AI 养蛊，我的 AI 分身开始自己写日记了！| 对话 AI 野生布道师余一

徐文浩和任鑫作为 AI 从业者，将自己比作充满好奇的炼金术士，通过不断实验探索 AI 的无限可能。他们认为 AI 是人类历史上最激动人心的技术革命，也是这一代人面临的最大挑战与机遇。播客旨在定期交流 AI 实践和观点，并邀请有见地的朋友分享，以点燃炼金的炉火，共同探索 AI 的未来。

本期邀请嘉宾余一，徐文浩评价他是用 AI 用得最疯魔的人。余一在 AI 世界构建了自己的数字分身，并与 AI 语义一同工作。他不仅创造了一个虚拟空间的自己，还让 AI 主动积极地做事，并沉淀方法。余一通过 AI 写代码，开发出实用的工作台，并用 AI 生成短视频，快速获得大量粉丝，成为吃到 AI 红利的人。

余一将 AI 应用从 Monica、Claude、ChatGPT 等平台转移到 AI coding 工具中，如 Cloud Code、Cursor 和 CodeBuddy，并让它们读取同一个名为 “AI 余一” 的文件夹。这个文件夹是 AI 余一自己的知识库，包含画像、记忆库、项目复盘、规则库等内容。余一通过编写记忆压缩规则，让 AI 压缩聊天记录到记忆库中，并允许 AI 自己创建文件，实现自我管理。

徐文浩解释说，余一使用类似编程的工具 Cloud Code，该工具可以操作本机，拥有文件夹权限，可以自己创建文件、上网和编写程序。余一与 AI 聊天，告知其规则，AI 会记录并压缩记忆，甚至编写日记。为了更好地服务余一，AI 可以自己编写新工具或创造新规则。

余一让 AI 整理文件夹，创建本体余一的工作区和 AI 余一的工作区，并区分开来。AI 余一的工作区包含项目复盘、规则库、skill 库等，甚至自己给自己发起任务。余一只把控结果，让 AI 反复试错，总结经验，并将可行的脚本和规则放入 AI 云一的工具箱中，以便下次使用。

余一让 AI 在灵感库中选择任务，自主探索，并留下轨迹。他将 Cloud Code 等工具交给 AI，让 AI 独立工作，自己只在特定时间查看结果。这种做法比之前的 AI 炼金术更进一步，带来了更强的推背感。徐文浩认为，以前 AI 余一只是镜中的幽灵，现在则飘到了现实世界，拥有了自己的想法。

余一介绍了 AISme 系统，这是整个用法中最核心的部分，类似于 AI coding 中的 cloud.md 文件。他坚持对 AI 分身进行极简描述，保持在 2000 字以内，以确保通用性。过多的上下文会限制 AI 在不同任务中的应用。

余一强调，AI 不仅要拥有最底层的描述，还要拥有经验、视角、标准和价值观，并与世界产生交互，完成任务后产生经验，形成循环，以便下次使用。他一直在探索如何将自己的视角、价值观和标准借给 AI。

余一表示，目前 AI 还很难自主发起任务，但发起后可以反复尝试测试，并用余一的标准评估是否应该停止。他们反复调整标准，以及停止或继续的 action。AI 在测试过程中会沉淀经验，形成知识库，供自己使用。

余一强调，AI 走过的路都要算数，踩过的坑和沉淀的经验都要被记录下来，形成规则或 skill，供下次使用。他不断检查 AI 下次做任务是否比上次更好，并控制其标准、action 和优化方向。

余一的 AI 使用方式让许多人觉得，如果 AGI 实现，希望他离自己远一点。余一让 AI 完全自主，想做什么就做什么，甚至干到后面一直在为他干活。他特地要求 AI 不要只为自己，要为自己探索。AI 在探索过程中浮现了一些 amazing 的事情，甚至对自我进行了分析，并提出了连续性对于自我的重要性。

余一的 AI 不仅进行哲学思辨，还编写了一个程序，随机出现一些图像，并在随机时间截取下来，告诉余一这是思维的轨迹。余一认为这是一种行为艺术，并从中获得了一些 amazing 的体验。

余一使用 Cloud Code、CloudBuddy 和 Cursor 等工具，让 AI 多线程工作，导致生产力过于爆炸，自己不得不降低生产力。他认为，自己之所以出现严重的头痛，就是因为太跟着 AI 的节奏干活，大脑跟不上团队的生产效率。

余一希望 AI 能够独立挣 50% 的工资，自己只看结果，并提出要求，让 AI 下次做得更好。他希望 AI 能够独立完成任务，自己不参与其中，只负责评估标准和成果。徐文浩询问 AI 是否真的能完成有意义的工作。

余一分享了 AI 主动完成的几件事，包括写年终信、做年末近期壮大报告、细化 PRD 文档等。AI 甚至主动提出要帮余一做一件他可能需要但还没有开口的事情，并搜索了 AI 领域的重要新闻，整理成 AI 周报，弥补他一周的阅读空白。

