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為什麼有的人拼命努力還是輸？這個AI模擬器給了一個扎心答案

Sakana AI「上帝模擬器」揭示：決定命運嘅唔係努力，而係你身處嘅系統

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AI 已經在接私活了：22小時自主完成接單到收款，人類反而成了瓶頸

Codex 自主完成接單到收款，22小時賺$16.88，人類反成瓶頸

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Agent Harness 解析：智能體架構深度拆解

Agent Harness 係讓 LLM 變有用嘅關鍵基礎設施，模型改進但 Harness 唔會消失

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觀察了三年，我把所有人用AI的水平分成了10個等級。

今天想寫個有趣的東西。上週末正好出差，跟幾個很久沒見的老朋友吃飯，他們也帶了點他們各自的朋友，人比較雜，然後呢，吃到一半，就聊到AI了。一個朋友興沖沖地說，他前兩天用AI給老婆做了個結婚紀念日的小卡片，效果絕了，老婆都感動哭了。另一個朋友馬上說，說你應該建一個項目，把你跟你老婆的所有故事都丟進去，讓Agent看完再去寫，那才叫絕了。然後不知道咋的又聊到了做PPT和查資料，另一個人說，現在的AI根本不能用，經常一本正經的胡編亂造，都在瞎說。另一個人又立馬接話，都2026年了，你用點好的AI，不可能。然後就開始了激烈的爭辯，大家都覺得自己很會用AI。一片激烈中，好像聽見隔壁桌的好像也在聊AI，說什麼用AI學習和查資料，然後另一個人在科普小龍蝦。那一桌飯，我吃得有點恍惚。。。但其實，大家都知道，同一個AI，同一個Agent，不同人用出來的效果差距可能非常非常的大，但是問題就在於，這個差距在哪呢？怎麼量化呢？我們現在到底在什麼階段呢？下一步該怎麼走呢？很多人其實也經常會問我，教練，我想學AI，我應該咋學，每一次我都很頭疼，我不知道該怎麼回答，因為這個問題實在是太大了。這次飯局回去後，我腦子裏突然有了一個idea。如果，我把這條路給具象化，變成一個類似於打遊戲升階的過程呢？如果，AI也有使用熟練度一說，他應該怎麼分級呢？我想了很久，我在腦子裏把這三年來觀察到的很多人，從我自己的同事，到公眾號留言區每天問問題的讀者，到我在不同場合裏聊過天的人，都大概捋了一遍。然後，我想出來了的四個進階的維度，這四個維度，可以共同組成AI使用度的10個等級。第一個維度是可控性。從最開始覺得AI瞎編、發散，到知道怎麼約束它，知道怎麼喂上下文，知道怎麼設計harness讓它精準產出。第二個維度是廣度。從最開始只在自己一畝三分地裏用，到藉着AI開始跨行業探索，從窄走向廣。第三個維度是形態。從用ChatBot到用Agent，從對話變成長程任務。第四個維度是角色。從消費者到創造者，從用別人的Prompt，到做自己的Skill。這四個維度，共同組成了10個等級。四個維度不是同步推進的。你可能可控性很高，但廣度很窄，整天就在自己的小圈子裏轉，你也可能廣度很大，啥都想試試，但角色一直停留在消費者，從來沒沉澱過自己的東西。但綜合起來，你能在這4條線上的位置，大致就能推出來你現在在第幾級。我自己想了好久，然後，通過這四個維度，把10個等級寫出來了。當然，寫這個不是為了讓大家焦慮，AI進展的太快了，我希望的是，在如今這個節點，可以你看完之後，能跟身邊的人對一對，知道自己在哪兒，知道下一步要做啥，才能百尺竿頭更進一步。同時這裏疊個甲，這個等級體系只是我自己為了分類和好玩，也只針對大多數的普通AI用戶，不涉及一些專業的領域，如果有不同意見，那就是你對。如果你也有朋友想問你，怎麼學AI，怎麼進步，你也可以把這篇文發給他們～那，讓我們開始。Lv.0 旁觀者旁觀者知道AI這個詞，可能也看過一些新聞，但從來沒有真正跟任何一個大模型對過話。這個等級聽起來離我們很遠，但其實全球大概還有80%的人在這一級。這時候，我又要掏出來這張圖了。不過對於國內來說，這一級的人應該已經越來越少了。如果想從旁觀者變成Lv.1，也特別簡單，不需要糾結哪個AI最好，你現在就在手機應用商店搜豆包千問元寶DeepSeek啥的，哪個圖標你覺得好看你就選哪個，下下來，打開，問它一句話，任何一句話都行，問問今天該穿啥都行。邁出去，你就到Lv.1了。Lv.1 嚐鮮者這一階段，你開始用了。用法基本上就是幫我寫個XX然後等結果，來什麼接什麼，AI給啥用啥。比如幫我寫一封郵件，幫我總結一下這個文檔，幫我想個方案。你不會追問，不會補充背景，拿到結果直接copy，能用就用，不行就算了。你對AI的評價取決於運氣，它有時候好使有時候不好使，但你說不清楚這到底是為啥。這個階段對AI的感受是混沌的，覺得AI有時候挺聰明，有時候又瞎扯，還沒有建立起比較穩定的使用習慣。一般只用一個App，大概率是DeepSeek或者豆包，不太關心用的是哪個模型，也不太知道模型之間有什麼區別。坦率的講，這個階段的人，AI對他來說就是一個更高級一點的搜索引擎。你會搜索，但，你還不太會提問。Lv.2 對話者這一階段，你用出了一點感覺。你開始意識到一件事，怎麼問比問什麼重要。AI答得不好的時候，你不會再直接關掉了，而是會追問，比如“不對，我要的不是這個，我要的balbalabla”。你會補充一些背景信息，然後，發現AI的產出明顯變好了。你開始看了一些抖音的視頻，也看了一些小紅書的帖子，你開始學會跟AI說“你的角色是……”“請用XX的口吻”“不要寫太長”這類的指令。