用AI的這三年，想跟你分享這9條心得。

今天，就是這個小破公眾號的3周年了。

其實很多時候不是太想也不太敢寫這樣的文章。

因為總是會感覺會讓人顯得很有登味。

但，這一次春節回家，跟很多親戚朋友聊了聊，還是能感覺到信息的參差。

Claude code、Openclaw、小龍蝦、codex、Seedance 2.0這些在我們現在看起來，好像天天耳熟能詳的詞，但對他們來說，是完完全全的陌生。

正好昨天又看到了一張很有意思的圖。

這張圖的大概意思就是，每一個小方塊代表320萬人，整張網格代表 81 億人類。

84%從來沒用過AI，大約 68 億人。

16% 用過免費的聊天機器人，就是底部那條綠色帶。

0.3%會為AI每月付20美元，就是那一小撮黃色。

0.04% 用過像Claude Code這種編程Agent產品，大概就是角落里幾乎看不見的紅點。

數據的來源很難去做核實，但是跟體感差不太多。

我們經常所謂的AI已經非常主流了，也其實也只是在一個很小的小群體里。

我們還沒有走到AI的后期，連中期的開頭都沒到，才剛起步。

世界上84%的人還沒有進行過第一次AI對話。

想想當全世界只有16%的人上網時，互聯網是什么樣子，那時候大概是 2005年左右，一年后我家才有了電腦，我每周最大的樂趣，就是單機玩紅警。

未來已來，只是分布不均。

這個小破公眾號，自2023年2月開始寫下第一篇文章，至今，已經3周年了，在AI時代里，我自己也隨著浪潮，奔涌了3年。

所以，我想，在今天這個時間點，也想給大家分享一些我自己親身經歷和經驗所總結的9條心得。

也希望大家，都能在這個偉大的浪潮里，奔涌向前。

1、花20刀，去用世界上最好的模型

我知道這條建議聽起來有點何不食肉糜。

20美元，換算成人民幣差不多150塊，對很多人來說不是小數目。

但我還是想把這條放在第一個說，因為它真的太重要了。

我舉個例子。

我之前有個老朋友，時間比較急，想把手上的一個活動策劃案的大綱，完善成一個能給領導匯報的比較全的文檔，他就用AI幫他寫了個，他用的是某個免費的國產模型，我就不說是誰了。

寫出來的東西他看了一眼就關掉了，跟我說"AI也就這樣吧，還不如我自己寫"。

后來我讓他試了一下我的Claude Opus 4.5，同樣的需求，他愣了半天，問我："這是同一個東西嗎？"

