Ethan 的判断是：AI 能做 80% 到 90% 的工作，最后 5% 到 10% 仍需人来 close loop；能判断 AI 结果好坏、给反馈、把事情收口的人才稀缺，而且没有领域深度就判断不了哪个答案更好⁠1。立正把这类角色拆成三种：定义问题的人、制造信任的人、整合 AI 数据与人并为结果负责的人⁠2。放到一个重视 owner 的岗位上，这意味着你的价值在于定标准、做取舍、承担结果，而不是亲手完成每一段执行。

立正列出的进攻性转型做法有四件：把模糊业务问题翻译成 AI 可消费的 context；设计 eval、反馈回路和标准；编排模型、工具、数据和流程；判断什么该自动化、什么该人工接管⁠3。他还强调要把隐性知识转成 AI 可直接使用的显性知识，比如把品牌规范、设计系统、分析口径写成 skill 或上下文，AI 才会天然遵守⁠4。对 owner 岗位，这可以直接落成：把本岗位的验收标准写成文档，让 AI 先跑初稿再由你判断收口，并记录哪些环节必须人接。这是 AI 对材料的应用推演，不是原文给出的岗位清单。

Jove Zhong 说 FDE 要能贴身理解客户业务、赢得 CEO 和 CTO 的信任，还要知道哪里该发力、哪里该 say no⁠5。立正说信任本质是责任的托付，AI 能模拟共情却无法担责，能创造信任的人会稀缺⁠2。由此看，你能给 +1 的是三样：一套他看得懂的验收标准和反馈回路，让结果可核对；一份可交接的上下文与模板，让别人也能跑；以及明确说出哪些判断你负责、哪些风险你提前标出。这是基于材料的应用建议，效果取决于你岗位的实际权限与业务。