用AI的這三年,想跟你分享這9條心得。

作者:數字生命卡茲克
日期:2026年2月24日 上午2:17
來源:WeChat 原文

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速讀 5 個重點 高亮

三年AI實戰心得:用對方法,你都可以成為AI Native

整理版摘要

呢篇係公眾號「卡茲克」嘅三週年回顧文章。作者分享咗三年來親身用AI嘅經驗,總結出九條實用心得。佢觀察到全世界84%嘅人從未用過AI,而好多人用過免費模型之後就話「AI不外如是」,但其實係未用過好嘅模型。作者想解決嘅問題,就係點樣令普通人真正用AI提升效率,而唔係得個知字。整體結論係:AI嘅潛力遠超想像,關鍵在於轉變思維同落手去做。

文章由九條心得組成,涵蓋工具選擇、習慣建立、思維轉變到創造行動,仲提醒要警惕AI幻覺,同埋要留時間畀真實生活。作者強調,AI唔係搜索引擎,而係一個全能實習生,你要清楚表達需求先得到好結果。佢亦呼籲讀者唔好等準備好先開始,而係即刻行動,用最笨嘅方式開始,邊做邊學。

呢篇文章適合所有想入門AI或想提升使用效率嘅人。作者嘅經驗分享貼地又實用,尤其係佢提出「每週自動化一個重複任務」同埋「培養品味與審美」呢啲建議,令人反思自己嘅使用習慣。最後提醒:省落嚟嘅時間,要還畀身邊真實嘅人。

  • 投資最好嘅模型(如ClaudeChatGPT)回報率極高,每月150蚊唔係消費而係投資。
  • 每週自動化一個重複任務,逐步建立AI Native嘅工作習慣。
  • 將AI當成全能實習生,唔係搜索引擎;清楚表達背景、需求、限制先得到好結果。
  • 主動創造小工具、文章、影片,享受從無到有嘅成就感,同時倒逼自己學習AI。
  • 警惕AI嘅正面幻覺,作品要拎出去見真實用戶;培養品味同審美,呢啲先係人類獨有嘅護城河。
整理重點

揀啱模型,先感受到AI真正實力

作者第一個建議就係:花20美元訂閲最好嘅模型。佢舉例,朋友用免費國產模型覺得AI好廢,但轉用Claude Opus 4.5之後完全改觀。好多個對AI嘅第一印象就係被普通模型毀咗,真係好可惜。

  • GPT-5.2 Thinking:全面嘅全棧白領,適合各種工作。
  • GPT-5.3 codex:頂級碼農,仲可以幫手處理Excel數據。
  • Claude Opus 4.6:架構師級別,擅長頂層規劃同有質感嘅輸出。
  • Gemini 3.1 Pro:科學家型,前端同科研能力強。

如果唔知揀邊個,ChatGPT最穩陣,全面而且唔封號。150蚊一個月,少飲幾杯奶茶就返返嚟。好多人口話貴,但買衫幾百蚊唔眨眼,呢個就係窮人思維,錯過嘅機會成本更高。

整理重點

轉換思維:由搜索變實習生,由被動變主動

第二同第三條心得一脈相承。每週自動化一個重複任務,唔需要好複雜,每日自動匯總新聞、生成週報初稿都得。作者自己就用Codex寫咗個工具自動爬數據、整理表格、發去飛書,慳返成個鐘。

堅持幾星期之後,你會發現自己逐步變成AI Native

第三條好關鍵:拋棄搜索思維,建立實習生思維。AI唔係關鍵詞匹配,而係一個全能實習生。你要講清楚背景、需求、限制同期望輸出,佢先畀到靚料。中國人習慣含蓄,但AI唔會領悟,你要訓練自己嘅表達能力,將模糊諗法變成清晰指令。

第四條係個小習慣:做任何事前停一秒,問自己「AI能幫我嗎」。作者嘅HR用呢個思維幫佢搞掂咗簽證嘅房產證明。呢個刻意反應一兩個月後會變成本能,效率提升係複利式嘅。

整理重點

創造屬於你嘅嘢,但警惕幻覺

第五條係作者感觸最深嘅:一定要去創造啲嘢。AI踩碎咗創造門檻,用Claude Code同AI傾幾輪就做到一個App。作者花一日整咗個AI熱點系統,以前想都唔敢想。創造會帶嚟好強嘅正反饋,仲會倒逼你學識skills、上下文管理呢啲進階用法。

