写剧本这类文职不会被AI整体抹掉，但“只负责把已有材料写成通顺文字”的那一层会最先被压价；还没入职、判断力没积累，恰恰该从做小东西开始积累，而不是先等想清楚。
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。
被替代的是可标准化那一层，不是整个人
立正的说法是：被自动化的从来不是人，而是你已经解决过的那一层；真正会被取代，是因为停在原地，不再往更难的问题走1。放到剧本上，把大纲扩成台词、按资料改写、做格式整理这类“输入清楚、输出可验收”的环节，最容易被工具接手；而决定写什么、为谁写、哪一版值得留下，仍然要人来判断。他在讲视频后期流水线时也把人工判断留在关键位置：AI 容易挑最戏剧性的句子，但编辑关心的是几段放在一起能不能代表整期内容，方向错了后面写得再顺也没用2。
没有积累时，先做真东西比先想清楚更有效
AI推演立正主张，只有在不断做真东西的过程中，才更能判断什么是有价值的、什么价值更高3。他还说，AI 更多是点点滴滴地改变现有工作流，而不是突然出现一个从头到尾都由 AI 完成的东西4。所以对还没入职的人，可行的起点不是先建立一套判断体系，而是拿一个具体的小剧本或一段场景，自己定主线，让 AI 出几版台词，再逐句看它在哪里偏离了你想表达的意思、换一种说法结果有没有变。这个过程本身就在积累判断力：你会逐渐分清哪些活是“把话说顺”，哪些活是“决定说什么”。
这些材料谈的是白领工作与工作流变化的一般机制，没有专门讨论编剧行业的岗位结构，具体到某个公司或某类剧本的替代速度无法据此判断。
出处
- 1Skills写得越多，越不容易被AI取代？
直接说明“被取代”指停在原地，而非分享或被工具接手，适合核对替代的边界。
- 2我的视频后期流水线skill
用后期流水线举例说明哪些环节该保留人工判断，可对照剧本创作的分工。
- 3职场不再奖励表演式工作，晋升要对结果负责
讲清做真东西与形成价值判断的关系，适合回答“没积累怎么办”。
- 4AI时代，如何找到属于你的机会？
说明 AI 是逐步改变现有工作流，帮助理解替代是分层发生的。
追问2026年10月22日
那么应该如何较快地进行验证呢，比如说找有相关经验的人，但是要如何才有办法找到呢，会怎么样让别人帮你呢
先别急着“找有经验的人”，而是先做出一件能拿给人看的小东西，再带着它去问具体问题。别人愿意帮你，通常是因为你已经在做、问题足够具体，而不是因为你开口求助。
带着做出来的东西去问，别空手求教
立正把赚钱看成一项要练的手艺：难点往往不在价格，而在别人为什么要信你、为什么要跟你交换1,2。放到找人验证上，空手问“你觉得我能做剧本吗”很难得到有用回答，因为对方不知道你的水平，也不知道该从哪帮。更可行的做法是先写一个短剧本或一段场景，然后带着它去问一个具体问题，比如“这场戏的冲突够不够，哪里拖了”。对方看到你已经动手，判断成本低，也更愿意认真回你。这同时也在检验你自己：撤掉帮助后还能不能写出来，换个题目还写不写得动3,4。
找人的门槛比想象中低，基本动作就够
AI推演关于怎么找到人，Ethan 在求职那期提到，真正把 GitHub、LinkedIn 这类基本动作做扎实的应届生可能不到百分之三到五，认真看岗位、认真写申请的人也很少5。这个比例说的是求职场景，但可以迁移：在编剧圈里，主动把作品整理出来、主动去问的人同样不多。具体可以试的是，在豆瓣、编剧群、写作社群或线下活动里，找一个作品风格接近、你确实读过他东西的人，发一段你的片段加一个具体问题，而不是群发“求带”。对方回不回、回得多细，本身就是一次关于你作品和表达的市场反馈。
资料里没有专门讲“如何找到行业前辈请教”的内容，上面的找人渠道属于把求职和交易思路迁移到写作场景的推演，不是原文给出的具体方法。
出处
- 1第19课｜赚钱不是结果，而是技能，它包括……
解释为什么让别人信你、愿意交换是核心难点，对应“别人凭什么帮你”。
- 2第20课｜想赚钱？如何改变空想付诸行动？
说明开口要东西时对方会先怀疑动机，帮助理解求助为何容易被冷处理。
- 3假学习的终结
给出撤掉帮助、换题再做的自检方法，适合在找人之前先验证自己。
- 4AI替你做出来以后，你还会什么？｜哥大客座课程回放
可回到原文核对这部分判断
- 5AI时代，找工作和创业的有效方法｜Jobright联创/CTO Ethan对话
