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在 Stanford 图书馆泡了一个月,我用 AI 一周干完了传统出版一年的活

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9 月 24 日,我在 Stanford 的图书馆里,脑子里还是一个模糊的想法:做个中文读书会,私董会模式。

9 月 29 日,东西书院三卷内容全部上线:网站、日更发布系统、投票排行榜、短视频管线、EPUB 电子书——一个完整的内容出版闭环,6 天。

传统出版业做同样量级的事——组稿、翻译、编辑、校对、格栅化、排版、发行——通常需要 一年。

6 天里发生了什么

  • 芒格卷:231 个思维模型,14 大学科,9 大场景,1915 条双向链接
  • PG 卷:233 篇英文原典 → 340 张卡片,942 条引文逐字核验
  • 纳瓦尔卷:65 张卡片,299 条核验语录
  • 网站:dongxishuyuan.com,SEO、作者百科、知识库页、水印体系
  • 出版系统:GitHub 私库 → 每日增量发布(防扒库),EPUB 归档
  • 运营系统:投票、排行榜、数据看板、短视频日更管线

关键不是 AI,是方法

很多人问我用的是什么 AI 工具。我的回答是:工具是次要的,方法是主要的。

我的 AI 搭档叫 Muse(代号 Rio)。但在动手之前,我先花了整整一个月泡在 Stanford 图书馆,把方法论想透:原典直读(只认第一手出处)、L0–L3 内容分层(出处、解读、案例、主编观点层层隔离)、repo-first 增量发布(先入库、再日更)。

方法对了,AI 才是放大器;方法不对,AI 只是更快地生产垃圾。

给传统出版人的话

我不是要取代出版人——书院的发起团队里就有资深出版人。我想说的是:出版业的瓶颈从来不是印书,而是把知识结构化。AI 把结构化的成本打到了接近零,剩下的就是人的判断:选什么原典、怎么分层、什么是真东西。

这正是书院在做的事。欢迎来验证。

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