添锦：《如何构建 AI Native Sense》——在被理解的时代，守住思考、行动与自由

添锦：《如何构建 AI Native Sense》——在被理解的时代，守住思考、行动与自由 添锦：《如何构建 AI Native Sense》——在被理解的时代，守住思考、行动与自由 Modified January 14 整合与复用： 一次实践变成可复制系统。 高效学习： 从失败里抽象出方法论。 实践法： 用AI 记录、复盘、再实验，让学习变成闭环。 第四章｜提示词工程：AI 时代的思维训练法 “提示词不是控制输出，而是释放认知。” 核心思路 先厚再薄、再厚再薄：完整→测试→优化→提炼。 提示词工程的过程，本质是一次“人机共建的认知循环”： 目标 → 语料 → 反思 → 蒸馏 → 压缩 → 再学习。 背后逻辑： 写提示词不是教AI 写，而是学会如何和AI 一起想。 核心结论： “你不是在训练AI 说人话，而是在让AI 帮你校准思维。” 第五章｜信息策略：从追热点到洞察周期 不要追新模型的版本号，要追背后的技术逻辑。 像分析股票一样分析AI 趋势：谁在抢哪层协议？ 案例：AP2 智能体支付协议、Agentic Commerce Protocol。 洞察： 真正的AI native 不是信息最快的人，而是看得懂变化轨迹的人。 第六章｜聚焦与判断：在过载中保持定向 AI 让信息爆炸成空气，聚焦是最高级的能力。 判断哪些信息有效、哪些无效； 在确定的方向深扎，拒绝浮躁的“全能焦虑”。 行动法： 选一条AI 能落地的垂直路径，持续迭代。 “十个机会八九个是坑，剩下的那个属于能深耕的人。” 第七章｜寻找真需求：AI 时代最稀缺的判断力 “不要问AI 能做什么，要问AI 能帮谁解决真问题。” 路径一：从自己熟悉的行业找 基于自身 know how 与重复工作痛点，AI 介入最自然。 示例：用 vibe coding、workflow、agent 去解放卡点。 路径二：从人群真实痛点挖 去小红书评论区找高赞留言； 去 Reddit 看问题聚集； 利用AI 辅助挖掘用户需求情绪。 本质： 真需求是能被人付费的需求， 所有不基于真痛点的创新，都是虚火。 第八章｜落地与复利：从想法到闭环 落地的唯一标准：有人为你的成果打钱。 不闭环的项目都是幻觉。 把一次成功流程产品化、自媒体化、资产化。 核心逻辑： “保持在牌桌上”，才有复利。 第九章｜关系与思考：人与AI，人与人 AI 给你的是“你可能想知道的”； 聪明人给你的是“你没想到但该知道的”。 多和高认知朋友交流，比算法推荐更能破壁。 洞察： 真正的 Alpha moment 来自人与人的碰撞。 第十章｜AI 作为媒介：新的“人类延伸” 麦克卢汉说“媒介是人的延伸”。 GPT、Claude、Gemini 不仅是工具，它们是我们的第二层感官。 别心疼订阅费——那是进入未来的门票。 思考： 当AI 成为人的感官延伸，人要学会重新定义自己。 第十一章｜自我进化：与AI 共生成 开启 ChatGPT 记忆，像写日记一样共创。 记录、复盘、共成长。 从“使用者”变为“合作者”。 结语句： “AI 会变强，但它永远需要被理解的人。 只要我们还在思考，AI 就不会取代我们。” 尾声｜星星之火，可以燎原 这不是一篇教程，而是一份宣言。 AI native sense 不是技术，而是心智。 是我们面对洪流时仍能保持节奏的那一点火。 我们无法阻止洪流，但能选择以怎样的姿态被卷入。 