李笑来2026年10月31日直播：一个人，一支”军队”：AI 时代的生产者宣言

一、课程缘起：从”宅”说起

2026 年 10 月 31 日，又一个月末直播。主讲人开场便自嘲:过去三年自己越来越”宅”了——从早到晚的活动轨迹只有”卧室—书房”，唯一的户外活动是去游泳池游个泳。

这种”宅”不是消极的退隐，而是AI 生产力挤压下的必然。他坦言，过去相当长一段时间里，自己和那些高频使用 AI 的人一样”感觉身体被掏空，感觉大脑被掏空”——因为每天能干的事太多了，效率提升太猛了，导致的结果就是”没有办法停下来”。

这一句开场白，其实已经埋下了整场课程的核心命题:当 AI 把一个人的生产力放大到前所未有的程度，人会变成什么样?又该如何面对这种变化?

二、方法论:把命令行当作计算机的主入口

课程的第一条实践原则，来自主讲人过去一年多的真实路径。

去年八月起,他开始尝试 Web Coding，最初只是用一个命令行工具 Claude Code CLI;做过一个浏览器插件，可以获取各家 AI 网页版内容并交互，但后来因 Chrome 审核问题搁置。去年十月前后，他”全面转向命令行工具”。

转向的理由很清晰: 一定要把命令行工具当作使用计算机的主要入口。 因为只有这样，计算机才会真正变成你的生产工具;如果依赖 GUI，最终结果就是”你成了人肉障碍”——不断在各个 App 之间拷贝粘贴，从这里拷到那里，特别烦人。

他甚至用一个生动的例子说明 AI 的操作偏好:一位做开发的朋友为了让 AI 查询高效，专门写了数据库工具，结果发现 AI 根本不爱用 SQL、SQLite，而是直接上 grep——因为”SQL 这样的数据库其实是给人类设计的，不是给 AI 设计的”；AI 更擅长写正则表达式，找到任何想找的东西，速度更快，而且不用转换、直接理解。

结论是:AI 干活时更喜欢跟文本打交道，而不是跟数据库打交道。 你还在用给人类设计的界面对付 AI，只会又笨又重。

顺理成章的推论是——我不需要任何编辑器。 Photoshop 不需要，Audit 不需要;让 AI 跑命令行，该放大放大、该裁剪裁剪、该旋转旋转，很快就能做完，你只需要浏览器看成品。到今天，他唯一保留的编辑器是自己写的 Markdown 编辑器（因为毕竟要码字、要写笔记）。整个工作流因此改变，且”越能够无人值守地完成”——这一点非常重要。

三、过去一个月:一份”自己动手”的项目清单

讲座最生动的部分，是主讲人展示过去一个月为孩子和自己做的一堆东西。这些项目彼此独立、陆续打磨，每一个都只算他口中的”side project”，却足以让人看见一个人的产能边界。

1. 学魔方的软件（cubus）：配合蓝牙魔方配对，摄像头扫描实际状态后，用图论给出二十步以内的解法。

2. AI 辅助的国际象棋软件（checkmate）：他本身不会下棋，正如之前不会玩魔方;但既然孩子想学，他就先学。软件整合了 Stockfish 引擎、让它下得像人类的小模型，以及 Codex 实时语音教练，落子时会提示 protected by、attacked by，还有分等级助教和局域网对战。他引用了一句语音教练的话:”a simple solid choice is to move your knight on g one to f three which develops a piece and helps your control of the middle”。做这个项目只花了一个多月”修修补补改改改”。

3. 语音陪伴应用（mochi）：一个被废弃的项目，因写象棋语音接入时把 Codex 语音变成独立模块而重获新生，重写成了 macOS 原生应用。

4. 睡前故事系统：这是最有画面感的一个。他曾尝试用小米音箱播放（还被 hack 过），但发现”费劲”，索性买了 Mac mini 配 AirPods，放上摄像头和 HomePod，在孩子的卧室里”建了一个机器人”——能听反应、能播语音、能直接对话。他还用 ElevenLabs 配合自己写的 Codex 组件，录制了一整本《爱丽丝漫游奇境》有声书，音色是”a voice wearing my timber”——带有他本人音色的声音。播放器也是开源软件爆改的。

