 AI 时代，亲手上马实践（如制作产品或内容）的价值远高于单纯的资讯摄取。

Cody：

嗨，我是 Cody。今天非常开心，我们请到了张咋啦 Zara 来到“十字路口”，和大家打个招呼吧。

Zara：

哈喽，大家好，我是 Zara。

Cody：

Zara 的小红书呢，很像一个宝藏，有大量的输出和非常丰富的内容。我觉得今天你来呢，是很希望你和大家分享一下，就这一年你做内容的一些心得、做产品的一些心得。那因为我们录播客的时候正好是在年底，所以也很想问你的第一个关键词：如果要找一个词来总结自己过去这一年的话，你会想到一个什么词？

Zara：

我觉得 2025 对于我来说是“行动”的一年。

因为其实前年我就开始了解到 AI，并意识到这是我要抓住的一个时代的机遇。但是那个时候我主要停留在看视频，后来我发现，看视频和学习其实是一种“懒惰”，是因为你不敢采取行动，才会去学很多东西。

所以今年对我来说，我比较骄傲的事情是，我不管是在内容方面还是在做产品方面，都真正地采取了行动。因为我发现最好的学习方式就是 "Learn by doing"，看再多的视频、听再多的播客、听再多的创始人访谈，都不如自己上手。

然后说到这里，大家就可以直接关掉我们这一次（播客）了，后面不用听了，开始去行动。但其实我觉得他还是要听，但是他的顺序要变过来。很多人是只停留在看，然后就没了。我发现你光看 AI 资讯、光学习这些最先进的 paper、看访谈是没有用的，因为你必须要自己上手，比如说做产品或者做内容。

章节 2：AI 时代的竞争重心—从“技术壁垒”转向“营销与分发”

📝 本节摘要：

嘉宾 Zara 指出，AI 技术极大地降低了产品的开发成本，但也导致了产品的严重泛滥。在这一背景下，代码和技术不再是核心壁垒，用户注意力和“走向市场”（Go-to-Market）的能力变得愈发稀缺。她提出，以前创业是“万事俱备只欠 CTO”，而现在 CMO（首席营销官）的角色变得前所未有的重要，营销、分发和品牌建设正在成为真正的护城河。

Cody：

Zara，你今年有没有注意到一些新的趋势，尤其是可能别人没有特别注意到的趋势？

Zara：

我觉得大家聊得比较多的是技术方面和模型的一些突破。我个人一直比较关注的是在 Go-to-Market（走向市场）和营销方面的一些趋势变化。

因为我会发现，在 AI 时代，AI 其实降低了产品开发的成本。有了 AI 工具后，开发速度大提升，成本大下降。但与此同时，营销和分发其实变得更难了。我觉得很多人还没有注意到这件事，但这是一个很大的趋势。

其底层原因有两个：第一，由于 AI 降低了开发成本，所以产品非常泛滥，数量非常多，我们每天都被各种各样的 AI 产品轰炸，根本用不过来。因为做一个产品的成本变低了，不管是设计还是 Coding。

在这种情况，你要获得用户的注意力，让他用你的产品而不是别人的产品，变得非常非常难。以前我们会认为代码是稀缺资源，因为产研成本非常贵；而现在，我觉得注意力才是一个更稀缺的资源。

这会意味着一些变化：营销、Distribution（分发）和品牌会成为一种壁垒。以前大家会觉得你的产品和技术才是真正的壁垒，做完产品顺便想一下怎么发出去，好象都是到了后面才想这个问题。之前大家只会说“万事俱备只欠 CTO”，但是现在感觉 CMO 变得更重要了。讲故事的能力、营销你的 User Community（用户社区），这些都变得非常重要。

章节 3：在 AI 泡沫中突围——打造“活人感”与“全员 CMO”策略

📝 本节摘要：

随着社交媒体充斥着大量不真诚的 AI 生成内容，Zara 提出了“活人感”这一核心竞争策略。她认为，用户更倾向于追随真实的人而非冰冷的品牌，因此创始人乃至全员都应积极参与营销（Building in Public），将个人品牌与产品深度绑定。她以 OpenAI 和 Arc 浏览器为例，强调了通过真实互动和透明化开发过程建立社区感的重要性。

