AI手记：从工具到思维的演进
在AI时代，最需要警惕的并非模型的更迭，而是你的认知无法跟上AI产出的速度。
今天是5月31日，我计划撰写一篇总结本月与AI互动进展的文章。
本月我们尝试利用AI构建一些agent，并使用了Codex。在此过程中，我有强烈的感受：从最初对工具的渴望与着迷，到现在认识到这些工具确实能提升执行效率，快速将构想变为现实。但现在的思考焦点是，这些工作是否真正有价值。
关于个人认知，我认为在当前阶段，若一个人的认知无法持续提升，或无法与AI形成有效互动，将面临重大问题。短期内可能获得成果，但长期来看，会持续质疑AI提供的建议在特定背景和场景下是否真正适用。使用AI时仍需依赖一些传统方法，如写日记、记录与AI的对话等。
本月遇到的主要问题涉及会员订阅等基础设施的限制。此外，苹果设备的价值也日益凸显。例如，若要订阅ChatGPT或某些高级会员，可能仍需通过苹果的订阅渠道。若无美区支付卡，则需要拥有一台苹果设备。
若你并非苹果用户，也不常使用苹果手机，可考虑购买二手苹果设备。推荐iPhone SE（第二代）及后续机型（手机）或iPad mini 5及后续机型（平板）。这主要涉及iOS和iPadOS系统版本。若想确保设备未来两年内仍可使用，个人推荐iPad mini 5。这类迷你设备不仅可用于处理订阅，平时看PDF、电子书等也表现不俗（它还有经典的小圆环设计）。
这里稍微跑题了。实际上，AI的出现让部分老旧设备重获新生。包括当下，许多家用老电脑也重新具备价值。这些设备可用来安装Linux系统，使老设备再次焕发活力。
今天是5月31日，还有一个有趣现象：Codex发布了新版本，最新的Windows版也支持电脑操作。这引发了许多值得深入探讨的思路。
例如，当前多数互联网自媒体AI博主在讲解Codex教程时，始终离不开互联网行业本身，如内容工厂等话题。但我更多接触的是传统行业或一线行业。我更关注的是：
我的CAD图能否绘制？
能否处理一些重复任务，如学生作业PDF资料的排版？
内部学员管理能否通过Codex实现？
答案是肯定的。使用一些技术，如Cloudflare，内部使用完全够用。若考虑全面数字上云，我更推荐使用国内服务，如阿里云或腾讯云。
讲到这里，我们谈到了“数字上云”。在整个AI时代，我现在使用的是“得到笔记”这款工具，它现在也叫“得到大脑”。我一直在考虑购买AI硬件设备进行录音。我也考虑过得到、得到笔记卡、钉钉、飞书的“安克豆”，以及出门问问、TikNote等工具。
我更多从AI原理出发，包括它最新升级的“得到大脑”，这都很好。但这些工具并非原生，而是基于所使用的硬件本身。这些硬件厂商已写好提示词，处理语义内容，进行发散、理解和推理，这是他们的思路。
若你是教育行业从业者，我可能更多推荐使用钉钉。因为钉钉在教育场景有“空中课堂”的经验，对教育场景有一定理解。钉钉出身于OA办公系统，因此在企业，特别是中小企业有优势。
在企业管理和流程方面，它的理解到位。飞书，我推荐给个人作者、个人创作者及互联网媒介人或大咖使用。关于“得到”，我更多推荐给内容从业者。因为“得到”在自媒体领域有内容和创作风格的积累。可理解为，购买其硬件卡片，相当于购买公司对内容行业的理解。这只是个人看法，可能不准确，仅一家之言。
关于TikNote（国外的那个），它有个缺点：对国内用户兼容性可能不够好，且需要足够多的行业理解。等你进阶使用后，可考虑这个工具。
这是我们聊到AI硬件板块。
好，我们再聊回来，关于在国内做Web Coding创业这件事。我相信在2025年6月和2026年6月，看待Web Coding的两个视角一定不同。当下，是以“道”驭“术”，还是以“术”驭“道”？这里有个非常有意思的点。
去年你可能还沉迷于Cursor。我清楚记得我做的第一个小程序就是用Cursor完成的，当时我们用Cursor完善我的小程序，包括官网也是用Cursor做的。
那么Cursor的核心点是什么？它相当于一个“裁判员”，你必须判断代码是否OK。
像Claude Code、Codex或Kimi这些工具，更多是“放手去干”的能力，能直接创作。
但有一点：有多少人读过Web Coding的代码？这其实是个调研。比如，当我在做某些事情时，可能会回头分析Web Coding的代码，分析哪里交给大模型，哪里还是传统企微服务、基建板块。