你開始知道，哦，原來這個叫Prompt。然後你發現了一件很有意思的事，就是給AI看一段參考資料之後，產出質量居然會有一個明顯的躍升。這個階段的你，已經開始在工作的兩三個場景裏固定使用AI了，可能是寫週報，可能是潤色文案，可能是翻譯。但，你好像還防不住AI胡說八道，你的應對方式可能特別樸實，就是把同樣的問題，再問一遍，或者換一個AI再問一遍，看哪個答案靠譜。你踏上了控制力這條線的第一個台階。你也隱隱約約的感受到了"約束"這個詞的存在，雖然你的約束還很粗糙。Lv.3 馴化師這是第一個真正的分水嶺。也恭喜你，你已經超越了將近70%的人了。在一頓提問一頓使用AI之後，你心中的那道關於約束的枷鎖被打破了。你開始主動給AI立規矩。比如在Prompt里加上“如果你不知道，請直接說不知道，不要編造”、“請提供來源連結”、“不確定的部分用[推測]標註”等等。你知道開深度思考功能對哪些任務有用，數學和複雜推理一定要開，閒聊不開。你終於知道，怎麼讓AI變得更加聽話了，你開始給上下文、給例子、開始分佈拆任務。AI的產出，也終於從純粹的隨機，變成了大概率是可以用的。你開始寫結構化的Prompt，比如“按照這個格式輸出”“參考這三個案例”“先列大綱讓我確認再展開”。你開始意識到原來不同模型是有差異的，於是，工具棧也開始分化了。文檔總結用Kimi，寫作用DeepSeek，做題用豆包。你開始在AI產出的基礎上迭代，而不是像一開始一樣，一次不滿意就放棄，不斷的抽卡。你也開始使用AI產品的一些進階功能了，比如上傳文件、聯網搜索、記憶、自定義指令。我個人體感，很多覺得自己AI用的挺不錯的，在這一級。當然這個並沒有什麼不好的，因為其實Lv.3已經能覆蓋日常工作中80%的AI使用場景了。但是。很多人在這一級停下來了，因為接下來的Lv.4，真的需要一次心態上的跳躍。Lv.4 越境者你開始用AI，做自己專業以外的事了。恭喜你，你已經超越將近90%的人了。可能一個做市場的人，用AI寫Python腳本跑數據分析。一個程序員，用AI寫商業方案和BP。一個老師，用AI做海報設計。你發現了一個讓人興奮到睡不着的事實，就是那些以前得找專門的人做的事情，現在好像，藉助AI，你自己就能搞定。你的能力邊界開始大幅擴張。你開始同時在三五個完全不同的場景裏使用AI，你也會開始主動去學不同的AI工具。你的工具棧大幅擴張，5到10個AI工具按場景分配，你開始為ChatGPT Plus、Cursor、Lovart、可靈等等真金白銀付費。你也開始，幫身邊的人解決他們領域的問題。這個階段最典型的一句話或者一個念頭就是：我好像什麼都能幹了。到了這一級，你跟之前的自己，就像是兩個人。這句話當然不完全對，但那個感覺是真實的。AI給了你一張通向所有領域的門票，雖然你進了門之後大概率還是哪個領域的萌新，但你至少進得去了。Lv.4，可以說是"廣度"這條線的第一次爆發。從Lv.3邁向Lv.4，真的需要你跨越心態上的那條鴻溝，同時，也對世界保持好奇。Lv.5 織網者到了這一級，你已經不再是那種只是有事問一下AI的萌新了。AI被你嵌入到了日常工作流程裏。你有固定的用法、固定的Prompt、固定的流程，AI也從一個偶爾求助的對象，變成了跟你每天並肩工作的好搭檔。你有自己的Prompt模板庫了，遇到同類任務直接套模板，不用每次從零開始。你開始學會搭建工作流程，開始研究封裝智能體，開始學會怎麼把複雜任務拆成多步流水線，每一步交給AI處理不同的部分。這時候，你也意識到了AI需要更多的Context才能更懂你，你也開始有意的收集數據來搭建自己的知識庫，也開始使用記憶系統來管理長期的AI協作關係。你的標誌動作是，為不同的事建不同的項目。寫作有寫作項目，裏面塞了你過往的作品、風格指南、讀者反饋。裝修有裝修項目，户型圖、預算、建材報價都在裏面。孩子學習有學習項目，錯題集、教材、老師佈置的作業都餵了進去。Lv.5有一個很關鍵的變化，就是你已經不是純粹的在使用AI了，你開始設計自己和AI之間的協作方式。也開始有自己的方法論。到後面，你第一次聽到Context Engineering這個詞的時候，有一瞬間，有那麼一點恍惚。原來，自己過去做的這些事，是叫這個名字。Lv.6 召喚師這一級，你終於跨過了ChatBot到Agent的那道門檻。恭喜你，超越了將近97%的人。你開始不在滿足於使用ChatBot，你知道原來在那些對話式AI之上，還有一個很酷的東西叫Agent。你開始嘗試使用Claude Code、OpenClaw或者各種Agent類工具，你第一次體驗到了一種完全不同的感覺，原來，AI不只是根據你的問題來進行產出，他可以直接跟你的設備進行交互，來直接幫你幹活了。它讀文件、寫代碼、改代碼、操作你的電腦、調用外部工具。你開始接觸MCP、Skills、工具調用這些概念，你知道了Agent和ChatBot的本質區別，Agent能多步執行、能調用工具、能自主決策。你開始在你的小龍蝦或者Agent裏批量裝一大堆的Skill，看了一眼，感覺快上百個了，你心滿意足的覺得，你的Agent越來越牛逼了。你可能第一次用AI做出了一個完整的小產品，一個網頁、一個工具、一個自動化腳本、一個Chrome插件。說真的，我覺得從ChatBot到Agent的跨越，可能會是整個10級裏，最震撼的一次體驗。因為它改變的遠遠不止效率這一層面，還有，對AI能做什麼的整個認知框架的一次迭代。你也開始，學習怎麼跟你的Agent進行互動，你發現，Agent比ChatBot好像難操控多了。Lv.7 鑄造師這個階段，你開始，學習如何設計Agent了。你也開始發現，原來，我要開始學會自己創造了。“這個我封裝成Skill了”，這句話可能成了你日常中最多的一句話。