Zara：

AI 带来的另一个变化是，我们所有的社交媒体上都充斥着大量 AI 生成的内容。一谈就是 AI 写的，非常不真诚。

我觉得用 AI 写内容本身没有问题，但如果出来的内容没有任何真实感，或者感受不到背后有一个独特的观点，甚至你都没有花精力去修改，我就觉得这个内容是有问题的。在这种情况，什么样的内容会脱颖而出？我觉得就是有“活人感”的内容。

所以，我认为未来营销的关键词是“活人感”。我需要感受到你的这个产品或者内容背后有一个活生生的人，并且我能跟你这个人产生一种连接。比如播客就是一个非常有活人感的媒介，你一听就不是 AI，因为我们的声音还是有一些瑕疵的。我也经常喜欢出镜录视频，就是希望大家感受到背后是一个活人。

Cody：

其实 OpenAI 的“活人感”也非常强。我几乎想象不到 OpenAI 的官方账号什么时候发过一些有影响力的内容，多数情况都是 Sam Altman 自己在不断地发推。

Zara：

对，我觉得 AI 时代的个人品牌跟产品品牌会越来越不分家。创始人必须亲自为自己代言，创始人就是 CMO。大家喜欢 Follow（关注）的是人，而不是品牌。

这个趋势很普遍。比如你上一次了解到 OpenAI 的最新功能，一定是从 Sam Altman 的 Twitter 看到的，而不是官方账号。甚至他们的发布会，也不是在那种高高在上的礼堂里，而是像我们这样坐在这里，非常亲切、有活人感的发布会。

所以我建议，与其去运营一个官方账号，不如把创始人自己的账号好好运营一下，甚至让你公司的其他员工也变成营销的一员。我在硅谷看到一个趋势叫“全员 Marketing”，每个人都是 CMO。

比如一个产品功能，可能是某个工程师或产品经理做的，他要自己出去发推推广这个功能。这样他能直接在评论区跟用户近距离连接，听取吐槽和反馈，有助于产品迭代。

我非常喜欢 Arc 浏览器，他们每周的更新日志（Changelog）就很有活人感。别人通常只是罗列功能 1、2、3，但他们会稍微展开，甚至用涂鸦风格，把背后做这个功能的两位程序员的照片贴在那儿。这会让你产生非常强的连接感和社区感。

这也是小公司的巨大优势。大公司有各种 PR 政策，不让大家出去讲，但小公司可以实现“Building in Public”（在公开透明中构建）。其实在今天，做了一个产品如果不讲，大家完全不知道，这才是最可悲的。默认情况就是 Nobody cares（没人关心），所以你必须去“造势”。

### 章节 4：个人 IP 的成长真相——定位是折腾出来的，而非想出来的

📝 本节摘要：

Zara 分享了她小红书账号从 2 万粉丝增长到 18 万背后的真实数据：在两年多时间里发布了近 500 篇内容，平均每 1.5 天更新一次。她认为，新手不应在起步阶段纠结于抽象的“定位”，因为定位不是预先设定好的，而是在持续的实践与用户反馈中不断迭代、最终由观众定义的。她建议行动者先通过高频更新来训练“网感”，而非停留在思考中。

Cody：

我看到你更新了非常多的小红书，是不是也有很多人从你的小红书里面汲取了很多力量，让他们也开始想要更新小红书，想要 Building in Public（公开构建）或者 Learning in Public（公开学习）？但是一个人如何找到自己在小红书上的账号定位呢？

Zara：

我今年小红书年初的时候大概是 2 万粉丝，现在大概是 18 万粉丝。大家看到的是这个数字，会觉得挺惊人，但另一个数字是我总共发了将近 500 篇内容。在做小红书以来，平均 1.5 天一篇吧，我刚做的时候连续日更了半年，一天都没有断过。

我觉得这是更值得关注的一个数字。大家没必要一上来就设一个目标，说我要涨多少粉丝、要多少流量，我一开始给自己定的唯一目标就是连续日更半年。

Cody：

那你现在回过头看自己最早发的那些内容，是什么样的感受？

Zara：

我会觉得我早期其实定位也没有想得很清楚，因为我发现定位这件事不是想出来的，是“折腾”出来的。

很多人会问我怎么找个人定位，我没法直接告诉你，可能你现在也不知道。但是你先别想那么多，先去发。当你发了几十篇之后，你就会有感觉了，因为你会有反馈。你会知道什么样的内容大家喜欢看，什么样的内容没人看，然后不断训练你的 sense。

