AI已经会干活了，普通人到底还剩下什么？丨阿隆向前冲

你好，我是阿隆，我的工作是 帮企业和个体实现内容获客自动化，擅长用 AI 落地。

每天帮你追踪全球顶尖 AI 一线生产者，优先看原帖，重点筛那些最终会影响生产、获客、销售和企业 AI 落地的关键信号。

很多人现在卡在一个很现实的问题上：AI 会写文案、写代码、做方案、整理资料，能力越来越强。如果中间那段执行工作都能交给 AI，普通人到底还剩下什么价值？

今天这个说法，叫 AI sandwich

2026 年 4 月 22 日，Every 的 AI & I 发了一期访谈，标题叫 《The AI Sandwich: Where Humans Excel in an AI World》。

这期里，Dan Shipper 和 Kieran Klaassen 聊了一个很有意思的工作模型：AI sandwich。

听起来像一个玩笑词，但它背后讲的是一件很严肃的事。

Every 这期访谈把 AI 工作流拆成几个阶段：前面要先想清楚问题，接着让 agent 执行、测试和迭代，最后由人来判断结果好不好、要不要继续打磨。Dan Shipper 随后在 X 上总结说，人在流程里的位置更像三明治的两片面包，AI 在中间负责大量执行。

翻成人话就是：

AI 越会干活，人越不能只盯着“它干得快不快”，而要回到两个位置：开头定框架，结尾做判断。

AI 跑中间，人管两头

这件事对普通人很重要。

因为很多人学 AI 的方式，是一直在研究“怎么让 AI 多做一点”。

这个方向没错，但只做到这里会很危险。

如果你只会把任务丢给 AI，中间执行当然会越来越省事，可你会马上遇到另一个问题：它做出来的东西看起来都对，但你不知道它是不是该这么做。

为什么不能一直站在中间盯着 AI

以前我们用工具，人的主要工作是在中间。

你写一篇文章，要自己查资料、自己列提纲、自己写初稿、自己改句子。

你做一个销售方案，要自己整理客户信息、自己判断痛点、自己写 PPT、自己改结构。

你写一个小工具，要自己拆需求、自己写代码、自己调试。

但 agent 进来以后，中间这段会越来越不像原来的工作。

Kieran 在访谈里讲 Compound Engineering 的时候，把一个 agent 工作流拆成了 planning、work、review、compound 几个步骤。他的判断很直接：如果计划足够清楚，work 这一段已经可以交给模型很大一部分。

