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"重要的已经不只是能不能做出来，而是做什么、该不该做，以及它有没有意义。"
"你得一遍遍编辑，只发表其中最好的东西。"
"我当时不太敢试 Claude Code，也不知道该怎么开始。"
Airbnb 联合创始人 Brian Chesky 每天会写下大约一千词，却说自己的文字很糟，很多内容只有他自己看得懂。他并不指望每一条想法都能用上，也不准备把它们全都拿出来。别人看到的少数好东西，背后是大量没被采用的尝试。
在 Silicon Valley Girl 的这期访谈里，他说 AI 能让想法更快落地，却不一定给人更好的想法。要决定什么值得做，仍然得靠对问题的理解，也得容得下那些暂时没用的尝试。
一千词笔记里，他只挑几行
Brian 记笔记时，一个念头就是一句或几句话，想到什么先写下来。他并不急着把它写成别人能看懂的文章，自己能理解就够了。
一天结束以后，他再回头看，把值得留意的内容加粗。假如写了一百行，可能只挑出五到十行。到了月底，他会让 AI 帮着读这些记录：
"过去，我得手动把那些想法摘出来读。现在，AI 能提取加粗的想法，也能找出一些我以为很蠢、其实不错的想法，还能发现规律。"
AI 找到的东西会进入候选清单，但没有到此为止。Brian 还要一遍遍修改。他也会留意那些重复出现的念头：一个想法写过了，过一个月又写下来，自己甚至没意识到是同一件事。在他看来，迟迟没有消失的想法，值得再花点时间。
Brian 讲述怎样记录想法，再请 AI 帮忙汇总、找出遗漏和规律。
好东西少，背后的练习不一定少
主持人想知道，怎样才能成为那些思考更好、产出更多的人。Brian 的回答是反复练。他说，Airbnb 只是自己众多想法中的一个，其中也有很多坏点子。想练出身体，不能只去一次健身房；想法、绘画和其他手艺，也需要一遍遍做。
他提到设计公司 IDEO 的一种练习：每个人把想法写在便利贴上，先不批评，也不急着反驳。太早否定，容易让人一边想一边删，最后不敢继续。有些坏点子再往前走一步，才会出现好的部分。
Brian 并不建议把这些练习都拿出去发表。他觉得，外人看到的往往只是最后一步：
"人们只看到少数东西被推出去，看不到背后投入了多少。"
他把 AI 比作放大器：原本表现出色的人，得到的帮助可能更大。按他的观察，好奇心强、愿意深入使用工具的人，可以更快做出一个版本，然后继续试下一个版本。
Brian 自己学的是设计，创业时不会写代码，如今可以通过提示词做出软件。工具帮他越过了不会编程的限制，却没有替他决定该把精力花在哪个想法上。
Brian 谈到，工具能帮他把东西做出来，但仍要判断什么值得做。
先看旅客怎么选房，再想 AI 该怎么加
Airbnb 的旅行搜索，让他有机会把这种判断用在产品上。Brian 在访谈中介绍，用户可以直接描述行程：周末去巴黎、几个人同行、想要什么景观和建筑风格，系统据此搜索，并预先设置筛选条件。
但找到房源之后，事情还没结束。几套住处里，有的带泳池，有的位置好，有的评价高却更贵。旅客要并排比较，也可能想关掉一个筛选条件，看看多出来哪些房子，再把结果发给同行的人。让 AI 用一大段文字回答，未必方便完成这些动作。
因此，Brian 不想因为加了 AI，就拿掉原本的浏览、筛选和比较。他认为，Agent 与聊天框是两件不同的事：
"Agent 是应用的演进：它更智能，能理解你、了解你，也能利用 AI 的能力。聊天机器人则是一种用户界面。因为大多数 Agent 是聊天机器人，我们才把两者混在一起。"
按他的介绍，Airbnb 会为旅客提炼房源亮点，让人直接向房源页面提问，也提供比较多个房源的功能。谈到房东端，他则希望应用以后像一个教练，了解经营目标、帮助定价。
别拿用了多少 AI，当成做得多好
模型能生成更多东西以后，怎样知道多出来的东西有用？主持人问 Airbnb 怎么衡量效率，Brian 提起了一度流行的 token 排行榜。有些 CEO 用消耗了多少 token，判断员工有没有用 AI，还给低用量的人施压。
Token 是模型处理信息时的计量单位。Brian 认为，统计用量在一开始或许能推动大家试用工具，时间久了却行不通。公司很快又会问，为什么在 AI 上花了这么多钱。
"客户不在乎我们是不是用 AI 来做工具。他们只想产品更快变好。所以我们看交付速度、交付了多少功能、质量好不好，以及是否成功。"
他在访谈中说，Airbnb 比一年前多发布了约 80% 的功能，有些过去需要一年推出的新服务，如今能在数周内完成。他同时强调，除了模型本身的能力，团队得愿意用、会正确地用。
他还提到一项正在一个市场试验的服务：把滑雪装备送到住处。按他的设想，旅客抵达时，合适尺码的装备已经备好，就不必再去店里排队租借。试验效果如何，决定了以后能否往其他市场推广。
给自己一点安静做事的时间
反复尝试需要时间，Brian 却承认，自己也会忍不住看 X：别人又做了什么，硅谷又在追哪个方向。他形容，大家像一群追着足球跑的孩子，总想赶上别人正在做的东西，却很难专心做自己的事。
他希望把了解行业动态集中在每天一小段时间里，看完就停下来，留出不被打扰的工作时间。不过，他也坦言，自己没有一直做到，给别人建议时，也是在提醒自己。
Brian 自己也不是一开始就会用这些工具。他曾经不太敢试 Claude Code，不知道怎么开始，就找了一位熟练的员工，请对方教自己。
他建议从身边更熟悉工具的人那里学起，也可以先看公开的视频资料，跟着做一次，再看自己究竟卡在哪里。
他没有否认 AI 会改变工作，甚至替代一些人。同时，他也希望人们看到，过去因为工具或能力限制做不了的事，如今可能已经有了尝试的办法。至于做哪件事，不必跟着每一条新消息换方向，可以从自己愿意认真做下去的一个问题开始。
写在最后
不妨先把手边一个想法记下来，哪怕只有几句，还很粗糙。找一段不被打断的时间，请 AI 帮忙做出一个能试的版本，再看看哪里有用、哪里还不对。值得继续，就再改一次；暂时不行，也可以留下来以后再看。没有必要把每次练习都交出去，认真做过、认真挑过，再把最好的东西拿出来。
内容来源："Brian Chesky: People Who Know What to Build With AI Will Pull Ahead"丨Silicon Valley Girl（嘉宾：Brian Chesky（Airbnb 联合创始人兼 CEO））
原视频：https://www.youtube.com/watch?v=iJlyNupMOzA&t=1s
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