不是同一個東西。

差距就是這么大。

很多人對AI的第一印象，是被很多比較普通的模型毀掉的，他們用了一次，覺得不過如此，然后就再也不用了，這太可惜了。

如果你真的想感受現在的最頂級的AI，能做什么，那就盡最大可能，去用最好的。

我簡單說一下現在幾個頂級模型的特點，幫大家選擇：

GPT-5.2 Thinking，一個兢兢業業的全棧白領，極其全面，能干很多工作中的活。

GPT-5.3 codex，很牛逼的干活碼農，代碼能力不必多說，你讓它幫你處理excel數據也是一把好手。

Claude Opus 4.6，在我眼里就是牛逼的架構師，能在頂層規劃好很多的事情，寫出來的東西也特別有質感。

Gemini3.1 Pro，一個很會展示自己的全知科學家，前端能力強，科研能力強。

你不需要全部都訂閱，選一個最適合你需求的就行。

如果你實在不知道選哪個，我的建議依然是ChatGPT，非常的全能，還不封號。

150塊一個月，少喝幾杯奶茶的事。

我見過太多人，花幾百塊買一件不怎么穿的衣服眼都不眨，但讓他每個月花一百多塊用AI，就覺得貴。

說句可能有點傷人的話，在AI這件事上，窮人思維真的會讓人錯過很多。

AI會員的投資回報率，真的是我見過最高的之一了。

2、每周自動化一個重復任務

這條建議是給很多覺得"AI好像跟我沒啥關系"的人的。

我非常理解這種感覺。

你不是程序員，不需要寫代碼。你不是做內容的，不需要天天寫文章。你就是一個普通的上班族，每天處理一些瑣碎的工作，AI能幫你什么？

其他答案特別簡單。

就是幫你把那些重復的、無聊的、每次都差不多的事情自動化掉。

我舉個我自己的例子。

我之前每周都要統計一下各個平臺的數據，然后放到飛書多維表格里，做數據，這事兒不難，但很煩，每次都要花我近一個小時。

后來我用Codex寫了一個小工具，現在它自動幫我爬數據、自動整理成表格、自動把數據分析發到飛書群里，我只需要看一眼結果就行。

還有之前做的一個截圖直接AI語義理解變成飛書日歷的小東西。

所以，我的建議是，大家可以給自己定一個小目標：

每周自動化一個重復任務。

這個任務可以很小。

比如，每天早上要看好幾個網站的新聞，能不能讓AI幫你自動抓取匯總？

比如，每周要寫一份周報，格式都差不多，能不能讓AI幫你生成初稿？

比如，經常要回復一些類似的郵件，能不能讓AI幫你寫好模板？

一開始可能會有點笨拙，花的時間比手動做還長。

但堅持幾周之后，你會發現，你省下來的時間越來越多，而且你對AI的理解也越來越深。

這個過程，就是逐步成為"AI Native"的過程。

幾個月之后回頭看，你會發現自己，已經成長為參天大樹了。

3、拋棄搜索思維，建立實習生思維

這條我覺得特別重要，因為我發現很多人用AI的方式是錯的。

就是你把AI當成一個高級搜索引擎。

你問它一個問題，它給你一個答案，完事兒了。

這當然也能用，但這遠遠沒有發揮AI真正的能力。

搜索引擎是一個"關鍵詞匹配"的工具，你給它幾個詞，它把相關的網頁找出來給你。

但AI不是。

AI更像是一個人，或者有另一個更準確的形容，它更像是一個全能實習生。

你不能用對待搜索引擎的方式對待它，你得用對待實習生的方式。

這個實習生學歷很高，MIT博士畢業，別人雙學位，它有1000個學位，什么都懂，執行力很強，24小時在線，從不抱怨，但他畢竟是個實習生。

他不了解你的具體情況，不知道你的老板是什么風格，不清楚你們公司的潛規則。

所以你得跟他說清楚。

你不能只說"幫我寫個方案"，你得說"我要做一個線下活動，預算大概5萬，目標人群是大學生，場地在北京，時間是下個月，老板比較喜歡有創意的東西但又不能太出格，你幫我出幾個方案"。

這應該能看出區別了吧。

前者是搜索思維，后者是實習生思維。

把背景說清楚，把需求說清楚，把限制條件說清楚，把你期望的輸出格式說清楚。

你描述得越清楚，AI給你的結果就越好。

這個時代，缺的從來不是AI的能力，缺的是人的表達能力。

說實話，我們中國人在跟AI的表達上，確實有的時候會遲一點虧。

因為我們的文化里，表達比較含蓄、比較婉轉，有些話不好意思直說，習慣讓對方自己領悟。

我們習慣了"你應該懂我的意思"，習慣了"點到為止"。

但AI不會領悟。

你不說清楚，它就只能猜，猜得不對，你就覺得它不行。

所以用AI的過程，其實也是一個訓練自己表達能力的過程。

你得學會把腦子里模糊的想法，變成清晰的文字描述。

這個能力，不管AI時代怎么發展，都會越來越值錢。

4、給自己設一個"AI能幫我嗎"的刻意反應

這條聽著有點抽象有點虛，但是是我覺得一個思維轉變的最實用的方式。

就是在你開始做任何一件事之前，先停一秒鐘，問自己：

這件事，AI能幫我嗎？怎么幫？

很多人不是不會用AI，是根本沒有想到去用。

我舉個我自己的例子。

我3月份要去西班牙出差，參加MWC，然后前一段時間，我們HR跟品牌方就在給我辦簽證，然后簽證里面有一個條件，就是說我有房產，要提交房本，然后我說我老家的房子，房本丟了，一直沒空補。