提供“基本动作做到位就已超过多数人”的判断，支撑主动整理作品、主动接触的做法。
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
- 我是一名制造业的 HR，现在想要转型到智能制造、相对高端的智能硬件制造，甚至是 AI 行业继续做 HR。
我最常听到的一个说法是，人事应该更加懂业务、更加靠近业务，才会有不会被 AI 取代的价值。包括在很多求职过程中，候选人都会被面试官问：“你懂不懂业务？你知不知道什么叫懂业务？你知道这个业务是什么？”
所以我想知道的是：所谓的“懂业务”，到底什么是懂业务？怎么去懂业务？达到什么样的程度才能被称之为懂业务？
拿我之前的一次面试做例子。我当时面的是 PCB 行业，相当于跨行业了，因为我之前是在汽车零部件行业做的。当时面试官问我，生产过程的流程是怎么样的，分了哪几道工序，以及其中哪些是最重要的。但是回头思考了一下，好像的的确确很少去认真思考过所谓的业务到底是怎么样的。我个人的认知是，我们需要思考以下几个问题：
1. 我们公司到底做的是什么产品？它的定义是什么？
2. 它有哪些工作流程？流程当中哪些东西是比较关键的？
3. 这个产品在市场上的发展情况是怎么样的？还有没有增长的空间？
4. 我们公司擅长做什么样的东西，不擅长做什么样的东西？这些东西未来的市场又是怎么样的？
但是我始终得不到一个比较准确、有参考价值的系统性答案。你觉得呢？
“懂业务”不是背下工序名词，而是能判断业务结果的好坏、分清主次，并对结果负责；对 HR 来说，就是能把招聘、绩效、组织设计等动作和业务成败连起来。
- 复利和超线性有什么关系？
复利是超线性回报的一种机制：上一轮的积累让下一轮回报更高，回报就不再与投入成正比；但复利不会自动发生，需要地基和持续投入才能兑现。
- 你有说过很多关于人如何成为超级个体，如何更加 AI native。我们在做事的时候，特别是在企业内做事，在 AI 的时代，可能要思考新的流程、新的方法，要对原本的流程做变革。因为很多事情在以前的生产力的关系，它可能由于成本太高，形成某些共识，潜移默化地影响了做事的方式。到现在很大部分的生产力被解放出来，由 AI 提供，很多问题要重新思考，很多可能之前默认的事情都要被翻出来，重新想要怎么做，这个流程怎么做才合适。所以这里要问很多的"Why？"，并且对这个流程做重构。个人成为超级个体和 AI native 组织这两件事情本质上是等价的。因为组织就是由人来构成，在一个超级 AI native 的组织上工作的方式一定有 AI native 的人的行为组成。所以我想了解，之于企业、之于人，在企业中我们的流程、我们的做事方法应该怎么被改变？我们的思考方式应该怎么被改变？AI 的价值在什么地方？除了做事方式之外，还有什么其他是需要配合改变的？例如企业内的奖惩制度、绩效制度等等，这些应该怎么样一起去做变革？
AI 进入企业后，先要删掉那些只为防人、只为验收动作而存在的流程，再谈用 AI 提速；同时把激励改成让减少无效工作的人真正获益，否则流程会重新长回来。
- 课代表在如何获得与能力相称的影响力，这期访谈视频中，提到了不要只去设想把一件事情做完之后获得的成就感，而是要思考在完成这件事情的过程中所获得的，这个说法之前是否在其他视频中提到过？如果有，请列出视频；或者有没有其他的和这个观点一致的内容？
现有片段里没有找到立正此前用同一说法讲过“别只想着做完后的成就感，要看过程中的收获”；最接近的是他讲手艺与mastery时强调在做的过程中获得正反馈，以及课程里主张在项目落地过程中学架构原则。
- 课代表你好，如何要在公司内部host AI 生成的html，如何做更好，希望搜集用户反馈，也需要可以有聊天功能
资料没有直接讲公司内网托管 AI 生成 HTML 的部署方案，但立正做个人主页的经验可以迁移：人定目的、事实边界和品味，AI 负责把它做成能上线的东西，每轮看改动再放行。
- Product case题的时候 是给框架结构更重要 还是找面试官要信息更重要？ 比如问题是traffic drop 这时候应该说我会1.2.3.4.列框架一个个validate还是问她有没有更确切的drop这样我直接删除掉一些假设
先问清楚再展开，但问的方式是带着假设去确认，不是空手要答案。Product case考的是解决问题，框架只是帮你抓重点的工具，用错框架比少列几条更糟。