夜雨聆风
你敢信!?AI代替人真的来了,就在北京!
望京某大厂的工作群，昨天出现了这样一条消息
“要求暑假前学会AI，不然裁员。”
下面紧接着一条：
“如果你是编导，你可以用AI实现投放、运营，就会把其余两个人干掉。”
最后一条：
“要求每天必须烧掉一定的Token。”
你看完这三条，什么感觉？
我猜有两种。
第一种：焦虑。然后打开豆包搜了几个问题，截了几张图，告诉自己”我今天用AI了”。
第二种：更焦虑。因为你不知道”学会AI”到底意味着什么，也不知道怎么证明你学会了。
但这两种，都不会让你活下来。
因为你面对的那条消息，说的不是”多用几次豆包”。
说的是：一个人，顶三个人的活。
大多数人用AI的方式，叫做”搜索升级版”
用豆包，问一个问题，得到一个答案，继续下一个问题。
这和你之前用百度，本质上没有区别。
换了一个更聪明的搜索引擎，不是换了一套工作方式。
它不知道你是谁。
它不知道你上周做了什么决策。
它不知道你们公司的产品逻辑是什么，你的领导要什么风格，你踩过哪些坑。
每次对话结束，清零。
明天你再打开，它又不认识你了。
你不是在”用AI工作“，你是在”用AI查资料“。
这两件事，差了一个数量级。
公司要求烧Token，你烧的是什么？
那条消息说，要求每天必须烧掉一定的Token。
很多人的理解是：多聊几次，多问几个问题。
但我想问你一个问题——
你每次跟AI的对话，有没有变成你的资产？
你问过的问题、得到的分析、总结出的方法——
有没有存在某个地方，可以下次直接调用，而不是重新解释？
如果没有，那你烧掉的Token，不是在积累，是在消耗。
你在用钱换来一次性的结果，然后它随着对话窗口一起消失。
烧Token的正确方式，是把每次对话的结果沉淀下来，变成下次分析的起点。
一个人顶三个人，靠的不是更快，是有系统
我认识一个做了二十年编导的人。
综艺、广告、品牌片，全做过。
前段时间他接了个项目，要做一套内容营销提案，打算拿去跟品牌客戶谈。
他用豆包改了11轮。
每轮都感觉改了，但发给我之后，他说：
“还是感觉哪里不对，说不上来。”
我问他，豆包每次给你什么？
他翻出来给我看——结构清晰、开头可以更吸引人、建议加成功案例。
我看了一眼，没说话。
他沉默了一会儿，问我：
“所以这玩意儿根本没用？”
我说：不是没用。是你用了11轮，它还不知道你是谁。
你每次都在从零开始教它，所以它只能给你通用答案。
这不是豆包的问题。这是你的工作方式的问题。
他问我：怎么解决？
我的答案只有一句话：
你得先给它一个装你经验的地方。
这就是 CLI + Obsidian 在做的事
不是在聊天，是在建系统。
Obsidian 是你的知识仓库——你把自己的判断标准、分析框架、踩过的坑、总结出来的方法，一条一条存进去。
每个文件不是笔记，是 AI 能直接读的格式：
-
• 这个原则是什么 -
• 用错了会发生什么 -
• 用来自检的问题是什么
Claude CLI 是你的执行层——你把任务丢进去，它读你的知识库，用你的标准分析，给你的是基于你积累的结论，不是通用答案。
合在一起，AI每次打开，都能读到你存进去的所有东西。
你的经验，就是它每次工作的起点。
这套东西，对大厂打工人能做三件事
第一件：让你的积累不再清零
你在这个行业做了几年？
每次跳槽或者被裁，你带走了什么？
大多数人的答案是：一份简历，和脑子里的一些经验。
但对下一家公司来说，你的经验需要重新证明。
对AI来说，你需要重新解释你是谁。
每次都是第一天。
把你的判断标准、你的工作方法、你踩过的坑，存进 Obsidian——不是为了记录，是为了让AI随时能读到。
这样你去哪里，你的积累就跟到哪里。
你的经验不再是只存在脑子里的东西——它变成了随时可调用的资产。
公司可以裁你，但带不走你建的系统。
第二件：真正做到一个人顶三个人
那条消息说的”一个编导顶三个人”，不是让你同时打开三个AI窗口。
是让你有一套系统，让AI按你的标准工作。
我把那个编导大哥的方案丢进了我的知识库。
知识库里存了 30 多个营销原则——每一条写清楚：这个原则怎么触发、用错了会发生什么、怎么自检。
然后对 Claude 说：读取全部框架，对这份方案逐一诊断。
3分钟。
出来的第一条是：你方案里有一句话，触发了负面社会认同信号——”目前采用这种形式的品牌还不算多”，客戶看了会觉得”可能还没经过验证”，而不是”我要抢先”。
大哥看完，停了一会儿。
说：”这才是我想要的。豆包给我的那些，我自己也想得到。”
改了11轮没找到的问题，3分钟定位。
不是AI更聪明了，是它第一次知道用你的标准工作。
第三件：把压力变成出口
大厂在逼你学AI，但这件事是双向的。
公司给你的是压力。但压力同时意味着——
你有了一个理由，在上班时间做一件对你自己最有价值的事：
AI森雪赚
把你在这个行业的积累，系统化。
你知道怎么做内容策略，外面有人不知道。
你知道怎么分析投放，外面有人正在交学费。
你知道这个赛道的坑，外面有人正在踩。
这些东西，现在都还锁在你脑子里，或者散落在你历年的工作文档里。
用 Obsidian 结构化整理出来，用 CLI 包装成可以对外输出的分析系统——你就有了一套不依赖任何公司的方法论资产。
副业的本质，不是兼职，不是摆摊，是你有一套东西，别人需要，愿意为它付钱。
打工卖的是你的时间，副业卖的是你的判断。
而你的判断，暑假前就可以开始沉淀。
一个人顶三个人，不是努力三倍
是你有系统，他们没有。
有系统的人，每次分析从自己的标准出发。
没有系统的人，每次从零开始——换了个更聪明的搜索引擎，然后继续靠自己想。
你在这行做了这么多年，踩了这么多坑，形成了这么多判断——
如果这些全都存在脑子里，对AI来说，你和一个今年刚毕业的实习生没有区别。
它不知道你是谁。
公司要求暑假前学会AI。
但你学的方式，决定了你是那个被替代的人，还是那个替代别人的人。
用豆包搜答案，是学会了AI工具。
建一套装你经验的系统，是学会了AI工作方式。
这两件事，不是同一件事。
今天先做一件事
不需要马上搭完整套系统。
先做一件事——
把你这个岗位最核心的一个判断标准，写成一个文件：
这个标准是什么、用错了会发生什么、怎么自检。
一条。存进 Obsidian。
这是你的第一块积木。
暑假前，你会有一套别人追不上的系统——而不只是一堆烧掉了Token、什么都没留下的聊天记录。
你的经验值得有个地方存。
给 AI 一个装你标准的地方，它才能替你工作，而不是替你查资料。
🌍 最后，给你一个”抄近路”的地方
说实话，写这篇文章的时候，我删了很多内容。
因为公众号的篇幅，装不下我想分享的全部东西——
-
• 我自己整套 Obsidian 知识库的真实文件结构，以及怎么写一段 Claude CLI 能直接读的 Skill； -
• 那位编导大哥用过的 30 多个营销原则，我整理成了可复用的 Skill 模板，完整放出来； -
• 一群正在把自己的行业经验系统化、不想靠豆包混日子的同行人。
这些，我都放在了我的知识星球「AI森雪赚」里。
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