股票交易交易平台万能的 AI 啊，请快些取代掉那些逼我使用 AI 的领导吧

你的老板股票交易交易平台，也给你定了“AI 指标”吗？

去年这个时候我们还在担心因为 AI 被开除，今年我们开始烦恼怎么完成“使用 AI”的 KPI。

有的老板情绪激昂，责令全员 vibe coding，不管有没有任何需要 coding 解决的问题，先 code 再说；有人被要求在周报里量化“AI 帮我节省了几个小时”，最后大家都是用 AI 来帮自己填这栏；还有人为了完成“AI 工具开发”的 KPI，一周就开发出一个 agent，然后背着老板偷偷用原来那套老工具。

既要应付老板，还是应付 AI，累。

（以下为采访对象口述，经整理编辑）

我的领导是我完成“AI 指标”的最大障碍

“AI 不是无所不能的吗”我承认，在开会的时候听到老板这句反问的时候，我起了“杀心”。

事情是这样的，我是张婷（化名），一名内容运营。每周我们都会有一个运营会议，主要就是分析上周的内容数据和流量问题。

AI 没有出现之前，我的工作一切如常，AI 出现之后，我的工作开始全是幺蛾子。

我们老板对 AI 的态度可以说是来了个两极反转，因为我们是一个内容团队，最初老板是非常反感我们用 AI 产出内容的，他觉得这是一种偷工减料的行为，甚至有一段时间专门研究了一套看谁在用 AI 写作的邪修妙招，比如 AI 特别喜欢用破折号、冒号、“不是……而是……句式”等，他就专门盯着看谁的文章里这些元素出现过多。

后来，有一次他心血来潮把我们和对家的文章粘贴给 AI 让 AI 总结一下不同，这下好了，他觉得 AI 完全说到了他的心坎上了——从此相见恨晚。

他开始疯狂要求我们团队工作的 AI 含量，最开始他要求我们也用 AI 分析竞品，分析流量到底差在哪。

我把对家的文章标题、选题、阅读量做成表格扔给 AI，最初 AI 给的建议是，竞品经常写独家报道，老板就说，咱们也得追独家报道。然后 AI 又给出建议，竞品做的选题更宽泛，老板说，咱们也得扩大选题。

一来二去，我已经不知道，到底是 AI 给我打工，还是我给 AI 打工。

内容团队也对我们运营团队有了很大意见，大家表面和气，但是明里暗里都在抱怨，AI 今天一出明天一出，我们内容团队东一榔头西一棒槌。我们原本就是一个非常垂直和擅长写商业故事的账号定位，现在为了满足“AI 老板”提出的需求，本末倒置。

团队怨声载道，老板却沉迷 AI 分析无法自拔。

之后的一天，他向我提出了另一个要求：用 AI 追踪机构客户名单，哪家投资机构最近有新的募资、好项目的退出、投资，我们都要追踪，然后抢在对家之前去聊客户。

他特意拉了一个会，把内容部和运营都叫来，在表达了自己想要用 AI 追踪信息后，我提出了一个需求：内容团队最好把我们最关心的机构列表给我，比如追踪“头部机构”但是 AI 对“头部”其实判断力是不够的，所以需要提供一个清单。另外，再提供一份追踪信息的网站，能看到及时的融资详细的，比如官网，或者一些最快报道投融资短讯的资讯网站。

在我提出需求和理由之后，就出现了开头的那一幕，我的老板很疑惑地看着我，说“AI 这都做不到吗？AI 不是万能的嘛？”

十几个人的会议室鸦雀无声，我的脑子飞速旋转，想着如何回答这个问题，既显得领导不像个傻子，又显得不是我无能。

最后我只能说：当然，不过我们团队已经有了多年的经验，在判断值得追踪的机构以及咨询来源方面有了见解，我们把这些见解输入给 AI，它能更好地工作。

我从来不否认 AI 可以推进我的工作效率，但是坏就坏在领导对 AI 有不理性的期待甚至是痴迷，这个时候如果你从你工作经验的角度去解释 AI 其实没有那么强大，也需要很多调教的时候，那个浅浅用了两次觉得效果很好的领导反而会觉得你不专业。

