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学习AI 200天之后
学习AI 200天之后写这篇回顾之前，我又翻了一遍100天时写的那篇文章。 前100天，我一直在往前冲。 换模型，配Skill，搭工作流，折腾多Agent。总觉得再找到一个厉害的东西，再补上一个关键环节，那个让AI自动干活的日子，就要来了。 到了200天，我依然喜欢AI，也依然会被它做出来的东西惊艳。但跟之前相比，我好像没那么急着了。 接下来，我说几个这100天里新的感受吧。 1.AI可以让大家的学习变得闭环。 以前我们看文章，听播客，读书，参加培训，遇到一个好观点，觉得说得真好，赶紧收藏。看到一种新方法，觉得以后一定用得上，也先存起来。 然后呢？ 很多时候，就没有然后了。 收藏的时候很有收获感，听懂的时候，也觉得自己掌握了。但真到了需要解释、需要用的时候，却往往不知道如何下手。 但我发觉AI可以帮我们改善这个情况。 碰到一个有意思的观点，我们可以跟它讨论，再让它把内容整理成学习记录，最后自己尝试把这些内容变成一篇篇文章。 2.我们需要培养自己能把终点说清楚并和司机一起研究路线的能力 100天的回顾里，我写过一种焦虑。 AI帮我写出了程序，程序也跑通了，但我心里是虚的。 因为我不知道它怎么做到的。总觉得这次只是碰巧成功，下次一出问题，我又会束手无策。 当时我的结论是，还是得学基础知识，至少要能看懂骨架，判断它说得对不对。 但有一次参加AI讲座，让我放弃了这个执念。专家在分享里提到一个观点，我们可以学习相对论，但不要奢望能把爱因斯坦如何推导的过程想清楚。 理解一个成果，使用一个成果，和知道如何创造这个成果，不是一回事。 一个程序能不能完成需要的功能，重要的数据放在哪里，结果有没有依据，出错之后怎么调整，这些事情，我们需要练熟。 但每一行代码为什么这样写，我不再纠结。 3.不必重复造轮子 刚接触AI的时候，这件事特别有吸引力。想到一个好产品，就想让AI也给我写一个。碰到一个需求，就开始琢磨，最好把前端、后端、数据库、自动化都搭齐。 原本只想解决一个小问题，最后给自己接了个大工程。 现在，我更愿意先把已有的好东西找出来，在允许复用的范围内，根据自己的需求改一改。缺什么补什么，多余的就拿掉。 让它适合我的使用方式，解决我的具体问题。 这个过程，也有创造的乐趣。 而且往往比从零搭出一套看起来很完整、实际上自己都不愿意再打开的系统，更有价值。 我并没有放弃创新。 只是觉得，先把东西用起来，把问题看清楚，再谈能不能往前多走一步，可能更适合现阶段的我。 这段时间，确实有一些东西开始用起来了。 待办清单的生成，行业资讯的跟踪，零件分析报告，个人知识库，还有一些小工具。 单看每一样，都没什么惊天动地。 但它们慢慢进入了工作，输出也越来越稳定。 这种感觉，跟第一次让AI做出一个网页，不太一样。 第一次，我高兴的是，它居然能做出来。 现在，我已经彻底把它当成了我的助手。 至于如何让它能把事情做得越来越好，又是新的问题。 另外还有个问题，听AI的，会不会逐渐丧失了主体性？ 这两个问题留给未来的自己来回答吧。 使用工具而避免自己变成工具人。 选择自己的选择。