5. 播放器（uniplayer）：他爆改了开源播放器 iina，加入 Netflix 网页版入口和评分功能。他的理由很典型:”Netflix 不提供 macOS 原生 app”，而他在电脑上看片时不想被主浏览器干扰;主流浏览器没有插件，那就自己写一个。

6. 电子词典：这是”做了一半推翻重来、又做一版再推翻重来”的项目。他在 macOS 原生词典基础上加了鼠标屏幕取词，并能借上下文让 AI 判断词在当前句中的确切释义。他还提到一个务实判断:不太害怕被云服务封账号了，因为”国产模型像 DeepSeek 做日常工作真的超级够用”，于是把原本删掉的 AI 功能又加了回来。他还要加入押韵词、word family、root forms、同义词反义词、collocations，以及类似 Anki 的生词本。

7. 阅读器伴侣（sudoku）：本想给自己写阅读器，”越写挫折感越重”，后来发现”写个阅读器伴侣就可以了”。名字取自日语词汇”积读”——买来不看的书。它为 Kindle 和 Apple Books 服务:点开小眼镜图标就能”跟这本书说话”，可以问这一页、这一章、这段选文，还能把 Kindle 截图导出为 PDF，交给工具（ducklings）识别文本与格式、转成 epub。

四、意想不到的收获:魔方教给孩子的不是魔方

讲课程中我最受触动的一段，是主讲人谈教孩子魔方的体会。

他惊讶地发现，”这么一个小玩意儿，可以让他学到很多关于学习的知识”。举例来说，一个算法能让魔方右上角的块翻转颜色，但你几乎没办法给四五岁的孩子讲清楚。于是家长必须说服他:”不要问为什么，先跟我做。”其次，动作一共四步（d’ R’ d’ R D），先记住名字，再按部就班地做。

教程不管用，软件也不管用，最起作用的只有一件事:让他站在你前面，你两只手在同方向给他做着看，他再做一遍——甚至为此可能要买第二个魔方。孩子开始死记硬背，做了二三十遍后，就可以告诉他:”脑子没记住没关系，你的手本身会有记忆”。

还有注意力的训练:孩子注意力难集中，就要告诉他”你一定要想办法把我说的这句话完整听完，然后才开始动”；做不到，就只好”像一个有经验的老师一样”一字不差地重复很多遍，让他复述无误后再动手。

主讲人的总结是:“这个过程当中，他学到的不是魔方，他学到的是学习方法以及学习方式。” 因此他正在把这门课打磨成一门给父母的小课程，从教老大老二、到教家里的阿姨、再到让孩子给老三老四当”助教”，自己当助教。

五、核心命题:AI 是乘数，基数是你的能力

如果说前面都是”术”，课程后半段就是”道”。

其一，AI 对生产者的效率提升超乎想象。 主讲人说，大多数人（甚至包括华尔街的分析师群体）对 AI 的实际用处持怀疑态度，高频使用 AI 的人”在人群中的比率非常非常低”。但他认为这不是真相——对真正持续学习、持续践行的人而言，AI 带来的效率差异”绝对不是几倍，不是十倍，不是百倍，甚至可能是千倍的差异”。他列举自己过去一个月做的那些事:”放在一年前、两年前，哪怕是三年前五年前，可能都是一个小团队干的事情，甚至是一家公司才能干的事情”。

其二，AI 放大的就是你的能力。 他说:”AI 是 x，它乘以的基数是你的能力。如果你的能力是零，AI 对你的用处就等于没有。” 这也是为什么全世界只有不到万分之一的人在”被 AI 急剧放大”，而绝大多数人用 AI 干的事非常少——即便在那万分之一里，多数人也只是在做短视频、做 demo 项目、”哇哦一下”就拉倒了。

