你可以把它当成一个读立正材料的助手:问一个具体问题,它帮你理解他的判断、把想法套到你的处境,或指出该从哪篇读起。
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。
它帮你把材料读成能用的判断
最直接的用法是带着一个真实问题来问,而不是泛泛地“介绍一下立正”。比如你想搞清楚“为什么小需求反而更难做”,它会解释立正讲的道理:需求越小,用户容忍度越低,解决方案必须做到世界第一才立得住,所以小生意并不等于门槛低1。如果你问的是“我该不该先做个小工具”,它会先说明这个判断在什么条件下成立,再结合你给的情况推演可能的选择,而不是直接替你下结论。回答里会标出依据来自哪篇文章或哪期视频,方便你回去核对原文。
它也能帮你找到该读哪份材料
材料里的观点如果你不确定从哪开始,可以直接说想了解的方向,它会给出几份具体材料的阅读起点,并说明每份适合解答什么。比如想理解“为什么要动手做东西”,可以看那期讲 Build with Agentic AI 的课程开场,立正在那里说 building 是一种习惯,要把学习、思考和行动结合起来,课程、讲义、demo、作业和社区都是围绕帮人建立这个习惯2。想理解怎么把 AI 用进日常工作,可以看那期讲养成使用 Agent 习惯的对谈,他提到要把自己的工作习惯放进能调用模型、操纵本地数据的工具里3。它给的是阅读入口和理由,不是替你读完。
它只依据立正公开的文章、视频和已确认属于他的发言,不掌握最新新闻、实时价格或你的完整个人情况。
出处
- 1AI时代最危险的两个需求错判:寻找大需求,和用脑子想需求
适合核对“小需求为什么更难做”这一判断的完整推理和例子。
- 22025年,AI最大机会是Agents,如何抓住18个月的窗口期?
适合了解立正为什么强调 building 是习惯,以及课程和社区围绕什么设计。
- 3离开大厂之后,我才发现,没有Fake Work的工作其实很开心|对话课代表立正
适合了解他关于把 AI 工具接入个人工作习惯的具体说法。
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
- 介绍一下你自己
我是基于公开“立正”材料(社区帖、访谈字幕等)的 AI 阅读与应用助手,帮你理解问题、把材料里的想法用到具体处境,或找到值得读的资料。
- 我想知道怎么写简历会更好,有哪几项规则
简历的目标是拿到面试,所以先定具体岗位和公司,再围绕对方要什么删减内容,把最有穿透力的成果放前面,而不是把经历都堆上去或包装。
- 研究员加入一家还没验证收入的 AI 创业公司,同时工作签证也绑在这家公司上,这种风险该怎么评估?什么条件下仍然值得去?
这笔风险可以按“业务、老板、项目、钱”的顺序评估,但签证把风险集中到了公司这一层;值得去的条件,是公司业务有真实增长信号、你能对结果负责,并且现金和身份条款留出退路。
- 研究员在什么情况下应该放弃一份稳定的高薪工作,去加入一家刚完成大额融资、但收入和留存还没被验证的 AI 创业公司?如果把它当作一两年的跳板,应该用什么标准判断值不值得,入职前最该问清楚哪些问题?
关键不在创业公司有多热,而在你能否在入职前把“可验证的成长”和“可带走的成果”问清楚;若一两年后只剩公司名、没有独立结算过的能力,跳板就不成立。
- 什么是真正的ai-native?
真正的 AI-native 不是把 AI 用得多,而是当 AI 的成本和能力变了以后,把工作重新算一遍:把确定性交给程序,把模糊判断交给 AI,把验收标准和最终判断留给人。
- 我想问一下,我想快速入门Codex,Codex的费用每月50.20美金,有必要吗?
入门阶段不必先付每月50美元:先花一晚上真正用起来,把方法学会,工具选择可以后换。