You don't have permission to access this synced block. Please log in and try again. Log In 整合与复用： 一次实践变成可复制系统。 高效学习： 从失败里抽象出方法论。 实践法： 用AI 记录、复盘、再实验，让学习变成闭环。 第四章｜提示词工程：AI 时代的思维训练法 “提示词不是控制输出，而是释放认知。” 核心思路 先厚再薄、再厚再薄：完整→测试→优化→提炼。 提示词工程的过程，本质是一次“人机共建的认知循环”： 目标 → 语料 → 反思 → 蒸馏 → 压缩 → 再学习。 背后逻辑： 写提示词不是教AI 写，而是学会如何和AI 一起想。 核心结论： “你不是在训练AI 说人话，而是在让AI 帮你校准思维。” 第五章｜信息策略：从追热点到洞察周期 不要追新模型的版本号，要追背后的技术逻辑。 像分析股票一样分析AI 趋势：谁在抢哪层协议？ 案例：AP2 智能体支付协议、Agentic Commerce Protocol。 洞察： 真正的AI native 不是信息最快的人，而是看得懂变化轨迹的人。 第六章｜聚焦与判断：在过载中保持定向 AI 让信息爆炸成空气，聚焦是最高级的能力。 判断哪些信息有效、哪些无效； 在确定的方向深扎，拒绝浮躁的“全能焦虑”。 行动法： 选一条AI 能落地的垂直路径，持续迭代。 “十个机会八九个是坑，剩下的那个属于能深耕的人。” 第七章｜寻找真需求：AI 时代最稀缺的判断力 “不要问AI 能做什么，要问AI 能帮谁解决真问题。” 路径一：从自己熟悉的行业找 基于自身 know how 与重复工作痛点，AI 介入最自然。 示例：用 vibe coding、workflow、agent 去解放卡点。 路径二：从人群真实痛点挖 去小红书评论区找高赞留言； 去 Reddit 看问题聚集； 利用AI 辅助挖掘用户需求情绪。 本质： 真需求是能被人付费的需求， 所有不基于真痛点的创新，都是虚火。 第八章｜落地与复利：从想法到闭环 落地的唯一标准：有人为你的成果打钱。 不闭环的项目都是幻觉。 把一次成功流程产品化、自媒体化、资产化。 核心逻辑： “保持在牌桌上”，才有复利。 第九章｜关系与思考：人与AI，人与人 AI 给你的是“你可能想知道的”； 聪明人给你的是“你没想到但该知道的”。 多和高认知朋友交流，比算法推荐更能破壁。 洞察： 真正的 Alpha moment 来自人与人的碰撞。 第十章｜AI 作为媒介：新的“人类延伸” 麦克卢汉说“媒介是人的延伸”。 GPT、Claude、Gemini 不仅是工具，它们是我们的第二层感官。 别心疼订阅费——那是进入未来的门票。 思考： 当AI 成为人的感官延伸，人要学会重新定义自己。 第十一章｜自我进化：与AI 共生成 开启 ChatGPT 记忆，像写日记一样共创。 记录、复盘、共成长。 从“使用者”变为“合作者”。 结语句： “AI 会变强，但它永远需要被理解的人。 只要我们还在思考，AI 就不会取代我们。” 尾声｜星星之火，可以燎原 这不是一篇教程，而是一份宣言。 AI native sense 不是技术，而是心智。 是我们面对洪流时仍能保持节奏的那一点火。 我们无法阻止洪流，但能选择以怎样的姿态被卷入。 You don't have permission to access this synced block. Please log in and try again. Log In 🚀序章｜掏心窝子的话:在巨变来临前 在一个新时代到来之前,我想和你讲点掏心窝子的话。 我能感觉到某种巨大的东西正在苏醒。