想真正驾驭 AI，而不是被各种工具牵着鼻子走吗？记住下面这四句口诀，在 AI 时代特别管用——“凡墙皆门”、“重器轻用”、“以人为径”、“太初有为”。
原则1：凡墙皆门
“Every wall is a door.”（每堵墙都是一道门。）—— 拉尔夫·爱默生
这个世界看似无比自由，其实处处是墙。上网墙——付费墙——问题墙
比起上网墙和付费墙，如何定义问题才是关键。
但与其抱怨墙的存在，不如把它当作新挑战，跨过去你就成长了。
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把AI当成你的导师和镜子：遇到不会的问题时，别犹豫，直接告诉AI：“我卡住了，能不能帮我理清一下思路？”让它一步步列出解决步骤，再追问一句：“如果你是我，你第一步会怎么做？”这样一问一答，AI不仅会给你答案，更会像一面镜子，清晰地照出你原本没注意到的盲区，甚至盲维。
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直接告诉AI哪里“不行”： 千万别遮掩，把你担心或不确定的地方直接跟 AI 说明白，你这个方案不行，比如“数据可能过时”或“某接口不稳定”等。AI 会根据这些提示自动补充方案、弥补漏洞。这比你自己闷头苦想快多了！
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越棘手的问题越要具体去问： 切忌泛泛地说“帮我写个商业计划书”，而要尽量明确，例如：“请用 DCF(现金流折现)、市盈率、市净率三种方法帮我评估一下 X 市场 2024-2026 年的估值，并指出三种方法结果的差异。” 你提问越具体，越清晰，AI 回答自然也就越精准、越靠谱。
每道难关，都是一次我们螺旋上升的机会。
原则2：重器轻用
市面上的 AI 工具层出不穷，但我们没必要每个都精通。在实际工作中，我的原则是：挑一到两款顺手的工具做主力，其他的，按需临时使用即可。下面是我的一些经验之选：
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每个工具找到一个最强用途，不用面面俱到。 比如用好 Midjourney 画图，别的制图工具可以暂时不管；精通一个思维导图生成工具，不必所有笔记软件都尝试。
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让 ChatGPT 做主力，其它工具做辅助。 先用通用大模型处理主要任务，再根据需要调用专用工具解决特定问题。ChatGPT 就像你的 AI 中枢，“大脑”搞不定的，再去借助“外部神器”。
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定期精简你的工具箱。工具真的不是越多越好，重要的是组合出一套属于你的高效工作流。与其铺一大堆不会用的工具，不如把时间省下来，精研几种真正能提高效率的工具，把精力放在哪些需要你创造力和判断力的事情上。
2025年3月大模型工具流
原则3：以人为径
要成为问题的架构师，而不是问题的执行者。
不要再问："AI能帮我做什么？"
你真正该问的是："我现在需要解决什么问题？如何配置资源才最有效？"
建立一个“人和AI协作”的正向反馈循环：
人的直觉判断 → AI快速执行 → 结果反馈给人→ 人从反馈中积累经验 → 更精准的直觉判断
这意味着，你要从简单的“工具思维”，转变为更高阶的“系统思维”。
不要只想着“我+AI”，而是要想：“我如何调度一整个智能生态系统？”
重新理解效率的本质：
真正的效率，并不是单一因素达到极致，而是整个系统的和谐运转。人的价值不再是系统中简单的零件，而是驱动整个系统协调运行、产生新价值的“指挥官”。
有一句话说得很好：“真正的高手，不是拿着花哨的工具炫技，而是用最简单的方法，解决最复杂的问题。”
在AI时代，这个最简单的方法，就是：
- 让人去做最擅长的事——思考、判断和协调；
- 让AI去做最擅长的事——计算、执行和优化。
原则4：太初有为
在一堂，我们一直强调“知行合一”。不过这里所说的“知行合一”，并不是王阳明心学意义上的“心中有知即为行”，而更接近矛盾论和实践论里讲的那种知行合一。
大家可以思考一下这个问题：
【思考🙋♂️】到底是先有“知”，还是先有“行”呢？
这里我给出自己的答案——其实，应该先有“行”。
为什么这么说？
因为并不是所有事物我们都能一开始就理解透彻，再去行动。行动、思考、语言……所有事情的开端其实都是行动，我们只有动手去做，才真正理解这个世界。
这对大模型也一样。
我们做事的起点，永远应该是人的存在本身、人的价值本身。不管是提示词也好，还是其他Agent工具也罢，只有真正用起来了，才能真正搞懂它们的价值。
记住一句话：
行动，才是一切理解的开始。
本质思考
深入思考一下，AI 时代的人的核心竞争力到底是什么？
大家可能会有各种各样的答案，但我的答案非常清晰，就是三个词：
AI 时代的核心竞争力 = 问题定义力 × 系统设计能力 × 人机协作深度
