AI Coding 言出法随，未来什么还会值钱？

任鑫和徐文浩作为 AI 炼金术士，分享了他们对 AI 技术的热情和实践。任鑫用 Antigravity 为孩子开发学习应用，强调了作为需求方和开发者合一的便利性，遇到技术问题可以直接修改需求，开发进度顺利。该应用的最大好处是其独特性，专为解决特定问题而设计，例如根据孩子游戏状态调整难度。虽然产品化存在疑问，但个人使用非常方便，能满足全世界可能只有他才有的需求。

讨论了编程经验与使用 AI 编程工具的关系。任鑫认为，即使没有编程背景，也能通过 AI 工具快速实现想法，例如他孩子用 GPT 制作塔防游戏。他使用鱼一的工作台，发现提示词能力至关重要，即使是同一 AI 工具，不同人做出的效果也大相径庭。徐文浩认为，领域知识在 AI 应用中非常重要，对小红书运营的了解程度会直接影响 AI 生成封面的质量。未来一年内，封装 AI 能力仍然有市场。

徐文浩分享了使用 Cloud Code 的经验，认为 AI Coding 能力已能独立完成任务，甚至可以处理策略性和效果性的工作。他举例说，可以要求 AI 优化 UI 设计，AI 会自行研究并提出新的设计方案。任鑫提到于一让 agent 自己发起任务，并用虚拟鱼姨评估任务好坏，甚至总结经验，认为 AI Coding 不仅是解决问题的手段，更是基础能力，可以用于写作、邮件等多种任务。

讨论了 AI 时代软件的未来，认为简单的软件会被 AI coding 取代。任鑫认为，未来可能不存在传统意义上的软件，界面不再重要，用户只需将虚拟世界与真实世界对齐，其他事情都应变成 skill，无需操作。数据输入也应是非结构化的，AI 直接处理。人类的任务是做对齐，其他事情都应该用 skill 完成。

讨论了 AI 应用中的风险与信任问题，认为 AI 做事速度快、并行，但长期盲从可能导致亏损。最终只能用魔法打败魔法，用 AI 检查 AI。任鑫提到自己同时开发多个项目，需要 AI 并行处理任务。徐文浩提出，使用 AI 时，大量输入很累，建议使用语音输入。任鑫认为，能把事情说清楚，大概也知道答案了。

讨论了 AI 应用的未来形态，任鑫认为中间层会消亡，AI 直接写代码解决问题。他分享了使用 AI 自动处理会议录音的案例，无需人工干预。徐文浩认为，某些重复性高、对质量有要求的任务，例如小红书封面制作，会出现专门的公司提供工具或 agent。任鑫认为，可以讲大道理的地方都应变成产品交付。

讨论了 AI 在企业应用中的管控、权限和合规问题，认为这些问题短期内难以改变。徐文浩认为，N8n 和 DeFi 这类中间层会变得极少，甚至消失，因为 AI 可以自动生成代码执行。任鑫认为，面向个人 creator 的中间层会消失，但面向企业的中间层仍然存在，因为企业需要权限管理。徐文浩反思，也许不需要组织，一个人用 agent 就能完成所有事情。

任鑫质疑自己为何还要在一个组织里，而不是以自己为中心组织资源和 AI。他认为，以个人为中心调度资源是更好的形态。他反思，花时间开会、跟进事情，不如花时间与 AI 聊天，提升 AI 领导力。他担心，18 个月后，自己会被淘汰，因为缺乏 AI 领导力。

徐文浩认为，36 个月后大家都会被淘汰，即使有 AI 领导力也没用。他认为，应该尽快描述一下做个 agent，让 AI 完成工作。任鑫认为，知识工作者的工作就是打开一个 tab，把某段东西拷贝到另外一个 tab，可以被 AI 替代。徐文浩认为，应该思考开会想解决什么问题，很多会其实不应该开。

徐文浩认为，可以把评测指标给 AI，让 AI 自己迭代，成为更好的独立 agent。任鑫认为，人类提供 bootstrap 的养料、目的和评估，以及在数字空间做 alignment。徐文浩认为，36 个月后 AI 一定比人类强。徐文浩认为，即使 AI 停滞，只要挖掘出用法，也能翻天覆地。

任鑫认为，AI 时代渠道比生产力更重要，生产力让造东西变得容易，但怎么卖出去更关键。他认为，造东西的能力在快速贬值，渠道能力在升值。徐文浩认为，大部分日常工作都是生产过剩的。任鑫认为，合作时要看有没有直接收益，生产能力离直接收益隔了两层。

徐文浩观察到，大部分普通人用 AI 只是逗包问答，没有意识到 AI 在工作中的应用。任鑫建议，将豆包或 ChatGPT 拖到手机常用栏，增加聊天次数；购买 Claude、ChatGPT 或 Gemini 会员；使用万能提示词，要求 AI 先提问再回答。徐文浩认为，今年是 AI for everyone 的时间窗口，要让更多普通人把 AI 用起来。

任鑫分享了自己每过一段时间就会陷入低水平重复的经历，认为人设和朋友可以帮助突破。他建议，在朋友圈宣传自己 AI 很先锋的人设，以及多交一些先锋朋友，可以刺激自己学习新东西。