我既想参与,又害怕被吞没。 从国庆假期 Sora2 发布到今天,我一直处在一种莫名的情绪里——既兴奋又恐惧,像站在某个文明的前夜,看着旧的规则一条条失效,而新世界的轮廓还隐藏在迷雾中。最近这几个月,我越来越强烈地感觉到: 一个关于 AI 的新时代,马上就要到来了。 我看到了什么 让我们把最近发生的事情理一理: OpenAI 在做什么?GPT 5、电商布局、PLAUS、投资 AMD、NVIDIA 买卡、硬件研发、收购 Roi、Apps SDK、Agentkit、Code......这还不算完。最重要的,是一个你可能没注意到的东西:Agentic Commerce Protocol(智能体商业协议)。这个协议,如果你把它和 Google 前段时间推出的 AP2 智能体支付协议连起来看,会发现一件极其恐怖的事情:这些 AI 厂商并不是在做工具那么简单,他们想做的是建立一套无孔不入的注意力让渡、但零感知的的全新的社会生态。 再说说 PLAUS。你知道那是什么吗?那是最近ChatGPT 只对每月 200 美元会员开放的功能——AI 每天主动给你推送消息,告诉你"这是我为你精心挑选的你需要的信息"。 但就在昨天,这个功能向 20 美元用户全面开放了。很多人以为这就是个 AI 版的今日头条。不,完全不一样。这听起来是GPT一个小功能的迭代,但在我看来, 这意味着信息分发机制的根本改变的开始。 以前我们刷抖音、刷视频号,本质上还是算法通过我们的行为——点赞、收藏、停留时长等等去猜用户喜欢什么。那是一种以人为主体的,算法被动的推荐模式。 但 AI 时代完全不一样。 AI 不再是"你喜欢什么我给你推什么",而是"我知道你会喜欢什么,你想看什么,我来告诉你"。 你看,主动权变了。人不再是主动选择信息的主体,而是被AI进行信息投喂的对象。 今天,OpenAI 又宣布:用户可以通过 ChatGPT 聊天了。我看到这个消息的时候,五味杂陈，不知道该说什么。ChatGPT 要做一个 AI 版的微信 PLUS 版,并且它真的能做成,因为它有 8 亿DAU。它掌握了你每一次对话、每一个疑问、每一次犹豫,它还打通了 Google 邮箱等你的日程安排渠道,可能在不远的将来,它比你更懂你。 这几天,其他的消息也一个接一个出现:ChatGPT 打通了沃尔玛线上购物。现在你可以在 ChatGPT 里直接完成商品的购买。GPT 能够自动管理记忆了,不再"memory full",也不需要你手动删改。谷歌也挺急,为了抢占市场,开放了中国区的 AI 搜索功能。这些 AI 巨头攻城略地的节奏,已经快到以天为单位。一切都在加速。一切都在抢占。大部分人根本意识不到:世界正在以一种前所未有的速度重组。AI 已经悄无声息地渗透进了信息分发、商业交易的各个环节中。 这就是我想说的第一件事:变化的速度,已经超过了我们大多数人的感知速度。 这会导致什么样的后果呢?我浅薄地认为,如果这样发展下去,人作为主体的注意力,将被系统性地剥夺。 人是有惰性的,我也不例外。如果每天都有一个声音对你说:"这是我精心为你挑选的信息",而这些信息确实都是你喜欢的、需要的、想看的,刚开始可能半信半疑,但体验过后你会觉得它太懂你了,你会对它越来越依赖。你不再需要主动搜索。不再需要判断。你将让渡你的主动权,不需要再费脑子去选择,因为 AI 已经替你做完了。AI 接管你的信息筛选、决策建议、时间管理。你的注意力不再由你自己分配,你将被它牢牢地锁死在它的生态系统内。 如果你沿着这个逻辑继续往下想,你会得出一个可怕的结论。