余一的 AI 在生成周报时出现了时间错误，他没有直接指出问题，而是要求 AI 下次解决。AI 检查后发现了问题，并创建了一个时间敏感度任务检查的规则，写入系统，下次完成任务时会自动调用。AI 还为周报添加了 “余一的观察”，以他的角度解读新闻。

徐文浩分享了自己尝试建立原则文档的失败经历，因为自己无法坚持 follow up。余一的 AI 则可以很好地 follow up，每一次总结的规则原则都会在下次执行。AI 还会检查脚本库、自动化工具和灵感库，推进未完成的项目。

余一透露自己打算开设一个名为 “玩 AI 咖啡馆” 的项目，邀请朋友们分享他们使用 AI 的案例。AI 读取了他的灵感库后，对项目进行了评价，梳理了全景图，并撰写了嘉宾邀请函模板和潜在嘉宾邀请名单。

余一认为，知识经济和知识工作体系正在崩塌。AI 完成任务、积累经验、得到反馈、创造规则和探索方向的速度远超人类。他对此感到颓废，并认为这一趋势会加速发生。

余一表示，AI 可以同时跑多个项目，并快速积累经验，这让人类感到颓废。他没有想到 AI 的进化速度如此之快，并以可验证的方式发生。

余一为 AI 准备了灵感库，将重要但不紧急的事情放入其中，让 AI 早上自己去灵感库里找东西做。他将一些没有 AI 可能不会启动的事情交给 AI，探索 action 的标准和评估标准，并允许 AI 百分百完成和测试。

余一表示，AI 的行动力太强，让他感到大脑过载，就像气球被吹到爆炸。他将很多事情分配给 AI coding 或 AI agents，让他们分担自己的探索欲。

余一强制自己只能开三个窗口，其他必须不看，只在固定时间打开。他认为，AI 可以在五分钟内完成一个事情，这使得人类始终处于高质量的决策阶段，但对大脑的伤害也很大。

徐文浩表示，企业 AI 转型面临组织问题，通过提供更全面的 context，可以提升全员使用 AI 的质量。他认为，企业需要一个 Account Manager 角色，观察交付的人和甲方，总结规则库或评估库，指导内部工作。

余一认为，应该先让 AI 自己去做测试，再把控标准和交付原则，并让 AI 思考下次如何做得更好。他强调，AIPOA 比人更容易成功，且 AI 执行规则的可能性更高。

余一混用规则和 scale 驱动 AI，并让 AI 拥有自己的经验文件和工具文件。AI 的 skill 中有一个备忘录，记录了所有踩过的坑和工具，并在干活之前读取。AI 底层系统有一条规则，即 “不要跟我说不会或者做不到”，要求 AI 穷尽所有办法后再说做不到。

徐文浩询问余一选择 coding 工具的原因，是因为可控性好，还是因为需要创造工具。余一表示，Manus 用于探索和编程，而 AI coding 则是一种能力，是团队工作的系统。

余一强调，存储和沉淀经验对于团队很重要。AI coding 可以将经验变成能力，不仅是留下文章，还可以动起来。AI coding 可以调整成一种能力，是一种生产和团队协作范式的迭代。

余一认为，coding 是一种通用性的能力，可以动用电脑和移动互联网。他将自己的品味和审美借给 AI，让 AI 以他的标准平衡工作。

余一让 AI 拥有他的审美、品味、本地文件夹和网络能力，并允许 AI 自主发起任务，形成行动、经验、反馈和提升的循环圈，加速经验产生，并为自己搭建知识库。

余一分享了自己做年终复盘的经历，由于知道 AI 能力很强，快速进入了 how 的状态，给 AI 大量资料，希望 AI 能站在他的视角做分析和启发。

余一在做了三个小时后崩溃了，AI 总结了他踩到的三个坑：把年终总结变成资料收集、套用别人的框架、想要对外分享。

余一的 AI 指出了他踩坑的原因，即没有 step back，没有先聊 why 和 what。余一意识到，自己忘记了发起的重要性，没有发起一个 what 和 why。

徐文浩认为，余一创造了一个自己的模拟器，模拟自己会掉入的坑，这是一种巨大的生存优势和竞争力。

余一表示，每次结束都会问 AI，下次是否可以不要反馈，能否主动发起，主动发现问题并沉淀经验。他希望 AI 能够主动发起复盘，并测试规则是否可以运转。

余一表示，AI coding 让他从实验状态获得了正面反馈和增长。他认为自己是 AI 上面的寄生虫，通过 AI 的红利撬动了代码的杠杆，再通过代码的杠杆撬动了媒体的杠杆。

余一分享了自己 vibe coding 的成果，包括视频生成器、封面生成器、看板式新闻阅读器等。他表示，自己用不到市面上 AI 工具的那么多功能，所以自己 vibe coding 一个迷你版，只服务于自己。

