（一）

我的佛罗伦萨倾倒时刻

最近Notion的创始人Ivan Zhao的一篇文章特别火，他在文章中提到，在技术大变革初期，人们总是有一种认知惯性：习惯于用旧的、熟悉的框架，去理解和应用全新的事物。但在基建材料已经变革的情况下，旧范式往往会被颠覆。我们不能用旧范式思考新技术的可能性。这正如传播学家麦克卢汉所说：
 

“我们总是看着后视镜驶向未来。”

我最近对这个观点感受也很强烈。2025年的大部分时间，我是在用AI提高我的作业流程效率。与此同时，大家普遍会讲的也是：“可以提炼SOP、有自己工作流的人进步更快”。

“工作流程不会改变”这个共识带来的影响是，2025年产品设计往往围绕着固有工作流展开——尽可能让AI自动化地执行既有工作程序，这是所有开发者渴望执行的目标。

到今年年末，我越来越感受到：工作流程应该要发生改变了。我原来工作的重心，AI可以在短时间内搞定（如检索、文书撰写），但与此同时，我会在一件事上花越来越多时间——思考如何更好地给AI上下文。

之前跟AI领域的创业者朋友交流，他跟我说：“现在AI Native的意思基本上就是怎么为llm提供更合适的上下文。”我觉得非常有启发，但还没完全想明白，在此记一笔。

顺便解释一下什么是“佛罗伦萨倾倒时刻”。佛罗伦萨是文艺复兴的发源地，佛罗伦萨代表的是“以人为中心”。

但在工业化时期发展起来的东京，不是规模更大的弗洛伦萨，东京有东京自己的结构、生活方式。

我们的知识型工作正在从“以人为中心”的弗洛伦萨转向以“钢铁、流水线”为基建的东京。

且让弗洛伦萨倒塌，我们需要的是东京，而不是一个更大、更新的弗洛伦萨。

（二）

skills与prompt：执行力与智力的分野

近期非常强烈的直观感受是，AI在从「获得智慧」转向真正的「提高执行力」。

撰写提示词和AI对话获得AI的回答，这类互动主要是在【得到启发和灵感】。

重复流程简单化、自动化并不适合直接以对话框的形式完成（对话框无法直接获取全部上下文也是原因之一）。

因此，【提高执行力】的工具（也即让固定流程自动化/简易化）演进是：

一代目：低代码工具（扣子/dify）；

二代目：可以调用其他资源的Agent；

三代目：近期很火的Claude code/skills。

⬆️和大模型直接对话是用来获得启发的，剩下的工具是用来提高执行力的。明确了这一点才能更好地使用工具。

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另外，人是可以从各种维度获得启发的。比如已经有可以固定的流程，想把这个流程转化为工具，我们完全可以直接和模型对话去获得相应的代码去制作工具。

很早就有朋友跟我讲过这一点但我因为对代码陌生一直没去尝试。昨天听helen的直播才真正意识到这就是最便捷的做自动化工具的路径。

后面要多多尝试捏🎵

注：

最近比较有启发的一篇文章是宝玉提到的AI发展三阶段：

第一阶段：AI Chatbot + prompt

第二阶段：AI agent + 上下文工程

第三阶段：Agent+ skills

（三）

成为被供养者

汤质讲过一个理论，说这个世界的职业分类其实是“大人养小孩”的模式，也即【供养者】供养【被供养者】。

大人职业看似复杂，实则内核简单，比如工程师、律师、医生、咨询——解题过程复杂，但交付具备确定性。

小孩职业看似简单，实则内核复杂，比如画家、作家、舞蹈家——所有人都可以尝试，但要出挑很难，没有固定规则。

我最近看一篇文章，说AI可以轻易取代翻译，但无法取代写作。因为翻译非常容易标准化、结果可验证，而写作是非常个性化、各花入各眼的动作。

文章里提到：

“每一轮技术革命，必然会取代一部分人类工作，同时又创造出大量的全新的人类工作。如果你是个真·终身学习者，你真正需要思考的问题不是“ai 会不会取代我”，而是：

我有哪些工作内容，是结果可验证、算法高度固定的？

我又有哪些内容，是结果不可验证、难以标准化的？”

这里提到的标准，其实就是“供养者”和“被供养者”之分。

一个悖论：在AI时代，多做供养者、多做小孩之事，反而没那么容易被替代。俺们人类确实是越活越过去🥳