AI 越强，越该做这四件事

AI 时代让我们可以从很多工作甚至学习中解放出来。那有什么事情，反而是 AI 发展得越好，我们越应该多做的呢？

01少卖一次时间，多攒一份自己的资产

最具体的动作就一个：同一件事手动干过两遍，第三次先想想，能不能把它做成 Skill。

我前年刚出来单干的时候，特别爱接那种按次、按小时算钱的活儿。帮人做行业调研，写分析报告，调一套方案。看着每单都有进账，其实特别累，纯属手停口停。

那礼拜要是生病歇三天，收入立马受影响。更要命的是，东西交出去就是人家的了。下回换个客户，又得从头熬几个通宵。

后来我就琢磨，什么东西是干一次，后面还能接着用、接着积累的？

自己的产品、IP、客户关系、分发渠道，还有那些能反复跑的工作流，都算。

所以我从今年年初给自己立了个规矩：同一件事手动干了两遍，第三次不急着上手，先留一段时间，拿 AI 把能复用的部分整理成一个 Skill。

这里说的 Skill，可以先理解成一份 AI 能照着执行的工作说明：输入什么，按什么步骤做，最后拿什么标准检查。它未必一上来就是一套复杂程序。

比如，我经常要在 X 和公众号上做内容，就给自己做了一个公众号工作台。版式、品牌头尾和常用内容块可以直接继承，配图单独制作后放进去，同一份内容还能整理成 X 长文。

以前每写一篇，都要重新折腾的事情，现在逐渐变成了现成工具。

更值得留下的，还有持续积累的内容，以及看过这些内容后愿意来交流的人。工作流替我省掉重复劳动，内容和交流慢慢攒下信任。

时间卖出去就泼水难收了。但一套能复用的工作流，下一次还能接着替你干活。

02跟 AI 聊三轮，就该动手了

第二件事，是高频试错，少在脑子里搞长期空想。

你可以给自己定个有点粗暴的规矩：跟 AI 聊想法，先聊三轮就动手；给自己一个周末，48 小时内拿出一个哪怕很丑的原型。

我看身边不少人用 AI，用着用着就变成了一种新型的“精神按摩”。

脑子里冒出个点子，第一反应是打开对话框：“帮我写份商业计划书，列十个核心功能，再做个竞品分析。”

AI 吭哧吭哧吐出五千字，排版特漂亮，看着跟真的一样。你看得热血沸腾，往收藏夹里一塞，觉得今天又推进了一个大项目。

结果三个月过去，收藏夹里躺了二十个“价值千万”的方案，连一个能跑的页面、一个可以让真人试用的东西都没有。

以前讲究想清楚再动手，是因为找程序员、找设计师都要排期，试错贵。现在，很多小工具已经可以先做出一个能点、能用的版本，再决定要不要继续投入。

最怕的，是拿 AI 生产了更多想法，却迟迟不肯把一个想法拉出去见真章。

我之前就做过一次这样的尝试。平时走路爱用手机录语音备忘录，攒了几百条之后，根本找不着北，就想做个本地语音检索工具。

那回我没画思维导图，也没研究半个月技术选型，直接给自己掐表：周六早上开工，跟 AI 聊了不到三轮，定下最简方案，下午就让它用最糙的界面把核心搜索跑通。

那个页面丑得像十年前的路由器后台，连个像样的图标都没有。

周日一早，我就把这个半成品扔给五个同样爱记语音的朋友试。

我原本以为，大家会想要“自动生成思维导图”。结果反馈集中在另一件事上：导图可以不看，搜“上周在咖啡馆聊的那个报价”，能把那段原声定位出来就行。

这个周末让我提前看到了，哪些功能值得做，哪些只是我自己想得热闹。

粗糙但能用的半成品，至少能换回真实反馈。脑子里的完美蓝图，暂时只能供自己欣赏。

03每天抓一件烦人的琐事，先让 AI 试一口

第三件事，把“先想想 AI 能帮哪一步”练成条件反射。

具体怎么练？每天抓一件自己最烦、最下意识想靠人力硬扛的琐事，先让 AI 试着处理一部分。

很多人天天用 AI 写邮件、查资料、改文章，但脑子里其实有道隐形的墙：遇到写字、写代码会想起 AI，一旦碰上生活琐事或者非标问题，立马又退回老路子，自己硬扛。

我说的“一切用 AI”，是碰到零碎事时，先多问自己一句：这件事，能不能让 AI 帮我垫一步？

前阵子我搬家收拾屋子，家里堆了满满两书架旧书，还有一抽屉早就不记得干嘛用的数据线和转接头。

要是一根根搜型号、一本本挑留不留，一个下午就没了。

我干脆拿手机拍了几张照片扔给模型，让它先认一认：哪些可能是老接口，哪些线需要再核对用途；再按我最近两年做产品和研究的方向，挑出几本值得优先带走的书。

它先给出一份候选清单，我再对着实物判断。这样，最磨人的第一轮筛选，就不用全部从零开始。

这类小事看着不起眼，练的却是同一个习惯：遇到麻烦，先拆出 AI 能帮忙的那一步，再由自己判断结果。

04留点时间打游戏，拆一拆它怎么让你上手

第四件事，听着可能有点不务正业：每周理直气壮地留出两三个小时，去玩、体验、研究一些好游戏，尤其是独立游戏。

边玩边琢磨：它怎么抓住你的注意力？怎么让你学会规则？又怎么用交互代替说明书？

为什么突然聊到游戏？因为做网页、图片、视频和互动内容，用到的工具越来越容易接在一起。一份技术说明，可以尝试改成能拖拽、能调整参数的网页；一段原本只能看的内容，也可以让读者动手试一试。

当你开始做这样的东西，就会遇到一个具体问题：怎么让第一次点进来的人，很快看懂自己能做什么，并且愿意再试一步？

游戏设计里，有太多现成的经验可以拆。

我前阵子把《小丑牌》（Balatro）和几个网页小游戏翻出来研究，越玩越佩服。

有些规则明明挺复杂，游戏却不急着在开头甩给你三千字说明书。它先让你做一个简单动作，给出清楚的画面和声音反馈；等你摸到一点门道，再加一条规则。

你以为自己只是在玩，实际上已经学会了不少东西。

这也让我重新看朋友那个数据可视化工具的落地页。原本一大屏密密麻麻的功能介绍，很难让人理解，自己点进来到底能得到什么。

我们换了个思路：“别先写说明书了，把首屏当成第一关的新手村。”

用 AI 做一个交互沙盒，访客拨动参数，底下的图表和小卡片就跟着变化。功能有没有意思，让人动手试一下，比再读三段介绍更容易有感觉。

我从这里偷到的，是一个很具体的设计顺序：先给一个能做的动作，再给一个看得懂的反馈，然后让人愿意继续。

下次做个人网站、小工具或者内容，也可以照着这个顺序试一遍。

05模型越强，越要留下一点自己的东西

这四件事看着都不大：把重复的活儿整理成 Skill，周末拿出一个丑原型，每天找件琐事练习，打游戏时顺手拆一拆交互。

可做完之后，手里会多出点东西：一套下次能用的工作流，一轮真人给的反馈，一种遇到问题先拆开看的习惯，还有一点对体验好坏的判断。

模型再强也是外面的风。这些用过、改过、试出来的东西，才慢慢长成自己的本事。

今天晚上，可以先挑一件试起来。