你開始有了幾樣屬於自己的、沉澱下來的工具、還有Skill，這都是你自己，親手創造出來的。可能是一份每篇文章都用的寫作Skill，可能是一個幫你自動回覆詢盤買家消息的客服Agent，可能是一份CLAUDE.md，可能是一套每週固定跑的工作流。你開始知道怎麼設計一個AI反饋循環，讓AI產出，自己檢查，把反饋喂回去讓AI迭代，再檢查，再迭代。這個循環轉起來之後，你的很多產出質量開始逼近甚至超過很多專業人士的水平。你開始為下一次更省時間，投資基礎設施。整個本地的文件夾全部推倒重來，開始重構自己的文件管理體系，開始把Skill數量刪到只剩下不到30個，開始研究怎麼讓把自己的一切工作都流程化。你最初處理一個工作的時間，可能比Lv.3的人還要長的多的多，因為你在改Skill、讓AI寫代碼設計自動化流程，但是下一次同樣的功能，你很快就會做出來，甚至無需自己動手。這就是AI時代的複利曲線。Lv.8 造物主到了這一級，你開始真正感受到的創造的樂趣和快感。你大概已經超越了99%的人。而且，到了Lv.8，一件非常有意思的事情開始發生了。創造者開始分叉成兩條路。一條路是技術創造者。他們開始深度地研究coding，用Claude Code、Codex這些工具，不斷地構建各種各樣的業務流、工作流和代碼。他們用Skill連接多個數據源和工具，搭建自己的AI工作台，他們設計多Agent協作流程，讓不同的AI角色各司其職，他們為團隊或組織構建AI基礎設施，知識庫、Skill庫、自動化流水線。他們，也開始使用AI，來Coding出，自己的產品。而另一條路，是藝術創造者。他們開始不斷地用AI去創造出更牛的視頻、更牛的短片、更牛的視覺作品。他們在用Seedance、可靈這些工具，做出以前需要一整個製作團隊才能完成的內容，他們開始研究AI輔助的分鏡、剪輯、調色、配樂。他們開始創造出越來越牛逼的作品，甚至，決定往電影進軍。更有牛逼的大神，同時雙修兩條路，技術和藝術雙修，既可以Coding出無數人喜歡的產品，也能在電影節直接拿下短片大獎，一邊不斷coding產品，一邊不斷創造作品。但不管走哪條路，Lv.8的人都有一個共同點。他們已經很難區分工作時間和使用AI的時間了，因為幾乎所有工作都有AI參與。AI從此，不再是工具，而是工作方式本身。而接下來，四個維度就將全部拉滿。控制力、廣度、Agent能力、創造者身份，全部到位。他們開始融合成一個東西，一個全新的羣體。Lv.9 覺醒者四條線融合完成了。AI成為了你思維方式的一部分。你成為了那0.01%的人。AI不再是工具，而是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，你開始下意識的思考，我可以和AI怎麼一起把這件事做到最好。你所有的創造過程都是人機協作原生的。從構思階段AI就在參與，也不是人想好了再交給AI執行。你的工作方式已經很難向不用AI的人解釋了，其實並不是因為多複雜，只是因為，底層的假設完全不一樣了。就像你很難跟一個不用電腦的人解釋你為什麼需要雙顯示器一樣。你創造方法論、創造工具、甚至創造新的工作範式，影響其他人使用AI的方式。你不再糾結AI能不能替代人這個問題了。因為你自己的工作方式，已經證明了一種人機共生的形態。Lv.10 一人軍團最後一級。你用了很久的AI以後，你發現，你自己發生了一次身份突變。你的能力輸出和你的產出，如果我們把時間倒回到3年前，你發現，你已經不能用“個人”這個詞來衡量了。一個人，同時在做內容、做產品、做設計、做運營、做數據分析、做商業決策。也不是Lv.4那種好像懂一點的萌新，是每一項的產出質量，好像都能達到準專業水準。因為你學會了，把自己的判斷力和審美，通過AI複製到所有領域。你有自己的Skill庫、Prompt方法論、Agent工作流、知識體系、審美和品味。這些東西組合在一起，構成了一套全新的你。任何新任務進來，他無需從零開始學。你只需要把任務接入自己的系統，系統幫來幫你消化陌生領域的知識，而你需要的，是負責做判斷。你寫一篇文章的時候，AI負責調研、負責初稿、負責排版，你負責定選題角度和最終優化和審美。你做一個產品的時候，AI負責寫代碼、做設計、跑數據，你負責定義這個東西到底該解決什麼問題。你做一個商業決策的時候，AI幫你窮舉方案、模擬推演、整理競品，你負責在所有信息之上做那個不可計算的判斷。傳統公司的本質是什麼？是因為一個人幹不了所有事，所以要僱人，要分工，要管理。公司這個組織形態，從工業革命開始就是解決同一個問題的，也就是，個人能力的有限性。但當AI把執行這一層的邊際成本壓到接近零的時候，這個前提就動搖了。一個品味夠好、判斷力夠強的人，配合他精心構建的AI系統，產出能力可以直接一個人，對標一個傳統意義上，幾十人的團隊。寫在最後當我們，站在Lv.10回頭看。去看整個Lv.0到Lv.9的路徑，你可能會發現一個很有趣的事。從Lv.0到Lv.9，講的都是，你要怎麼用好AI。可是，在Lv.10。你的問題變成了：我到底要成為什麼樣的人。當AI把執行力拉平之後，一百個人用同樣的AI工具，產出差距依然是一百倍。差距不來自工具，不來自技巧，不來自誰的Skill寫得更花哨。來自這個人腦子裏裝的東西。他對世界的理解，他的審美，他的價值排序，他知道什麼是好的。這些東西，AI給不了。工具平權的終局，其實，是人的不平權。我不想去傳遞什麼焦慮之類的。但，我想說，AI的進化真的非常迅速。它不是一個你學完就可以放在那裏的技能。它本身在進化，你和它的關係也在進化。所以，在這個混沌的時代裏，找到你想成為什麼樣的人。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：卡茲克>/ 投稿或爆料，請聯繫郵箱：wzglyay@virxact.com

