信源与标准 · 入门
AI & I
Every 旗下的 AI 播客,展示顶尖从业者如何把 AI 嵌入日常知识工作。
AI & I
Every 旗下的 AI 播客,展示顶尖从业者如何把 AI 嵌入日常知识工作。
一、是什么
AI & I 是 Every(原名为 Chain of Thought 等栏目的付费媒体)旗下的播客,由 Dan Shipper 主持。节目聚焦”世界上最聪明的人如何使用 AI”,每期邀请创业者、研究者或高管,展示他们实际使用 AI 的工作流、工具栈和判断逻辑。
二、为什么存在
- 应用导向:不追模型参数,而是看模型如何被转化为个人或组织的生产力。
- 工作流密度高:嘉宾常现场演示 prompt、工具组合和自动化流程。
- 知识工作场景:特别适合研究者、写作者、产品经理和独立创业者。
三、核心机制
| 内容主题 | 典型内容 | 价值 |
|---|---|---|
| AI 工具栈 | 嘉宾展示自己每天用的 AI 工具 | 直接迁移到自己的 workflow |
| 组织应用 | ”我们如何用 AI 运行 25 人公司” | 看团队级 AI 落地经验 |
| 产品判断 | Codex、Claude Code、AI Agent 等讨论 | 理解工具能力边界 |
| 个人生产力 | 写作、研究、编程、决策辅助 | 找到可立即尝试的方法 |
四、常见误解
| 误解 | 真相 |
|---|---|
| 只听播客就能获得同样能力 | 嘉宾的上下文和工具栈不同,必须自己实验 |
| 内容只适合技术人员 | 很多期是作家、产品经理、设计师分享非编程用法 |
| 每期都是产品推广 | 虽有商业背景,但 Dan Shipper 以追问和实测著称 |
| AI & I 只讲消费级工具 | 也涉及企业级应用、Agent 工作流和团队治理 |
五、怎么用
Level 0:收藏入口
- 播客主页:https://www.every.to/ai-and-i
- Every 主站:https://www.every.to/
Level 1:从工作流相关单集开始
优先听与自己角色最相关的单集:写作、编程、研究、管理。
Level 2:复现一个工具组合
选一期提到的工具组合,在 1 周内做最小可行实验。
Level 3:沉淀为 SOP
把验证有效的方法写成自己的 prompt 库或工作流文档。
六、延伸阅读
- 目录卡:AI深度播客与视频
- 原则卡:AI学习信源-如何分级与使用
- 关联概念:
[[AI工作流]]/[[Claude Code]]/[[Agent]]
代表作品/入口
| 作品 | 类型 | URL |
|---|---|---|
| AI & I 主页 | 播客入口 | https://www.every.to/ai-and-i |
| How OpenAI’s Codex Team Uses Their Coding Agent | 单集 | https://every.to/podcast/how-openai-s-codex-team-uses-their-coding-agent |
| Inside Stainless, The Developer Tools Startup Anthropic Just Bought for $300 Million | 单集 | https://every.to/podcast/inside-stainless-the-developer-tools-startup-anthropic-just-bought-for-300-million |
| Figma Exec on Why the SaaSpocalypse Is a Goldmine | 单集 | https://every.to/podcast/figma-exec-on-why-the-saaspocalypse-is-a-goldmine |
| How We Run a 25-person Company on Four AI Agents | 文章 | https://every.to/source-code/how-we-run-a-25-person-company-on-four-ai-agents |
| Claude Code for Product Managers | 文章 | https://every.to/source-code/claude-code-for-product-managers |
适用场景与行动
场景:需要判断「AI & I」是否适合作为 AI 学习、研究或行业观察信源时。
适合谁:非技术背景的 AI 学习者、产品经理、内容创作者和企业 AI 服务从业者。
下一步:把 AI & I 加入或排除出自己的 AI 信源清单,并在关键判断前交叉验证。
这张卡片由杨思远基于真实工作流和实测经验整理。
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