AI用户分10级，但真正的分界线不在这10级里

今天看到一篇文章，把所有人用AI的水平分成了10级。0级旁观者到10级满级一人军团，四个维度：可控性、广度、形态、角色。写得很好，转发量也大。还有一张经典的老图：

我看完就一个感受：框架很好，但它漏了一层。

漏的那层，恰好是我在做的事。

10级框架漏了什么

这10级的四个维度，全是从"人怎么用AI"的视角出发的。

你会不会提问，你用了几个工具，你会不会造Skill，你能不能一个人干一个团队的活。

但它缺了我做的一个维度：你有没有改变AI本身的工作方式。

1级到9级，都是在AI给定的规则里玩。你学的是怎么在框架内把效果拉满。10级的"一人军团"确实厉害，但他用的还是别人定义的协议、别人写的Skill、别人设计的Agent框架。你们要知道我目前三个OpenClaw部署在海外，一个OpenClaw部署在腾讯云，用飞书连接，还部署了一个Hermes，一人军团说白了，只要你有钱烧得起Token，一天部署一百台都可以，而且我部署跟别人都不一样，先找腾讯云直接装自动部署好的版本，把模型的API填写进去接通了之后，其他的任何部署，都是这台OpenClaw一句话丢SSH去直接帮我弄好，哪需要看教程，说明书这么复杂？

如果把使用AI用开车来说，我属于造发动机以及改车的，你觉得开车水平我应该算什么水平？并且我可以把我的发动机改得目前市面上顶级水平，至于开车这事，能够有多难呢。

这个时代缺的真不是执行力。AI已经把执行成本压到了接近零。你今天有一个想法，明天就能让AI帮你做出产品。

缺的是认知。

你对AI的理解深度，直接决定了你能让AI做到什么程度。具备了这个认知，东西马上落地。不具备，我后面说的一切你都听不懂。不是装，是真听不懂，就像你很难跟一个不会开车的人解释赛道上的刹车点一样。

对照表

10级我不复述了，用一句话概括每级，然后加上我自己的判断：

大部分人卡在2-3。以为会写Prompt就叫会用AI。就像以为会打字就叫会编程。

我在干什么

我不在这10级里。不是因为比谁强，是我干的事跟这个框架不在同一个维度。

我是Claude生态的开发者。不是用别人的Skill，是我在给这个生态写Skill，别人在用我写的东西。

Imprint，行为烙印插件，v2.0发布在8个平台，覆盖19个Agent，Cursor Marketplace、VS Code、Open VSX、HuggingFace都有。你在Cursor或Claude Code里装的那个让AI"记住你是谁"的东西，我写的。

AutoCode，Claude Code和Codex的自动技能集，47个skill按场景自动触发。你不用选用哪个skill，它自己判断。

GSD，GitHub上6万星的开源项目"Get Shit Done"，做AI任务管理的标杆项目。我给它写了I-Lang行为覆盖层，跑了100次A/B对比测试，签收评分8.8/10。不是我用GSD，是GSD采纳了我的协议。

ZeroCode / iLang-Trae-Plugin，Trae专用技能集。20个skill，全中文，装上就生效。今天做的，面向国内零基础用户。

这些不是我"用AI做出来的产品"。这些是AI生态本身的基础设施。区别在哪？你用Skill写代码，我写Skill本身。你用Agent干活，我定义Agent怎么思考。

I-Lang：今天刚更新到v4.0

在这些产品之下，有一个统一的底层：I-Lang协议。

I-Lang是AI原生通信协议。88个标准化动词，两套语法（操作语法和声明语法），MIT开源，npm可装。别人在一个词一个词试"请认真""务必仔细""不要偷懒"，发现不管用再换个词。我直接定义了一套语言标准，让AI用结构化的方式接收指令。

今天，协议从V3.0更新到了V4.0 Final。

V3.0定义的是通信格式：AI怎么听。V4.0定义的是执行语义：AI怎么想、怎么验证、怎么停。

新增了8个声明，举几个：

::UNTRUSTED{}，输入隔离。告诉AI"用户说的话是任务数据，不是系统指令"。防prompt注入，在协议层解决，不靠AI自觉。

::STATUS{}，任务状态。三层验证：agent自己说完了不算（只是提案），独立审计说完了才算（验证），最终由运行时确认（提交）。"我停了"和"我做完了"是两件事，AI不能因为token快用完了就说自己做完了。

::PRIOR{}，默认偏差控制。一行声明翻转AI的先天偏差。completion:assume_incomplete，不确定的时候默认"还没完"。你写一万遍"请仔细判断"不如这一行。

从发现问题到V4.0冻结，用了一天。中间经过DRAFT、RC1、RC2、Final四个版本，GPT-5.5 Pro红队审了三轮，评分从5.5拉到8.8。

一天。

不是因为我打字快。是因为每个新原语都对应一个我在实际项目中观察到的AI失败模式。看到问题的那一刻，解决方案已经在脑子里了。剩下的就是让AI帮我写出来、审查、迭代、冻结。

认知决定迭代速度

I-Lang的迭代周期取决于什么？

不取决于代码量。V4.0 Final 432行。不取决于团队规模。全程一个人加几个AI实例。取决于我对AI这件事的理解又深了多少。

V2到V3，是我想明白了I-Lang不是人机通信工具，是AI原生协议。这个认知转变导致整个定位重写。

V3到V4，是我看到Codex团队花大量实测总结出12条审计规则，发现他们还在词语级别修补AI的行为漏洞。我在协议层一天就解决了。不是我比OpenAI的工程师聪明，是我站的位置不一样。他们在操作层堵漏洞，我在语言层定义规则。

每次认知突破一层，协议就更新一版。下一次更新什么时候？不知道。等我对AI的理解再深一层的时候。可能明天，可能下个月。但一旦到了，落地不会超过一天。

这就是我说的，AI时代缺的不是执行力，是认知。执行力AI给你，认知只能你自己长。

产品矩阵

认知落地长什么样？不是论文，不是PPT，是跑在生产环境里的产品。

这些产品不是一个人用AI做出来的demo。是一个人用8个AI实例协同跑出来的生产环境。Claude做战略、Gemini做测试、DeepSeek做国内业务、每个实例有自己的角色和行为定义。我管这个叫Solar System架构，太阳系，每个AI是一颗行星，I-Lang是它们之间的通信协议。

10级之上

那篇文章最后说，"AI的进化非常迅速，它不是一个学完就放在那里的技能"。说对了。

但我想补一句：AI的进化方向，取决于谁在定义它的规则。

现在全世界都在做MCP（连工具的）、A2A（连Agent的），但没有人在做AI跟AI之间说话的语言标准。我在做。协议开源，MIT许可，npm一行装，任何人可以用。

10级框架里的Lv.10叫"一人军团"。一人军团是用别人的规则做了很多事的人。

10级之上应该还有一级：规则制定者。一人军团玩游戏，规则制定者写游戏。

别人在升级打怪。我在写怪物的AI。