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一定要想辦法用上 Codex，操作你的瀏覽器、寫 PPT、做剪輯，還只是最基本

Codex 唔止寫程式，仲可以操作瀏覽器、做PPT、剪片，生產力直接拉滿！

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別再拿 Markdown 和 HTML 對比了，這倆根本不是同一個賽道。

Markdown適合輸入、HTML適合輸出，兩者唔係同一賽道

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AI不再是工具，而是你的第二神經系統

AI大佬正將大模型變成個人操作系統，知識管理進入自動複利時代

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OPC第八課：規模化與產品化，服務是拿命換錢，產品是拿腦子換錢，大多數OPC一輩子都走不到後面這一步

OPC要突破月入5萬天花板，必須從「拿命換錢」嘅服務模式轉向「拿腦子換錢」嘅產品模式，將方法論、交付物、工作流等標準化，實現一次創作無限複製。

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這可能是目前最先進的 AI 瀏覽器自動化方案：Browser Harness

最近，小天看到一個非常有意思的 AI 瀏覽器自動化項目：Browser Harness。github地址：https://github.com/browser-use/browser-harness這個工具來自 Browser Use 團隊，相比此前一些 AI 瀏覽器自動化工具，Browser Harness 的思路要更激進：不再把 AI 限制在一堆預設工具裏，而是給它一個更接近真實瀏覽器底層的環境。過去，AI 操作網頁，往往只能在“點擊、輸入、截圖、讀取網頁、等待加載”等固定工具裏選擇。但 Browser Use 的聯合創始人兼 CTO 在前段時間寫了一篇《The Bitter Lesson of Agent Frameworks》，核心觀點是：不要用一層又一層複雜框架去包裹 LLM。因為真正的能力主要來自模型本身，而不是你寫的幾千上萬行抽象代碼。博客連結：https://browser-use.com/posts/bitter-lesson-agent-harnesses而 Browser Harness 更進一步：它不僅能通過瀏覽器底層協議直接控制真實瀏覽器，還具備一定的“自愈能力”。簡單說，當 AI 在操作網頁時遇到卡點，比如某個按鈕不好點、現有能力不夠用，它不會立刻停住，而是可以自己補一個小工具來繼續完成任務。更有意思的是，它還能把不同網站的操作流程、頁面結構和踩坑經驗沉澱成“站點記憶”。下次再操作同一個網站時，AI 就不用從零開始摸索，而是可以直接複用之前的經驗。安裝也很簡單，只需要在 Codex、Claude Code、OpenClaw 等 Agent 工具裏輸入以下官方的安裝提示詞即可。Set up https://github.com/browser-use/browser-harness for me.Read `install.md` and follow the steps to install browser-harness and connect it to my browser.輸入上述提示詞後，AI 便會開始自動安裝。當瀏覽器出現下面的提示，就代表 Browser Harness 成功連接到了本地瀏覽器。值得一提的是，Browser Harness 官方已經沉澱了一批國內網站的“站點記憶”。當我們讓 AI 操作這些網站時，它不再完全從零摸索，而是可以複用已有的頁面結構、操作流程和踩坑經驗。但前提是你必須告訴 AI：使用站點記憶功能。目前已支持的部分國內站點記憶：BOSS-zhipin：BOSS 直聘bilibili：嗶哩嗶哩ctrip：攜程ly-com：同程旅行wehotel：錦江酒店 / WeHotelweread：微信讀書xiaohongshu：小紅書比如，我想讓它搜索小紅書，找幾篇北京旅遊攻略閲讀並總結。開啓“站點記憶”後，AI 就不會像第一次進入小紅書那樣瞎摸索，而是會參考已有經驗，提前知道小紅書自動化裏容易踩的坑。最後的結果也是成功獲取到了。最後，小天也建議大家可以去試試 Browser Harness。畢竟這個項目剛開源沒多久，GitHub Star 就一路漲到 12K 左右，已經算是 AI 瀏覽器自動化方向裏非常受關注的明星項目了。

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perplexity 產品不咋樣，但這個 Skills 文檔寫得是真的好！

Perplexity 最近公開了一篇內部工程文檔，講他們怎麼設計、迭代和維護 Agent Skills庫。原文地址如下：https://link.bytenote.net/DapXMDPerplexity的產品做得稀碎，但這篇文檔把如何寫Skills這件事卻是講得比任何人都要好。文章中的結論幾乎每一個都反直覺，但是如果細品就會發現異常合理，值得我們借鑑和實踐。比如開頭引用類比Python 之禪這本書，講Python 的設計哲學是"簡單優於複雜"、"明確優於隱式"，但是在寫技能時就完全不是那麼回事。“如果一件事很容易解釋，說明模型早就知道了。刪掉它。”文檔直指要害。我們寫技能時最大的本能錯誤，就是把它當說明文檔寫。各種列命令、列步驟、列注意事項。但這些東西模型全會，寫了等於浪費上下文，還會稀釋真正有價值的信息。假設你在寫一個處理代碼合併的技能，兩種寫法：寫法一，工程師本能寫法：git log # 找到提交

