夜雨聆风Claude Code一直在快速的迭代，我翻了翻更新日志，channels 、Agent teams 、loop 、bare 模式，一堆新东西。然后我把这份更新日志发给了几个同事看，他们的反应让我看到两种完全不同的人。
一种人看完眼睛放光，立刻开始折腾，边折腾边跟我讨论哪个功能怎么用、能搭什么workflow、能不能跟现有的Agent架构串起来。另一种人的反应是，这些是什么意思？我用豆包/用Claude code 对话式编程也挺好的，为啥要研究这么多东西呢？
我才明白，为什么在团队中，我一个人用智谱最大coding plan 三个账号都不够（还加两个中转站用opus和gpt5.4），而别的十几个人共用一个智谱coding plan就够用，从消耗token总数来看，我每天消耗的token数量超过其他十多个人总和的五倍，我的三个智谱账号在夜里、周末都有消耗，而其他十多个人共享的账号只有上班时间有流量。
刚好刷到X上karpathy说的一段文字，让我突然意识到这个事情非常明显了：从使用AI的角度，世界上真的已经分成了两种人（想一下身边的家人/同学/朋友/同事，就会发现这种差异已经非常明显，如果你还没有意识到这种差距，我建议你需要耐心把我当前这篇文章多读几遍🐶）。
一种人，在深度使用AI。他们知道怎么搭Agent，明白Skill、Harness、MCP这些名词的底层原理，知道不同模型之间的能力差异，每天消耗的Token以亿计算，每个月花在AI上的钱几千块起步。他们把越来越多的事情交给AI去干，从写代码到处理文档到自动化工作流，AI已经变成他们延伸出去的手和他们的牛马，他们也通过AI牛马让自己变成了牛人。
另一种人，还只是在用AI聊天和生图，觉得豆包就够了。问个问题或者写个文章/聊聊天等等，觉得很厉害。你跟他说花几百几千块买AI包月，他觉得你疯了。你跟他说Claude Code，他觉得那就是个编程工具而已。他偶尔看到AI的新闻会觉得焦虑，但焦虑完又不知道该从哪下手，于是继续回到聊天框里继续聊天。或者还有一些人稍微懂点技术，觉得API 挺好的，整天研究免费的API ，怎么薅羊毛，也不愿意出几百块钱成本。
我不是在嘲讽第二种人，也不是批评，只是据实来说现象和我的感受。
我是真的觉得，这两种人之间的差距，正在以一种肉眼可见的速度拉大。而且这个差距不是线性的，是指数级的。
为啥这么说呢。
因为AI这个领域的迭代速度，超出了人类历史上所有领域的发展速度。圈内有个说法叫「AI圈一天，人间一年」，听着是不是太夸张了，但我觉得真实情况就是这样。你想想看，一年前全网最火的话题是什么？提示词工程。到处都是「XX个让你效率翻倍的Prompt」「如何写出完美的提示词」。然后呢？Prompt很快就不香了，Function Call来了。Function Call还没搞明白，MCP又来了。MCP还没理解，上下文工程又成热点了。上下文工程还没消化完，Agent、Multi-Agent、Skill、openClaw、Harness、Hermes这些概念已经铺天盖地了。
之前的名词都过时了吗？
没有，只是媒体总是追新的，所以看起来曝光度没那么高了。
我认为它们不但没有过时，反而变成了基础设施。就像你学编程，先学了变量和函数，然后这些东西不再被人单独拿出来说了，不是因为过时了，是因为它们已经长进了每一行代码里。提示词工程、Function Call、MCP、上下文工程，全都一样，它们现在都是搭建AI Agent的基础零件。
但问题是，如果你是一个后来者，你面对的是什么？
你面对的是一座已经建了好几层的塔，每一层都带着自己的术语和概念，你站在塔底下往上看，密密麻麻全是看不懂的东西。你想从第一层开始学，但是第十层的人已经开始探索第十一层了。你追新名词追不上吃不透，回头看基础知识又觉得是不是过时了。
这就是我们常说的，一步慢步步慢。
说回Claude Code。我认为某种角度上可以称为当今世界第一生产力工具。
我这么说不是吹Anthropic，而是我自己的体感。从它发布到现在，短短一年，打开了人类使用AI 的一扇新窗户，让我们加速进入了一个新的人类纪元，它提供了一个基础框架让有想法的人们能够在上面随意发挥做出改变某个领域的应用。