请注意，这里用的是乘法，而不是简单的加法。什么意思呢？就是只要其中任何一个能力接近零，你整体的竞争力就会被严重削弱。
我们一个一个来聊聊，这三个能力到底意味着什么——
问题定义力 (What to Ask)
不管AI 再强大，都必须靠人来提问。提问的好不好，问题够不够精准，才是决定一切的关键。
你的问题越精准、越有深度，AI给你的答案才越准确、越有价值。
举个简单的例子：
假如你只对AI说：“给我写篇AI相关的公众号文章”，大概率你会得到一篇平淡无奇、千篇一律的内容。但如果你稍微换个角度问：“请围绕AI怎么帮中小企业降低30%的客服成本，用数据、工具和案例给我写一篇文章”，AI马上就能为你提供一篇结构清晰、干货十足的内容。
记住一点：
你的问题定义能力越强，就越能激发出AI的真正潜力。
推荐大家关注一下一堂的进阶课《学会提问》，提升问题定义能力。
系统设计能力 (How to Structure)
在AI时代，你不再是简单的任务执行者，而要成为一个“架构师”，把复杂任务分解，设计成AI容易理解的高效工作流程。
一个好的系统设计，是把大而复杂的任务，拆解成AI能高效执行的小模块。你不再需要每一步都自己做，而是设计好整个流程，具体执行交给AI。
举个例子来说：
如果你想让AI自动写一份行业报告，最好先这样做：
- 明确数据来源和收集方法；
- 让AI分析数据得出结论；
- 提前准备好报告框架模板；
- 然后AI再填充内容。
而不是一上来就模糊地说一句：“AI，帮我写份报告吧。”
关键在于系统化：
系统设计能力越强，你驾驭AI的能力就越强，成果就越靠谱。
人机协作深度 (How to Collaborate)
人机协作已经成了AI时代的关键词。未来最能拉开人与人之间差距的，就是你和AI之间的配合默契程度。
AI不是来取代你的，而是来增强你的能力边界。优秀的人懂得扬长避短：
发挥AI在数据处理、模式识别、自动生成等方面的优势；
发挥人在审美、创造力、情感共鸣和战略判断上的长处。
例如你要做个创意视频：
你完全可以让AI自动剪辑素材、自动加音乐和字幕；而你自己呢，则把更多精力花在创意构思、情感表达和故事打磨上。
当AI的效率遇上你的创造力，两者结合才能产出真正打动人心的作品。
所以，人机协作的关键在于不断磨合，不断从实践中寻找人和AI最合拍的合作模式。
延伸思考：AI 的本质是什么？
有人觉得AI就是个工具，有人认为AI代表新的生产力，还有人甚至说AI是“数字生命”。但在我看来，AI的本质其实是数字世界的“规则”。
【思考🙋♂️】为什么我会这么说？
提示词：
瑞士能源学家丹尼尔·施普伦提出过一个三角模型，指出在能量、信息、时间三种要素之间，存在代偿关系，就是如果一种资源消耗得特别少，另外两种资源就要消耗更多。请你根据这三者关系，画出一个关系图，并且思考，AI的本质，如果加上AI，这个图会如何演化
AI技术的核心价值：根本不只是效率提高那么简单，它带来了整个系统层面的结构优化。你可以把AI看作一种催化剂，它重新定义了资源配置的方式，为构建一个更加高效、更加智能的系统创造了全新可能。
AI 在突破这个代偿关系的三角形的框架吗，如何理解，我可不可以说，AI的本质是数字世界的规则
哲学思辨的深层结论
核心发现：AI并未完全消除代偿关系，而是将其转移到数字世界中：
- 物理约束 → 计算约束
- 能量消耗 → 算力消耗
- 时间限制 → 处理延迟
AI既非完全突破物理约束，亦非简单延续传统框架，而是在数字化重构中创造了新的约束-自由辩证关系：
- 传统世界是“物理约束 ↔ 系统能力”；
- AI世界是“数字约束 ↔ 虚拟自由”。
AI的本质是数字世界的规则"不仅准确，更具有深刻的哲学意义——它揭示了AI作为技术范式转换的本质：不是对现实世界的简单复制，而是对现实世界的规则重构。
试想，如果 AI 代表着数字时代运行的新法则，那么前面的核心竞争力公式其实在问：在新规则下，什么决定了我们的成功？
- 问题定义力 = 理解新规则的能力。真正懂规则的人，才会提出哪些突破常规的好问题。
- 系统设计能力 = 运用规则的能力。只有善于运用规则的人，才能搭建起高效的协作体系。
- 人机协作深度 = 与规则共舞的能力。在新的游戏规则下，人和 AI 一起创造，才能释放独特的价值。
维特根斯坦有句名言：“语言的界限就是世界的界限。”
在AI时代，我们可以稍微改一下：“AI的边界，就是数字世界的边界。”
AI本质上并没有创造出前所未有的智慧，它所做的，其实就是浓缩了人类历史积累下来的经验、数据和模式，通过强大的算力，以超人速度呈现出来。所以AI更像人类智慧的放大镜和倍增器。
回过头看这个公式：AI时代的核心竞争力= 问题定义力 × 系统设计能力 × 人机协作深度
- 提好问题，往往比盲目寻求答案更重要；
- 搭好架构，比起堆砌工具更能提高效率；
- 掌握人机协作，比起单打独斗更能释放潜能。
AI 时代，不要迷失在各种炫目的工具和技术细节里，而要牢牢抓住那些永远属于人的核心能力：问对问题、搭好框架、携手 AI 一起创造。 能做到这三点的人，才能真正拥有 AI 时代的核心竞争力。