用AI也分段位，從青銅到一人軍團，我觀察了三年。

今天想寫一個我憋了挺久的東西。

起因是上週末出差，跟幾個很久沒見的老朋友吃飯，他們各自又帶了點不太熟的人，一桌十來個，大半互相不認識。

吃到一半，不知道咋的，話頭就拐到AI上了。

一個朋友興沖沖的說，他前兩天用AI給老婆做了張結婚紀念日的小卡片，老婆當場感動哭。

另一個朋友馬上接，說你太浪費AI了，應該建一個項目，把你倆從認識到結婚的所有故事都丟進去，讓Agent看完再寫，那才叫真絕。

聊着聊着又拐到做PPT和查資料。

旁邊一個大哥忽然擱下筷子：現在的AI根本不能用，一本正經胡說八道，全是錯的。

旁邊的旁邊那位立馬反駁，都2026年了哥，你用點好的AI，這種事情怎麼可能。

然後兩個人就開始激烈的爭辯，誰也說服不了誰，整桌人各自表態，大家都覺得自己很會用AI。

我隱約還聽見隔壁桌也在聊AI，一桌說用AI學英語，另一桌在科普小龍蝦。

那一頓飯，我吃得有點恍惚。。。

因為我心裏反反覆覆在想一件事——

同一個AI，同一個Agent，不同人用出來的效果差距，可能是幾十倍甚至幾百倍。

但問題是，這個差距，到底差在哪？

怎麼量化？

我現在又在哪個段位？

下一步該往哪走？

很多讀者也經常私信問我，教練，我想學AI，應該咋學。

每次我都很頭疼，因為這個問題真的太大了，三言兩語根本說不明白。

那天飯局回酒店的路上，我突然冒出來一個idea——

如果，我把AI使用熟練度，做成一個段位制呢？

就像打LOL有青銅到王者，下圍棋有19段，彈鋼琴有十級。

那AI該怎麼分？

我在牀上躺了一晚上，把這三年觀察過的人，從前公司同事，到評論區每天來留言的讀者，到不同飯局沙龍聊過天的各種人，從0到100，在腦子裏過了一遍。

第二天上午，我推出了四個維度。

第一個維度是可控性。 從你覺得AI滿嘴跑火車、根本管不住，到你能把它馴得像家裏那隻老貓——叫它幹啥它幹啥。

第二個維度是廣度。 從你只在自己一畝三分地裏使，到藉着AI開始往隔壁院子甚至更遠的地方溜達。

第三個維度是形態。 從你只會跟它打字聊天，到你能讓它自己開機器、自己點鼠標，幹一上午活。

第四個維度是角色。 從你只是用別人的Prompt、裝別人的Skill，到你能自己造一套全新的東西，給別人用。

這四條線，疊加之後，就組成了10個段位。

四條線不是齊頭並進的。

你可能在可控性上摸到了天花板，但廣度還窄得很，三年來就盯着一個寫週報的活兒。

你也可能廣度鋪得巨開，啥都拿AI試一下，但永遠停在"試一下"，沒有任何一樣東西沉澱成你自己的。

但綜合看你這四條線的位置，大致就能推出你現在到底幾段。

寫這個不是想給誰製造焦慮。

AI跑得太快了，我希望的是，你看完之後能跟身邊的人對一對，知道自己在哪兒，更重要的是，知道下一步要往哪走。

這樣，才能百尺竿頭更進一步。

當然，開聊之前我也得疊一甲——

這套段位只是我自己的分類玩法，針對的是大多數普通AI用戶，不涉及任何專業領域（比如AI研究員、模型訓練師這種）。

如果你有不同意見，那就是你對。

如果你也有朋友總在問你"該咋學AI"，可以把這篇直接甩給他。

那，讓我們開始。

Lv.0 旁觀者

這一級的人，知道AI這個詞，可能在抖音刷到過、在新聞裏聽到過，但從沒真正跟任何一個大模型說過一句話。

聽起來這級離我們很遠？

其實全球大概80%的人，依然卡在這兒。

國內的話，比例確實低不少，但你回老家過年問問你三姨夫，大概率他還在這層。

想從Lv.0升到Lv.1也根本不難。

你現在打開應用商店，搜豆包、搜元寶、搜千問、搜DeepSeek，哪個圖標最順眼下哪個。

下完，點開，問它一句話。

"今天廣州下雨嗎。"

"我爸高血壓能不能吃西瓜。"

"中午吃啥。"