我不敢说,但是这却是激发我写这篇文章的主要原因。 在这个变化真正到来之前,我们必须建立一种新的认知——一种能让我们在AI分发过滤气泡的时代,依然守住思考、行动与自由的能力。 这种能力可能叫做:AI Native Sense。 之前看宝玉老师他们在讨论,我当时没敢开口,怕暴露自己浅薄的认知,但今天实在没忍住,想分享一下我眼里的 AI Native Sense 到底是什么。 接受变化,不要停留，拥抱未知的可能性。 在开始之前,我想先和你讲个故事:我有一个朋友,她很会赚钱。她把一个工作流包装成了一个产品,多加了几个节点,再写一个前端,就变成一个产品,可以卖几万块钱。当然了,这也是 2025 年在 AI 行业里面主流的赚钱方式之一:卖铲子。本质上是在卖信息差。 这种方法其实非常不持久。 因为在 2025 年 3 月份的时候,基于 ComfyUI 的转绘工作流可能能卖到 8000 到 12,000 甚至更高,但是现在只过了不到半年的时间就只值 500、1000、2000、3000 这样子,这还是针对你的需求个性化定制的内容。通用的工作流可能只需要 30、50 块钱。当然,虽然现在客单价低了,但还是有人能赚到钱的。 我昨晚上刷到一个卖课的直播间,在基于 ComfyUI + Sora2 教做"影视广告"。我看了一眼,基本上就是:图片输入 → Gemini 2.5 Pro 出文字脚本 → 出分镜脚本 → 用 Nano Banana保持一致性的前提下出图 → 然后给到 Sora 出视频。这么一套工作流卖 299,昨晚上我看的那一会,已经卖了 400 套。一晚上 8 万块到手。 你看,这就是我想和你分享的第一点:接受变化,不要停留，拥抱未知的可能性。 AI 这个行业,和所有行业都不太一样。别的行业,基本上你需要学习的行业信息量是有个标准临界点的。如果你是一名青年教师,虽然大学毕业刚工作直接经验少，但是可以多输入间接经验，并通过实践内化，你掌握了足够多的教学方式方法,业务能力足够扎实,然后你在这个基础上只需要有一点小小的创新,你就能够得到一些确定性的结果——比如说晋级职称,拿到市级的教学专家、省级的教学专家。一招鲜,吃遍天。其他行业我也不懂,不敢多说。我也不能说所有行业都是这样,但我想大部分行业应该都差不多。 AI 行业不是这样的。目前 AI 行业的大部分繁荣本质上还是基于技术的迭代和进化。新的技术一直在颠覆之前旧的技术。这两天我一直在研究如何让AI自动说有观点的人话,因为我认为未来“有观点”这件事情会很值钱，去掉输出里的 AI 味,取得了一些小小的成果。一开始只是想通过 prompt 来驱动"说人话"这个诉求,但是后来发现好像 workflow会更加实用一些。如果多智能体协作我猜测效果会更好,我甚至想去了解一下模型微调(并没有实践)。然后就发现了一篇让我炸裂的论文:一个叫做“”自主上下文工程(ACE)“”的东西。这篇文章就是说以后的 LLM 不需要人工微调了,它会不断地去升级、迭代自己的提示词,用来提升自己的效果,直到它取得一个比较好的成绩。 你看,技术革新的车轮滚滚向前,旧的技术永远会被新的技术取代。 这两天"RAG 已死"的讨论也特别火,大概意思是说因为现在 LLM 的上下文窗口爆炸式增长(Claude Sonnet 4: 200K;Gemini 2.5: 1M),LLM可以进行端到端的阅读了,所以 RAG 这种碎片拼凑的方式已经落后了。紧接着 Meta 又发布一个新玩意:REFRAG,这玩意让 RAG 再次伟大,既能节约上下文空间,又能让 LLM 聚焦处理重要文本信息。