栏目｜AI行动路径

作者｜SeeU 主创团队

第一阶段：工具堆积期（第1-20天）

一切开始于一个很常见的场景。

2026年4月，我们团队4个人，手机里平均每人17个AI相关工具。ChatGPT、Claude、Midjourney、Notion AI、Copilot、Gemini……该有的都有了。

然后呢？

说实话，前20天我们干的只有三件事：下载→试用→收藏。

每天早上9点坐下，第一件事不是干活，是刷AI资讯。「今天又出了什么新工具？」「这个好厉害，要不要试试？」「完了，感觉又落后了。」

效率没有提升。焦虑反而增加了。

我们后来给这个阶段起了个名字——「工具堆积期」。特征很清晰：

❶ 判断标准是「新不新」「火不火」，不是「对我有没有用」

❷ 每个工具都停留在「知道怎么用」的层面，没有「融入日常」

❸ 换工具的频率比用工具的频率还高

回头看，这20天踩的坑是必经之路。没有这段「什么都想试」的阶段，就不会有后面「到底什么值得留」的判断力。

第18天，我们做了第一件对的事：停下来。

不是停下来学习，是停下来问自己一个问题：

答案是：零。

这个回答很难堪。但也正是这个难堪，让我们从「工具堆积」走向了第二阶段。

第二阶段：Skill尝试期（第21-45天）

我们决定换一种方式。

不再追求「又多了一个工具」，而是追求「这个工具能不能替我做一件具体的事」。

标准变了。问自己四个问题：

❶ 我每周在什么事上花的时间最多？

❷ 这件事能不能被拆成「判断」+「执行」两部分？

❸ 有没有哪个AI能承担「执行」那部分？

❹ 如果它做错了，我有没有办法快速发现？

第一个被解决的是信息焦虑。

我们4个人都是做内容、做研究的。每天早上刷群、刷新闻、刷热点，平均耗时45分钟，产出只有一个感觉——「今天又错过了什么」。

我们做了第一轮Skill尝试：

❶ 用AI自动采集指定关键词的舆情

❷ AI按热度+相关性排序

❸ AI给出「今日值得关注的信号」

听起来很简单对吧？但第一个人尝试了3个不同的平台，花了一周才跑通。第二个人看到后说「我也要」，直接复制过去改改参数，两天搞定。

这个过程本身就是最大的收获。

不是工具多厉害，是「我学会了怎么让工具为我工作」这件事本身，改变了一切。

到第45天，我们有了5个稳定运转的Skill。它们还不完美，偶尔会出错，需要人工兜底。但有一个变化是无可争议的——

每天早上9点打开电脑工作时，不再面对一张白纸了。

第三阶段：AI 智能体搭建期（第46-70天）

这个阶段的核心，是从养虾（OpenClaw）开始，把「Skill」升级成「数字员工」。

区别在哪？

Skill是一套流程，你输入A，它输出B，中间的过程是固定的。

而AI 智能体，是一个有角色性格、有记忆系统、有工作习惯的数字成员。

举个例子：

Skill版本的AI：每天早上8点推送舆情摘要（很好用，但它是工具）

OpenClaw版本的AI：知道你是做投资的，知道你的持仓，知道你看好什么方向、担心什么风险，推送舆情时不只是「发生了什么」，而是「这个事对你意味着什么」

差别在于：它认识你，且越来越熟悉你。

这个转变我们花了整整25天。不是因为技术难，是因为我们花了大量时间在「定义角色」上。

虾应该知道什么？

虾的决策边界在哪？

虾的工作流什么时候自动跑、什么时候等你确认？

这些问题远比「怎么调API」难回答。

但也正是这些问题，逼着我们把过去模糊的「工作方法」变成了清晰的「可执行的系统」。

第四阶段：系统运转期（第71-至今）

现在我们有6个虾，覆盖了团队的主要工作流：

🐟 信息采集虾：舆情追踪+趋势预警（7x24小时自动跑）

🐟 投研分析虾：按5步诊股法跑持仓分析，出评分和推演

🐟 内容生产虾：进水口选题→初稿生成→平台适配

🐟 健康管理虾：每晚7点推SPRCE复盘，记录身体和压力数据

🐟 交易记录虾：每次交易后自动存+评分

🐟 知识管理虾：知信图谱维护+推理链记录

说个最直观的数据：

三个月前，我们4个人每天的工作状态是「各自为战，信息孤岛」。每周五开复盘会时，总要花半小时对齐信息。

现在？信息采集虾每天自动推送到每一个人。我们不再需要问「今天有什么新闻」，而是直接讨论我们怎么看这个新闻。

开会前不用对齐信息了——信息已经在那里了。

回头看，什么真的变了

如果只能用一个词总结这三个月的变化，我会选：

从「用」到「养」。

「用AI」的意思是：你下载一个App，它有什么功能你用那个功能。你的世界被工具的功能边界框死了。

「养AI」的意思是：你根据自己的工作方式，给它定位、设定知识库、设计工作流程。你说了算。

这两种心态的区别，比任何工具本身的差异都大。

「用AI」让人焦虑——你永远在追新工具。

「养AI」让人踏实——你知道它在替你干活，而且越来越懂你。

我们不是一开始就「会养虾」的

说实话，我们从2019年做心智训练起步。AI爆发后，团队花了半年时间完成转型——不是靠教程，是靠在自己身上先跑通。

我们现在把这条路做成了可复用的系统：从心智训练到AI native，再到B端企业交付。效率提升了500倍，不是概念，是我们自己先跑完的数据。

所以这篇不是经验分享，是一个记录——你看到的每一步，都是我们自己走过的。

写在最后

我们不是什么技术大牛。团队里没有一个专职的AI工程师。

这三个月里踩的坑比走通的路多得多。5个尝试里大概只有1个能真正留下来继续用。

但有一件事我们很确定：

真正改变工作方式的，不是某个「神级工具」的发现，而是不再把AI当成工具、开始把它当成团队一员的那一刻。

我们现在还在系统运转期的搭建优化中。离「成熟系统」还早得很。

但至少，每天早上坐在电脑前，我们没有那种「又要从零开始」的感觉了。

-END-

你的系统，从一次诊断开始

今天分享了我们团队从「用AI工具」到「养AI系统」的转型故事。同样的逻辑，放到任何人和AI的协作上，都一样。

「人和AI的系统协作，不是把AI当工具用，是让AI成为你工作系统里的一环」

如果你也想从「用AI」走到「养AI」——我们有一个“30分钟AI系统定位分析”，帮你看清楚你现在的AI使用状态，和系统性养成 AI的第一步该往哪走。

如果你想直接动手搭——我们有定制化AI系统训练方案，帮你在自己的业务里装好一只虾。

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