哪怕只是這麼一句。

邁出去這一步，你就從Lv.0變Lv.1了。

Lv.1 嚐鮮者

這一級的人，開始用了，但用得非常生硬。

具體的用法只有一種——丟一句話給AI，等結果，AI給啥用啥。

"幫我寫一封請假郵件。"

"幫我把這段英文翻譯成中文。"

"幫我想個520發朋友圈的文案。"

不會追問，不會補背景，不會修改，拿到結果直接複製粘貼。

能用就用，不能用就放棄，然後罵一句"AI就這？"

這一階段的人對AI的印象是飄忽不定的——

有時候覺得卧槽這玩意兒真聰明，有時候又覺得這就是個高級人工智障。

但他自己也說不清，AI到底啥時候聰明啥時候蠢。

打開方式一般也很單一，要麼豆包要麼DeepSeek，永遠只用一個App，不知道還有Kimi、智譜、GLM、ChatGPT，更不知道同一個產品裏還藏着好幾個不同的模型可以切。

坦白講，這一級的人，AI對他來說就是個加強版的搜索引擎。

只是百度搜出來的是十條網頁，AI給的是一段總結。

他會搜索。

但他還遠遠不會提問。

Lv.2 對話者

這一級的人，慢慢用出了點門道。

他開始意識到一件事——

怎麼問，遠比問什麼重要。

AI回得拉胯的時候，他不會再直接關掉App然後罵一句傻逼了。

他會追問：

"不對，我要的不是這種，我要的是balabalabala……"

"你剛才那個第三條再展開講講。"

"換個語氣，別這麼端着。"

他開始會主動補背景——告訴AI"我是幹嘛的"、"讀者是誰"、"場景是啥"。

然後他驚喜的發現，AI的產出，肉眼可見的好了一截。

他開始刷抖音、看小紅書學Prompt，學會了"你的角色是XX"、"請用XX的口吻"、"不要超過200字"這種基本指令。

他知道了，哦，原來這玩意兒叫Prompt。

他還偶然發現了一件讓他興奮的事——

給AI看一段參考資料之後，產出質量會突然躍升一大檔。

他第一次模糊的感受到了"喂料"這件事的威力。

這個階段的人，已經在工作裏兩三個固定場景常態化用上AI了。

寫週報、潤文案、做翻譯、改簡歷，這種事不再純手工。

但他還防不住AI胡編。

應對方式也樸素——同樣的問題再問一遍，或者換一個AI再問一遍，看哪邊答案更順眼。

他踏上了"控制力"這條線的第一級台階。

也第一次模模糊糊的感覺到了"約束"這個詞。

雖然，他做的約束還很粗糙。

Lv.3 馴化師

這是第一道真正的分水嶺。

恭喜，到了Lv.3，你已經超越將近70%的人了。

經過一段時間的反覆折騰，那道關於"AI怎麼管不住"的心理障礙，終於被你破掉了。

你開始主動給AI立規矩。

像下面這種話，會被你寫進Prompt裏：

"不知道就直接說不知道，不要瞎編。"

"涉及數據請給出來源連結。"

"不確定的部分用【推測】兩個字標出來。"

你也搞清楚了什麼時候該開深度思考——

數學、複雜推理、規劃任務，必開。

日常閒聊、寫個朋友圈文案，沒必要開。

你終於知道怎麼讓AI聽話了。

你開始喂上下文、舉例子、把大任務拆成小任務一步步問。

AI的產出，從早期的純抽卡，開始變成大概率能用。

你開始寫帶結構的Prompt：

"先列大綱讓我確認再展開。"

"參考下面這三個案例的風格。"

"嚴格按照XX/YY/ZZ三個小節輸出。"

你也終於意識到，不同模型真的有差異。

工具棧開始分流——

長文檔總結你用Kimi，寫作你用DeepSeek，做題做數學你用豆包，編程類需求你用Claude。

你不再像Lv.1那樣一次結果不滿意就直接放棄然後無腦抽卡。

你學會了在AI產出的基礎上一輪一輪迭代。

你也開始玩進階功能了——上傳文件、聯網搜索、記憶功能、自定義指令、Project項目。

我個人體感，很多自認為"AI用得挺溜"的人，其實就停在這一級。

這也沒啥不好。

因為Lv.3確實已經能覆蓋日常工作裏80%的AI場景了。

但是。

很多人就這麼停下來了。

因為接下來的Lv.4，需要一次心態層面的跳躍。

而這個跳躍，並不是所有人都願意跳。

Lv.4 越境者

這一級，你開始用AI，幹自己專業之外的事了。

恭喜，你超越將近90%的人。

做市場的，開始用AI寫Python腳本跑數據。

寫代碼的，開始用AI寫商業計劃書和BP。

教語文的，開始用AI做PPT配圖、做海報設計。

你突然發現了一個讓人有點興奮睡不着覺的事實——

以前那些必須找專門的人才能做的事，藉着AI，你自己居然就能搞定。

這種感覺有點像，你原本是個只會做家常菜的人，突然有人塞給你一個戴着米其林廚師帽的小機器人，跟你說："你想做啥跟我說就行。"