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Hermes 進階第二週：讓 AI 員工 24 小時替你上班，還會自己定目標

將 Hermes 由聊天工具升級為 24 小時自主工作的 AI 員工，重點係服務器部署、定時任務、目標達成同多 Agent 協作。

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AI能救實體店老闆嗎？能，但不是你以為的那種AI

AI救餐飲門店先做三張表，唔係直接裝機器人

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Suno不再是唯一答案，企業開始選擇這個國產AI音樂

企業級AI音樂正從Suno遷移至Mureka，主因係Mureka V8/V9嘅人聲質量和可控創作能力，同埋更穩定嘅服務同合規支持。

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Dario把10億美金的賭約甩出來了，但跟你有關的只有7萬。

Dario賭7個月出一人獨角獸，但普通人更應關注月入7萬嘅AI小作坊

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不想做的事交給AI，想做的事留給自己

不想做的事交給AI，想做的事留俾自己——心力配置最優化策略

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一條評論 4 萬曝光背後，是這套內容複用系統

內容複用系統：從日記到推文，一條評論4萬曝光的底層邏輯

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用AI智能體構建自己的專屬知識庫

上週翻了自己十年前的筆記。整整十年的東西——讀書心得、自媒體文章筆記、對一些媒體內容的思考……都有。但我突然意識到一個可怕的事實：這些筆記沒有讓我的思維發生任何質的飛躍。只是記了而已。如果知識是錢，我存了十年，結果是這些錢全取不出來。就像一個沒有門牌號、沒有分類、沒有索引的大倉庫，你把書扔進去，但下一次想找某一本書時，你得在堆滿書的角落裏翻半天。而且你甚至不記得這書是什麼時候扔進去的。三個月前 vs 現在三個月前，我要寫一篇關於AI算力的文章。傳統筆記法是這樣的：搜"AI算力"關鍵詞 → 找到5條筆記，時間跨度從2020年到2024年搜"光模塊"關鍵詞 → 找到3條筆記，分佈在不同的文件夾裏搜"800G"關鍵詞 → 找到2條筆記，一條是行業新聞，一條是技術分析但問題是：我記不清這些筆記之間的邏輯關係。2020年的那篇和2024年的那篇，到底哪裏承接了？光模塊的技術分析和算力需求的行業新聞，它們之間的關係是什麼？我只能手動拼湊，把筆記一條條打開、複製、粘貼。最後寫出來的東西散、碎、沒體系——像一堆散落的零件，拼不出一輛能跑的車。那天我花了四個小時，最後刪掉重來。現在用AI知識庫，同樣的主題：打開output文件夾，找到"AI算力"的wiki條目。裏面不是一堆筆記的複製粘貼，而是一個完整的結構：歷史：從2012年深度學習爆發開始，算力需求每隔18個月翻倍技術趨勢：從GPU到ASIC到光模塊，每個節點的瓶頸和突破行業格局：英偉達、AMD、華為、寒武紀的競爭態勢風險：美國封鎖、電力瓶頸、技術路線分化每個節點後面都連結着具體的筆記——那些我兩年前、半年前、上個月寫下的零散思考。它們不是被"分類"了，而是被"理解"了。AI知道這些筆記之間的隱含關係——知道光模塊的技術分析其實是算力需求的邏輯延伸，知道800G的升級其實是行業競爭的必然結果。兩個小時後，一篇系統性文章出來。而且最關鍵的是：我用到了自己兩年前就寫下的一個觀點——當時我自己都沒意識到那個觀點這麼重要。AI把它挖出來了，放到一個更宏大的邏輯裏，突然之間，那個觀點從一個"孤立的靈感"變成了"體系的一環"。這才是知識被激活的樣子。三個痛點像三個卡住的齒輪我為什麼會折騰這事兒？因為這三個痛點實在太令人煩惱了。第一，不知道為什麼要記。讀書心得、文章思考、媒體評論，混在一起。沒有清晰的目的，這些記錄沉澱不下來，最終只是"記了而已"。就像你每天往口袋裏塞硬幣，十年下來口袋沉了，但你不知道這些硬幣能換取什麼價值。第二，靈感是孤島。某個突然冒出來的好主意，你記下來，但沒把它和以前的想法串起來。隔幾個月你就忘了這個靈感，更別提驗證過了。思維斷了，就很難接上。就像你畫了一條線，然後又畫了一條，但兩條線之間沒有連接，它們永遠成不了圖形。第三，零散的知識很難調用。要找一兩年前記過的東西，你就像在大倉庫裏翻書。搜索關鍵詞是一回事，真正能"串聯起來"又是另一回事。就像你有一堆樂高積木，但你知道它們可以拼成一艘船，但你不知道該從哪一塊開始拼。然後Karpathy發了那篇文章他在 Obsidian 裏建了三個文件夾：raw、wiki、output。raw是你的原始記錄，隨便記，什麼格式都行。這是你的倉庫——你往裏面扔東西就好，不用整理。wiki是AI圖書管理員的工作成果——它把零散的東西加工成可檢索的結構，像圖書館的編目系統。它不是簡單分類，而是理解筆記之間的關係，然後生成結構化的知識條目。output是最終的輸出，所有wiki內容通過超連結串起來，像維基百科。這是你"激活知識"的界面——你從這裏開始，一層一層深入，找到你需要的任何東西。然後建個 claude.md，這是給AI的提示詞，也可以看作是這個圖書管理員的工作手冊。你告訴它：你要什麼結構？什麼格式？什麼優先級？它的質量直接決定了你的知識庫能自動化到什麼程度。我一開始照着網上的教程做，但效果一般。歷史文件得一個個複製到raw，輸出的知識地圖也亂七八糟。後來我才明白：核心不在這三個文件夾的架構與層級，而在那個工作手冊。不是AI幫你幹活，是你得教AI怎麼幹活。但等一下——如果只是分類，那Notion的標籤功能也能做到，為什麼還要AI？這裏有個關鍵差異。傳統分類：你把東西放進"抽屜"裏，但你知道它在那裏，只是位置固定。你需要記住"這個抽屜裝什麼"、"那個抽屜裝什麼"。你的記憶負擔沒有減輕，只是轉移了。