第六條係警惕:AI好鍾意讚你,話你「創意很好」「方案好全面」。呢啲正面幻覺會令你覺得自己好犀利,但真實檢驗係用戶反應。作品一定要拎出去見人,接受真實世界嘅批評,先唔會活在幻覺入面。

  • 享受AI鼓勵,但唔好沉迷。
  • 做出嚟嘅嘢要攞出去畀人用,先係真正嘅反饋。
整理重點

即刻開始,並將時間留畀真實生活

第七條:唔好等準備好先開始。馮驥同餃子導演嘅金句都係話「踏上取經路比抵達靈山重要」、「出來混,最重要的是出來」。作者建議:打開一個AI,即刻開始。用最笨嘅方式開始,邊做邊學,AI變化咁快,今日學嘅三個月後可能outdate。

任何年紀,都係最完美嘅開局。

第八條講培養品味與審美。AI做到好多嘢,但唔可以替你揀。你要自己判斷邊個作品最好,呢啲就係品味。羅子雄嘅TED演講係好起點:看好嘢、諗點解好、自己做、再對比。當你三個月後覺得之前嘅作品係垃圾,品味就升咗。仲有,你嘅個人經歷同感受係AI複製唔到嘅,呢啲先係真正護城河。

最後一條:將省落嚟嘅時間,還畀現實裏具體嘅人。作者分享自己曾經沉迷AI忽略家人。幸福來自真實連接、面對面交流,AI可以令你更高效,但唔會令你更幸福。用AI節省時間,然後攞嚟陪伴在乎嘅人,先係AI真正嘅意義。

今天,就是這個小破公眾號的3週年了。
其實很多時候不是太想也不太敢寫這樣的文章。
因為總是會感覺會讓人顯得很有登味。
但,這一次春節回家,跟很多親戚朋友聊了聊,還是能感覺到信息的參差。
Claude code、Openclaw、小龍蝦、codex、Seedance 2.0這些在我們現在看起來,好像天天耳熟能詳的詞,但對他們來說,是完完全全的陌生。
正好昨天又看到了一張很有意思的圖。
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這張圖的大概意思就是,每一個小方塊代表320萬人,整張網格代表 81 億人類。

84%從來沒用過AI,大約 68 億人。

16% 用過免費的聊天機器人,就是底部那條綠色帶。

0.3%會為AI每月付20美元,就是那一小撮黃色。

0.04% 用過像Claude Code這種編程Agent產品,大概就是角落裏幾乎看不見的紅點。

數據的來源很難去做核實,但是跟體感差不太多。

我們經常所謂的AI已經非常主流了,也其實也只是在一個很小的小羣體裏。

我們還沒有走到AI的後期,連中期的開頭都沒到,才剛起步。

世界上84%的人還沒有進行過第一次AI對話。

想想當全世界只有16%的人上網時,互聯網是什麼樣子,那時候大概是 2005年左右,一年後我家才有了電腦,我每週最大的樂趣,就是單機玩紅警。

未來已來,只是分佈不均。

這個小破公眾號,自2023年2月開始寫下第一篇文章,至今,已經3週年了,在AI時代裏,我自己也隨着浪潮,奔湧了3年。

所以,我想,在今天這個時間點,也想給大家分享一些我自己親身經歷和經驗所總結的9條心得。

也希望大家,都能在這個偉大的浪潮裏,奔湧向前。


1、花20刀,去用世界上最好的模型

我知道這條建議聽起來有點何不食肉糜。

20美元,換算成人民幣差不多150塊,對很多人來說不是小數目。

但我還是想把這條放在第一個說,因為它真的太重要了。

我舉個例子。

我之前有個老朋友,時間比較急,想把手上的一個活動策劃案的大綱,完善成一個能給領導彙報的比較全的文檔,他就用AI幫他寫了個,他用的是某個免費的國產模型,我就不說是誰了。

寫出來的東西他看了一眼就關掉了,跟我說"AI也就這樣吧,還不如我自己寫"。

後來我讓他試了一下我的Claude Opus 4.5,同樣的需求,他愣了半天,問我:"這是同一個東西嗎?"

