夜雨聆风近来人们常常会问我，飞哥，人工智能能不能帮我们做内容的人省点力？
说实话，这个问题我想了很久。
以前我觉得人工智能写出的东西太机械化、太平面化了。让它写一个短视频文案，就会给你一堆排比句，华丽得很，但是没有灵魂，读完了觉得每一句话都很对，但是又一句都不记得。
直到我叫班子小助理去搞一搞Github上很火的那个项目，就是能把200k的开源项目变成“元Skill”工作流的那个东西。开始的时候我并不相信。
但是马建霞，是我们小组里那个埋头钻研本领的女孩，她研究了三天之后把测试的结果拿给我看。
她这样做的结果是把一个专门用来分析股市数据的开源项目直接变成了可以在我的Kimi版Codex里直接跑的事情流。你输入“帮我分析一下今天的新能源板块”，其实它不光给你网上的信息，还会调用项目里的几十个数据源接口，把研报、新闻、实时股价、历史走势都过一遍，然后给你一个归纳性的结论。
我当时就愣了。
再往里靠近一点的话，其实也就是不用做"搬运工"了。以前我们做内容，特别是做知识分享或者行业梳理的号，最痛苦的是什么呢？你是要自己搜集资料、整理和提炼。你说自己看懂了这些数据，但是有时候真的不一定能被人工智能看全、看准。而且它的速度要比人脑快得多。
但是要提醒的是，不能完全依靠人工智能。
你必须得知道“元技能”解决了什么问题。向核心靠近，解决的就是“工具调用”与“知识合并”之间的中间环节。以前你写一篇论文，不瞒着你的话，再去查一查，然后自己总结"。你现在可以直接对AI说“我想要这个结果”，它就会把中间环节都给干了。
真正的玩转这套的人，我发现他们的用法是这样的：他们不会把AI当作写手来用，而是当作自己的“外脑”。之后再把精力集中到真正需要人做的事情上，例如内容选题的判断、情绪表达的掌握以及反常识观点的提炼。
掰开揉碎地讲，梁总就是我认识的一个做美股分析的人，他之前一个月才能写两篇长文，因为整理财报数据要花上一个星期。现在他按照这套工作流程来，三天就可以完成一篇深度分析，并且每一篇文章下面都有人留言说“梁总的数据太扎实了”。AI把他的面子给撑起来了，他就只管把内功修炼好。
但我也见过翻车的。
粉丝群里有个哥们直接把用AI写好的整篇文章发出去了，结果被有经验的人一眼看穿，评论区全是嘲笑。为什么会出现这种情况呢？由于AI写出来的文章，看上去都很正确，但是没有温度，没有立场，没有那种“人”的味道。
因此我说，重点不在于有没有用到人工智能，而在怎么用。
目前我让团队创建一个号的过程是：之后我自己或者请一些懂行的朋友来确定一个切入角度和核心观点。收尾时写文章的时候也不让AI来代劳，而只是当作素材库和润色工具。
就跟造船一样。不隐瞒不遮掩，AI就是你的那艘大船坞，它可以制造钢板、焊接、涂漆。但是船的设计图、主要的设计思想以及你要朝哪个方向航行的问题，这些事情要由你自己来决定。那么总结一下就是，你不能期望船坞自己制造出一艘能够在暴风雨中稳如磐石的船。
把窗户捅破的那个人就是张总，也就是我们曾花过钱请来过的顾问，他的这句话我到现在还记得。他说，在AI的时代里，拉开差距的，不是你有没有用上工具，而是你有没有驾驭工具的头脑。
现在外面很多人很焦虑，担心会被人工智能取代。但是我认为才开始。岔开一句就是说，对于普通民众，对于单枪匹马的创作者而言，这是个巨大的红利。因为以前要做事情需要有一个团队、有一些资源，现在你一个人带着几个好的“元Skill”，就可以做军团的效果了。
段位要和自己所处的位置相符。
不要光复制粘贴别人的工作流程，你要亲手去修改、调试。把一个开源项目变成自己的专属技能的过程，其实就是让你和AI进行深度磨合、让你更加了解它、让这套系统也更加懂你。
直接说就是，在新战场上又增加了一个新的战场。
往根子上挖，有人发现了，想想自己也觉得不适合，所以就离开了。有的人凑上去乱抓一气，结果受到了反噬。但是有一部分人已经坐稳了那张开发板，并且开始指挥起新的“舰队”来高效地批量化生产优质内容。
看你选哪条路吧。
反正我自己是选上了。