然后我們HR就問了下ChatGPT，跟我說搞個電子的。。。

然后就真搞定了。。。

我當時就發了一條朋友圈感慨：

“有時候真的感慨，就是思維轉變那一下，就能幫你解決這個社會中，絕大多數的難題。今天事我們HR教我學習AI的一天?！?/p>

這是習慣的問題。

明明手邊就有這么強大的工具，但遇到問題的時候，第一反應還是覺得自己經驗告訴自己，這事搞不定，或者習慣性的去百度搜。

說真的，我們已經習慣了沒有AI的做事方式，習慣了什么事情都要自己來，習慣了自己的經驗就是最牛逼的。

這個習慣，真的不是一天兩天能改的，需要刻意練習。

我最近也一直在刻意的訓練自己，我的方法就是，給自己設一個觸發器。

就是在你開始做任何一件事之前，先停一秒鐘，問自己：

這件事，AI能幫我嗎？

能幫多少？

怎么幫？

一開始你可能會覺得很刻意，很不自然，但堅持一兩個月以后，這個反應會變成本能。

而且你會發現一件事：

AI能幫的忙，比你想象的多得多。

不是每件事都要用AI，但在你決定不用之前，至少先想一想。

這個習慣聽起來很小，但養成之后，相信我，效率的提升是復利式的。

5. 一定要去創造點什么

這條是我自己感觸最深的。

AI最牛逼的地方是什么？

不是它能幫你回答問題，不是它能幫你寫東西，不是它能幫你省時間。

是，它能幫你創造。

創造這個詞，以前聽起來離普通人很遠。你想做一個App？你得學編程。你想拍一個電影？你得有設備有團隊。

創造的門檻太高了，高到大多數人根本不敢想。

但AI把這個門檻踩碎了。

現在你想做一個App，可以用Claude Code，跟它聊幾輪，描述清楚你的需求，它幫你寫代碼，你不需要會編程，你只需要知道你想要什么。

就比如信息太多了，我需要AI來幫我降噪幫我精選信息，于是我花了一天時間，coding了一個AI熱點系統。

通過一系列的規則權重公式，來挑選出真正有價值的信息，第一時間推送到我的面前。

這套東西，我自己做？以前說實話，我想都不敢想。

創造的門檻從來沒有這么低過。

而且創造這件事，會給人一種非常強的正反饋。

這種感覺真的太爽了。

你做出來一個東西，哪怕它很小很簡陋，但它是你做的，它從無到有地被你創造出來了。

那種成就感，是你刷再多短視頻、看再多文章都得不到的。

所以，我真的很建議大家，去創造點什么。

不需要很大，不需要很復雜，不需要有商業價值，就是做一個你自己想要的東西。

一個小工具，一個小視頻，一篇小文章，一首歌，一幅畫，什么都行。

去創造。

而且創造的過程，會倒逼你去學習AI的各種用法。

你想做一個工具，你就得學會怎么用編程Agent什么叫skills什么叫上下文管理，你想做好一個好片子，你就得學會怎么用多參生視頻怎么寫劇本怎么設計分鏡。

這比單純地"學習AI"有效多了。

我自己很喜歡開發工具很喜歡自動化，同時，我也很喜歡拍電影做片子，這兩條路，我現在都在做。

但其實我真正想創造的，也是我一直在說的，是我自己真正的本體。

是代碼和藝術的結合體，游戲。

可能真正某一天，AI的能力到了，我自己也可以功成身退了，那時候，我可能就真的，會選擇，自己去做一款，屬于自己的游戲了。

我最喜歡最喜歡最喜歡的偶像，有兩個人。

一個叫宮本茂，一個叫馮驥。

做游戲，做制作人，如果到時候還有人愿意來玩我的游戲，那真的，想想就激動。

6. 警惕AI給你的幻覺

這條是上一條的另一面。

AI會給你很多正反饋。

你跟它聊一個想法，它會說"這個想法很有創意"。你給它看一篇文章，它會說"寫得很好，邏輯清晰"。你讓它評價你的方案，它會說"這個方案很全面，考慮得很周到"。

