AI 碎记|低精力人群怎么学 AI?我决定用三个工具做 100 次实践

QUOTE

学习不一定靠不断扩张，也可以靠长期重复。

—— Qin

最近我在学习 AI 和写公众号这两件事上都卡住了。

我很想学 AI，也觉得它对普通人很有用。但这段时间，我今天想做插件，明天想研究内容工具，后天又想到一个新的账号方向。事情做了不少，却没有形成稳定的积累，公众号也越来越难持续更新。

我原本以为，是自己不够努力，或者对 AI 不够好奇。后来我发现，真正的问题是，我一直在用一种不适合自己的方式学习。

本文看点

我不是精力很旺盛的人，也不喜欢每天研究一个新产品。但如果找到一件自己觉得有意思的事，我可以坚持很久。

以前做党群服务中心探访，我连续做了80 多期。每一期的流程都差不多，找到一个地方，去现场看看，记录真实体验，再把值得分享的信息整理出来。发现一个环境好、服务多、普通人又可以免费使用的空间时，我总有一种捡到便宜的感觉。

这件事能坚持下来，不是因为我每天都有新创意，而是因为对象固定、行动固定，每做一期都会多得到一个真实结果。

「现在回头看，捡到便宜可能就是这件事给我的即时奖励。」

我不是为了完成一项宏大的计划才去下一个党群服务中心，而是因为每次都有机会发现一个原来不知道、又能真正用上的免费资源。找到以后自己有收获，分享出来也可能帮到别人。

我想把这种感觉转移到AI 学习上。

不是要求自己掌握所有新工具，而是每次发现一个公开、低成本、能解决真实问题的小能力，然后马上把它用掉。它可能来自一个官方案例、一篇免费教程，或者软件里一个以前没有注意过的功能。

NOTE

这里的「捡便宜」不是钻规则漏洞，也不是不断注册账号去薅免费额度。真正的便宜，是原来不会做的事情现在能做出第一个版本，原来需要半小时的步骤现在十分钟可以完成。

所以我需要的可能不是更多 AI 工具，而是一个可以长期重复的学习方式。

接下来，我准备先固定使用Codex、Kimi 和 WorkBuddy，不再因为看到一个新产品就立刻换方向。

我也不准备把「研究工具」本身当作任务，而是每天给它们一个具体问题，看看能不能在一小时内做出一个结果。

比如把一张截图整理成表格，把一段语音变成文字稿，把几篇资料整理成一份结论，或者把一个重复动作变成简单的自动化。

我想研究的不是某个工具有多少功能，而是它能不能帮助普通人完成一件真实的事情。

我不擅长每天凭空创造需求，所以选题也不再靠硬想，主要从四个地方找。

每次只选择一个足够具体、一个小时内可以尝试、最后能留下截图或结果的任务。

看到一篇教程后，我不直接转述，而是自己完整操作一次，再记录能不能跑通、哪里最容易卡住，以及它是否真的适合普通人。

课程也暂时不急着买。先通过免费教程完成十几次实践，等同一个问题反复出现，并且确定自己会长期做这个方向时，再购买能够解决具体问题的课程。

为了不让一次小实践无限扩大，我准备把每天的一小时固定拆开。

每次只留下四项内容，今天解决了什么、用了哪个工具、得到了什么结果、是否值得普通人复用。

我准备先完成20 次，确认这个节奏是否真的适合自己。如果能够稳定运行，再慢慢积累到100 次。

公众号的内容也从这些实践里产生，不再每天面对空白页面想一个全新的主题。有明确结果的写成实测，失败的写卡点，重复出现的问题写方法，积累到一定数量后再做阶段复盘。

我不知道完成 100 次以后，会不会马上找到一个特别明确的方向。但那时候的判断至少来自真实实践，而不是现在的想象。

我会逐渐知道，普通人经常遇到什么问题，三个工具分别适合做什么，哪些方法值得反复使用，以及哪些需求值得继续做成模板、Skill 或工具。

今天的小结论是，低精力人群学习 AI，不需要逼自己追上所有更新。

减少工具，限制时间，从现成问题里找任务，再把每一次实践留下来。

学习不一定靠不断扩张，也可以靠长期重复。

我不需要每天创造一个新需求，只需要每天认真解决一个已经存在的小问题。