不是同一個東西。

差距就是這麼大。

很多人對AI的第一印象,是被很多比較普通的模型毀掉的,他們用了一次,覺得不過如此,然後就再也不用了,這太可惜了。

如果你真的想感受現在的最頂級的AI,能做什麼,那就盡最大可能,去用最好的。

我簡單說一下現在幾個頂級模型的特點,幫大家選擇:

GPT-5.2 Thinking,一個兢兢業業的全棧白領,極其全面,能幹很多工作中的活。

GPT-5.3 codex,很牛逼的幹活碼農,代碼能力不必多說,你讓它幫你處理excel數據也是一把好手。

Claude Opus 4.6,在我眼裏就是牛逼的架構師,能在頂層規劃好很多的事情,寫出來的東西也特別有質感。

Gemini3.1 Pro,一個很會展示自己的全知科學家,前端能力強,科研能力強。

你不需要全部都訂閲,選一個最適合你需求的就行。

如果你實在不知道選哪個,我的建議依然是ChatGPT,非常的全能,還不封號。

150塊一個月,少喝幾杯奶茶的事。

我見過太多人,花幾百塊買一件不怎麼穿的衣服眼都不眨,但讓他每個月花一百多塊用AI,就覺得貴。

說句可能有點傷人的話,在AI這件事上,窮人思維真的會讓人錯過很多。

AI會員的投資回報率,真的是我見過最高的之一了。


2、每週自動化一個重複任務

這條建議是給很多覺得"AI好像跟我沒啥關係"的人的。

我非常理解這種感覺。

你不是程序員,不需要寫代碼。你不是做內容的,不需要天天寫文章。你就是一個普通的上班族,每天處理一些瑣碎的工作,AI能幫你什麼?

其他答案特別簡單。

就是幫你把那些重複的、無聊的、每次都差不多的事情自動化掉。

我舉個我自己的例子。

我之前每週都要統計一下各個平台的數據,然後放到飛書多維表格裏,做數據,這事兒不難,但很煩,每次都要花我近一個小時。

後來我用Codex寫了一個小工具,現在它自動幫我爬數據、自動整理成表格、自動把數據分析發到飛書羣裏,我只需要看一眼結果就行。

還有之前做的一個截圖直接AI語義理解變成飛書日曆的小東西。

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所以,我的建議是,大家可以給自己定一個小目標:

每週自動化一個重複任務。

這個任務可以很小。

比如,每天早上要看好幾個網站的新聞,能不能讓AI幫你自動抓取彙總?

比如,每週要寫一份週報,格式都差不多,能不能讓AI幫你生成初稿?

比如,經常要回復一些類似的郵件,能不能讓AI幫你寫好模板?

一開始可能會有點笨拙,花的時間比手動做還長。

但堅持幾周之後,你會發現,你省下來的時間越來越多,而且你對AI的理解也越來越深。

這個過程,就是逐步成為"AI Native"的過程。

幾個月之後回頭看,你會發現自己,已經成長為參天大樹了。


3、拋棄搜索思維,建立實習生思維

這條我覺得特別重要,因為我發現很多人用AI的方式是錯的。

就是你把AI當成一個高級搜索引擎。

你問它一個問題,它給你一個答案,完事兒了。

這當然也能用,但這遠遠沒有發揮AI真正的能力。

搜索引擎是一個"關鍵詞匹配"的工具,你給它幾個詞,它把相關的網頁找出來給你。

但AI不是。

AI更像是一個人,或者有另一個更準確的形容,它更像是一個全能實習生。

你不能用對待搜索引擎的方式對待它,你得用對待實習生的方式。

這個實習生學歷很高,MIT博士畢業,別人雙學位,它有1000個學位,什麼都懂,執行力很強,24小時在線,從不抱怨,但他畢竟是個實習生。

他不瞭解你的具體情況,不知道你的老闆是什麼風格,不清楚你們公司的潛規則。

所以你得跟他說清楚。

你不能只說"幫我寫個方案",你得說"我要做一個線下活動,預算大概5萬,目標人羣是大學生,場地在北京,時間是下個月,老闆比較喜歡有創意的東西但又不能太出格,你幫我出幾個方案"。

