先说一句不好听的实话。
我自己刚开始想"认真用 AI"那阵,也跟过几节训练营,收藏夹里塞了一两百个 prompt 模板,看到 AI 博主推荐的课就忍不住点进去,觉得不学好像就要被淘汰。
真到下班坐到电脑前,99% 的内容打不开,模板从来没用过一次。
后来我才慢慢搞明白,真正"会用 AI"的人,和上没上过课其实没多少关系。
我最近遇到太多人问同一个问题——
"AI怎么学?" "该报哪个课?" "先学Prompt还是先学Agent?"
每次我都很想反问一句:
“你"学"完之后,准备拿AI干嘛?”
大多数人答不上来。
这就是我今天写这篇文章的原因。
进入2026年了,如果你才刚刚想"认真用AI",我不会推荐你任何课程、任何训练营、任何99块9.9块的速成班。
我只想告诉你三个字:直接用!
一、AI 不是用来"学"的
先说一个反常识的判断:
"学AI",本身就是2026年最大的伪命题。
因为它和我们小时候学英语、学Python、学摄影,完全不是一回事。
学英语,你要先背单词、学语法、练发音,半年后才敢张嘴。 学Python,你要先看完一本书、敲完一百道题,三个月后才能写个小项目。 学摄影,你要研究光圈、构图、后期,练半年照片才算能看。
但用AI不是这样的。
AI的门槛在过去两年里被打掉了——
你不需要懂Prompt Engineering,因为模型自己会理解你; 你不需要懂Agent架构,因为产品已经替你包好了; 你甚至不需要打字,因为你可以直接说话。
那些教你"AI怎么学"的课,本质上是在教你已经被产品本身解决掉的问题。
“真相是:你认真用AI一个月的时间,已经超过了大多数教AI的人累计用AI的时间。
那他们凭什么教你?
二、硬件清单:你只需要两样东西
废话不多说,进入正题。
如果你要在2026年真正开始用AI,硬件清单极简:
1. 一台 MacBook
不用顶配,Air 就行,M1 以上即可。
为什么必须是 Mac?
不是我吹苹果。是因为目前最强的两个 AI 编程工具——Claude Code 和 Codex——在 Mac 上体验最顺。命令行、终端、文件系统、权限管理,这台机器从底层就是为开发者和创作者准备的。
Windows 当然也能用,但你会多走半年弯路。每一次环境配置、每一次报错,都在消耗你"用AI"的热情。
2. 一部 iPhone:任何在用的 iPhone 都行。
为什么必须是 iPhone?
因为它要和你的 Mac 协作——复制粘贴、隔空投送、Handoff、远程连接,这一整套联动,其他生态拼凑不出来。
“你不是在买两个设备。 你是在买一套全天候 AI 工作站。
三、软件清单:装三个,就够了
打开你的 MacBook,按顺序装三个东西:
Claude CodeCodex 豆包语音输入法
就这些。
很多人会立刻跳出来问:
"千问 呢?" "Gemini 呢?" "DeepSeek 呢?" "那个新出的 XX 呢?"