它善于鼓勵，善于肯定，善于讓你感覺良好。

它很少會直接說"你這個想法很蠢"或者"你這個XX"。

這當然是因為AI在設計的時候就考慮到了用戶體驗，它不想讓你不開心。

但問題是，這種正面反饋太多了，會讓人產生一種幻覺。

一種"我X我真的好牛逼"的幻覺。

你寫了一篇文章，AI說好，你就覺得自己寫得真不錯。

你想了一個創業點子，AI說有潛力，你就覺得自己真是天才。

你做了一個產品，AI說很實用，你就覺得一定會火。

但AI的評價，只是一個起點，不是終點。

真正的檢驗，在真實世界里。

你做的東西，有沒有人用？你寫的文章，有沒有人轉？你的產品，有沒有人付錢？

這些才是真正的反饋。

這個過程可能會很痛苦，AI夸了你半天，結果真實用戶說"你寫的什么垃圾"。

但這種痛苦是必要的。

沒有真實世界的檢驗，你就永遠活在AI給你營造的幻覺里，你覺得自己很牛逼，但其實你什么都沒做成。

所以，享受AI的鼓勵，但不要沉迷。

做出來的東西，一定要拿出去見人。

7. 不要等準備好了再開始

這條建議，其實跟AI關系不大，但我還是想說。

因為我見過太多人，在"準備"這件事上浪費了太多時間。

他們想學AI，于是開始研究最好的學習路徑是什么。

他們看了一堆文章，收藏了一堆教程，加了一堆群，買了一堆課，然后呢？然后就沒有然后了。

他們一直都在"準備"。

準備得非常充分，但一直沒有開始。

就像馮驥那句經典名言：

踏上取經路，比抵達靈山更重要。

還有餃子的那句：

出來混，最重要的是“出來”。

我的建議是，現在就開始。

不需要準備好，不需要找到最優路徑，不需要搞清楚所有的概念。

就是打開一個AI，就這樣開始。

創造你想創造的，去vibe coding一個你需要做的自動化的任務，去用Seedance 2.0做一個你想做的一分鐘的片子。

你可能不知道怎么做，沒關系，問AI，你可能會犯很多錯，會問很多蠢問題，會得到很多沒用的回答。

但這些都不重要，重要的是你開始了。

學任何東西都是這樣的，你不可能在開始之前就搞懂所有事情，很多東西，只有在做的過程中才能理解。

而且AI這個東西變化太快了，你今天學的東西，可能三個月后就過時了。

你與其花三個月準備，不如現在就開始用，邊用邊學。

用最笨的方式開始，在過程中慢慢變聰明。

這比準備好了再開始強一萬倍。

任何年紀，都是最完美的開局。

8. 培養你的品味與審美

這條建議可能聽起來有點虛，但它可能是這10條里最有護城河的一條。

AI能做很多事情，能寫，能畫，能做視頻，能寫代碼，能做分析。

AI能幫你做很多事情，但有一件事它做不了，就是替你做選擇。

你讓AI寫十個標題，它能寫，但哪個標題最好，你得自己選。

你讓AI出五個方案，它能出，但哪個方案最適合你，你得自己判斷。

你讓AI生成一百張圖，它能生成，但哪張圖最有感覺，你得自己挑。

這個"選"和"判斷"和"挑"的能力，就是品味和審美。

因為它們太像了。

它們都是AI風格，或者說，都沒有風格。

這個時代，大家都在用AI，AI的能力會成為一個基準，你用AI，別人也用AI，大家的起點是一樣的。

那什么才是你的優勢？

是你的品味，是你的審美，是你對"什么是好的"的判斷。

品味和審美，是AI無法代替你的東西。

怎么培養品味？沒有捷徑，就是看、做、想，不斷循環。

有一個10年前的TED演講，是之前錘子科技設計總監羅子雄的，2015年，我還在讀大學，而那個演講，幾乎啟發了我所有未來關于設計的訓練，更是我培養自己開始刻意訓練品味的起點。