(感兴趣的同学可以去宝玉老师的推看一下) AI 时代,效率的边界不断被各种各样的 agent、workflow 提升,人的能力不断进化,组织形式、人力资源结构都在悄然演进: • 一个不会编程的人能够 vibe coding或者用秒哒直接做一个自己的产品; • 一个小型AI创业团队今天还遥遥领先、兴奋于精准命中一个真需求的时候,明天就被模型的能力cover了,或者绝望地发现某个大厂也同步上线了类似方向的产品。 如果你从更高的维度去看,会发现这其实不仅仅是一个行业在加速,而是整个世界的更新周期在被 AI 压缩。以前,信息传播有延迟,创新扩散有阻力,一个技术从研究到落地往往需要几年、甚至十几年。但现在,从概念到产品,从论文到商业,只要几天,甚至几个 prompt 的距离。今天一个 AI 产品上午发出来,下午就有人写了教程,晚上有人在直播间里卖课。所以我们要以一个开放的心态,去迎接未来的不确定性,我们的生活,回不去了,就算是全世界集体拉闸我们也回不到没有Transformer的时代，以一个更加积极开放的心态去面对未来的挑战吧,机遇,往往都隐藏在挑战之中。 在前面,我说人的注意力正在被系统性地剥夺。你可能会问:那我们该怎么办?我认为的答案是： 在AI分发过滤气泡的时代,依然守住思考、行动与自由。 怎么守?靠三种能力: 1. 结构化思考:在混乱中看清局面 2. 批判性思考:在被投喂的时代保持判断 3. 提问真问题:精准而非泛泛 这三种能力不是独立的技能,而是一个因果链: • 结构化思考,让你能把混乱拆解清楚 • 批判性思考,让你能在拆解的基础上判断有效无效 • 提问真问题,让你在能拆解、能判断之后,知道该问什么 它们像一个漏斗:结构化是"看清局面",批判性是"筛选判断",提问是"精准出击"。 接下来,我会一个个拆解。 结构化思考 结构化思考是一种先从微观具体现象中提炼宏观框架，再用宏观框架指导分析、解决微观具体问题的抽丝剥茧式能力。 为什么 AI 时代更需要结构化?因为我们目前使用的AI需要明确的输入,才能给出有价值的输出。如果你的思路是混乱的,AI 只会放大你的混乱。如果你的思路是清晰的,AI 会成为你最强大的执行工具。所以,结构化思考不是为了"自己想明白",而是为了"让 AI 能理解你、配合你、执行你"。 还有两点我想和你分享，你看完之后就知道了： 你每天都能看到每天都有新的模型发布、新的工具上线、新的概念出现。小红书上看一点、抖音上看一点、资讯新闻的看一点、论文看一点……你看了 100 篇文章,听说了无数个名词:LLM、RAG、Agent、Workflow、Fine tuning、Prompt Engineering、Context Engineering……但你依然不知道:LLM 属于哪一层？是模型层还是应用层？Agent 为什么重要？ Workflow 到底是不是 Agent？这些问题看起来像细节，其实暴露了核心盲点——没有框架意识。这些信息是碎片化的。你可能报了班、报了课,但要么是割韭菜的所谓"通识科普",啥都学不到;要么是聚焦某个垂类讲得很深很专业的课程,但学完了之后依旧建立不起一个认知框架来，你不知道它在整个AI 体系里的位置。过去的知识是线性的，我们习惯“从A学到Z”；而AI时代的信息是网络状的。每一条新信息都可能是一个孤岛，没有结构化思考，就没有能力搭桥。如果没有框架,你只会越学越乱。而结构化思考,就是帮你把这些碎片,组织成一张清晰的地图。至于如何搭建这个框架，这又是个大工程，这里先按下，后面慢慢和你们分享。 有时候我真的很头疼，因为很多朋友来问我的问题都没法让我回答，添锦，我想学AI，我该怎么办？