我的态度很明确:全部不装。
不是它们不好,而是你刚开始用 AI,你需要的是"一把刀用到极致",而不是"五把刀用到平庸"。
Claude Code 和 Codex,是当前公认的两个天花板。 二选一,或者都装——小孩子才做选择。
豆包语音输入法的作用,更朴素:让你脱离键盘。
你以为自己打字快?信我,你说话比打字快至少 3 倍。当你习惯了对着电脑直接说话,你的"提问效率"会指数级提升。
“你和 AI 之间最大的鸿沟,不是 Prompt 技巧, 是你打字太慢、懒得打。
把这道墙拆掉,剩下的就只是"用"。
四、怎么"用"?打开嘴就行
到这一步,工具齐了。
接下来的方法,比你想象的还简单——
打开豆包的语音输入。打开 Claude Code 或 Codex。把你工作生活里所有的问题,全部丢给它们。
举几个最日常的例子:
老板让你做一份 Q2 分析,你不会做?说给它听,让它边问你边做。 你想读一本英文原著,看不懂?让它一段一段帮你拆。 你想做个小工具自动化你的日常工作?描述需求,它直接给你写。 你想学一门新技术?让它当私教,从零开始一对一讲。 你想给孩子讲一道难题?让它扮演老师,循循善诱。 你纠结一个职业选择?把背景全告诉它,让它当你的军师。 你写不出一份方案?让它先出三版,你来挑、改、合。
不要预设它"做不到",恰恰相反,你遇到的所有问题,第一反应应该就是先问一下AI,你要设它什么都能做,它是“万能”的,如果不能,大概率是你跟它沟通的方法有问题,那就是另一回事了。
记住这一句:
“目前的 Claude 和 Codex,代表着人类公开可用的最强 AI。 它们都解决不了的问题,市面上别的 AI 更解决不了。
所以你的判断逻辑非常简单——先丢给它们试试。
五、把 MacBook 变成你的 7×24 小时 AI 管家
到这一步,你已经领先 90% 的人了。
但真正会用的那一小撮人,下一步会做这件事:
让 AI 在你不在电脑前的时候,继续干活。
具体做法:
电脑上没干完的活,或者你希望它在你睡觉时也在跑的——电脑别关。
然后用 iPhone 远程连接你 Mac 上的 Claude Code 或 Codex,继续指挥。
你出门见客户的路上,它在写代码。 你和朋友吃饭的时候,它在做研究。 你睡觉的 8 个小时,它可以处理掉一百件你白天来不及做的事。
“你不再是一个"使用 AI 的人"。 你变成了一个"管理 AI 员工的人"。
这就是 2026 年的工作方式。
六、劝你别折腾的几件事
写到这里,给一个反共识的清单。 踩进下面任何一个坑,你都会白白浪费三个月:
别去折腾各种花式开源套壳工具。
今天爆火明天死的项目,对普通用户毫无意义。你既不是来贡献代码的,也没那个时间陪它们试错。
别去研究复杂的 Workflow 和 Agent 框架。Claude Code 和 Codex 内置的能力,已经覆盖 99% 的场景。剩下的 1%,你这辈子大概率也用不上。
别去报"AI 变现训练营"。凡是教你"用 AI 月入十万"的,他自己赚的就是你的 99 块。
别去问别人"AI 能不能做 XX"。你打开它,直接让它做就行。能做,就赚了;不能做,你也只损失了 30 秒。
最重要的:别再问"AI 怎么学"。
“AI 不是用来"学"的,是用来"问"的,是用来"用"的。
"学",意味着你和 AI 之间还有距离; "问"和"用",意味着你已经在和它一起干活了。
七、一个月后,你会变成什么样
按我上面说的,认认真真做一个月——
不是装好软件就放在那,而是每天都打开、每天都问、每天都用。
一个月之后,你会发生几件非常具体的变化:
你处理工作的速度,会变成原来的 3 到 5 倍; 你看待"信息"的方式变了:所有东西在你眼里都成了"AI 能加工的素材"; 你对"AI 能做什么"的判断力,会超过身边 99% 的同事; 你不再焦虑"AI 会不会取代我",因为你已经在用 AI 取代别人的工作; 你会突然发现:你已经不再需要任何 AI 课程了。
这才是"会用 AI"的真实模样。
不是会一堆术语, 不是收藏一千个 Prompt 模板, 不是关注一百个 AI 博主——
而是你的 MacBook 每天工作 16 小时,你的 iPhone 是遥控器,你的嘴是键盘。
最后一句话
我知道这篇文章会得罪一大批做 AI 课程的同行。
但我必须说:
“2026 年,你最该投资的不是 AI 课,是一台 MacBook。
把那些买课的钱省下来,买好一点的硬件,装上我说的那三个软件,然后用足一个月。
如果一个月后你没有变成"身边人都想请教你 AI 怎么用"的那个——
评论区回来打我脸。
我等着。
👇 留个言
如果这篇对你有启发,顺手转给那个还在纠结"报哪个 AI 课"的朋友。
也欢迎在评论区告诉我:你打算从哪一天开始,按这个方法用一个月?
夜雨聆风