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作者在AI浪潮中感到迷茫,像掛在印度火車上疲于奔命。他反思了訂閱眾多AI工具的實用價值,發(fā)現(xiàn)真正高頻使用的反而是免費、順手的工具。通過陪孩子玩“我說你畫”游戲并借助AI解決核心瓶頸,他領(lǐng)悟到:比掌握工具更重要的,是清晰定義問題的能力。工具終將普及,而提出“值得解決的問題”才是關(guān)鍵。 ## 1. AI工具的倦怠與實用主義選擇 - 作者將AI浪潮比作一輛方向不明的印度火車,大多數(shù)人疲于跟上,他自己也感到FOMO(害怕錯過)與倦怠。 - 他評估了ChatGPT Plus、Gemini等工具的“表現(xiàn)”,發(fā)現(xiàn)使用頻次低、AI味太重,最終高頻使用的反而是豆包和免費、全能的DeepSeek。 ## 2. 從“馴服”到“使用”的動力轉(zhuǎn)變 - 作者享受“馴服”AI工具(如調(diào)試OpenClaw“龍蝦”)并使其運行起來的過程,但一旦工具穩(wěn)定,使用的成就感便消失了。 - 他意識到,真正的驅(qū)動力是解決“不會用”的困擾,而非工具本身解決了什么實際問題,這導(dǎo)致學習常停留在“為學習而學習”。 ## 3. 定義問題比使用工具更核心 - 在陪孩子玩“我說你畫”游戲時,作者沒有直接讓AI理解游戲規(guī)則,而是通過分析游戲瓶頸(缺一個畫得準的人),將其轉(zhuǎn)化為“生成標準簡筆畫”的明確需求。 - 這個過程的關(guān)鍵三步——理解游戲目的、診斷現(xiàn)實困難、將瓶頸轉(zhuǎn)化為AI指令——完全沒用AI,凸顯了**定義問題的能力比使用工具本身更重要**。 ## 4. 工作模式從“產(chǎn)品化”回歸“結(jié)果化” - 在公司,作者放棄了需要用戶學習的笨重BI看板,轉(zhuǎn)而用Agents直接生成分析報告,將業(yè)務(wù)方的使用成本降到最低。 - 他反思認為,當工具能力普及后,“授人以漁”(產(chǎn)品化)可能不如“授人以魚”(直接交付結(jié)果),稀缺能力從“創(chuàng)建能力”轉(zhuǎn)向了“定義能力”。 ## 5. 最終的答案:關(guān)注問題而非工具 - 作者不再糾結(jié)于訂閱哪些AI工具,因為大多數(shù)人的需求遠未達到工具的邊界差異。 - 他得出結(jié)論:**真正關(guān)鍵的是,在工具變得強大、便宜且無處不在后,我們是否具備提出“值得解決的問題”的能力**。就像到站后,重要的是知道自己要去哪。
貝貝要玩游戲,我讓AI畫了張畫
2026-05-04 08:09

貝貝要玩游戲,我讓AI畫了張畫

本文來自微信公眾號: 橙竹洞見 ,作者:竺大煒


最近聽到梁海源的一個段子,大意是說,AI來勢洶洶,就像一列火車高速奔馳。


不過,這是一輛印度火車,少數(shù)人坐在車頭把握方向,大多數(shù)人拼命往車廂里擠,還有不少人掛在車門上,堅持不住就往下掉。


車開得很快,但你不太知道它要去哪,但必須得跟上,不然感覺就完蛋了。


我也是掛在車門上的那一個。



上禮拜要給ChatGPT Plus續(xù)費,我想了想它最近的“表現(xiàn)”,好像沒什么亮點。


用它寫文章,套路越來越明顯,總是“不兜圈子,我給你三個建議……”。


AI味太重了。


中文寫作倒不如用DeepSeek更順手,還免費。


我查了一下Plus的功能,發(fā)現(xiàn)Codex根本沒用過。深度研究倒是不錯,但使用頻次很低。


再看看其他工具:Gemini、Cursor、Manus,學的多用的少。一旦掌握了技能,知道怎么回事了,反而不去用了。


實際上用得最多的,是豆包。我拿它平替了百度,隨時問一句。其次是Deepseek,免費、全面,手機、個人筆記本、公司筆記本都能用。


我可以花錢花時間學AI新技能,但真正讓技能轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力的,好像不多。