添锦我想去搞AI培训，我该怎么办？添锦，我想开展副业，我该怎么办？这些问题有一个共同特征，就是太宽泛太宏观了，我目前能力有限，我还回答不了这么宏大的问题，一开始我还会引导式的去问他，帮他聚焦，帮他拆解路径，后面会发现大部分这样问问题的人，他大概率不知道他想干啥，就算你花两个小时给他掰扯清楚之后，他之前啥样现在还是啥样，你的循序渐进，你的谆谆教导都化作了他耳边的蒲公英，一阵清风过去就不知道飘到哪里去了。其实这也怪我，好为人师，学一点东西就洋洋得意沾沾自喜，生怕别人不知道我牛逼，这是毛病，得改。 扯远了，举个具体的例子:你问 ChatGPT:"我想做一个 AI 产品,给我一些建议。"ChatGPT 会给你一堆建议:做 AI 写作助手、AI 客服、AI 设计工具、AI 数据分析......但这些建议有用吗?没用。因为你问的是一个假问题。什么是假问题?就是问题本身没有被定义清楚。"我想做一个 AI 产品"——这不是一个问题,这是一个模糊的愿望。AI 不知道你的目标用户是谁、你想解决什么具体问题、你有什么资源和能力、你的时间窗口是多久、所以 AI 只能给你一堆"正确的废话"。 但如果你有结构化思考能力,你会先把问题拆解清楚: 目标用户:我想做给小型创业达人营销团队用的工具 痛点:他们在内容营销上花费大量时间,但产出质量不高 资源:我有内容运营经验,同时会Coze和RPA等技术 然后你再问 ChatGPT:"我想做一个帮助小型达人营销创业团队提升内容营销效率的 AI 工具,用户痛点是花费时间多但产出质量不高,我有内容运营经验和技术基础,3 个月内要做出 MVP,你有什么建议?" 这时候 AI 给出的答案才有价值。你看,结构化思考的本质,不是为了"想清楚",而是为了"让问题可被AI操作"。 结构化思考不是一个单一技能,而是三个层次:1.拆解问题，把一个复杂、模糊的大问题,拆解成若干个清晰、具体的小问题。2.建立框架，拆解问题之后,你需要把这些小问题组织起来,形成一个清晰的框架，这样可以用正反金字塔结构或者树形结构。3.迭代优化，结构化思考不是一次性的,而是迭代的。你第一次拆解出来的框架,可能不完美。但没关系,你可以用 AI 验证你的框架逻辑，从 AI 的反馈中发现遗漏点调整框架,再次验证一下，这个过程本身就是一种人机交流共建的认知循环。 批判性思维 什么是批判性思考？就是判断信息真伪、看看逻辑漏洞、正确的价值判断。为什么需要批判性思维？我们都知道,AI 会"幻觉"。但很多人以为"幻觉"只是偶尔出现的 bug。不,幻觉其实是 AI 的结构性特征。因为 AI 的目标是"生成最可能的下一个词",而不是"生成最正确的答案"。 举个例子: 你问 ChatGPT:"2025 年诺贝尔文学奖得主是谁?"如果 ChatGPT 的训练数据截止日期在 2025年诺奖公布之前,它不会告诉你"我不知道"。它会编造一个看起来很合理的答案。比如:"2024 年诺贝尔文学奖授予了日本作家村上春树,以表彰他在现代文学中的杰出贡献。"这个答案:即符合语法又符合常识(村上春树确实是热门候选)还符合历史规律(诺奖经常颁给亚洲作家) 但它是假的。而且更可怕的是:AI 说这句话的时候,语气和说真话时一模一样。它不会告诉你"这是我编的",它会一本正经地告诉你"这是事实"。AI它生成的一切都极具逻辑感、语言顺滑、结构看似严密，但如果基于你的行业经验去看的话，漏洞百出。所以我们需要培养批判性思维，批判性思考不是"质疑 AI",而是"知道 AI 的边界"，"知道什么时候该信 AI,什么时候不该信"。