一个不深入业务，也没有理性预期的领导，是我用 AI 路上最大的绊脚石。

AI 剩下的时间，都被“汇报 AI 剩下多少时间”给浪费了

在让团队使用 AI 这件事上，我的团队已经将形式主义进行到底。

我是 Vivian（化名）一家互联网公司的 PM。去年，公司就将“每个人使用 AI”放进了我们年度的 OKR 里，并且随着 AI 技术的深入，我们考核的指标也越来越离谱。

最开始是每周一次的 AI 分享会，这个分享会的初衷是设计、产品，业务线上的不同部门的同事都来讲讲最近自己用 AI 做了什么新鲜事，分享一些好的用法和洞察。

这个分享会最初是自愿参与的，而且说实话大家的意愿度还是很高的，那个时候 AI 是迅猛增长，Skill、Agent 这些概念刚刚普及，大家都在摸索阶段，所以非常愿意互相学习和讨论。

很快地，一部分人的分享欲开始变低了。理由很简单，他们真的通过 AI 提升了效率。

就拿我自己来说，之前想做一个自动流程，就是把类似竞品的差评收集起来、分析，看看 AI 能提出什么意见是能给自己产品灵感的。

在这个过程中，我察觉到，高频的差评并不一定是不好的，比如界面会卡、广告太多，这些用户虽然抱怨但是不一定会因为这个流失，因为这些只是普遍的问题，而且广告收入还是业务主要创收途径。反而，有一些反馈，比如“无法跨设备登录，于是直接卸载”或者“文件会莫名其妙消失”等等，这类反馈并不高频，但是却会直接影响用户行为，并在目标用户群体中传播——这才是作为产品经理的我应该重视的。

AI 会默认把高频的差评先提炼出来，如何调适权重，让 AI 去分辨高频的差评和有重要意义的差评，才是我使用 AI 的关键。

但我不会把这个洞察，和解决问题的过程分享出来。因为，这超过了 AI 工具本身，更有我的思考和品味在里面。我不希望把我的思考成果拿出来给潜在可以成为我竞争对手的同事们分享，我的同事们也一样。

于是乎，领导开始换了一个考核指标，就是让每个人每周统计一次“AI 使用率”和“hours saved”。你要在你的周报上，以小时为单位写明，你如何具体使用 AI，并且节省了多少时间。

这件事情可以用荒谬两个字来形容，因为根本无从回答。

举例来说，我用 AI 改了一版产品文档，节省了多少时间？我不知道，因为我不知道不用 AI 我真正完成工作的时间是多久；或者用 AI 梳理了一份用户访谈记录，节省了多少时间？也不知道，因为 AI 给的那版我后来又改了一遍，前前后后花的时间不比自己做少多少。

有时候 AI 给出来的东西是错的，或者方向跑偏了，还要重新来过，等于多做了一道程序。这种情况下，我的“hours saved”是负数，但总不能真的填负数吧，就得瞎编一个差不多的。

甚至为了凑这个节省效率的数字，我和我的同事都开始在根本不需要使用 AI 的地方强行使用，不然你就会得到反馈：你使用 AI 的场景不够多元、效率不够高……

前几天和另外一组的 PM 吐槽这个事情，她也一直很困扰，后来她干脆用 AI 来写这个“hours saved”周报，去交差。这就让这件事情更好笑了。

产品经理给豆包的指令丨 Vivian 提供

其实学习 AI 的过程就像人生一样，最初我们可以坐在一个班级去学一些基础的必备的知识，但是离开这个时期，那些生活中、工作上真正的持续学习、使用、感悟，都是非常个人的事情。而在这个周期中强行加入形式主义的指标，毫无意义。

RSS 能解决的事情，非得用龙虾

那段时间我每天打开电脑第一件事，不是看新闻，是看“报错”。

我是财经媒体作者梁博（化名），因为我们主要关注的都是投融资的消息，我为了在内容上做出差异化会定期关注外媒的资讯。我搜集了几个专门报道各种科技类项目融资的网站，还会定期去看 YC 的 new lanuch、红杉和 A16Z 的网页和 Youtube 播客。

一方面是让自己保持行业的敏锐度，另一方面就是从这些资讯里面去看选题。

自从我们大领导听说了 vibe coding，看到网上有关于“文科生才是 vibe coding 真正受益者”的帖子，他就发了疯似的让我们所有记者下场 vibe coding。没有需求，创造需求也得 code。