你能力的邊界，開始往外猛漲。

你同時在四五個完全不同的場景裏使AI，主動去學不同的工具。

你的工具棧開始膨脹，從1個變成5個、10個，按場景分配。

你心一狠，開始為ChatGPT Plus、Cursor、Lovart、可靈、Sora真金白銀的付費——

每個月幾百塊的訂閲，砸得心不疼。

你開始順手幫身邊的人解決他們領域的問題。

朋友說我想做個海報，你說我幫你。

同事說我表格不會寫公式，你說我來。

你最常冒出來的一個念頭，是——

我好像，什麼都能幹一點。

到了這一級，你跟一年前的自己，已經像是兩個物種。

這種感覺不完全準確——大多數領域你進了門也只是萌新水平。

但至少，你進得去。

AI給了你一張全行業通票，你能在任意一個領域裏溜達進去看一眼了。

Lv.4，是"廣度"這條線的第一次大爆發。

從Lv.3跳到Lv.4，難的不是技術，是心態——

你要敢於承認自己在很多領域是外行，又要敢於在外行的領域硬上手。

而這背後，需要的是一種對世界永不熄滅的好奇心。

Lv.5 織網者

到了這一級，你已經不是那種"有事問一下AI"的隨機使用者了。

AI被你嵌進了日常的工作流裏。

你有固定的用法、固定的Prompt、固定的流程。

AI從一個偶爾求助的"工具人"，升級成了每天和你並肩做事的"同事"。

最直觀的表現是，你有自己的Prompt庫了。

可能是Notion的一個頁面，可能是飛書的一個文檔，可能是本地的幾個TXT。

遇到同類任務，複製粘貼，套模板，5秒鐘一份合格輸出。

你也開始研究怎麼搭工作流——

寫一篇文章的流程，可能被你拆成"選題→搜資料→列大綱→出初稿→自查→排版"六步，每一步讓不同的AI處理。

做一次活動覆盤的流程，可能被你拆成"數據彙總→現象描述→原因歸因→改進建議"四步。

你意識到AI需要Context才能真的懂你。

於是你開始有意識的喂——

把你之前的所有作品丟給它，把你的風格指南丟給它，把你的客戶檔案丟給它。

你也開始用記憶功能管理長期關係。

你的標誌性動作變成了——

為每一件不同的事，建一個不同的項目。

寫作有寫作項目，裏面塞了你過往的100篇稿子、你的口頭禪、你的讀者畫像。

裝修有裝修項目，户型圖、預算表、建材報價單、傢俱收藏夾全在裏頭。

孩子上小學了，建一個學習項目，把錯題集、教材、老師佈置的作業，全喂進去。

這一級有個特別關鍵的變化——

你已經不是單純的"用"AI了，你開始"設計"自己和AI之間的協作方式。

你也開始有了自己的方法論。

到後面，你第一次刷到Context Engineering這個新詞的時候，會有一瞬間的恍惚。

哦。

原來我過去做的這些破事，是有專業名詞的。

Lv.6 召喚師

這一級，你終於跨過了從ChatBot到Agent的那道分水嶺。

恭喜，超越了將近97%的人。

你不再滿足於在App裏跟AI打字聊天了。

你聽說了一個叫Agent的東西——

它能自己開終端、自己調工具、自己執行多步任務、自己讀你的本地文件、甚至自己點你電腦的鼠標。

你開始嘗試Claude Code、小龍蝦、Cursor Agent這些東西。

第一次跑通的那個瞬間，你的表情大概會跟我當年一模一樣——

啊？？這玩意兒真的自己在幹活？？

它真的在讀我的文件、改我的代碼、給我提交Git？？

那種震撼，跟你第一次見到自動駕駛的車把方向盤自己打過來的感覺差不多。

它不是在"回答你的問題"了。

它在直接幫你"幹完一件事"。

你開始接觸MCP、Skill、工具調用這些新概念。

你徹底搞懂了Agent和ChatBot的本質差別——

ChatBot是"一問一答"，Agent是"接活就幹"。

ChatBot等你說話，Agent能自己規劃自己執行。

你給你的小龍蝦裝上幾十個Skill，越裝越上頭，看一眼快上百個。

你像一個把自己揹包塞滿道具的玩家，志得意滿的覺得，我這Agent，已經被我武裝到牙齒了。