当你发了几百篇之后，定位就非常明确了。而且定位不是你想的定位，而是观众觉得你的定位才是你的定位。我现在的定位偏向于：从一个非技术背景的从业人员视角，来分享对 AI 趋势的见解以及个人的学习成长。

章节 5：非技术背景的独特性——文科生视角与“关注构建者”原则

📝 本节摘要：

Zara 发现，“文科生如何学 AI”是她最受欢迎的内容类别之一，这揭示了市场上绝大部分非技术背景人群对于通俗视角的需求。在信息筛选上，她提出了核心原则：“关注构建者而非网红”（Follow builders, not influencers）。她认为，最高质量的信息源于硅谷实验室的实际从业者和创业者，直接收听他们的长篇访谈或播客，就像是在免费参加顶级行业会议。

Cody：

Zara 其实曾经也发过一些可能现在回看都觉得没法看的内容，但慢慢地会迭代。有没有哪类内容是让你非常惊讶，觉得原本普通却很火的？

Zara：

有几类。比如“文科生怎么进 AI”或者“怎么学习 AI”，我之前没想过会有这么多人关注。后来我发现这可能就是我在这个对话（Conversation）里的独特视角。因为绝大部分讲 AI 的人都是技术背景，很少有人从非技术视角来讲这件事。

但世界上绝大部分人都是非技术背景，他们很想知道：我不在这个行业，我该怎么跟上时代浪潮？所以我通过接入（Tap into）这个趋势，获得了很快的增长。

Cody：

除了文科生话题，还有什么？

Zara：

还有资源推荐类。我平时喜欢看 YouTube 上的长访谈，我原以为大家都看，后来发现很多人不知道去哪里找源头信息，或者没意识到自己接受的已经是二、三手信息了。

我以前以为要写很精美的摘要（Summary），后来发现我把看的 5 个视频截个图发出来，大家就觉得很有用。这也算一种“活人感”，体现了你的筛选标准。

Cody：

现在很多人也学着推荐资源，但为什么你的流量更好？你在筛选内容时有什么标准吗？

Zara：

我有一个原则：Follow builders, not influencers（关注构建者，而非网红）。

刚开始了解 AI 时我也不懂，关注了很多营销号。后来我发现，最高质量的信息都来自实际从业务者，比如 OpenAI、Anthropic 的研究员，或者 Cursor 这些创业公司的创始人。

这些人非常喜欢对外分享，而且讲的全是干货。我养成了一个习惯，就是从头到尾看完整的一个 YouTube 长视频。这对我帮助非常大，因为有些人的内容密度极高，没有废话。看这些长视频就像是我在免费跟硅谷最顶尖的从业者开视频会议一样。

Cody：

这和我们录播客的逻辑异曲同工。因为 Builder 讲的内容来自实战经验，而网红很多时候只是在转述他人的东西。Builder 讲的东西往往更真诚，因为他们不是靠推销产品赚钱的。

章节 6：Vibe Coding 实践——用 AI 破解创作的“尴尬感”与身份重塑

📝 本节摘要：

Zara 分享了她通过 Vibe Coding 开发的两个有趣工具，核心洞察在于利用 AI 将“单向输出”转变为“双向沟通”，以解决镜头前不自然的痛点。此外，她提出了一个关于身份认知的“黑客（hack）”理论：通过 Learn in Public（公开学习），你可以利用外界的反馈来重塑自我的“AI 原生民”标签，从而摆脱过去对专业背景的自我限制。

Cody：

你会做一些有趣的内容吗？比如关于技术或者创意的。

Zara：

我觉得我发的一些 Vibe Coding 的东西可能还挺有有趣的。我希望让大家觉得技术没有那么神秘。比如我做了一个录视频的工具，因为我发现很多人在摄像头前讲话是非常尴尬、不自然的。

我发现人其实更擅长双向沟通，最自然的状态是 Dialog（对话）。如果你只是面对镜头，那是单向输出。所以我就让 AI 扮演类似播客主播的角色来提问，它会根据你说的话实时提问，确保你能讲下去，不会干在那儿。它还有一个功能叫 “一键 Remove Silence”，能把你不说话的地方去掉，导出来就是一个干净的视频。

