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我们很多人每天学 AI 很努力，收藏各种工具和提示词，安装各种插件或技能，各种研究工作流，看别人是怎么用 AI 提效的。

但最后的结果往往都是学了很多，但用得很少，也收藏了很多，可真正跑通的更是少之又少，看起来好像一直在进步，可是呢工作和生活却没有明显变化。

别问我为什么知道，因为我在这个坑呆的时间太久了。。。

之前我看到别人分享的Skill或工具，只要我觉得好，或者用的上，就会装上，大部分东西装完之后，基本都躺在那里，有些用一两次就不再打开，有些甚至一次都没真正用过。

真的就是创建即结束，收藏即结束。

2

我们很多时候不是从自己的问题出发，而是从别人的工具出发。

别人分享一个工作流，觉得高级，别人推荐一个工具，觉得应该收藏，别人说效率提升了多少倍，自己也想跟上。

但别人的工具，解决的是别人的问题，别人的场景，不会自动变成你的场景，如果一个工具没有进入你的工作和生活，它就只是收藏品，不是生产力。

所以

学 AI 的第一个问题不是最近有什么新工具，而是我现在反复遇到的具体问题是什么，可以怎么用AI来解决？

你的问题越具体，AI 越容易发挥作用，而如果问题越模糊，再厉害的工具也容易变成摆设。

3

如果一个工具只让你兴奋半小时，那就没有任何意义，因为一个真正能提效的工具，必须进入一个反复发生的流程，每天发生也好，每周发生也好，它至少要在你的工作或生活里反复出现。

我真正常用的那些工具或Skill，几乎都不是从别人那里搬来的，它们是我根据自己的工作流程、使用习惯和具体问题，一点点打磨出来的。

比如我之前做过一个文档查看工具，就是我用 Claude Code 和 OpenClaw 时，会产生很多 Markdown 文档，放在服务器上，手机看非常不方便，电脑查看也不方便。

于是我让 AI 先做了一个很简单的版本，最开始只能预览文档，连目录都没有，但因为它解决的是我的真实痛点，我就会一直都在用。

一用，就会发现新的问题，然后继续改，最后这个小工具迭代了五六十个版本。

它不是因为一开始完美才有用，它是因为进入了我的真实流程，能够解决我的具体问题，所以才被不断改到有用。

4

以后看到一个 AI 工具、提示词、工作流，不要急着收藏。

先问三个问题。

第一，它能不能解决我现在正在反复遇到的问题？第二，它能不能进入我每天或每周固定发生的流程？第三，我能不能用一个指标判断它有没有用？

比如：

省了多少时间少了多少重复动作结果质量有没有提高原本卡住的流程有没有变顺...

如果这些问题都答不上来，这个工具大概率只是收藏品，不是它不好，只是它现在暂时还不属于你。

5

不要一上来搭一整套 AI 系统，也不要追求全自动，可以先选一个具体场景，试个几天。

比如：

每次写文章前，让 AI 帮你整理素材每周用 AI 复盘一次工作卡点每次做重复任务前，让 AI 帮你生成流程清单

所以，关键不是工具有多高级，关键是你要完整跑一遍：

问题是什么？AI 怎么介入？结果有没有变好？哪里还需要调整？

这才是一个闭环。

AI 不会替你思考，它只会放大你真正理解或已经想清楚的东西。

所以，学 AI 最重要的不是收藏多少工具，而是先回答一个问题，我现在最想解决的那个具体问题，到底是什么？

如果这个问题没有答案，你就不是在用 AI，你只是在围观 AI。

谢谢