看了飞书CEO三月份在北大演讲的一些片段，How Did I Connect the Dots?
选一些跟AI相关的我觉得很赞同的观点。
他分享了他自己是怎么用AI工作的，大概是以下几点：1.遇到问题先撰写高质量 prompt（他的 prompt 长度跟 AI 的回答一样长，能翻超过一页）；2.prompt 本身也是通过和 AI 多轮对话共同构造的；3.回答交给 AI，自己负责评估；4.重要问题同时交给多个 AI 产品比较。

他对大学生说，“无论什么专业，无论文科理科，都应该以上双学位的投入力度去学习 AI 大模型原理。"他自己大学学的是网络方向，对大模型原理完全零基础，但完整看完了李宏毅、Karpathy、吴恩达、李沐等老师的课程。他认为，学编程不是为了成为比 AI 更好的程序员，而是理解 AI 运作、理解 Agent 运作的基础。

但是最后他还是强调，“AI 和机器人真正替代的，恰恰是我们身上不像人的那部分，剩下好奇心、审美、爱、叛逆、无聊时突然冒出来的灵感，这些才是人的底色”。（唉，这个观点我都已经说了一万遍了，所以我现在在刻意练习自己这方面的能力与感知力）

其他跟AI无关的有两件事，我也觉得挺值得分享的。第一是认真，这个事情我跟我朋友也说过，我说我做很多事情都能做成，第一是因为我会想明白自己为什么做，第二就是我会很认真很专注的去做。我连上班时，被安排给老板泡咖啡都认真研究。我觉得你对工作每件事认真，会让你养成认真的习惯，就是会习惯把每个工作都当成一个项目来做。谢欣也说了这个观点，他说，大三暑假，西门子有个面向学生的夏令营。他当时对大公司毫无概念，但女朋友让他认真准备。
他买了一件白衬衫和西裤；在 BBS 论坛研究面试题；和女朋友在未名湖边反复模拟面试；面试当天他旷了第一节课提前赶到，还临时选择了人少的英文面试通道，虽然有些问题都没听懂，结果就是同去的一群人里（包括省状元），只有他拿到了 offer，因为他是唯一一个认真准备的。
当然我现在认为不是每个事都要去争取，而是你评估一下，为什么要做，如果确定要做，那就认真去做。所以评估的前提不可少。

还有一件事也是他说他做了超级多的工作，还有很多跟工作无关的经历，但是这些经验与经历都在他创建飞书时起到了巨大的作用。我自己做律师之前，做了很多跟法律无关的工作，甚至我都没学过法律，这些工作经历让我无缝衔接了律师。所以没啥太晚了，没啥浪费的，每一步都有用。"你脑子里如果常年有那么一些兴趣偏好，念念不忘，在某一天各种机缘巧合成熟之后，你可能就会实现。"那些 "没有关系" 的经历，最后全都有了关系。

哦，还有一个事，我也觉得他说蛮对的，就是主动，在试错成本很低的时候，让自己多经历。他说，IBM 创业项目要在技术学生里选一个 leader，谢欣作为四个技术背景同学里年龄最小的，主动举手当上了。后来做 XPress 开源项目，他也是主动把一个单人实验室任务扩展成十多人的团队。他说，"在学生时代，在一个团队里，只要你想当 leader，你只要举手基本 leader 就是你当了。因为大家都巴不得有人来当 leader，自己才不愿意当呢。但是你一旦进入工作，你就知道每个人都在争这个机会。"
"学生时代的每一次主动举手，本质上是在零成本下白嫖最贵的成长机会。"

一点分享，仅供参考。（哈哈才没有，我每篇微博都是干货）