但这里面有一个很残酷的事。如果你觉得Claude Code迭代的这些新能力，完全用不到，这当然不是Claude Code的问题，这是你的问题。我想起来去年让团队中用claude code 比较多的同学来给其他同学做Claude code的培训，他说没啥可讲的，半个小时把安装和常用命令讲了讲，然后总结“大部分命令都用不上，就是打字对话就可以了”，让我很是失望，然后我自己做了一个持续十多次的系列培训课程，包含了 配置文件/目录体系/outputstyle/slash command/hooks/skill/sub agents 等,然后到如何搭建各种编程和非编程的智能体系，包括了一系列实战的小案例，比如 DeepResearch/写小说/做视频的自动化体系，这些都在 1 个小时的培训内就可以从零到一搭建起来。我还有几个记录，有兴趣的同学还可以翻看：
【ClaudeCode专题第1讲】一分钟做一个自动抓取新闻并通知的服务
【ClaudeCode专题第2讲】0代码实现一个圆桌会议，让伟人们为你答疑解惑
【ClaudeCode专题第3讲】一分钟做一个自己的DeepResearch服务
坦率的讲，如果你认为 Claude code 只是一个普通的编程工具，只能 chat 对话式编程，这就好比你面前放着一台顶配的Mac Studio，你拿它来看网页刷视频，然后说感觉跟几千块的笔记本也没什么区别。区别当然有，只是你用不到那个层面，你感受不到。
我身边就有非常鲜活的例子。
技术圈里用Claude Code的那帮人（比如国内的刘小排/花叔/卡兹克等 ，国外的 boris/karpathy 等），早在半年多以前就已经在让AI真正干活。他们搭自己的Agent，写自己的Skill，把日常工作中重复性的东西全部自动化。从写代码到管理代码仓库到运维服务器，AI在他们手里不是一个对话框，是一个超级助理。
然后 2026 年初OpenClaw火了。
OpenClaw为什么能火？我觉得一个很重要的原因是，它让技术圈子之外的人第一次感受到了，AI原来不只是聊天框里那个一问一答的东西，AI是真的能干活的。很多人第一次通过OpenClaw搭了一个自动化流程，看着AI自己在那跑任务、发消息、处理文件，那种感觉确实很震撼。
但技术圈的人看到OpenClaw火的时候，很多人的反应是，这玩意和Claude Code XXXX,而且更专业的场景还得用 Claude code，甚至用 openClaw 去控制服务器上的 Claude code 工作。
这就是差距。
不是能力的差距，而是时间的差距。技术圈的人至少领先了半年多（注意我说的“至少”，也许是一两年），这半年多里他们积累的经验、踩过的坑、搭好的基础设施，都不是你看完一篇公众号文章或者看买个几千几万块钱的课程就能补上的。
就用编程来说，我到相信 kapathy 到现在可能一行代码都不写了，因为我作为一个普通的程序员，我这几个月没写一行代码了，但是我的软件开发速度却超过普通程序员 10 倍以上，我称之为“全托管”或者“agent 编程模式”，这是得益于模型和工具的双重叠加带来的。
所以，我现在越来越觉得有一件事是确定的。
在这个AI时代，人和人之间的差距会被极速放大。不是因为AI本身有多复杂，而是因为AI这个领域的进化速度太快了。快到什么程度呢，你停一个月不看不用不琢磨，回来可能已经有三个新概念了。你停半年不看不用，你基本上就已经听不懂圈里人在说什么了。
而且这个差距有一个非常讨厌的特性：它会循环强化。
你越早深度使用AI，你就能把越多的事情交给AI，你就越能腾出时间去探索AI的新能力，你的手感/品味就越来越好，你就越能保持领先。反过来，你越不深度使用AI，你就越觉得AI没啥了不起的，你就越没有动力去学习新东西，你就越被甩在后面。
一个正循环，一个负循环。
我有时候觉得，这跟早期的互联网一模一样。2000年那会儿，有人觉得上网就是发邮件看新闻，有人已经开始做网页开论坛或者研究卖货了。前者觉得后者在瞎折腾，后者觉得前者在浪费时间。二十年后回头一看，差距一目了然。
但AI时代的区别在于，互联网的差距是二十年拉开的，AI的差距可能两个月就拉开了。
2024年初的时候，大多数人连AI chat都没怎么用过。到现在才两年，Cursor、Claude Code、Codex，各种AI编程工具已经打成一团了，大模型领域更是平均每月都有更厉害的模型出现，比如字节的seedream4.5你还没用过，5.0 已经发布了，seendance1.0你还没听说过，2.0 就突然这么牛逼了， 国外的sonnet/opus 你还没用过，现在厉害到不敢发布的Mythos已经出现。几个月前大家还言必称 langchain/coze/dify/n8n，现在已经Agent、Multi-Agent、harness......