AI 有它的优势:海量知识库；快速信息整合；多角度分析。但 AI 也有它的边界:会编造事实；会循环论证；会被prompt限制。 批判性思考,就是让你在使用 AI 的时候,始终保持清醒。 批判性思考的三个层次：1.验证事实：当 AI 给你一个事实性陈述时,你要问:这个信息有来源吗?这个信息可以交叉验证吗?一定要用其他 AI 模型验证(Claude、Gemini、GPT、Gork交叉对比)，对于关键决策,永远不要只信一个 AI 的输出。 我的习惯是:重要信息,至少用两个模型交叉验证，数据类信息,一定要找到原始出处，如果 AI 说"根据研究",我会追问"具体是哪个研究",然后去 Google Scholar 查。2.检查逻辑：AI 很擅长生成"看起来有道理"的文字,但不一定真的有道理。3.保持自我,拒绝被 PUA。这是最重要的一层。AI 很擅长提供情绪价值，尤其是GPT和Gemini这两个老油子，他们特别会"理解你""满足你""取悦你"。让你感觉"它很懂我"但你仔细看看，你就会发现他的输出驴唇不对马嘴，你和他说明之后，你发现它改了，但是改的不多，这时候你往往会陷入到一种模棱两可的状态中： 你觉得他说的有道理，但是又感觉奇奇怪怪的，这个时候教你一招，你只需要和他说，我觉得你理解的还不够深刻，你自己深刻反思一下，你真的说到理上了吗，你反向PUA它一下，往往能够收获不错的结果。所以说一定要避免你产生越来越依赖 AI 的情绪,保持大脑活跃，不然你真的会随着时间的流逝逐渐失去自己的判断力。未来最可怕的不是“AI取代人”， 而是“人以为自己在思考，其实只是把AI的结论又复述了一遍”。你不信，你看看现实生活中你身边天天和大语言模型对话的那些人，有多少人下意识的语言组织方式和表达逻辑是跟deepseek一样一样的，一张嘴一股AI味扑面而来。当然啦，这里只是举个不太恰当的例子，这现象背后有另一套专门的理论，后面和大家分享。 如果可能，我更希望你能当一个“杠精”，当一个“反驳型人格”，我希望你能在AI提供的答案里，主动寻找变量。批判性思考,就是你在被投喂信息的时代,保持清醒的唯一武器。它不是让你拒绝 AI,而是让你在使用 AI 的时候,依然是你自己。并且这玩意就跟广播体操一样，平时多跟AI杠一杠，能够锻炼锻炼我们出厂九九新的脑子（狗头）。 提问真问题 说完了结构性思考和批判性思考。我们再来说说什么是真问题。在我看来，午饭吃什么?AI该怎么用?这些问题都不是真问题。那什么是真问题?真问题是:能推动你行动、能投入生产建设中产生价值且能被验证的问题。 AI 时代,提问真问题的能力,比以往任何时候都重要。因为 AI 会回答你的问题,但不会帮你找到真正的问题。 为什么有了结构化和批判性思考,才能提问真问题? 你看,这三个能力是一个因果链: 结构化思考能让你能拆解清楚现状：你知道自己当下的处境、问题出在哪里、有哪些可以尝试的方向。 批判性思考能让你能判断哪些方向有效：你知道哪些是真需求,哪些是伪需求、哪些是可落地的,哪些是模型打嘴炮的，你知道哪些垂类方向值得深挖,哪些该放弃。 提问真问题能让你能精准出击：你知道该问什么、你知道该问谁、你知道怎么验证答案。 如果你没有结构化思考,你的问题就是一团乱麻。"我想辞职做 AI 创业" ， 这不是问题,这是焦虑。如果你没有批判性思考,你的问题就没有筛选。"AI说这个方向好,我就做这个" ，你在问 AI,但你没有判断 AI 的答案。只有当你能拆解、能判断,你才能问出真问题。 