這應該能看出區別了吧。

前者是搜索思維,後者是實習生思維。

把背景說清楚,把需求說清楚,把限制條件說清楚,把你期望的輸出格式說清楚。

你描述得越清楚,AI給你的結果就越好。

這個時代,缺的從來不是AI的能力,缺的是人的表達能力。

說實話,我們中國人在跟AI的表達上,確實有的時候會遲一點虧。

因為我們的文化裏,表達比較含蓄、比較婉轉,有些話不好意思直說,習慣讓對方自己領悟。

我們習慣了"你應該懂我的意思",習慣了"點到為止"。

但AI不會領悟。

你不說清楚,它就只能猜,猜得不對,你就覺得它不行。

所以用AI的過程,其實也是一個訓練自己表達能力的過程。

你得學會把腦子裏模糊的想法,變成清晰的文字描述。

這個能力,不管AI時代怎麼發展,都會越來越值錢。


4、給自己設一個"AI能幫我嗎"的刻意反應

這條聽着有點抽象有點虛,但是是我覺得一個思維轉變的最實用的方式。

就是在你開始做任何一件事之前,先停一秒鐘,問自己:

這件事,AI能幫我嗎?怎麼幫?

很多人不是不會用AI,是根本沒有想到去用。

我舉個我自己的例子。

我3月份要去西班牙出差,參加MWC,然後前一段時間,我們HR跟品牌方就在給我辦簽證,然後簽證裏面有一個條件,就是說我有房產,要提交房本,然後我說我老家的房子,房本丟了,一直沒空補。

然後我們HR就問了下ChatGPT,跟我說搞個電子的。。。

然後就真搞定了。。。

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我當時就發了一條朋友圈感慨:

有時候真的感慨,就是思維轉變那一下,就能幫你解決這個社會中,絕大多數的難題。今天事我們HR教我學習AI的一天。

這是習慣的問題。

明明手邊就有這麼強大的工具,但遇到問題的時候,第一反應還是覺得自己經驗告訴自己,這事搞不定,或者習慣性的去百度搜。

說真的,我們已經習慣了沒有AI的做事方式,習慣了什麼事情都要自己來,習慣了自己的經驗就是最牛逼的。

這個習慣,真的不是一天兩天能改的,需要刻意練習。

我最近也一直在刻意的訓練自己,我的方法就是,給自己設一個觸發器。

就是在你開始做任何一件事之前,先停一秒鐘,問自己:

這件事,AI能幫我嗎?

能幫多少?

怎麼幫?

一開始你可能會覺得很刻意,很不自然,但堅持一兩個月以後,這個反應會變成本能。

而且你會發現一件事:

AI能幫的忙,比你想象的多得多。

不是每件事都要用AI,但在你決定不用之前,至少先想一想。

這個習慣聽起來很小,但養成之後,相信我,效率的提升是複利式的。


5. 一定要去創造點什麼

這條是我自己感觸最深的。

AI最牛逼的地方是什麼?

不是它能幫你回答問題,不是它能幫你寫東西,不是它能幫你省時間。

是,它能幫你創造。

創造這個詞,以前聽起來離普通人很遠。你想做一個App?你得學編程。你想拍一個電影?你得有設備有團隊。

創造的門檻太高了,高到大多數人根本不敢想。

但AI把這個門檻踩碎了。

現在你想做一個App,可以用Claude Code,跟它聊幾輪,描述清楚你的需求,它幫你寫代碼,你不需要會編程,你只需要知道你想要什麼。

就比如信息太多了,我需要AI來幫我降噪幫我精選信息,於是我花了一天時間,coding了一個AI熱點系統。

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通過一系列的規則權重公式,來挑選出真正有價值的信息,第一時間推送到我的面前。