结果我这个选题流程就首当其冲了。他一听，就说，你这个流程不是典型的做一个 Skill 的好例子嘛。

我当时觉得很有道理，于是开始动手。

不动手不知道，一动手才发现，我对 vibe coding 的想象，还是天真了。

我以为 vibe coding 和对话没什么分别，一个指令下去 agent 可以自动给我搜索网站、推送消息。结果我遇到了第一个难题，网站的信息提取不到。我列了十几个信息源，实际可以返回的只有一个网站。还有一个伴随的问题，如果我想要扩大搜索范围，我需要牺牲时效性，比如 24 小时内的可能爬不到。

最初我是在龙虾上尝试仅通过对话来解决这个问题，结果我发现，这对 token 消耗非常大，尤其我每次尝试，都要重新去爬取网站，没过一会我当天的额度就见顶。

转折发生在一次午休，我刷帖的时候看到一个 vibe coding 的博主，做了一个推送科技大咖 X 的 Skill，我发现她的 Skill 跟我底层逻辑非常相似，只是关注的 source 不同。

我就把这个博主的 Skill 从 github 里面找出来，让 GPT 帮我拆解了她的脚本。我就发现了我的问题。简单来说就是，我其实很难只通过语言，没有任何 Python 和脚本的情况下实现实时的网站信息的抓取和传送。该博主的解决方式是，建了三个文件夹，第一个是写关注 source 的脚本、第二个是写挖去方式的脚本、第三个是把挖去来的信息汇总，那么这个 Skill 在被触发的时候，只需要去信息汇总的脚本里提取信息并且按照我的内容要求传送给我即可。

我照搬了博主的脚本逻辑做了一样的文件夹，再用 GPT 帮我把我的需求写成代码，就这样在 github 和 GPT 之间来回。

几轮下来，我还真就做出一个报选题 Skill。它能把关注网站的最新消息、中文摘要、原链接给我的同时，再按照我提供的账号需求给我推荐五个选题，以及展开方向。

因为我还有其他工作内容，这个 Skill 第一代成型前后花了小一周的时间，还得后面根据关注列表的变化、账号定位的变化不断微调。

在探索的过程中，我找回了一个和 AI 没啥关系的信息整合工具，Feedly。其实，它就能满足我整合浏览的需求，操作也相当简单，我只需要在 Feedly 搜索我关注的网站、添加到一个关注列表分类里，然后我想看的时候打开这个网页就能看到不同网站的全部新推送，还可以设置发到我的邮箱里——没错，很多人都忘记 RSS 这回事了吧……

Skills github 仓截图丨梁博提供

这件事我后来跟一个做运营的朋友说起，她说她们公司也发生过类似的事。老板要求团队用 AI 做一套自动监测竞品发布动态的系统，折腾了小半个月，最后有人发现，他们一直在用的项目管理工具里，本来就有一个“竞品追踪“的集成模块，开关打开就能用。甚至那个模块已经开发成熟好几年了，但只是因为不满足“用 AI 开发工具”的需求，大家都要舍近求远。

整体来说，我个人非常愿意学习 AI 相关的各种技能，作为文科生我也很愿意看看 vibe coding 能带我探索到什么领域，但如果这个学习的过程变成配合领导的“AI 开发指标”做的麻烦事，那就没意思了。

我拥抱 AI 的速度，比不上领导变脸的速度

都说 Skill 是在蒸馏一个人，很可惜，我的领导根本蒸馏不了。

我是一名网店运营人，小卡（化名）。我的领导，是一个非常典型的，只关注短期成果，完全没有任何长期眼光的人。

举个例子，他每天最大的爱好就是盯着我们的竞争对手，他们做了什么，我们必须要做，即使这件事情完全不符合我们目前工作的语境。

我们每周有一个例会，忽然有一天他提出要求，以后每周例会都要做一个竞品分析。他还规定了这个竞品分析的具体流程，比如先看总的销量数据，然后看对方的最热单品，再看我们的最热单品，而且他要求我们用 AI 进行竞品分析，一定要分析出我们之间的差别，我们下一步应该如何改进，并且我们每周的会议就围绕这个 AI 的总结来讨论合理性。