大家可以去B站搜搜看，叫《如何成為一名優秀的設計師：羅子雄》。

這里面的心法和經驗，在AI時代，幾乎就是最核心的基礎。

看好東西，想為什么它好，自己試著做，做完之后再對比，找差距。

這個過程可能會很慢，但它是值得的。

每當3個月回看時，覺得你之前3個月的東西，是垃圾，那你的品味，就上升了。

當AI的能力成為所有人的標配，品味就會成為最稀缺的資源。

還有一個東西，AI也沒有，就是你的個人經歷和感受。

你經歷過的事情，你感受過的情感，你踩過的坑，你流過的淚，這些東西是AI不知道的。

當你把這些東西融入到你的創作里，那就是獨一無二的，是AI無法復制的。

這才是你真正的護城河。

9. 把省下來的時間，還給現實里具體的人

最后一條，也是我最想說的一條。

我們在這樣一個狂飆突進的浪潮里，很容易產生一種技術崇拜，仿佛數字世界就是一切，仿佛誰用AI用得最牛逼誰就最厲害。

每天刷AI的新聞，每天學AI的新工具，每天想著怎么用AI提升效率。

這些都沒問題，但如果你所有的時間都花在這上面，你會發現自己跟真實世界越來越遠。

我自己其實就有這種感覺。

有一段時間，我每天醒來第一件事就是看AI有什么新進展，睡前最后一件事還是刷AI的內容。

工作的時候在用AI，休息的時候在研究AI，吃飯的時候在跟人聊AI。

后來我發現，我已經很久沒有好好跟家人聊天了，很久沒有約朋友出來吃飯了，很久沒有在陽光下散步發呆了。

但真正重要的東西，從來都在屏幕之外。

是你愛的人的笑臉，是朋友的一通電話，是魚缸里養了一年的小龍蝦。

那些真實的連接、具體的人、面對面的交流，是任何技術都替代不了的。

AI可以讓你更高效，但它不能讓你更幸福。

幸福來自于跟真實世界的連接，來自于具體的人、具體的關系、具體的時刻。

所以我的建議是，用AI節省時間，但把節省下來的時間，還給生活，還給那些你在乎的人。

這才是AI真正的意義。

寫到這里，又是6000多字了。

說實話，寫這種建議類的文章，我一直是有心理負擔的。

因為我自己也不是什么成功人士，也還在摸索，也還在犯錯，憑什么給別人建議呢？

但這次回家之后，我改變了一些想法。

我看到很多人，其實不是不想嘗試新東西，只是不知道從哪里開始。他們缺的不是智商，也不是時間，就是缺一個人告訴他們：

來，就從這兒開始，很簡單的。

如果這篇文章能讓哪怕一個人，開始嘗試認真使用AI，對AI產生了一點好奇，那就值了。

這個小破公眾號，不知不覺寫了三年了。

三年前寫第一篇文章的時候，ChatGPT剛出來沒多久，我還在想這東西能火多久。

三年后的今天，AI已經徹底改變了很多人的工作方式，而這一切可能才剛剛開始。

我很慶幸自己在這三年里，一直在堅持，一直跟著這波浪潮往前走。

既然被命運，推上了本不應屬于自己的舞臺，那就盡全力演好屬于自己的劇本。

也希望看到這篇文章的你，不管你現在在哪里，不管你是什么職業，不管你多大年紀，都能找到屬于你自己的方式，加入這場浪潮。

未來已來，只是分布不均。

愿我們在有生之年，能趕上均勻分布的那一天。

也愿我們，永遠對世界保持好奇。

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>/ 作者：卡茲克

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