另一个变种是，我做了一个类似直播界面的 AI 观众组。当你录视频时，旁边有一堆 AI 模拟观众给你发弹幕、给正反馈。这种 “反馈” 对社会动物来说非常重要，能让录视频的门槛降低。

Cody：

这种“反馈”确实能 hack 掉大脑的压力。

Zara：

对，我觉得今年我变身成一个 AI Native（AI 原生民），其实也是一种 Hack。去年我还会觉得我不是技术出身，还有很多要学；但当我开始对外分享学习心得和动手实践时，外界开始认为我是个 AI Native 的人。这种外界的 Perception（认知） 反过来定义了我，让我摆脱了以前给自己的枷锁。如果你想重新定义自己，可以先对外创造这么一种印象。

章节 7：文科生的黄金时代——当“代码”贬值，“洞察”重新变贵

📝 本节摘要：

在 AI 时代，文科生与理科生的二元对立正在失效，取而代之的是 Technically Curious（对科技的好奇心）。Zara 提出了一个深刻的观点：“Code is cheap, show me the talk”（代码很便宜，给我看你的表达与洞察）。她认为，由于 AI 让产品落地变得极其容易，真正的壁垒回到了对人性的深刻洞察、讲故事的能力（Storytelling）以及走向市场（GTM）的策略上。

Cody：

你提到文科生和理科生的界限变模糊了，那非技术背景的人该如何在 AI 时代发挥价值？

Zara：

我最近比较喜欢一个词叫 Technically Curious，即对新技术有好奇心和了解意愿，这跟学不学计算机（CS）没关系。其实新技术浪潮来的时候，大家都是归零重学。我反而觉得这是文科生最好的时代。

以前大家说 “Idea is cheap”（创意很廉价），但我认为现在 “Idea is expensive again”（创意重新变贵了）。因为把东西做出来的成本大幅下降了，而一个基于对特定人群独特洞察的好点子，是无法随便获得的。它来自你大量的实践和对人性的感悟。

Cody：

为什么代码不再是核心，而“Talk”变得重要？

Zara：

以前会说 “Talk is cheap, show me the code”，但我那天发了条推特说 “Code is cheap, show me the talk”。以前要招很多工程师做的事，现在几天就能做出来。在这种情况下，最关键的问题是：“做什么？” 以及 “怎么讲好它的故事？”。

文科生更擅长理解用户、获得洞察，并将其包装成能产生连接感和社区感的故事。现在硅谷非常流行招 Head of Storytelling（叙事负责人），营销人才又变得非常热门。很多技术强的团队一到 Go-to-Market（走向市场） 就觉得非常难，这正是文科生能带来的巨大价值。

章节 8：硅谷营销新范式——从“功能竞争”转向“身份认同”与线下连接

📝 本节摘要：

嘉宾 Zara 观察到硅谷 AI 公司正呈现出“消费品化”的趋势，通过举办线下 Pop-up 活（如 Cafe Cursor、Thinking Cap）来建立社区感与品牌调性,。她认为，当产品功能趋于同质化时，品牌提供的“酷感”和身份认同将成为核心差异。此外，她提出了一个深刻的营销原则：营销的本质是“重复”，只有当创作者讲到想吐时，受众才可能刚刚接收到信息,。

Cody：

你最近有看到一些让你印象深刻的 Go-to-Market（走向市场）的有趣案例吗？

Zara：

有几个挺有趣的。第一，我发现现在硅谷的 AI 公司流行在线下办 Pop-up（快闪活动），非常像消费品公司。

比如 Cursor 会把旧金山的一家咖啡厅包下一整天，叫 "Cafe Cursor"。他们邀请用户去那里写一天代码（Coding），团队核心成员全天在现场解答问题、收集反馈。Anthropic 在纽约也办了一个非常火的案例，他们接管了一家咖啡厅并分发一个周边帽子，上面只写了一个词："Thinking"（Thinking Cap）,。

这个案例火是因为它在传达一种态度：在 AI 垃圾内容（Slop）泛滥的时代，它鼓励大家保持独立思考。带上这顶帽子，你就是一个独立思考的人。这是一种身份认同（Identity）的营销。