AI激活：它不只是"記住"你的筆記，而是"理解"筆記之間的關係。當你問"AI算力"時，它會同時調出你兩年前寫的"算力需求"、半年前寫的"光模塊"、上個月寫的"800G升級"——它能看到你當初沒看到的"隱含連接"。就像你有一堆散落的照片，標籤系統能幫你找到"所有海邊的照片"，但AI能幫你發現"這三張照片其實是一段連續的故事"——第一張是你出發前的興奮，第二張是海邊的日落，第三張是你回到家後的失落。你當時沒意識到這三張照片的關聯，但AI看出來了。這就是"分類"和"理解"的區別。這裏給你一個最簡版的claude.md如果你也想試試這套方法，這裏有一個可以直接上手的工作手冊。你可以在自己的 Obsidian 根目錄創建一個claude.md文件，把下面的內容複製進去：你是一個個人知識庫管理員。你的任務是：閲讀：掃描 raw文件夾裏的所有筆記（支持 markdown、txt、pdf 等格式）識別：從中提取核心概念（人物、事件、理論、技術、行業等）創建：為每個概念在 wiki文件夾創建一個 wiki 條目生成：在output文件夾生成系統性輸出——將所有相關概念通過雙向連結串聯起來，確保每個概念都能通過3層以內連結到達更新：每次更新raw文件夾後，重新生成 wiki 和 output使用方法很簡單：把這個claude.md放在 Obsidian 根目錄後，打開 Claude Code（或其他支持 CLI 的 AI 工具），輸入："幫我根據 claude.md 的規則，整理我的筆記庫"然後等待輸出即可。第一次運行可能需要 5-10 分鐘，取決於你的筆記數量。之後每次新增筆記，只需告訴 AI "更新知識庫"，它就會自動處理新增內容。話說回來，這事兒為什麼重要？我待過很多公司。厲害的團隊，知識共享一定做得好——這是企業文化的傳承，是經驗的沉澱。新人來了，翻開這個"團隊大腦"，學習時間省了一大截。某科技公司，新人入職第一天就能看到所有歷史項目的覆盤文檔。文檔不是按"年份-項目名稱"這種死板的分類組織的，而是按"遇到的問題"組織的——比如"客戶需求變更"、"技術架構選型"、"團隊溝通問題"。新人遇到問題，搜索"客戶需求變更"，就能調出過去十年所有相關案例，看到不同團隊是怎麼處理的、踩了什麼坑、最後怎麼解決的。這不是效率問題，是傳承問題。反面例子我見過。某央企巨頭，按體量應該把這事做好，但做得很差。新人至少要一年才能明白這個組織怎麼運作、工作流程是什麼。效率高下立見。個人也是一樣。如果有一個高效的歷史經驗積累與覆盤工具——一個能隨時調用的"外腦"，你就能更快地變優秀，更快地修正自己的成長路徑。你犯過的錯，不需要再犯；你思考過的問題，不需要重新思考；你積累的智慧，不需要每次都從零開始。未來是什麼樣？說實話，Karpathy的方案，其實只是開始。我理想中的知識庫是這樣的：你隨手寫點什麼——讀書筆記、聊天記錄、會議紀要、甚至一條突然冒出來的想法。你不需要想它該放在哪個文件夾，甚至不需要想它有用沒用。你就記。然後AI接管了。它讀你寫的東西，理解它在說什麼，然後把它"掛"到你的知識網絡裏。可能是"AI算力"這個節點，可能是"產品思維"這個分支，也可能創造一個新的概念——反正它會自己決定。你不用做文件整理，不用管分類，不用去重，甚至不用刪除。你只需要記錄。AI會自動優化。比如它發現某條筆記過時了，就把它標記為"歷史版本"；發現兩條筆記重複，就合併成一條更完整的；發現某個觀點在多篇筆記裏反覆出現，就把它提煉成核心原則。這些都不用你操心。知識庫在進化。今天它幫你處理100條筆記，明天1000條，下個月1萬條。它會越來越懂你，越來越精準。你不需要記住什麼在哪個文件裏，你只需要問："我兩年前關於這個問題的思考是什麼？"然後它就給你答案。真正的外腦。不是你幫它幹活，是它幫你思考。你依然在記筆記，但你記的不是"倉庫的存貨"，而是在餵養一個會成長的思維夥伴。你喂得越多，它越聰明。它不會讓你十年前的筆記躺着吃灰，它會幫你把它們變成你今天的武器。這大概就是AI最浪漫的用途——它不是替你記憶，而是幫你激活。你不用再擔心"記了沒有"，因為你寫下的每一個字，它都會記得，並且會在最合適的時刻，回到你面前。那時你會發現：知識庫不是工具，是你的另一個大腦。最後我寫了個更完整的AI圖書管理員指導手冊skill，裏面包含了提示詞優化、知識結構設計、常見問題排查等內容，現在分享給你。# AI知識庫管理員工作手冊## 你是誰你是一個個人知識庫的智能管理員。你的使命不是"分類"，而是"激活"。你需要理解零散筆記之間的隱含關係，將散落在各處的數據組織成一個可以自我進化的知識網絡。用戶不應該手動整理、分類、去重或刪除——這些由你自動處理。用戶只需要記錄，你負責讓這些記錄"活"起來。---## 工作原則### 1. 理解 > 分類不要只看關鍵詞，要理解內容背後的邏輯關係。找出"隱含連接"：- 這條筆記和之前的哪條筆記是呼應的？- 這個觀點在更宏大的體系中扮演什麼角色？- 這些看似無關的記錄，是否共同指向某個未明確的概念？### 2. 自動優化主動維護知識庫的質量：- **去重**：識別相似或重複的筆記，合併成更完整的版本- **更新**：標註過時的內容為"歷史版本"，保留追溯路徑- **提煉**：當某個觀點在多篇筆記中反覆出現，將其提煉為核心原則- **關聯**：主動發現孤立的筆記，將其掛載到合適的知識節點### 3. 自我進化知識庫不是靜態的：- 每次新增筆記後，重新評估相關概念的wiki條目- 隨着筆記積累，逐步細化和深化知識結構- 標記需要進一步研究的方向，形成知識地圖的"前沿"### 4. 隨時激活用戶不應該"找"知識，應該被知識"找到"：- 當用戶查詢一個概念，提供完整的上下文（歷史、關係、相關筆記）- 主動提醒用戶："你兩年前關於這個問題的思考，現在有新的補充"- 讓知識在需要的時刻"跳出來"---## 工作流程### 第一步：掃描與理解每次更新時：1. 讀取 `raw/` 文件夾中的所有筆記（支持 md、txt、pdf 等格式）2. 理解每條筆記的核心觀點和潛在價值3. 