我不是贩卖焦虑。说真的，贩卖焦虑是这个时代最廉价的生意。我只是想把我观察到的一个事实摆出来。
从使用AI的角度，世界上分成了两种人。这两种人的差距每天都在拉大。而你要做的选择很简单，要么主动走进那个快速迭代的世界，接受自己一开始什么都不懂的挫败感，一点一点补课去训练自己，要么继续待在聊天框里，直到有一天发现周围的人都在用一种你完全看不懂的方式工作。
如果你选择走进来，我有一个很朴素的建议。
不要追新名词。不要看到MCP火了就去学MCP，看到上下文工程火了就去学上下文工程。追名词是追不完的，而且追名词会让你觉得自己在进步，其实你只是在原地打转。
你应该做的是，找到一个你真正需要解决的问题，然后试着用AI去解决它。在这个解决的过程中，你会自然而然地接触到Agent、Skill、MCP、Function Call这些概念，因为它们都是为了解决实际问题而存在的工具。带着问题去学，比带着焦虑去追热点，效率高一百倍。有人说公司不让用/上班忙没时间，那我的建议就是用下班时间/周末时间，抽出几小时，给自己一些刻意训练的目标，对，一定是要刻意训练，比如写文章或者写代码做个小软件都可以，这种封闭高强度的训练效果提升会非常明显，每次都会有极大的收获。在我的这个方法下，已有多个朋友的成功“开天门”案例，大家都会用这种词汇：“入门了/登堂入室/进入另一个世界”，听起来有点不可思议，但是如果你没有经历过，是难以体会到这种感觉的。如果你有疑惑可以评论区或者私信与我交流。
还有一件事，不要怕花钱。
我知道很多人觉得花几十或者几百块买AI的API额度很贵。但你想想看，一个能7×24小时帮你处理工作的助手团队，你给它发几百块的月薪，这算贵吗？你花在AI上的每一分钱，如果用对了地方，都会以十倍百倍的回报给你。前提是你知道怎么用，这个学习过程的投资是非常非常值得的。我之前有段时间看到有些粉丝确实因为手头拮据无法接受昂贵的 coding plan 套餐，甚至没有用过流畅的模型，跟别谈自动化和 agent 了，所以我还搞了一段时间免费体验，我买了多家的最大杯 coding plan 免费提供给粉丝们，现在已经累计让上百位粉丝体验了国内最顶级的不限量和流畅的体验，有几十位后来明确表示要自己付费去抢智谱套餐了，我觉得这个事情特别有价值。但是不幸的是，因为越来越多人使用自动化的 agent，导致全球算力都不足，国内的 coding plan也集体涨价了，所以对新人的门槛进一步提升了。
说到怎么用这件事，我自己的感受是，最重要的不是学会某个具体工具，而是先建立一个心态，就是你愿意把越来越多的事情交给AI去做，然后在这个过程中去磨合，找到 ai 的能力边界，以及你和AI 的磨合成长，这个我认为是非常重要的，学习 ai 没有捷径，别人的 skill/别人提示词/别人的经验都无法照搬，只能自己踩一遍坑才更真切。很多人让我推荐一个工具，我推荐 Claude code+国内智谱/kimi/minimax 的顶级模型，工具虽然非常多，我觉得如果把Claude code玩好了，其他工具都很容易理解和上手。
很多人不深度使用AI，不是因为学不会，而是因为不放心。觉得AI做的不够好，觉得还是自己来比较靠谱，觉得花时间教AI不如自己直接干了。这个心态我非常理解，我一开始也是这样。但问题是，AI的学习曲线是指数级的。你得愿意忍受初期的笨拙，才能换来后期的自动化。不经历这个过程，可能未来就要被淘汰。
回到开头那个问题：Claude Code迭代很快，你看不懂也用不到它的更新，说明你落后了。这话听着有点刺耳，但我觉得它是事实。不是说你这个人不行，而是说在人类快速跑步冲进 ai 时代的大潮流中，你确实掉队了。
我想起一句印象很深刻的话：每次说到工业革命，大家第一印象通常是失业的纺织工和马车夫，但我们都忽略了率先学习操作机器和学习开车的那批人，这轮 AI 革命才刚刚开始，我们要做后者。
好消息是，现在开始还不晚。
坏消息是，再过半年，可能就真的晚了。
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