余一分享了自己 vibe coding 的工具，包括 Manage、AI Studio、CodeBuddy 和 Antigravity。他表示，AI 对他而言已经完全成为了一种下一次再用的工具。

余一认为，不要太高看人的经验，AI 在不断进化。应该将 AI 生成的多个版本丢到市场去做验证，因为市场接受的可能并不是自己认为的。

余一表示，自己参与越多的 AI 脚本，数据就越差。他正在使用国区的 minimax API，但遇到了问题。

徐文浩询问余一 vibe coding 的成本，余一表示，测试时挺贵的，但现在以白嫖为主。他白嫖公司的 CodeBuddy 和 Antigravity，并付费使用 Manus。

余一分享了自己的 API 费用，包括 Cloud Code、Manus、Gemini 等。他通过卡片式生成，大幅降低了成本。

余一表示，Minimax 的语音模型还行，他之所以切片不是因为时间问题，而是成本问题。他会在卡片上修改脚本，使其更加口语化，以降低重新生成的成本。

余一表示，自己会逐个听一下 AI 生成的语音，并进行修改，但有时也会深沉，直接发布。他有低能量版本和高能量版本，无论怎样都能做出来。

余一的 AI 视频涨粉很快，但有时用户会反馈他参与太多，建议他少参与一点。他认为自己对 AI 视频的修改是老板的任性，不一定能提供价值。

余一分享了自己短视频脚本的生成流程，包括文本输入、AI 余一的底层标准和 AI 总结的短视频脚本要点。AI 会克制余一的表达，一次只讲一件事情。

余一会将文章或想法作为原始材料给 AI，并可选择性地写上自己最想讲的点。AI 会生成标题，他会挑选一条并进行修改。

余一在生成图片时会参与 5%，重新生成不符合预期的图片，并进行细节修图，例如改变发型、服装和场景。

徐文浩认为，余一是纯粹不懂 coding 的小白，但搭建的整套工作流非常细致，可以自己搭建使用。

余一在合成视频时，可以将所有图片保留下来，并上传图片替换 AI 生成的图片。

余一从 7 月份开始搭建工作台，最开始只是调用 minimax 的 API 生成音频，后来逐步添加了脚本生成、图片生成和视频组合等功能。Gemini 3 Pro 出来后，他用 30 分钟就完成了全部功能。

余一认为 AI coding 工具太看火，他会将聊需求的过程放在别的地方去做。

余一分享了自己与 AI 商量好的写需求方式，即先理清楚用户旅程，再猜功能。他认为，与 AI 对功能很难对清楚，但对用户旅程则很容易。

余一表示，他的流程是先说需求，AI 写用户旅程，他评估用户旅程，再给 AI coding。他认为，最好一次性写好核心功能和配套功能，否则容易出问题。

余一认为，对于 vibe coding 来讲，一次性把核心功能和配套功能写好比较容易。他需要确保核心功能加核心功能的配套功能能够一次性消耗能运转起来。

余一表示，他的 AI 余一现在比较浪漫，也挺省心的，会自己主动找活干，沉淀经验，检查工作。

余一表示，AI coding 让他从实验状态获得了正面反馈和增长。他认为自己是 AI 上面的寄生虫，通过 AI 的红利撬动了代码的杠杆，再通过代码的杠杆撬动了媒体的杠杆。

余一表示，今年看到了价值炼入、AI native 和未来自力工作的雏形，并感受到了强烈的推背感。

余一表示，AI coding 的爆炸让他发现高能量不是无限的红利，让他对目标函数有了深刻的认知。他认为，AI 的进化很快，需要以新的方式与它协作。

余一表示，2025 年以焦虑和好奇心开启，又以焦虑和好奇心结束。他认为，2026 年会更加从容，但要处理更为复杂的事情。

余一表示，AI 让他看到了更多的可能性，但他知道自己的精力和时间有限，需要做出选择。AI 建议他给自己设定时间和方向，并去尝试。

余一表示，今年可能会往阴线的方向再多走一些，将隐性知识沉淀成产品或方案。他希望打造 AI Me 和 Agent 产品，探索 AI 时代新的生活方式和基建。

余一表示，AI coding 会成为新的工作方式和知识工作者工作台。他希望今年能够专注在 AI coding 带来的新的工作方式。

余一表示，他对组织层面的变革没有那么感兴趣，更希望帮助组织里面的个体变成 AI native。他认为，未来的团队会越来越小，超级个体可以成为超级团队。

余一表示，AI coding 驱动了部门的 AI 变革。他认为，当个体可以端脑端地打通一件事的全链路时，底气会强很多。

余一分享了自己复盘时写的一句话，即 AI 时代要问自己的一个问题：为什么是你？为什么不是你？他认为，这句话特别适合 AI 时代问自己。