STAGE 01 / STRATEGY CONSULTING · 8年
把分散、复杂的信息，画成能拿去汇报的PPT
面对陌生行业与模糊命题：看懂业务、补齐信息、找到关键判断，再让结论能被拿去汇报。
当时在做什么
处理分散、复杂的信息（用AI或不用AI），沉淀出一整套可复用的工作流程——做咨询只管画PPT，事情相对纯粹。
后来迁移到哪里
后来我发现，AI可以放大很多事情，但前提仍是看懂业务和工作流。这也是我现在创业要继续沉淀的东西。
CHAPTER ① / WHO
我是谁
做了8年战略咨询，之前几年是一家精品战略咨询公司的合伙人。2026年3月，开始组建一支 AI native 创业团队：把业务理解做成产品，也拿团队做一次组织实验。
STAGE 02 / PARTNER · 全组织上AI（2023—）
自己往深里用，也推着整个组织一起用
从2023年3月起持续为GPT付费、从未间断；同一年开始推动整个咨询团队乃至品牌、行政、HR（强制）使用AI。
当时在做什么
推动组织内部定期的AI使用分享交流，让"用AI"从个人习惯变成组织默认。
后来发现了什么
AI用得越多，越发现效率只是其中一面。人才怎么成长、工作怎么交接、团队怎么协作，都得重新想。
NOW / AI NATIVE STARTUP（2026.03—）
把过去的工作流，沉淀成一门生意
一边把过去积累的业务理解和信息处理做成产品，一边用自己的小团队，试试 AI 进入组织以后，岗位、人才和协作会怎样变化。
现在在做什么
这件事叫可见信号：把业务理解、信息处理和 Agent、工程放到一起，让重要的 AI 变化更可信、更容易看懂。
也在探索什么
用一支全员高密度使用 AI 的小团队，试试看岗位边界怎么变化，人和人、人和 Agent 怎么协作。
PERSONAL / HOW I USE AI
我不是程序员，但近30天在 Codex 里用了约190亿 Token
我主要用它搭工作流、核验 AI 产出、做产品原型、建知识库、追踪信息，也用来拆任务和交接工作。
190亿
近30天本机 Codex Token 用量
33.8%Prompt、SOP、Skill 与 Agent 工作流
18.8%AI 产出核验、Agent 交叉评审与风险检查
13.0%PRD、产品方案、界面与原型
11.6%知识库、档案与事实底稿
10.6%信息源跟踪与研究报告
8.4%决策、优先级、任务协作与工作交接
其余3.7%：写作与对外分享、个人事务及其他。换个维度看，包括原型 HTML 在内，代码相关也不到10%。
这个事业叫可见信号（vis-signal.com），交付的方式有四种形态：
FORM 01信息 / 阅读产品
FORM 02垂直 Agent
FORM 03企业级情报分析服务
FORM 04信息源接口
核心不是"更多信息"，而是可信、低噪、可理解、可复用的获取方式。
我相信，好的AI产品不是给用户又一个对话框，而是恰到好处的上下文和经验证业务理解的复用。
CHAPTER ② / OPEN QUESTIONS
我能带来的苦活摸索中
一个AI原生组织跑起来之后，这些问题都还在摸索着往前走——没有一个有标准答案。哪条你也在想，就给它点个 +1，现场我们就从那里开始聊。
Q / 01
一个AI原生组织，什么变快了？什么变慢了？新的摩擦是什么？
Q / 02
如何才能找到一个真正 AInative 的候选人？
Q / 03
每个 AInative 的人手上都有交接不出去的长上下文时，团队内应该如何协同？
Q / 04
整个组织的上下文资产，如何对每个人和自己的 agent 打通？
Q / 05
如何持续沉淀外部输入、刷新上下文资产，持续更新迭代？
Q / 06
如何尽可能地在组织内沉淀和共享工作流？要找专人来专职做这件事吗？这个岗位是AI时代的 HRBP 吗？
Q / 07
从市场、品牌、内容运营、行业研究，到产品、设计、前后端，再到 Agent 开发——不同属性的职责，应该如何融入到同一个循环迭代系统中去？
Q / 08
复合岗位的出现，应该先 cover 掉哪一段？
Q / 09
如果每个人都在面对AI工作，应该分多少时间跟人交流？
Q / 10 · 个人的痛
如何解决AI把 J 人变成 P 人的问题？
换模型对照、新开 research 验证AI的提案和决策、修改提示词重复等待结果、并行的长线任务在运行着，发散的想法又想要快速验证——这个时候旁边有个人跟你说话，你该怎么办？
为了解决这个问题，我已经开始手写记录会话进度了。
CHAPTER ③ / EVIDENCE
我有的一手
用得多，只能说明这是我的日常。真正算得上一手的，是招过的人、推过的组织、反复踩过的坑，以及最后留下来的方法和系统。几个 evidence：
EVIDENCE 01真实样本
7000+份简历背后的判断
这几个月两个 BOSS 账号收到了7000+份简历。我一直在收简历、面试，发出去的 offer 没几个，发错的也不少……对“什么样的人是真的 AI native”，判断也一直在被这些真实样本更新。
EVIDENCE 02组织实践
推动过一整个组织上AI
从2023年开始，推动整个咨询团队乃至品牌、行政、HR（强制）使用AI，也持续做组织内部的分享交流。大家真的开始用以后，人才怎么成长、工作怎么交接、团队怎么协作，一个都没有自动变简单。
EVIDENCE 03长期使用
一个从未间断AI付费的深度用户
从2023年开始持续为GPT付费，从未间断。做咨询只管画PPT，当老板要操心的事情就多了——现在AI已经被我用到research、决策、内容、产品、设计、测试、Agent开发和组织协作。不是技术背景，但使用边界一路推到了这里。
EVIDENCE 04AI 驾驭
真实经验、体感与 Skill 沉淀
如何利用模型和 agent 的性格与长处更好地协同，如何利用上下文与视角差异的AI互相校验得到更好的产出，如何让AI以高度可视化的方式帮你做高质量的决策，如何让AI帮你拔高审美、“画”出好看的东西，如何设计简单的loop让AI自行迭代；
哪些是模型个体性格或思维惯性通病带来的偏差，哪些是上下文缺失带来的偏差——怎么识别、怎么对抗它们，熟能生巧，我有一些肌肉记忆——有成功经验，当然也有非常多的 badcase。
EVIDENCE 05个人系统
我搭建了一套让个人和公司资产持续更新的系统
我把录音、日记、项目进展和个人／公司材料接进了同一套系统。新的东西进来，会继续更新我的个人经历、内容和AI使用方法，也会更新公司的产品、品牌、招聘和组织资产。
等到做判断、写内容或推进项目时，可以直接带上过去的积累和最近的变化，不必每次从零开始。
CHAPTER ④ / HOMEWORK WANTED
我想抄的作业
下面是我想跟你换的作业。你手上有的话，点一下「我有作业」，然后现场找我。
作业 / 01
组织内的 agent
比如管理共享的文档资产、管理项目进程等等——组织内部真的跑起来的 agent 长什么样。
作业 / 02
交流的外溢
人与人之间产生更多AI使用的交流、促成分享外溢性的方式。
作业 / 03
讲好自己和公司的故事
所有协助处理 Marketing、自媒体内容、营销相关的 agent，我都很感兴趣。
现场找我，拿作业来换。 // 我的苦活在第②章，随便挑。
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