Cody：

这听起来已经完全超出了工具本身，更像是奢侈品或消费品的逻辑。,

Zara：

没错，AI 产品的营销越来越像消费品了。

本质是因为现在 AI 产品很难在功能层面做出绝对的差异化，比如 Coding 领域至少有十几个产品，普通用户讲不出具体的区别。但你会感觉到它们的 "Vibe"（氛围感）不同。我作为用户，可能因为觉得某个产品气场跟我合、网站好看、或者营销触达了我，我就去用了。这就像买矿泉水，你喝的是品牌背后的身份认同。

Cody：

关于将产品推向市场，除了这些大案例，还有没有什么具体的小技巧？

Zara：

营销和沟通有一个非常重要的原则：重复、重复、再重复。

很多创作者觉得一件事讲过很多遍就不讲了，但现实是：当你一件事讲到自己已经要讲吐了的时候，大家才刚开始听到。

现在的现代人注意力极其分散，沟通是有巨大损耗的,。绝大部分人看内容只看前几秒，或者只看 AI 生成的摘要（Summary）。你必须通过足够多的触点去影响用户。比如我在推特上看到一个产品，可能被推荐到第五次的时候，我才会真正去下载。所以，做个人品牌或发产品，频率和数量与质量一样重要,。

章节 9：深度学习的“反向交互”——拒绝平向摘要，让 AI 助你理清思路

📝 本节摘要：

针对信息过载，Zara 分享了她开发的工具 Lcut.ai，主张“不走捷径”（Long Cut），通过保留视频的原汁原味来提升学习效果,。她详细推荐了 Claude（人性化）、NotebookLM（个性化理解）、Replit（一站式开发）等实操工具,,。最后，她分享了一个极具启发性的交互技巧：与其问 AI 问题，不如让 AI 反向向你提问，以此通过对话快速生成高质量、具有个人风格的初稿,。

Cody：

听说你最近也推出了自己的产品，是关于帮大家读 YouTube 视频的？

Zara：

是的，这个产品叫 Lcut.ai。它的名字来自 "Long Cut"，意思是学东西不要总想走捷径（Shortcut）。

我不喜欢纯粹的文字摘要（Summary），因为摘要会把嘉宾最精彩的小故事、金句等原汁原味的东西过滤掉。Lcut 的逻辑是：AI 先读完逐字稿，提取精华观点并标注时间轴。你可以点击标题直接跳到视频对应的位置看原片。我还加入了一个功能：在逐字稿里选词，让 AI 结合上下文解释专业术语，或者一键去除口癖，把乱糟糟的逐字稿变成干净的笔记,。

Cody：

除了 Lcut，今年还有哪些 AI 产品是你真正觉得好用且值得推荐的？

Zara：

我推荐几类。

第一是日常对话类，我首推 Claude。

它的性格和语气比 ChatGPT 更像“如沐春风”的伙伴，不会一味地拍马屁，非常适合聊个人问题或当心理咨询师，写东西也更强。

第二是学习类，推荐 NotebookLM。

它的 slogan 是 "Understand anything"，但我更建议用它来 "Understand yourself"。你可以把自己的简历、聊天录音、或者杂乱的思考传上去，它能帮你梳理出非常清晰的 PPT 或播客对话，帮你提炼出那些你“呼之欲出”但还没整理好的观点,。

第三是 Vibe Coding（氛围编程） 类，推荐 Replit 和 Facets。

Replit 非常适合小白，从想法到部署一站式解决，甚至不需要碰代码。Facets 则适合做极其精美的轻量网页，比如个人作品集，动效和交互感非常好,。

Cody：

关于和 AI 的交互，你有没有什么私藏的“年度用法”？

Zara：

有一个非常有效的技巧：颠倒交互关系，让 AI 向你提问。

比如我要写个产品方案，我不会面对空白文档发呆，而是打开手机给 AI 下指令：“我要写个方案，请你一次问我一个问题，帮我想清楚。”

它会问：你的受众是谁？解决什么痛点？跟竞品有什么区别？ 我就在走路或堵车时用语音快速回答。因为人在对话时最自然、门槛最低,。最后我说：“把刚才聊的整理成文档”，一份完全属于我个人观点、没有“AI 味”的高质量初稿就出来了。

