Growth & Compute
当预测与认知的边际成本趋近于零，经济学的生产要素与组织形态将被重写。你将看到算力如何成为新型资本形态，企业边界如何液态化，宏观增长如何被能源与算力共同约束。
宏观研究者 / 科技赛道投资人 / 企业创始人 / 战略负责人
Organization as Code
管理的终点不是更强的监督，而是更高维的可编排性。从"人管人"到"人编排智能体"，企业将进化为可持续迭代的流程操作系统。
CEO / COO / 组织发展专家 / 团队管理者 / 流程架构师
Intent Economy
增长从"流量分配"迁移到"意图计算"。营销战场从争夺眼球，转向争夺推荐系统、智能体与决策链的权重。
CMO / 增长负责人 / 产品经理 / 品牌主理人
我们提供的互动不是"按章节走迷宫"，而是对整本书提出高质量问题：
AI 聊天助手基于书本知识结构回答、追问、反证，并把答案转化为你的理解与行动。
定义、假设、推导、反例、边界条件。
诊断你的理解盲点，用类比与练习纠正。
映射到你所在行业，生成策略与风险清单。
同一命题正反论证，标注分歧点。
落到 7/14/30 天计划、指标与复盘。
结论 + 推导链 + 反例 + 行动
绝大多数"读不懂"，是提问方式不够锋利。
我们把阅读方式提炼为可复用的模板。
从《AI经济学》切入：算力、能源、增长、通胀结构、地缘格局。
从《AI管理学》切入：组织即代码、智能体网络、流程编排。
从《AI营销学》切入：飞轮、GEO、Agent-to-Agent 交易结构。
* 10 次高质量提问后，你将获得一套能用于决策与实践的框架。
用同一套概念框架对齐战略、组织与增长。
将讨论从"观点碰撞"推进到"模型推演 + 反证"。
把每次对话产出沉淀为团队知识卡片与行动清单。
博士 / 企业家 / 投资人 / AI 时代的"认知建筑师"
Jason Yi Liu 是活跃于商业地产、RWA（现实世界资产）与 AI 工程交叉领域的博士、企业家与投资人。他曾在中国与北美多地参与和创立多家企业，为传统行业引入数据化与智能化转型实践。近年专注研究如何用 AI 重写企业运营、用认知提升组织决策，并在加拿大温哥华搭建 AI & RWA Leadership LAB，与全球管理者分享智能时代的管理与经济方法论。
A: 不是。我们提供的是对整本书的"研究式提问"互动：更强调问题质量、推演深度与可应用输出。
A: 通过提示词库与模式切换，把"高质量提问"标准化；你也可以从示例问题一键开始。
A: 任何需要在 AI 时代做增长、组织或市场决策的人。