你可能用Agent第一次造出了一個完整的小東西——

一個能跑的網頁，一個自己用的小工具，一個每天定時執行的腳本，一個解決自家雞毛蒜皮問題的Chrome插件。

說真的——

從ChatBot到Agent的跨越，可能是整個10級裏最震撼的一跳。

它改變的遠遠不止效率這一層。

它改變的是你"對AI能幹啥"的整個認知地圖。

但同時你也會發現一件特別痛苦的事——

Agent比ChatBot難操控太多了。

ChatBot最多胡編一段話。

Agent胡編一下，可能就把你某個文件刪了。

Lv.7 鑄造師

這一級，你不再只是"用別人的Agent"。

你開始自己設計Agent。

你最常說的一句話，悄悄從"這個我讓AI做了"，變成了——

"這個我封裝成Skill了。"

你開始有幾樣屬於自己的、親手沉澱下來的東西。

可能是一份你自己寫的、每篇文章都得過一遍的寫作Skill。

可能是一個幫你自動接詢盤客戶消息的客服Agent。

可能是一份你打磨了幾十遍的CLAUDE.md。

可能是一套每週固定跑一次的工作流腳本。

你也開始懂AI反饋循環了——

讓AI做一件事，讓它自己檢查，把檢查結果再餵給它讓它改，改完再檢查，再改。

轉着轉着你會發現，這套循環跑順之後，你的某些產出質量，開始逼近甚至超過一些專業人士的水平。

你也開始為下一次"更省時間"投資基礎設施。

你會突然某個週末發瘋，把整個本地文件夾推倒重來。

你會把自己裝了上百個的Skill，狠心刪到只剩下28個核心款。

你會把所有重複勞動，全部塞進自動化腳本。

短期內你的效率不一定提高，甚至會下降——

因為你在改Skill、調流程、讓AI寫代碼做基礎設施，看起來比Lv.3的人慢得多。

但下一次同樣的事來了，你嗖一下就出活，甚至根本不用動手，自動化跑完了。

這就是AI時代的複利曲線。

前期看上去像在做無用功，後期一路指數飛起。

Lv.8 造物主

到了這一級，你開始真正體會到"創造"二字的快感。

你大概已經超越了99%的人。

而且，到了Lv.8會發生一件有意思的事——

創造者開始分叉成兩條路。

第一條路，是技術創造者。

他們死磕coding，把Claude Code、Codex這些Agent玩得賊溜。

他們用Skill把不同的數據源、API、第三方工具串起來，搭出一個完全屬於自己的AI工作台。

他們設計多Agent協作，讓不同Agent扮演產品經理、設計師、工程師、QA，各司其職。

他們為團隊甚至公司構建AI基礎設施——知識庫、Skill庫、自動化流水線。

更狠的，開始用AI直接coding出自己想要的產品，從0到1。

第二條路，是藝術創造者。

他們死磕視頻、影像、視覺。

他們用Seedance、可靈、Sora把以前需要十幾人劇組才能拍的內容，一個人在電腦前就搞出來。

他們研究AI輔助的分鏡、剪輯、調色、配樂，研究怎麼讓一個虛擬角色的眼神戲達到真人演員的水準。

他們的作品開始往電影節投，往短片大獎投，往海外的創作社區投。

更牛的大神，是兩條路同時雙修。

一邊coding出幾十萬用戶的產品，一邊在電影節上拿短片獎。

這種人，少，但真的存在。

不管走哪一條，Lv.8的人都有一個共同的特徵——

他們已經分不清"工作時間"和"用AI的時間"了。

因為幾乎所有工作，都有AI在場。

AI不再是工具。

它已經變成了工作方式本身。

到了這一級，4個維度——可控性、廣度、Agent能力、創造者身份，開始全部拉滿。

它們不再是4條獨立的線。

它們正在融合成一種全新的東西。

一羣全新的人。

Lv.9 覺醒者

四條線，融合完成。

你成為了那0.01%的人。

到了這一級，AI不再是工具，它變成了你思維方式的一部分。

你遇到任何問題，第一反應不再是"我要怎麼做"。

而是下意識的問自己——

"這件事，我可以怎麼跟AI一起做到最好？"