这种方式甚至可以用于心理咨询：让 AI 一次问你一个问题，引出你的困惑，你会发现你其实自己就知道解决方案，你只是需要被引导。

章节 10：无需许可的杠杆——破除“等待批准”的心理牢笼

📝 本节摘要：

嘉宾 Zara 借用纳瓦尔（Naval Ravikant）的观点指出，代码和媒体是当代“无需许可”的杠杆，而 AI 则将这种杠杆的作用推向了极致,。她深刻分析了人们迟迟不行动的心理根源——从小养成的“等待许可”惯性（如等待大厂标签、专业背景或他人认可）。为此，她提出了“冷启动”建议：不要追求精美设备，从回答周围人最常问的三个问题开始，以低门槛的“活人感”内容开启实践,。

Zara：

纳瓦尔有一句很名的话，他说世界上有两种无需许可的杠杆，分别是代码（Code）和媒体（Media）。这两件事都可以让你在睡觉的时候产生复利，而且你不需要任何人的许可，就可以去做内容或写代码。在有了 AI 之后，我觉得这个杠杆更是上了一层楼。

我发现，尤其是在我们的教育体系下，大家潜意识里会认为做一件事之前需要得到某种许可。比如爸爸不让做、老师不让干，或者进入职场后需要名校、大厂的标签，甚至觉得自己没学过计算机（CS）就不能做 AI 产。其实反问自己，没有任何人拦着你。

Cody：

虽然道理大家都懂，但往往还是迈不出行动的第一步。

Zara：

其实我行动前也纠结了很久，我为了拍小红书，甚至买了一年多的设备都落灰了也没拍。后来我决定不管那么多，先发再说，不再纠结于内容是否“精美”（Polish），而是直接用白话讲出大家关心的问题。

我给大家一个内容冷启动的建议：如果你不知道讲什么，就去回想周围的人最常问你的三个问题是什么。因为别人经常问你，说明这个点在别人眼里是最有趣的。如果你能站在外部视角，用小白能听懂的语言讲出来，那就是大家想听的内容,。

现在的观众关注你，并不是因为你有特效或视觉效果，而是因为你的洞察本身。我发现很多观众喜欢看我的内容，就是因为我不加修饰，这种“Raw”（原始）的状态反而很有活人感。

章节 11：学习于公开之中——通往“松弛感成长”的路径

📝 本节摘要：

Zara 提倡“在公开中学习”（Learn in Public），主张以学生而非专家的姿态分享笔记，以此获得正向反馈并倒逼输入,。她提出了“松弛感成长”的概念，强调成长不应是“苦大仇深”的自我逼迫，而是将探索 AI 视为一种游戏,。她引用保罗·格雷厄姆（Paul Graham）的观点，鼓励大家寻找那种“对自己像玩，对别人像工作”的事，因为行动本身就是解决焦虑的良方,。

Cody：

你在小红书上的输出，也带动了很多人开始“Building in Public”或“Learning in Public”。

Zara：

我非常喜欢 “Learn in Public” 这个概念。很多人不敢发内容是担心自己不够专业，但其实你可以用学生的姿态，跟大家分享学习笔记，这种“一起成长”的内容反而非常吸粉，大家不会觉得你不专业。

而且，这能促进你的输入。为了频繁更新，你必须不断提升自己的认知。进入职场后没有考试，如果你不公开学习，你很难知道自己到底学得怎么样，外界也不知道你的进步。当你把学习成果变成一个小产品或一篇内容，你会得到很大的动力，觉得“没白学”,。

Cody：

这听起来是一种非常高效的自我驱动方式。

Zara：

是的，我今年另一个关键词是“有松弛感的成长”。我并没有逼自己每天必须学什么，而是非常开心地把这些事融入到日常生活中。很多人问我哪来的时间，我会反问：“你哪来的时间刷抖音、看剧？”。对我来说，研究 AI 产、录视频就是娱乐，是给我提供能量的事情，所以它非常可持续。

我去年学 AI 时也挺焦虑，因为没有相关背景，只敢看视频。但今年我通过持续的行动，发现真的能把东西做出来，有了正向反馈，焦虑就消失了。

我非常喜欢保罗·格雷厄姆的一句话：“寻找那些对你来说像是在玩，但对别人来说像是在工作的事情（Find what feels like play to you but feels like work to others）”。做内容对我来说就是玩。这种“定位”和“松弛感”不是坐在家里想出来的，而是通过把手弄脏、不断行动才找得到的。