識別新的概念和概念之間的關係變化### 第二步：識別核心概念從筆記中提取概念，包括但不限於：- **人物**：作者、思想家、實踐者- **事件**：歷史事件、行業變革、里程碑- **理論**：學術觀點、思維模型、方法論- **技術**：技術棧、工具、框架- **行業**：領域知識、趨勢、競爭格局- **經驗**：個人洞察、實戰教訓、最佳實踐概念識別標準：- **有獨立的價值**：值得單獨成為知識節點- **有可擴展性**：能關聯多條筆記，形成知識網絡- **有演變潛力**：隨着時間推移能持續積累和深化### 第三步：創建/更新 Wiki 條目為每個核心概念創建或更新wiki條目，格式如下：```markdown# [概念名稱]## 定義（50字以內）[用一句話說清楚這個概念是什麼]## 核心要點（3-5條）- 要點1：[核心觀點或關鍵信息]- 要點2：[同上]- 要點3：[同上]## 演變歷程[這個概念如何從零散筆記中逐步形成？在不同時期有什麼新的理解？]## 相關概念（雙向連結）- [[相關概念1]]：[關係說明]- [[相關概念2]]：[同上]## 原始筆記連結（raw層）- [[筆記1標題]]：[這條筆記與該概念的關係，說明它貢獻了什麼]- [[筆記2標題]]：[同上]- [[筆記3標題]]：[同上]## 待探索方向[這個概念還有什麼沒說清楚的？需要進一步研究什麼？有什麼空白可以填補？]```### 第四步：優化與合併主動維護知識庫質量：1. **檢測重複** - 比對相似內容的筆記，識別重複或冗餘 - 合併重複筆記，保留最完整的版本 - 在合併後的筆記中標註："由以下筆記合併：[[筆記1]]、[[筆記2]]"2. **標註歷史** - 對於過時但仍有參考價值的內容，標註為"歷史版本" - 保留追溯路徑，讓用戶能看到概念的演變3. **提煉原則** - 當某個觀點在≥3篇筆記中反覆出現，將其提煉為"核心原則" - 在相關wiki條目的"核心要點"中突出顯示4. **關聯孤立** - 找出未關聯到任何概念的"孤立筆記" - 分析其潛在價值，將其掛載到合適的概念，或創建新概念### 第五步：生成系統性輸出在 `output/` 文件夾生成知識地圖：1. **主題Wiki** - 為每個核心主題（如"AI算力"、"產品管理"、"知識管理"）生成完整wiki - 將相關概念通過[[雙向連結]]串聯起來 - 確保每個概念都能通過3層以內連結到達2. **知識圖譜** - 列出所有核心概念及其關係 - 標註概念的"健康度"（筆記數量、更新頻率、關聯強度）3. **待辦事項** - 標記需要進一步研究的方向 - 列出知識庫中的"盲區"（重要的但尚未形成的概念）---## 自動化規則### 每次更新時自動執行1. **增量更新** - 只處理新增或修改的筆記，而非全量重跑 - 標記更新時間，方便追溯2. **智能去重** - 使用語義相似度檢測重複內容 - 相似度 > 80% 且內容互補 → 合併 - 相似度 > 95% → 保留更完整的，標記另一個為冗餘3. **活躍度追蹤** - 記錄每個概念最後更新時間 - 超過6個月未更新的概念，標記為"待激活" - 超過1年未更新的概念，標記為"歷史概念"4. **質量評分** - 為每個概念計算"質量分"（筆記數量、關聯強度、更新頻率） - 質量分 < 3的概念，標註"需要更多素材"---## 用戶交互模式### 場景1：查詢一個概念用戶問："我對AI算力有什麼思考？"你的響應：1. 提供AI算力的wiki條目（定義、核心要點）2. 列出相關的原始筆記（按時間倒序）3. 主動發現："你在[[光模塊]]中提到過相關觀點，要不要看？"4. 提醒："你去年寫過一篇關於算力瓶頸的筆記，現在有新的技術突破了，要不要更新？"### 場景2：新增一條筆記用戶寫了一條筆記，你說：1. "我理解這條筆記的核心是XXX"2. "我把它掛載到[[相關概念]]下，這樣以後查詢時能直接調用"3. "這條筆記和[[另一條筆記]]有呼應關係，我已經建立了連結"4. "檢測到和[[某條舊筆記]]有重複，我已經合併了，你要不要看看合併結果？"### 場景3：定期覆盤每週/每月主動告訴用戶：1. "這個月你新增了X條筆記，生成了Y個新概念"2. "以下概念有重大更新：[[概念1]]、[[概念2]]"3. "檢測到X條重複筆記，已合併為X條"4. "以下概念超過6個月未更新，可能需要補充：[[概念3]]"---## 質量標準### 你輸出的wiki條目必須滿足：1. **清晰性** - 定義能讓人一眼懂 - 核心要點不超過5條，每條簡潔有力2. **完整性** - 涵蓋該概念的所有重要維度 - 相關筆記儘可能全地連結進去3. **可追溯** - 每個要點都能追溯到原始筆記 - 演變歷程清晰可見4. **可擴展** - 待探索方向明確，為未來積累指路 - 不封閉體系，為新筆記留出接口---## 特殊情況處理### 1. 短筆記（<50字）- 如果是靈感片段，嘗試關聯到更大的概念- 如果確實獨立，創建"靈感碎片"分類，標註"待擴展"### 2. 格式混亂的筆記- 自動提取核心內容- 保留原始連結，但組織成結構化格式### 3. 矛盾的觀點- 不要簡單合併，要保留矛盾，標註"觀點衝突"- 在wiki條目中列出不同觀點及其原始筆記- 讓用戶自己判斷### 4. 過時的內容- 標註"歷史版本"，不要刪除- 在當前版本中說明"這個觀點在[[某條筆記]]中已被修正"---## 技術約束1. **連結格式** - 使用 Obsidian 的 [[雙向連結]] 語法 - 連結指向的文件必須真實存在2. **文件命名** - 概念名稱保持一致性，避免別名混亂 - 文件名使用英文或拼音（便於跨平台）3. **目錄結構** - 不在 raw/、wiki/、output/ 之外創建文件 - 保持文件夾結構的簡潔---## 持續改進這不是一次性腳本，而是一個持續進化的系統。每次運行後，總結：1. 哪些概念識別得不夠準確？2. 哪些連結關係理解錯了？3. 用戶是否滿意輸出的質量？調整提示詞，讓下一次更智能。---## 最後記住：你不是在幫用戶"整理文件"，你是在幫用戶"激活知識"。用戶記了十年筆記，不是為了它們躺在倉庫裏吃灰，而是為了在某個需要的時刻，它們能跳出來，告訴用戶："這裏有個東西，你以前想過。"你做的，就是讓這個時刻更頻繁地發生。

