这两年使用 AI 工具,我才慢慢理解什么叫重塑工作

这两年使用 AI 的体验，场景越来越多，使用越来越深。

真的有点像打游戏，有点上头。

我差不多是 2024 年开始接触大语言模型。

从最早的问答开始，就发现它确实懂得很多。

后来我开始探索着，把 AI 的问答和我以前的一些读书笔记、一些比较重视的资料和书籍整合在一起。

主要是一些工作相关的学科管理知识类内容。

然后再去进行交流。

我发现，得到的答案就更贴合自己想要的内容了。

一、最开始是问答，后来开始结合自己的资料

再后来有一个假期，我自己做了一件事情。

就是借助 ChatGPT，把我个人未来 5 到 10 年规划又做了一遍。

思路还是用我自己的思路。

因为在上一个 5 到 10 年，我也做过类似规划。

只是那时候很多信息，是靠自己去看国家的十三五规划、白皮书、行业相关动向，然后和自己积累的一些能力、知识结合在一起，用思维导图去做。

这一次，我把当年的资料拿出来，又讲了我的思路之后，AI 很轻松就理解了我是如何做决策的。

它还给我指出了很多盲点。

基于那次假期，我基本上两三天没怎么睡觉，一直跟 AI 在分析。

它除了帮我规划未来，甚至还通过交流，诊断了我现在的能力结构和各种短板。

二、第三个阶段，是开始和实际工作打通

再后来，就到了我认为个人使用 AI 的第三个阶段。

那就是跟我实际的工作打通。

通过每天的 Get 笔记，去进行提炼加工。

再结合我们实际的工作情况，进行一些风险分析和梳理。

然后继续沉淀。

到现在，已经开始整理自己的行业内方法论了。

直到最近，也是在同事的推荐下，我开始使用新的工具。

在没用之前，我真的没想到它这么好用。

用了之后我发现，它比我更明白我的整个工作链条是如何闭环的。

而且通过添加索引的方式，可以很好地实现信息串联。

毕竟我的脑子容量是有限的。

三、现在工作这条线，是我用得最深的一条线

截止到目前，大概是这么四个主要阶段。

当然，在其他方面也有不少小的应用场景，但都不如工作这条线玩得这么深。

直到今天，我才多多少少有点理解，为什么在 OpenAI 开始爆火的时候，大家都说要把自己的工作用 AI 的方式重塑一遍。

其实截止到现在，我跑通了整个 Codex 的工作链条之后，发现效率比前段时间至少又提升了百分之二三十。

甚至可能更多。

关键是准确性和可追溯性也强了很多。

我现在是用 Codex 加 Obsidian 去进行串联。

所有的知识或者内容，分了这么几类。

一类是确定可信的，是我整理的一些工作相关的方法论。

当然，这些很多都是贴合我现在所在行业和公司内部可用的。

另一类是 Get 笔记的工作区。

就是每天的笔记，以及通过笔记跟大模型交流、分析、提炼、总结出来的内容。

然后再进行事项梳理和待办处理。

通过 Obsidian 去进行相应的闭环管理。

入口其实是 Codex。

Obsidian 主要承担仓库和内容存储的作用。

再结合我的项目资料，以及公司的各种管理文件，这个闭环就跑通了。

四、效率提升了，但意义还需要继续观察

后续省出来的时间，就可以做很多知识沉淀和积累，也可以做其他探索。

整体这个链条，确实比当年打游戏还让我入迷。

虽然我知道自己用得并不高明，也不高端。

但是这个探索过程本身是最有趣的。

我也跟同事交流过，这么做到底有没有什么实质意义。

说实话，我自己觉得，可能更多还是自嗨。

从目前看，貌似只是效率上提升了。

从人生主线来看，收入并没有增加，对工作的整体产出也没有明显增加。

只是自己的时间多了一些。

但有一些时间，又用在了探索工具上。

五、工具永远只是工具，自己的链条才最关键

我并不痴迷于所有东西都用最先进的工具。

在短期内，当我跑通了一个工具之后，新工具出来，我不一定会着迷地去学习和使用最新的。

自己的思路、步骤、链条，这是最关键的。

因为工具永远只是工具。

就好像我在用 AI 之前，也一直在用文件夹的方式管理自己的资料。

只是用了 Codex 加 Obsidian 之后，突然发现它的效率确实比我自己高很多。

但是这个思路，其实还是我的。

不过惊喜的地方是，它确实能提供一些我以前靠手和脑结合也无法实现的方式。

工具可以换。

但自己的判断、步骤和工作逻辑，还是最核心的部分。