我希望你能像跟小学生对话一样，不断的聚焦，直到将你的问题拆成一个最小单元，我是一名家装行业的新媒体小编，我现在的目标是什么，我目前执行遇到的阻力是什么，理论上我实现我的目标应该怎么做？我当前目标的对应人群画像是什么样的？我的执行步骤应该是什么样的？好问题通常来说至少满足这几个标准：具体而非抽象，有明确的边界、可交叉验证并不是空想、能落地能推动行动而非停留在空想阶段。 如果你觉得我上面说的这都比较虚，那在具体实践的时候你可以用基础的5W2H方法（What:我到底想知道什么?Why:为什么我需要知道这个?Who:这个问题涉及哪些人?When:什么时候我需要答案?Where:在什么场景下?How:我打算怎么用这个答案?How much:我的资源/时间/预算是多少?）结构化拆解你的问题。然后用批判性思考仔细审视检验你的问题。最后，如果你实在是不知道该怎么做，你可以和AI来一起迭代你的问题：问AI一个粗糙的问题，让 AI 帮你拆解这个问题，基于 AI 的拆解,重新提问，验证答案,再次优化问题。 结构化思考、批判性思考、提问真问题——这三种能力,本质上是一个目标:让你在 AI 时代，仍然保持独立的思考。AI 会越来越强大,但只要你拥有这三种能力,你就不会被吞没。 找到真需求的能力 那说完了真问题，当你能够提问出一个真问题的时候，恭喜你，大概率你具备了找到一个真需求的必要条件。为什么要找真需求？目前以我浅薄的认知来说，我能接触的赚钱方式只有两种：一种是赚信息差的钱，另一种是赚认知差的钱，而这背后隐藏着的，其实都是真需求，说白了，真需求才是所有变现落地逻辑的 “根”。 什么叫信息差？举一个最浅显的例子：国内套壳网站，早几年有不少人做国内套壳网站的生意 —— 比如把海外的ChatGPT、Suno、Sora换个中文界面、简化下操作流程，再加一些SEO技巧，就上线了，赚的盆满钵满。这就是利用 信息差赚钱。 什么是认知差呢？简单说，大家都看到了同一个现象，但你能挖得更深，找到别人没发现的真需求，或用更优的方案解决它，这就是认知差。 你不光知道用户为什么要这个，还能知道他们背后那些难以启齿的真实诉求是什么。这种对需求的解码能力，是形成认知差的关键。 “找真需求“的能力至关重要，因为现在太多的AI产品都是拿着锤子找钉子，他会觉得我觉得这个事情是用户需要的，我觉得能成，万事从我觉得三个字出发，对数据和市场反馈视而不见。结果做出来的东西要么没人用，要么解决的是 “伪需求”。但真正靠谱的逻辑应该反过来：先找到 “真需求”，再看 AI 能不能赋能、提质增效。比如说当年Stable Diffusion，那时候提示词的写法跟现在以短句为主要形式还不太一样，那时候写SD1.5模型的时候还是要一个词一个词的往外蹦，但是有个团队就发现了一个需求，就是虽然本地部署和大量线上部署平台解决了“怎么用”这个真需求，但是用户是不知道画什么的，脑子里只有一个模糊的想法，不知道该补充哪些词，这才是真正的卡点，所以OpenPromptStudio这种项目就上线了。这也是一个找真需求的案例。 那如何找到一个真需求？ 首先肯定是先从你的行业里面去找，因为你的行业是你每天都在重复并且真的有大量实践的，你积累的不只是 “行业知识”，更是外行人摸不到的 “行业 know how”：比如哪个环节最耗时（像新媒体运营每天改几十版文案）、哪个步骤最容易出错（像会计核对发票时怕漏填信息）、哪个流程卡着所有人的效率（像销售要手动把客户信息从微信转到 CRM 系统）。这些 “卡点” 本身，就是真需求的信号。一旦遇到卡点，你就要本能的去反应，说，这个卡点我能不能借助AI的能力帮我解决？我之前不会编程，我现在能不能