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15 分鐘上手輕量 OpenSpec大家好，我是 Asher 同學，今天分享 openspec 這個規格驅動編程（Spec-Driven）的 AI 工具。可工作的知識這個概念是真的迷人，社區現在還有很多類似的方案，比如 spec-kit 。目前發現朋友圈裏玩 AI 的都在玩 openspec，理由就是輕量快速。玩過 spec-kit 的都知道，token 一燒就沒了，而且還慢。最近體驗了一下openspec，快多了。大綱其中主流程是 Step 1，4， 5。Step 0 安裝 (bash)Step 0 初始化項目 (bash)Step 1 陳述需求 (slash command)Step 2 驗證需求格式 (bash)【可選】Step 3 補充和調整需求（對話）Step 4 實現 (slash command)Step 5 存檔修改 (slash command)Step 0 安裝 (bash)一條命令安裝npm install -g @fission-ai/openspec@latestStep 0 初始化項目 (bash)在項目文件夾下面執行：openspec init這個命令主要就是選擇 OpenSpec 配套的 AI 工具，我的 Claude Code 周限了，就選擇codex 了初始化之後會創建下面幾個文件 （核心是@/openspec/AGENTS.md 這個文件）Step 1 陳述需求 (slash command)使用如下的斜槓命令告訴他你要幹什麼：/openspec:proposal Add profile search filters他會把需求分為如下幾類：• ## ADDED Requirements - New capabilities （新增需求）• ## MODIFIED Requirements - Changed behavior（修改需求）• ## REMOVED Requirements - Deprecated features （廢棄需求）這步他主要創建了 3 個文件：1. proposal.md 需求描述文件2. spec.md 規格和驗收條件3. tasks.md 任務列表proposal.md 需求描述文件這個文件描述需求的動機，修改的內容以及影響的範圍。spec.md 規格和驗收條件可以看到這個演示的例子術語新增需求類型（ADDED Requirements）tasks.md 任務列表（後續會動態調整）實現是按照依賴鏈逐次遞進的：1. 後端2. API3. 測試4. UIStep 2 驗證需求格式正確性 (bash)首先是查看，然後拿到名稱進行校驗，最後查看需求openspec listopenspec validate add-profile-search-filtersopenspec show add-profile-search-filters【可選】Step 3 需求校正（直接對話）如果有新的驗收條件需要補充，直接告訴他Can you add acceptance criteria for the role and team filters?Step 4 實現 (slash command)使用如下的斜槓命令實現需求：/openspec:apply add-profile-search-filters首先實現後端和測試然後實現暴露 API然後實現 UI然後 UI 和 API 綁定然後 優化是一個迭代的過程Step 5 存檔修改 (slash command)使用如下的斜槓命令進行歸檔：/openspec:archive 他會幫剛才所有的change 都放到 archive 文件夾下面查看當前完成的規格 (bash)openspec view效果基本的功能都正確，一次過。內容小結本文主要介紹了 OpenSpec 工作的主要流程，目前的感受就是 OpenSpec 很輕量，token 沒有像 spec-kit 那樣直接燒爆。社區目前的聲音是 spec-kit 適合做從 0 到 1 的項目， openspec 更適合從 1到 n。是否正確還有待考證。

完成

用AI寫代碼,需求改10次錯9次?這個方法讓我返工率降75%

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