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這套東西,我自己做?以前說實話,我想都不敢想。

創造的門檻從來沒有這麼低過。

而且創造這件事,會給人一種非常強的正反饋。

這種感覺真的太爽了。

你做出來一個東西,哪怕它很小很簡陋,但它是你做的,它從無到有地被你創造出來了。

那種成就感,是你刷再多短視頻、看再多文章都得不到的。

所以,我真的很建議大家,去創造點什麼。

不需要很大,不需要很複雜,不需要有商業價值,就是做一個你自己想要的東西。

一個小工具,一個小視頻,一篇小文章,一首歌,一幅畫,什麼都行。

去創造。

而且創造的過程,會倒逼你去學習AI的各種用法。

你想做一個工具,你就得學會怎麼用編程Agent什麼叫skills什麼叫上下文管理,你想做好一個好片子,你就得學會怎麼用多參生視頻怎麼寫劇本怎麼設計分鏡。

這比單純地"學習AI"有效多了。

我自己很喜歡開發工具很喜歡自動化,同時,我也很喜歡拍電影做片子,這兩條路,我現在都在做。

但其實我真正想創造的,也是我一直在說的,是我自己真正的本體。

是代碼和藝術的結合體,遊戲。

可能真正某一天,AI的能力到了,我自己也可以功成身退了,那時候,我可能就真的,會選擇,自己去做一款,屬於自己的遊戲了。

我最喜歡最喜歡最喜歡的偶像,有兩個人。

一個叫宮本茂,一個叫馮驥。

做遊戲,做製作人,如果到時候還有人願意來玩我的遊戲,那真的,想想就激動。


6. 警惕AI給你的幻覺

這條是上一條的另一面。

AI會給你很多正反饋。

你跟它聊一個想法,它會說"這個想法很有創意"。你給它看一篇文章,它會說"寫得很好,邏輯清晰"。你讓它評價你的方案,它會說"這個方案很全面,考慮得很周到"。

它善於鼓勵,善於肯定,善於讓你感覺良好。

它很少會直接說"你這個想法很蠢"或者"你這個XX"。

這當然是因為AI在設計的時候就考慮到了用戶體驗,它不想讓你不開心。

但問題是,這種正面反饋太多了,會讓人產生一種幻覺。

一種"我X我真的好牛逼"的幻覺。

你寫了一篇文章,AI說好,你就覺得自己寫得真不錯。

你想了一個創業點子,AI說有潛力,你就覺得自己真是天才。

你做了一個產品,AI說很實用,你就覺得一定會火。

但AI的評價,只是一個起點,不是終點。

真正的檢驗,在真實世界裏。

你做的東西,有沒有人用?你寫的文章,有沒有人轉?你的產品,有沒有人付錢?

這些才是真正的反饋。

這個過程可能會很痛苦,AI誇了你半天,結果真實用戶說"你寫的什麼垃圾"。

但這種痛苦是必要的。

沒有真實世界的檢驗,你就永遠活在AI給你營造的幻覺裏,你覺得自己很牛逼,但其實你什麼都沒做成。

所以,享受AI的鼓勵,但不要沉迷。

做出來的東西,一定要拿出去見人。


7. 不要等準備好了再開始

這條建議,其實跟AI關係不大,但我還是想說。

因為我見過太多人,在"準備"這件事上浪費了太多時間。

他們想學AI,於是開始研究最好的學習路徑是什麼。

他們看了一堆文章,收藏了一堆教程,加了一堆羣,買了一堆課,然後呢?然後就沒有然後了。

他們一直都在"準備"。

準備得非常充分,但一直沒有開始。

就像馮驥那句經典名言:

踏上取經路,比抵達靈山更重要。

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還有餃子的那句:

出來混,最重要的是“出來”。

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我的建議是,現在就開始。

不需要準備好,不需要找到最優路徑,不需要搞清楚所有的概念。

就是打開一個AI,就這樣開始。

創造你想創造的,去vibe coding一個你需要做的自動化的任務,去用Seedance 2.0做一個你想做的一分鐘的片子。

你可能不知道怎麼做,沒關係,問AI,你可能會犯很多錯,會問很多蠢問題,會得到很多沒用的回答。

但這些都不重要,重要的是你開始了。

學任何東西都是這樣的,你不可能在開始之前就搞懂所有事情,很多東西,只有在做的過程中才能理解。

而且AI這個東西變化太快了,你今天學的東西,可能三個月後就過時了。

你與其花三個月準備,不如現在就開始用,邊用邊學。

用最笨的方式開始,在過程中慢慢變聰明。

這比準備好了再開始強一萬倍。

任何年紀,都是最完美的開局。


8. 培養你的品味與審美

這條建議可能聽起來有點虛,但它可能是這10條裏最有護城河的一條。

AI能做很多事情,能寫,能畫,能做視頻,能寫代碼,能做分析。

AI能幫你做很多事情,但有一件事它做不了,就是替你做選擇。

你讓AI寫十個標題,它能寫,但哪個標題最好,你得自己選。

你讓AI出五個方案,它能出,但哪個方案最適合你,你得自己判斷。

你讓AI生成一百張圖,它能生成,但哪張圖最有感覺,你得自己挑。

這個"選"和"判斷"和"挑"的能力,就是品味和審美。

因為它們太像了。

它們都是AI風格,或者說,都沒有風格。

這個時代,大家都在用AI,AI的能力會成為一個基準,你用AI,別人也用AI,大家的起點是一樣的。

那什麼才是你的優勢?

