先做桌面研究、找懂行的人聊出基础认知，再读嘉宾已有的访谈避免重复，最后把问题写成提纲并请对方过目。
AI根据立正公开的文章和视频整理，不是他本人回复。重要的判断，请回到出处核对。
先建立基础认知，再找嘉宾没讲过的地方
材料里的观点立正做深度访谈前的准备分几步：先对嘉宾所在领域做桌面研究，再找身边懂行的人聊，积累基础认知。他访谈Reynold前，因为公司长期用Databricks，就找了约十位工程师、数据科学家聊，问他们怎么看这个产品、和竞争对手相比有什么特点、自己会想问什么。接着复习嘉宾已有的访谈，了解他本人的观点和已经说过的内容，一方面避免重复，一方面找对话的感觉。之后才把提纲写出来，并请嘉宾本人审核是否合适。这套流程针对的是问题很深、嘉宾已被访过很多次的场合；他大多数访谈其实不做研究，即兴为主，访谈中跟着谈话本身的flow走。
出处 1
好问题来自具体经历，不来自头衔
AI推演这位嘉宾的素材里，会计转行、合伙开餐厅、做到四家店、跨菜系经营、参与慈善、认识政界人物，都是可以追问的具体经历。按立正的思路，问题要能挑战到嘉宾平时需要想、但可能还没表达过的地方，而不是复述他公开讲过的事。可以问：从会计到餐厅老板，哪一步的判断是他当时最没把握的？合伙开餐厅时，钱、人、决策权是怎么分的，出过什么分歧？四家店跨泰国菜和日式烧烤，是同一套运营逻辑还是两套？慈善和政界人脉对生意到底起了什么作用，是资源还是负担？这些问题都指向他做过的事，而不是泛泛问“创业最难的是什么”。
出处 1
提纲是参考，现场要跟着谈话走
立正的做法是访谈期间主要尊重谈话本身的flow，同时参考提纲，看有什么特别值得问的问题还没问到。提纲的价值在于不漏掉关键问题，而不是按顺序念完。他还会在访谈前把开头写成脚本，用于精准简洁的嘉宾介绍和开场。对这次采访，可以准备一份问题清单但不必逐条问，听到嘉宾提到某个具体细节时顺着追问，往往比按提纲走更能挖到没被讲过的东西。
出处 1
这套准备流程来自立正访谈Reynold的记录，针对的是技术类深度访谈；餐厅老板、慈善与政界人脉这些主题，材料里没有对应的提问经验。
出处
- 1和Reynold访谈的三版问题提纲
完整记录了立正做访谈准备的实际流程：桌面研究、找人聊、复习嘉宾旧访谈、写提纲并请嘉宾审核，是本次准备方法的主要依据。
你也有想问的？
卡住的时候，问问立正：回答附有出处，可以点回原文核对。
也可以接着问：
别人还问了
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约饭本身不是问题，问题在于你把它当成交换信息的手段，还是当成一次有来有往的请教；后者更容易持续，也更容易问出真东西。
- 该怎么学会提问题
提问的本质是暴露并缩小你和回答者之间的认知差距：先做功课、把事实和你的诊断分开，再问一个会影响选择的问题。
- 怎样提问，如何提出好问题
好问题的核心是让对方看见你的处境和依据，从而最快补上你们的认知差距；先做功课、把事实和你的猜测分开，再问一个会影响你选择的问题。
- 13+boy,想要学习AI coding，想要接触到用Ai来做项目，但之前没有coding的基础，不知道如何下手。想得到意见呢
零基础学 AI coding，别先啃语法，先找一个自己真需要的小工具，用 AI 做出来，在动手和报错里学。
- 我想知道，如果你要给刚刚初学用 AI、也就是只会用 Chat 的人开班，想赋能他们用更多工具，比如用 harness、用 code，最终成为一个 AI 架构师，你会怎么分享你学 AI 的故事呢？你觉得有哪些最大的 takeaway 呢？
立正会把故事讲成一条能力跃迁线：从只会聊天，到动手 build，再到设计可靠系统；核心 takeaway 是别学工具按钮，而是练 builder 习惯、系统思维和把判断外化成可复用能力。
- 名校学位还有用吗
名校学位仍然有用，但它的用处正在从“证明你学过”转向“证明你有判断力”。只靠文凭本身，价值在缩水。