写在前面：为什么你用了这么多 AI，却依然没变强？

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现实困惑：AI 越来越强，人却越来越焦虑

这两年，几乎所有人都在“用 AI”。 写代码有 Copilot，写文案有 GPT，做图有各种生成模型，做 PPT、做视频、做简历、做汇报…… 工具一层一层叠上来，效率看起来飞起。 但奇怪的是，真正变强的人并不多。 很多人心里都有一个模糊却真实的感受：

• 工具在变多，但能力没有同步增长
• 产出在加速，但思考在变浅
• 一旦离开 AI，反而更不会做事了

甚至开始隐隐不安：

如果 AI 再强一点，我是不是就更没用了？

这是一个不太好意思说出口的现实。

一个反直觉的判断：问题不在 AI，在“使用 AI 的方式”

我的判断是这样的：

绝大多数人不是在“和 AI 协作”， 而是在“把 AI 当成高级外包”。

你给它任务，它给你结果； 你追求的是“更快交付”，而不是“能力积累”。

短期看，没问题； 长期看，这是在透支自己的认知成长。 AI 并没有削弱你， 是你选择了一种会削弱自己的使用方式。

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我是谁，以及为什么要写这个专栏

我是鲲志。 做过多年工程研发，也长期观察技术如何真实地改变人的工作方式。 我对 AI 的兴趣，不在“又出了什么新模型”， 而在一个更根本的问题上：

普通人，如何在 AI 时代持续变强，而不是被动适应？

不是成为“AI 工具收藏家”， 而是建立一种可迁移、可复利、可进化的能力结构。 这个专栏，正是围绕这个问题展开。

《AI 修炼之路》不是教你“用 AI”，而是教你“与 AI 共创”

先说清楚一件事：

这不是一个

• 工具测评合集
• Prompt 技巧大全
• 速成变现手册

如果你期待的是“3 天精通 AI”“7 个指令碾压同事”， 那这个专栏并不适合你。

那它到底在写什么？

一句话说清楚：

从“不会 AI”，到“能和 AI 共创”， 再到“把 AI 变成自己能力的一部分”。

这里的关键词是：共创。 不是让 AI 替你思考， 而是让 AI 参与你的思考过程。

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一张“修炼地图”：这条路是怎么走的？

整个《AI 修炼之路》，我会按由浅入深、由外到内的结构展开，大致分为七个阶段（你现在不需要记住，只要理解方向）：

1. 认知重塑 先解决“你怎么看 AI”，而不是“你怎么用 AI”
2. 人机边界 哪些事该你做，哪些事该 AI 做，哪些必须一起做
3. 协作方式 从一次性提问，升级为持续对话与上下文共建
4. 能力迁移 把 AI 的辅助，转化为你自己的判断与方法论
5. 工作流重构 AI 不再是插件，而是你流程的一部分
6. 个人系统化 建立属于你的 AI 协作体系，而不是照抄别人的
7. 长期进化 面对模型变化，你依然有稳定的成长路径

你会发现： 这里面几乎没有“某个具体工具”的中心位置。

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为什么我刻意不从“工具”开始？

因为工具会过期，但认知不会。 今天你学会的某个工具， 半年后可能就被更强的模型淘汰。

但如果你学会的是：

• 如何拆解问题
• 如何构建上下文
• 如何判断 AI 输出的边界
• 如何把反馈纳入下一次输入

那模型怎么换，你都不会慌。

真正的护城河，是你与 AI 的协作能力，而不是工具熟练度。

这个专栏，适合谁？不适合谁？

适合你，如果你是：

• 开发者、产品、创作者、研究者
• 不排斥 AI，但对“卷工具”感到疲惫
• 希望能力是长期积累，而不是短期技巧

不适合你，如果你：

• 只想快速套利
• 期待现成模板、一步到位
• 不愿意反思自己的思考方式

我会尽量讲清楚，但不会把复杂问题简化成鸡汤。

怎么读这个专栏，效果最好？

三个建议：

1. 按顺序读 前面的认知，会决定你后面能走多远
2. 慢一点 每一节，都值得你真的和 AI 试一次
3. 不要照抄 把方法变成“你的版本”，才算真的学会

个人观点：AI 不是替代者，而是放大器

基于我目前看到的技术演进和大量真实使用场景，我的判断是：

AI 不会让所有人变强， 只会放大已有的能力结构。

强者会更强， 混乱的人，只会更依赖外部工具。

真正拉开差距的，不是你“有没有用 AI”， 而是你是否把 AI 纳入了自己的成长系统。

行动起来

如果你愿意，从这一篇开始，做一件很小的事：

下一次用 AI 时， 不要只看结果， 记录一次你的思考过程。

你会很快发现问题， 也会开始真正走上这条“修炼之路”。

下一篇，我们会从最容易被忽略、却最关键的一步开始—— 重新理解你和 AI 的关系边界。

这条路不快，但很稳。 我们慢慢走。