其三，学习的目的已经彻底改变。 “AI 本身不是学习的目标，AI 本身只是学习的辅助工具。”他指出，今天的学习不像以前是为了考试、为了资格、为了获得工作，而是”完全是为了生产才去学习”。这与社群一贯主张的”践行”一脉相承——重点不是听谁讲课，而是看主讲人在做什么、社群成员在做什么，然后被带动着去实践。

其四，主流观点不靠谱。 他借美国股市崩盘（投资者开始怀疑 AI 产出）表达看法，认为这主要源于主流观点不靠谱:事实是主动使用 AI 的群体不到万分之一，用 AI 去生产的人比例更是极低。他坦率地说不必对任何人的投资”摇旗呐喊”，”但是我用我实际的感受告诉你说，AI 对真正的生产者的效率的提高是不可想象的”。

其五，未来人与人之间的差距会更大。 “计算机就是人类史上最伟大的平权工具”——大家花同样的价钱买同样的配置，用起来却天差地别。而他说，未来十年二十年，人们仍会用同样的价格买计算机，但用计算机能做的事情，人与人之间的差异”真的可能是万倍的差异”。

其六，”万分之一之后全是落后”。 十年前他写专栏时说”百分之一以后全是落后”，当时被认为”太狂”；十年后再看，他甚至想说”万分之一之后全都是落后”。但他强调:”我不是在制造焦虑，而且这个焦虑很容易解除。” 怎么解除?

答案是:开始生产吧，开始学习吧——”为了生产而学习，为了学习而生产”，再加上一句:”AI 是学习与生产的辅助工具。”

最后，他对”要不要学 AI”这个问题的回答颇具反直觉色彩:AI 没什么可学的，”它已经把使用门槛降到最低，你就跟他说话就行了”。今天市面上的所谓 AI 技巧明天就会过时——去年还需要的提示词工程师、还在学的 Agent，今天 AI 都自己干了。所以真正的问题不是”怎么用 AI”，而是”没有学习目标，没有生产标的，你就没有用 AI 可以干的东西，到最后就是陪聊、算命，了不起了”。

六、我的学习心得

听完这场课程，我最大的感受是:它讲的不是 AI，而是人。

第一，先动手，再争论。 整场分享最有说服力的部分不是观点，而是一串具体的作品:魔方软件、象棋软件、词典、播放器、有声书、阅读器伴侣。这些作品本身就是论据。关于”AI 到底有没有用”的争论，在一个人连续一个月每天做出可用的东西面前，显得苍白无力。

第二，效率的敌人往往是习惯，而不是工具。 “把命令行当作主入口””不需要编辑器”这些说法初听匪夷所思，细想却指向同一个洞察:我们太多的时间和精力，消耗在各种界面之间的搬运上。真正的效率提升，常常不是为了更快地做旧事，而是换掉做事的方式。

第三，需求不需要宏大，只需要真实。 主讲人反复强调，那些软件都是”side project”，很多需求”你很需要，别人不一定需要”。这恰恰解释了为什么自造工具在 AI 时代成为可能:需求越个人化、越琐碎，越没有人为你做;但越个人化，做完之后的收益越直接。

第四，最珍贵的产出不是软件，而是方法。 教魔方那段是整场的点睛之笔——孩子学到的不是魔方，而是学习方法与学习方式。”不要问为什么，先跟我做””手会有记忆””把这句话完整听完再动手”，这些看似是教孩子的技巧，实际上对成年人自己同样适用。

第五，不要让”学 AI”成为拖延”用 AI 生产”的借口。 这是最容易被忽视也最重要的一点。AI 门槛极低，而技巧瞬时就过时;真正稀缺的不是技巧，而是目标、标的与行动。与其研究提示词，不如先想清楚:我要生产什么?

课程最后那句”开始生产吧，开始学习吧”，听上去像是口号，但由于前面有了一个月的作品清单作注脚，它变得扎实而可信。AI 是那支最大的乘数，但你得先是一个非零的数。先让自己成为生产者，剩下的交给 AI。