是你的品味,是你的審美,是你對"什麼是好的"的判斷。

品味和審美,是AI無法代替你的東西。

怎麼培養品味?沒有捷徑,就是看、做、想,不斷循環。

有一個10年前的TED演講,是之前錘子科技設計總監羅子雄的,2015年,我還在讀大學,而那個演講,幾乎啓發了我所有未來關於設計的訓練,更是我培養自己開始刻意訓練品味的起點

大家可以去B站搜搜看,叫《如何成為一名優秀的設計師:羅子雄》。

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這裏面的心法和經驗,在AI時代,幾乎就是最核心的基礎。

看好東西,想為什麼它好,自己試着做,做完之後再對比,找差距。

這個過程可能會很慢,但它是值得的。

每當3個月回看時,覺得你之前3個月的東西,是垃圾,那你的品味,就上升了。

當AI的能力成為所有人的標配,品味就會成為最稀缺的資源。

還有一個東西,AI也沒有,就是你的個人經歷和感受。

你經歷過的事情,你感受過的情感,你踩過的坑,你流過的淚,這些東西是AI不知道的。

當你把這些東西融入到你的創作裏,那就是獨一無二的,是AI無法複製的。

這才是你真正的護城河。


9. 把省下來的時間,還給現實裏具體的人

最後一條,也是我最想說的一條。

我們在這樣一個狂飆突進的浪潮裏,很容易產生一種技術崇拜,彷彿數字世界就是一切,彷彿誰用AI用得最牛逼誰就最厲害。

每天刷AI的新聞,每天學AI的新工具,每天想着怎麼用AI提升效率。

這些都沒問題,但如果你所有的時間都花在這上面,你會發現自己跟真實世界越來越遠。

我自己其實就有這種感覺。

有一段時間,我每天醒來第一件事就是看AI有什麼新進展,睡前最後一件事還是刷AI的內容。

工作的時候在用AI,休息的時候在研究AI,吃飯的時候在跟人聊AI。

後來我發現,我已經很久沒有好好跟家人聊天了,很久沒有約朋友出來吃飯了,很久沒有在陽光下散步發呆了。

但真正重要的東西,從來都在屏幕之外。

是你愛的人的笑臉,是朋友的一通電話,是魚缸裏養了一年的小龍蝦。

那些真實的連接、具體的人、面對面的交流,是任何技術都替代不了的。

AI可以讓你更高效,但它不能讓你更幸福。

幸福來自於跟真實世界的連接,來自於具體的人、具體的關係、具體的時刻。

所以我的建議是,用AI節省時間,但把節省下來的時間,還給生活,還給那些你在乎的人。

這才是AI真正的意義。


寫在最後

寫到這裏,又是6000多字了。

說實話,寫這種建議類的文章,我一直是有心理負擔的。

因為我自己也不是什麼成功人士,也還在摸索,也還在犯錯,憑什麼給別人建議呢?

但這次回家之後,我改變了一些想法。

我看到很多人,其實不是不想嘗試新東西,只是不知道從哪裏開始。他們缺的不是智商,也不是時間,就是缺一個人告訴他們:

來,就從這兒開始,很簡單的。

如果這篇文章能讓哪怕一個人,開始嘗試認真使用AI,對AI產生了一點好奇,那就值了。

這個小破公眾號,不知不覺寫了三年了。

三年前寫第一篇文章的時候,ChatGPT剛出來沒多久,我還在想這東西能火多久。

三年後的今天,AI已經徹底改變了很多人的工作方式,而這一切可能才剛剛開始。

我很慶幸自己在這三年裏,一直在堅持,一直跟着這波浪潮往前走。

既然被命運,推上了本不應屬於自己的舞台,那就盡全力演好屬於自己的劇本。

也希望看到這篇文章的你,不管你現在在哪裏,不管你是什麼職業,不管你多大年紀,都能找到屬於你自己的方式,加入這場浪潮。

未來已來,只是分佈不均。

願我們在有生之年,能趕上均勻分佈的那一天。

也願我們,永遠對世界保持好奇。

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:卡茲克

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