夜雨聆风前段时间刷到 Karpathy 的一条自述，他说自己得了一种"AI 精神病"——每天 16 个小时对着 Agent 下指令，同时开十几个任务，哪个工具额度用完了就切下一个，计算资源没跑满就焦虑。他原话说："一旦遭遇失败，我本能地认为是自己的技能不足，绝非模型存在缺陷。"
我看到的时候，除了觉得震撼，更多的是一种对比带来的冲击。
Karpathy 每天疯狂地用工具，造开源项目、写 AI 课程、构建工具链。他的狂热是有锚点的——工具是为他的目标服务的。
而我呢？
站在原地
从去年年底开始，我也沉浸在一个持续兴奋的状态里。每隔几天就有新东西出来，我都不想错过。新模型发布了，试试；新工具上线了，注册看看；某个产品接入了 AI，体验一下；社区里有人做出了新的 Skill、新的 Plugin，装上玩玩；又有人做了新的 MCP Server，配一下；又有新的 Agent 框架出来了，跟着教程走一遍。
渐渐的，我的期待变成了：下一个会是什么？
我等的是工具给我惊喜。像一个永远在等下一集的人，追了很多剧，但自己一个镜头都没拍。
Karpathy 的疯狂是有方向的，他拿着工具在跑自己的路。我的疯狂没有，我站在原地看路过了多少工具。这两者完全不同。
工具学会了，然后呢？
我停下来问自己：追了半年工具，我的核心竞争力变强了吗？
没有。
我会用 CC 开发了，会用 GPT 辅助思考了，会用各种 Skill、Plugin、Agent 提高效率了。但这些都是"别人造了一台更好的机器，我学会了开"。机器还会更好，学会开的人会越来越多。那我的不可替代性在哪？
Paul Graham 在《How to Do Great Work》里写的第一句话一直让我印象深刻：
"第一步是决定要做什么。"
不是怎么做
这句话在 AI 时代有了一层新的含义。以前"怎么做"是一道高墙——你有一个想法但不会编程，不会设计，不会建模，卡住了。现在 AI 正在一块一块拆掉这些墙。写代码、做图、做视频、分析数据，以前需要专门学几年的事情，现在跟 AI 说说就能做到六七分。
这意味着什么？"怎么做"的门槛在降，"做什么"的价值在升。
当执行不再是最难的环节，决定"做什么"就成了真正拉开差距的地方。你的判断力、你的问题意识、你对什么事情有感觉、你在什么领域有积累——这些才是 AI 替代不了的。
工具是为有事做的人准备的
吴恩达多次公开表示过："AI 不会取代人类的工作，掌握 AI 的人将取代不掌握的人。"
这句话对，但我觉得可以再补半句：掌握 AI 的人里面，真正跑出来的是那些本来就有事要做的人。
一个有明确课题的研究者，用 AI 突破了以前的技术瓶颈，分析速度翻了十倍。一个有表达欲望的创作者，用 AI 跨过了设计和编程的门槛，把自己的想法变成了产品。一个业务在跑的小团队，用 AI 把效率瓶颈打通了，成本降了一半。
他们的共同点是什么？先有事，再找工具。
AI 对他们来说是杠杆，撬动的是已经存在的支点。而对没有支点的人来说，AI 只是一个不断更新的玩具。今天玩这个，明天玩那个，玩完什么也没留下。
直面自己的迷茫
说这些不是因为我"想通了"。恰恰相反，是因为我还没想通。
我本科即将毕业，马上要进入下一阶段的学习。但说实话，我还没找到那个让我愿意扎进去的方向。我写的这些，与其说是在给别人建议，不如说是在跟自己对话。
黄仁勋今年 5 月在卡内基梅隆的毕业典礼上对学生说："现在是你们实现梦想的时代，AI 正在缩小技术鸿沟，让任何人都能打造有价值的产品。"
他后半句是重点："让任何人都能打造有价值的产品"的前提，是你得有自己的东西想打造。
这也是我最焦虑的地方。工具准备好了，门槛降低了，机会就在那里——但我还没想清楚自己到底要做什么。
先找到方向，再拿起工具
虽然方向还没定，但有一件事我想清楚了：不再把"关注新工具"当作日常的主线。
不是说完全不看，而是把它降到一个合理的位置。一个木匠不需要了解市面上的每一把锤子。他需要知道的是自己要打什么。
我给自己定的顺序是：先找到自己想做的事，再去找工具做。
AI 会越来越强，工具会越来越好用，学习门槛会越来越低。今天让你觉得惊艳的功能，半年后就是默认选项。能穿越这些变化的，只有你自己的方向感。
与其追工具，不如追自己。
这是我现阶段最真实的感受。写下来，也是为了提醒自己，也希望对同样在迷茫中的朋友有所启发。
如果你有类似的经历，或者已经找到了自己的方向，欢迎在评论区聊聊。