你所有的創造過程，從構思那一秒開始，AI就在場。

不是你想好了再丟給AI執行。

是你和AI一起想，一起改，一起跑。

你的工作方式，已經很難向不用AI的人解釋了。

不是因為它多複雜。

是因為，底層的假設完全不一樣了。

這種感覺，類似於你試圖跟一個不用智能手機的長輩，解釋你為啥每天要查30次微信——

不是技術問題，是世界觀差了一個版本。

你開始反向輸出——

創造方法論，創造工具，創造新的工作範式，影響其他人怎麼用AI。

你也不再焦慮"AI會不會替代人"這個問題。

因為你自己的工作方式，已經在事實上證明了一種全新的形態——

人和AI共生，而不是你死我活。

Lv.10 一人軍團

最後一級。

用了很久的AI之後，你突然發現，自己發生了一次身份突變。

如果把你的產出，跟3年前的你做對比，你會發現一件挺玄的事——

你已經不能用"個人"這個詞來衡量自己了。

一個人，同時在做內容、做產品、做設計、做運營、做數據、做商業決策。

而且這"做"，不是Lv.4那種"懂一點皮毛"的淺嘗輒止。

是每一項的產出質量，都能摸到準專業水準的下沿。

為啥？

因為你早就學會了——

把你自己的判斷力和審美，通過AI，複製到所有的領域裏去。

你有自己的Skill庫、Prompt方法論、Agent工作流、知識體系、審美和品味。

它們組合在一起，已經不再是"幾個工具"。

它們已經變成了一套全新的你。

任何新任務進來，你都不需要從零開始學。

你只需要——

把任務接進自己的系統。

系統會幫你消化掉那個陌生領域裏的所有知識。而你需要做的，只是負責做那個最後的判斷。

寫一篇文章，AI做調研，AI寫初稿，AI排版，AI優化。

你做什麼？

你定選題角度，你卡情感節奏，你審美把關。

做一個產品，AI寫代碼，AI畫UI，AI跑數據。

你做什麼？

你定義這個東西到底要解決什麼問題。

做一個商業決策，AI窮舉方案，AI跑推演，AI整理競品。

你做什麼？

你在所有可計算的信息之上，做那個不可計算的判斷。

講到這兒，我想插一段題外話。

傳統公司的本質是什麼？

不是品牌，不是渠道，也不是產品。

是協作。

是因為一個人幹不完所有事，所以要僱人、要分工、要管理、要開會、要發工資。

公司這個組織形態，從工業革命起就在解決同一個問題——

個人能力的有限性。

亞當·斯密兩百多年前在《國富論》裏講過一個針廠的故事——

一個工人單幹，一天能造20根針。

10個工人分工合作，把造針這件事拆成抽線、削尖、磨頭、裝飾等18道工序，一天能造48000根。

人均生產力直接翻了240倍。

那一刻，"組織"這台機器的偉大被論證了。

把陌生人有效組合在一起，是過去幾百年人類社會的最大勝負手。

但當AI把"執行"這一層的邊際成本，壓到接近零的時候——

這個延續了兩百多年的前提，第一次被晃動了。

一個判斷力夠強、審美夠好、品味夠穩的人，配上他親手打造的AI系統，單兵產能可以對標傳統意義上的幾十人團隊。

公司這台從工業革命運轉至今的老機器，第一次，被人質疑：

它存在的必要性，是不是沒那麼絕對了？

寫在最後

當你站在Lv.10回頭去看。

你會發現一件特別有意思的事——

從Lv.0到Lv.9，整個10年（或者3年）的攀升過程，討論的都是同一個問題——

我，要怎麼用好AI。

可是在Lv.10。

你的問題，悄悄變成了另一句——

我到底，要成為什麼樣的人。

當AI把"執行力"這一層徹底拉平之後。

100個站在同一個起跑線、用同一套AI工具的人——

產出的差距，依然會是100倍。

差距不來自工具。

不來自技巧。

不來自誰的Prompt寫得更花哨，誰的Skill封裝得更精巧。

差距來自——

這個人腦子裏到底裝了什麼。

他對世界的理解。

他的審美。

他的價值排序。

他知道，什麼是"好"。

而這些東西，AI給不了。

工具平權的終局，恰恰是人的不平權。

我不想傳遞任何焦慮。

但我必須老實說——

AI的進化速度，是不講武德的。

它不是一項你考完證就能放進抽屜的技能。

它本身在進化。

你和它的關係，也在進化。

所以，在這個一切都在加速的混沌時代裏——

先想清楚，你到底想成為什麼樣的人。

然後。

向前走。

別回頭。

以上，既然看到這裏了，如果覺得不錯，隨手點個贊、在看、轉發三連吧，如果想第一時間收到推送，也可以給我個星標⭐～謝謝你看我的文章，我們，下次再見。

/ 作者：可可耐特

/ 投稿或爆料，請聯繫郵箱：aoshindragon@163.com