章节 12：硅谷精神导师——产品、技术与营销的三维进阶

📝 本节摘要：

嘉宾 Zara 分享了她在 2024 年深度关注的三位硅谷“构建者”（Builder），分别代表了产品洞察、技术热情与营销策略的最高水平。她通过 Chris Pedrigo 学习如何将用户访谈转化为直觉；从 Josh Woodward 身上汲取大厂内部的创业者精神；并借鉴 Lulu Chen 的“创始人驱动营销”理论，强调在 AI 时代，创始人亲自下场讲故事不仅是性格选择，更是一种核心业务策略,,。

Cody：

今年你有哪些年度的“精神导师”？这些 Builder 的洞察给了你什么启发？

Zara：

我特别建议大家找到喜欢的 Builder，然后把他在社交媒体上的所有内容和访谈都看一遍。

在产品方面，我深受 Granola 创始人 Chris Pedrigo 的启发。他认为产品经理做访谈不是为了用户说什么就做什么，而是为了提升自己的“直觉”。同时，他主张应用层不要去跟模型层竞争，而要借用它的优势。

在技术与大厂创新方面，我推荐 Google Labs 的负责人 Josh Woodward。他虽然在 Google 这样的大厂，但完全没有“油腻感”，眼睛里透着对技术的孩子般的热爱。他有一个观点非常触动我：发新产品时不要只盯数字看板，要去观察用户的眼睛，看他们是否有“Ah-moment”（眼前一亮的时刻）。

最后在营销（GTM）方面，我非常推崇硅谷的“PR 教主” Lulu Chen。她提出的 "Founder-led Marketing"（创始人驱动营销） 认为，CEO 应该直接跟受众产生影响，而不是通过传统媒体发通稿。

Cody：

很多国内创始人会觉得我很内向，不擅长表达，这怎么办？

Zara：

Lulu 认为这不是性格问题，而是策略问题。硅谷那些创始人出去讲，是因为这能直接帮到业务，比如招聘人才,。

她还有一个很有趣的观点：大家通常喜欢推销“被低估的产品”（Underrated Product）。当你还是小众、处于 Underdog（弱势方）地位时，大家会因为想帮你而主动传播，这是新品牌早期的红利。

章节 13：人生是一场无限游戏——从“主观能动性”到“不被定义”

📝 本节摘要：

访谈进入尾声，Zara 探讨了 AI 时代最重要的品质——主观能动性（Agency）。她认为 AI 极大地降低了实践门槛，让“文科生”也能通过实操快速掌握产品思维,。通过分享自己的“十个标签”（从哈佛心理学学霸到前记者，再到一岁娃妈），她向读者展示了如何不断打破外界画下的框框，将自我的成长视为最终的“构建作品”，并以“松弛感的成长”为 2025 年写下注脚,,。

Cody：

最后想聊聊“个人积极行动系统”，非技术背景的人该怎么在 AI 时代发挥价值？

Zara：

我觉得现在是“人人都是产品经理，人人都是 CMO” 的时代。

AI 帮我降低了时操门槛。以前做产品需要团队、需要融资，现在你只要打开 Cursor，用自然语言就能做出原型,。学习任何东西最好的方式就是实操。

我非常认同 Karpathy 说的一句话：“主观能动性（Agency）大于智力”。在 AI 时代，Agency 就是那种“我命由我不由天”的心态，不被动等待外界许可，而是直接去把想法变成现实。

Cody：

按照我们的惯例，请用“十个我是”来介绍一下那些大家不知道的你。

Zara：

好，挑战一下：

Cody：

从记者到 VC，再到做业务营销，最后成为一个 Builder，你一直在刷新自己的定义,。

Zara：

是的，人生是一场无限的游戏。

大众习惯根据你过去做得还行的事情来给你画框框，但我希望不断突破这些边界。其实我们最终构建的，都是我们自己的人生。

Cody：

谢谢 Zara。希望大家在新的一年能积极行动，找到那份属于自己的、松弛感的成长。

结语：

如果说传统的学习是“往干涸的池塘里灌水”，那么 Zara 的行动哲学就像是“在奔流的河水中逆流而上”。她通过不断的实操（Building）与公开学习（Learning in Public），向我们证明了：在 AI 时代，与其等待技术的完美说明书，不如先“把手弄脏”，在反馈的激流中打磨出属于自己的独特价值。