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会用AI,已经没那么值钱了

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当AI工具从稀缺变成泛滥,"会用AI"正在快速贬值——真正的分水岭已从"使用能力"转向"判断能力"。本文指出,未来最值钱的人不是最早掌握新工具的人,而是能建立判断标准的人:他们懂得区分AI的适用边界与风险场景,能在兴奋中保持冷静、在怀疑中保留好奇,既不让思考外包给AI,也不因工具强大而交出人的位置。
AI
“提示词工程”会消失吗?

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每隔几个月,就有人跳出来说:“提示词工程要凉了。”每隔几个月,又有人反驳:“顶级提示词依然是核心竞争力。”争论双方似乎都在自说自话,却忽略了一个更隐蔽的事实——他们争论的那个“提示词工程”,定义本身已经变了。 本文试图跳出技术演进的口水仗,从《学会提问》的批判性思维视角出发,拆解这场未被察觉的范式重构:当AI不再需要我们“迁就”它,我们该如何重新学会“表达自己”?
AI,个人随笔
浅谈中台在AI时代下的未来

浅谈中台在AI时代下的未来

当中台引以为傲的‘边际成本递减’遇上AI的‘按需生成’,一场关于组织能力的范式转移正在悄然发生。文章犀利指出,AI正在将复用逻辑从‘提前沉淀’变为‘即时生成’,这让传统中台面临价值重估。本文将带你穿透技术变革的迷雾,看清中台如何从‘能力复用中心’进化为‘最佳实践中心’,以及中小公司如何避免陷入‘投入大、产出小’的中台陷阱。
AI,个人随笔
为什么 AI 还没好到能让我们交出判断权?

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本文主要受安妮杜克的《对赌》与丹尼尔卡尼曼《噪声》这两本书所研究的决策心理学的启发而写。 关于人的决策习惯和相关心理学的理论,如果需要澄清需要涉及非常详细严谨的表述,为了控制篇幅,本文对一些理论的表述并未展开介绍,如果对您的阅读造成影响,提前表示歉意。想进一步了解这些理论,欢迎您一起阅读作者原文并分享感想。
AI
大厂只需要Token,不需要活人

大厂只需要Token,不需要活人

当GitHub上名为'同事.Skill'的项目将打工人抽象为可被炼化的数据,当OpenClaw的热潮裹挟着三线城市的普通人,AI技术的每一次跃进都在叩问同一个残酷命题:如果未来不需要人类工作,我们该如何自处?本文不谈技术参数,只透过被'赛博永生'的职场焦虑、被算法替代的中年危机,探讨在全民基本收入与AI红利的可能图景下,人类究竟是选择成为被圈养的'火鸡',还是重获自由的'地球Online'玩家。
AI,个人随笔
烧了500万TOKEN后,我最大的感受是:别再让自己的笨办法拖累AI了

烧了500万TOKEN后,我最大的感受是:别再让自己的笨办法拖累AI了

在AI时代,人类最大的傲慢往往是试图用自己的逻辑去指挥模型。当一位产品经理烧掉500万Token后才发现,自己引以为傲的‘笨办法’反而成了AI能力的天花板。本文通过SVG作图与网页截图的惨痛对比,深刻揭示了‘只描述目标、不限定方法’的核心心法,告诉你为何AI的第一反应往往才是最优解,助你打破思维定式,释放模型真正的创造力。