有點為學習而學習了。



之前折騰OpenClaw,各種品牌龍蝦裝了卸、卸了裝。


現(xiàn)在基本穩(wěn)定了:每天有個云端“龍蝦”給我發(fā)天氣和科技新聞?wù)?,有個本地龍蝦幫我記錄鍛煉日志,順便給點健身建議。


從“不會”到“能跑起來”,消息彈出的那幾秒,還挺有成就感。


但當它穩(wěn)定運行之后,反而沒什么感覺了。


后來我想明白了:我享受的是“馴服”的過程,而不是“使用”的結(jié)果。


事實上,龍蝦并沒有解決我原來的生活/學習上的困擾;而沒有用上龍蝦,才是我之前的困擾。


現(xiàn)在又冒出了Hermes這樣的新概念。我一知半解,猶豫要不要學。


一邊是FOMO(害怕錯過),一邊是疲于奔命的倦怠。



公司里,AI也是越來越熱。


好幾個部門在做自己的“內(nèi)部龍蝦”,開始搞賽馬機制,搶冠名權(quán)。


但即便像我這樣的“積極分子”,也感覺有點學不過來。外面的名詞太多,里面的龍蝦太多。


但到底哪個好用,得一個個試,投入產(chǎn)出比太低。


AI沒累,我先累了。



五一假期里,答應(yīng)陪貝貝玩。


她在看“跑男”的一個游戲。規(guī)則很簡單:一個人通過口述描述一幅畫,其他人根據(jù)描述把畫復(fù)現(xiàn)出來,然后猜畫的是什么。


跑男嘉賓們畫得亂七八糟,貝貝看得樂不可支,想在家里和我們玩。


問題很快就出現(xiàn)了。


游戲里是節(jié)目組準備的畫。如果貝貝自己來畫自己描述,要么畫得不準,要么太簡單,一下子就被猜到了。


正好我清點AI工具時,發(fā)現(xiàn)手機上還有個下載過但沒用過的“靈光”,可以口述開發(fā)小應(yīng)用。


我告訴它:“隨機出一個常見物品名稱,經(jīng)玩家確認后,生成這個物品的簡筆畫?!?/p>


一分鐘以后,靈光生成了一個叫“簡筆魔法”的小應(yīng)用。




實現(xiàn)簡筆畫這件事,本身對AI來說不是難事。


但如果直接跟靈光說,我要玩這個游戲,TA恐怕也不知道該怎么著手。


這個過程中,核心在于理解“我說你畫”游戲的目的,以及把這個游戲中最困難的部分,轉(zhuǎn)化為一個程序需求,提給靈光。


  • 這個游戲到底在考什么:不是畫畫,而是表達;


  • 為什么在現(xiàn)實中不容易玩起來:因為缺一個畫得準的人;


  • 最后,把解決瓶頸變成一句AI能理解的話:生成一張標準的簡筆畫。


這三步,其實都沒用到AI。



辦公室里,我也做了一點改變。


之前有個NPS分析的BI看板,需要不斷迭代去適應(yīng)分析角度的變化。但BI看板用起來總覺得“傻傻的”,不如網(wǎng)站或飛書表格順手。


更糟糕的是,除了我們幾個做分析的,很少有人主動去看這個看板。


業(yè)務(wù)方只想要結(jié)論,最好是分析師把結(jié)果整理好直接發(fā)給他們。沒人愿意花時間去學一個不好用、可能下個月就會更新,或者停用的系統(tǒng)。


于是我放棄了看板,直接用Agents生成報告。反正龍蝦能跑,把所有能想到的報告都生成出來,讓業(yè)務(wù)方的使用成本降到最低。


系統(tǒng)不重要,重要的是能力。


創(chuàng)建能力的能力不重要,定義能力的能力更重要。



從看板退回到報告,這其實是工作模式上一個很大的變化。


多年來,“工具化”“產(chǎn)品化”是先進的方式:授人以魚不如授人以漁。


但是,如果捕魚技巧人人都會,魚也有的是,而“什么時候吃什么魚”反而成為稀缺——那么直接送魚,反而更先進。


以前總覺得能力體現(xiàn)在“做出來”。


現(xiàn)在越來越像是“說清楚”。



回到一開始那個問題:要不要繼續(xù)訂閱那些AI工具?


現(xiàn)在的答案變得簡單了一點。


工具當然重要,但它們之間的差異,可能并沒有那么關(guān)鍵。因為大多數(shù)人對AI的要求,根本沒達到它們的邊界。


真正關(guān)鍵的是:當這些工具越來越強、越來越便宜、越來越無處不在的時候,我們有沒有能力,去提出一個值得被解決的問題?


印度火車還在往前開。


不用再糾結(jié)掛在哪節(jié)車廂了。


得想想:到站之后,我要去哪。

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