AI时代下,我们需要的技能(一)

这段时间，我越来越强烈地感觉到，很多人对 AI 这件事，还是理解偏了。

大家最爱问的问题是，哪个工具更强，哪个模型更聪明，提示词怎么写才更厉害。看上去都在学 AI，但说实话，很多努力都打偏了。

因为 AI 时代真正稀缺的，已经不是「会不会用工具」，而是「你到底会不会工作」。

以前这句话听起来像鸡汤，现在不是了。AI 一进场，很多旧的工作方式，马上就暴露问题。你如果还是习惯自己把每一步都做完，自己搜资料，自己整理，自己改稿，自己排版，那你很快就会发现，工具越多，人越累。

重点不是 AI 不够强，重点是你还在用老办法带新工具。

所以这篇我想先聊第一种能力，也是我觉得最底层的一种能力，就是判断和拆解。

第一种技能，不是提问，而是判断什么该自己做，什么该交给 AI

很多人以为，AI 时代最重要的能力叫「会提问」。

这话不能说错，但只说到一半。

真正关键的，不是你能不能问出一个漂亮问题，而是你能不能先判断，这件事里哪些部分需要你亲自拿主意，哪些部分只是重复执行，可以放心交给 AI。

举个最常见的例子，写一篇文章。

标题要不要这么起，观点到底站哪边，哪些内容该写，哪些内容不能碰，这些事本质上都属于判断。它们决定了文章有没有灵魂，也决定了这篇东西是不是你自己的。

但找相近案例、整理素材、生成几个结构版本、检查病句、统一格式，这些环节其实更像执行。你完全可以把它们交给 AI 去跑。

问题在于，很多人把两类事情混在一起了。

该自己想的，没有认真想。该交出去的，又舍不得交。最后就会变成一种很拧巴的状态，自己忙得要命，AI 也没真正帮上忙。

我用下来发现，AI 用得顺的人，往往不是因为提示词花哨，而是因为边界划得清。什么地方自己负责，什么地方让工具接手，心里很明确。

这个判断力，未来会越来越值钱。

第二种能力的底层前提，是把模糊任务拆成清晰步骤

再往下一层看，你会发现，很多人不是不会用 AI，而是不会拆任务。

他脑子里只有一句大话，比如「帮我做个方案」「帮我写篇爆文」「帮我整理这堆资料」。这种任务对人来说都不够清楚，对 AI 来说更不清楚。

结果就是，AI 真的给了很多字，很多建议，看起来很热闹，但很难直接落地。

为什么会这样。

因为没有拆解，任务就一直是糊的。

一件事只要还是糊的，谁来做都不顺。人自己做会乱，AI 来做也会偏。

所以 AI 时代一个特别重要的能力，就是把模糊问题压成几个清楚动作。比如写一篇内容，可以先拆成定目标、找材料、搭结构、出初稿、做审校、上配图、再发布。拆完以后，你就会发现，很多原来让你头大的事，其实只是流程没分开。

当你能把事情拆开，AI 才不是一个聊天玩具，而是一个执行系统。

这也是为什么有些人用了同样的工具，产出差距却特别大。差的不是模型，差的是任务结构。

第三种会持续放大的能力，是搭出自己的最小闭环

说到底，AI 不会只改变某一个动作，它会改变整条工作链。

以前我们更看重执行速度。谁打字快，谁整理快，谁改图快，谁就显得更能干。

但接下来，真正拉开差距的，很可能不是你一个动作有多快，而是你能不能把输入、判断、执行、复核、输出接成一条顺的链。

这就是我说的闭环能力。

你们感受一下，同样是做内容。

有的人每次都从零开始，找资料是一次性的，写法是一次性的，排版是一次性的，连标题思路都是一次性的。每做完一篇，像什么都没留下。

有的人不是这样。他会把常用提示、审校标准、选题框架、配图逻辑、发布路径一点点固定下来。下次再做，不是重来，而是在原来的基础上加速。

这个差别特别重要。

前一种是单次努力，后一种是复利努力。

在 AI 时代，复利往往比爆发更重要。因为工具每天都在变，你不可能每次都从头适应一遍。只有你手里有自己的小闭环，新工具进来时，你才能很快把它接上，而不是被它打乱。

如果现在就想开始，先别追求很大，先改一件小事

很多人看到这里，会下意识觉得，这是不是得做一个很复杂的系统。

其实不用。

最稳的方式，反而是先抓一个你每周重复三次以上的任务。

比如写周报，比如做会议纪要，比如整理选题，比如把资料改成短文。先只盯一件事，把它从输入到输出跑顺。过程中不断问自己两个问题，这一步到底需不需要我亲自做，这一步能不能变成固定动作交给 AI。

你只要把这一条跑通，体感就会完全不一样。

因为你第一次真正获得的，不只是效率提升，而是对工作的重新编排权。

这才是我理解的 AI 时代核心技能。

不是会几个软件，不是背几个提示词，也不是天天追着新模型跑。

而是你开始知道，什么必须由你定义，什么可以让机器完成；你开始能把一件复杂的事拆开；你开始搭出一条属于自己的最小闭环。

这一篇先聊到这里。

如果你认同，我们后面可以接着聊第二种、第三种更具体的能力。因为 AI 真正带来的，不只是提效，而是在逼我们重学一次怎么工作。

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关于作者

陆同学AI，香港大学研究生，AI相关的知识分享

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