这句话别理解成“人没用了”。

更准确的理解是：

人不该把主要精力花在重复执行上，而要把精力挪到 AI 还很依赖你的地方。

举个内容获客里的例子。

你让 AI 写一篇客户案例。

中间的执行包括：整理采访记录、归纳客户问题、写初稿、改成公众号语言、拆成小红书卡片、生成标题。

这些事 AI 都能帮你做。

但开头有两个问题，它替你决定不好：

这篇案例到底要打动谁？

客户最该记住的是“功能强”，还是“老板少操心”？

结尾也有两个问题，它替你判断不好：

这个案例读起来有没有可信感？

有没有一句话能让客户觉得“这说的就是我”？

所以你会发现，中间可以自动化，但开头和结尾更吃人。

AI 执行层带来的分工改变

开头要做的，不是写提示词，而是定框架

很多人一听“开头要人参与”，第一反应是：那我是不是要把 prompt 写得更长？

这个说法有一点道理，但不够准确。

开头最关键的不是写一大段咒语，而是定框架。

你可以把“框架”理解成四件事。

第一，问题到底是什么。

不是“帮我写一篇文章”，而是“帮我写一篇给小老板看的文章，让他明白为什么 AI 落地不能只买工具，还要改工作交接方式”。

第二，谁来读、谁来用。

同一个主题，给老板看、给销售看、给运营看，写法完全不一样。

第三，什么算好。

是要讲清楚概念，还是要让对方预约咨询，还是要让团队明天就能照着做？

第四，边界在哪里。

哪些事实不能编，哪些客户信息不能碰，哪些动作不能让 AI 自动发出去。

这四件事没有说清楚，AI 在中间越努力，越可能把你带偏。

它会给你一份很完整、很顺滑、看起来没毛病的东西。

但那不一定是你真正要的东西。

开头定框架的四个关键问题

结尾要做的，不是挑错字，而是做判断

很多人现在用 AI，结尾只做一件事：改错。

看有没有错别字。

看有没有明显事实错误。

看格式顺不顺。

这些当然要做，但还不够。

Every 这期访谈里讲到另一个位置：当东西已经做出来以后，人要点击、感受、判断、打磨，让结果从“能用”变成“有味道、有方向、有取舍”。

这在工作里特别常见。

一份 AI 写出来的销售话术，可能逻辑都对，但客户读完没有感觉。

一篇 AI 写出来的文章，可能结构完整，但每一段都像在正确地废话。

一个 AI 做出来的小工具，可能功能都能跑，但按钮名字、默认流程、报错提示让普通人不敢用。

这些问题不一定是模型能力问题。

它们更多是判断问题。

结尾的人类价值，是判断这个结果能不能真的进入人的工作、客户的心智和团队的协作。

这件事不能只靠“再生成一次”解决。

因为你要先知道哪里不对，才能让 AI 往正确方向改。

结尾做判断不只是挑错字

普通人现在该怎么练

如果你不是工程师，不用被 Compound Engineering 这些词吓到。

你只需要把今天这件事落到一个很简单的练习里：

以后每次让 AI 做一件重要工作，都强迫自己分三段。

第一段，开头我先想清楚。

我要解决什么问题？

给谁看？

用什么材料？

最后交付什么？

哪些地方不能乱来？

第二段，中间我交给 AI。

让它整理、生成、改写、对比、测试、扩展。

这段你不要一直手动抢方向。

如果你前面说清楚了，就让它跑完一轮。

第三段，结尾我来判断。

哪里像人话，哪里不像人话？

哪里有用，哪里只是完整？

哪里可以直接发，哪里还需要客户、同事或真实数据来复核？

你会发现，这个练习比背一百个提示词有用。

因为它训练的不是“怎么命令 AI”，而是“怎么和 AI 分工”。

这对内容获客和企业 AI 落地意味着什么

如果你做内容、销售、运营、企业 AI 服务，今天这条信号要听进去。

接下来会越来越多团队发现：AI 不缺执行力，缺的是前后的工作质量。

内容团队缺的是选题判断、用户理解和最后一遍人味。

销售团队缺的是客户场景定义、跟进边界和话术复盘。

企业 AI 落地缺的是任务边界、数据边界、验收标准和责任人。

这些东西听起来没有“新模型发布”刺激，但它们会决定 AI 到底能不能进真实工作。

最后落到一句话：

AI 把中间做得越快，开头和结尾就越值钱。

普通人不用和 AI 比执行。

你要练的是：会不会提出一个值得执行的问题，会不会判断一个结果是否真的可用。

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如果今天这篇对你有提醒，那不是让你少用 AI，而是让你别只把 AI 当成“替你干活的人”。

你要开始学会安排它干活，也要学会判断它干完以后到底能不能交出去。

我最近做了一门课，叫《超级小老板：用 AI 打造你的电脑机器人》。

它不是教你追热点、囤工具，而是带 AI 零基础的你，从看懂 AI、学会和 AI 沟通，一路走到做出第一个有用的小工具，再开始搭自己的 AI 自动化能力。更适合职场人、自由职业者和小老板。

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引用

[01] Every。2026 年 4 月 22 日 AI & I 访谈《The AI Sandwich: Where Humans Excel in an AI World》，提出人位于 AI 工作流开头和结尾、AI 负责中间执行的协作模型。https://www.youtube.com/watch?v=G0LTv8hQ5Cs

[02] Dan Shipper。2026 年 4 月 22 日在 X 上总结这期访谈，提到 AI 负责 writing、testing、iterating，人负责 frame the problem 和 final polish。https://x.com/danshipper/status/2047027507397005367