在“数智上云”这一块，交给Agent的部分，一定来自于大模型的消耗。未来，Token的消耗一定是个热门板块。未来，订阅制可能会逐渐褪去，大家在Chat端的沟通会变得很少，可能会更便捷地进入工程化场景。
像Codex、Claude Code这类工具，更多是在帮你实现工程化想法。这种工程化想法，需要你具备工程化思维。推荐大家看工程化内容。
可能你早先不知道什么是代码，但经过探索，你可能已掌握很多Web Coding技能，能创作漂亮网页。但在AI Native时代，很多交互会改变。你现在的交互，但凡用户步骤变多，在未来都会被淘汰。
很多公司已有业务场景和业务云，当把AI接入时，就是AI数字化改造。这种改造是分模块进行的，一个模块一个模块接入。
我服务的团队，有使用Gemini NotebookLLM做课件的，也有用Gemini做企业内部运营机制系统的。
未来，我的关注点更多会停留在传统行业和高客单行业，关注实际落地场景。当然，我也会分享观察到的场景。
实际上，电商行业是最易实现盈利的领域之一，因有持续日常消耗，从中划拨预算用于AI相关投入是值得的。了解我的朋友可能知道，我为许多机构提供培训，包括自媒体培训。这些自媒体策略、投放策略等都可交由AI完成。
但关键在于，人的认知需要不断提升。例如，我正在阅读一本得到出品的《速通100本经典》。这本书给我最有价值的启发是：掌握几个核心思维模型，如正态分布、幂律分布、多元思维模型和模型思维。人为什么需要模型思维？当你头脑中积累足够多的思维模型时，就能做出更有意义、更有趣的事。
这些有意义的事，并非完全依赖AI推理。我观察到将AI应用得最好的人群，可能并非工程化背景的“985”、“211”高校硕士，而是一些中小微企业老板。只要能与AI有效对话，他们就能很好利用它。
一个正常经营的老板，一定会把业务做得更好。在企业AI化改革中，老板必须是第一责任人。这是1号位的事，不是说可交给员工执行。
员工则要把AI用在工作范围内，理解业务流程。这是员工使用AI的方式。
若有看到这篇文章的老板，你一直因技术门槛觉得自己不会用AI，对AI有畏难心态，可来跟我聊一聊。也许我能够帮你，最快半天完成与AI沟通入门。
然后，我们也可聊当前互联网产品情况。如“纳米AI”这个产品。每次重大产品变革发布时，我总会回看国内产品团队、AI团队在做什么。
我能看到：腾讯的“WorkBuddy”，它是个套壳版OpenClaw，封装版职场办公型工具。当然，国内需要强而有力的工具。
另外，“纳米AI”其实很早定义了“多模型专家团”、AI生成短视频等功能。但感觉后面的产品力或技术能力不够，具体原因不知，还是感觉很可惜。
若身边用得最多的还是openclaw这批。他们可能从3月份那批openclaw在国内流行时，不懂那么多，也没那么多想法，就是用起来。在用的过程中，逐渐放在业务场景里。
如我身边设计师朋友，客户可能遇到问题：怎样批量下载和对比图纸？作为设计师，本来主要职责是画设计图，但要花大量时间下载和对比图纸，这是时间损耗。他们想到用Codex。
当然，这不仅仅是Codex能实现，像Claude也能实现。
聊到这，我还会思考知识库。因为最近，不管是Claude还是ChatGPT，或其他工具出来，都会把Obsidian拿出来再说一遍。其实这个知识库工具，对我而言是个本地化产品，有关系图谱。开始时，我也会被他炫酷功能吸引。
其实Obsidian这个工具有个有意思的事。我开始时，很多东西是手搓的。我的习惯，也是跟老艺术家们学习手搓，如手搓笔记、手搓日记。
在手搓日记过程中，我记录了AI时代的实操。我从去年11月开始记录，让Claude整理等。过程里我也做了些有意思的事，有些有趣尝试。
我个人觉得，做知识库，让AI生成、整理可以，但若让AI生成，你不看的话，其实没价值。
如我在部署服务器时，过去这事自己也能做，大概知道步骤1、2、3。但现在跟Claude或OpenAI Codex或大模型沟通，只要给个SSH密钥，他就能帮我处理。然后，让Codex记录整个流程。
其实我后面写着写着，就会发现，AI时代真的有人会看技术型教程文档吗？这是我当时一个思考。但后来想，这可能还会。因为说白了，总会有一批初学者的学习路径，AI时代学习路径有两种。
第一种，让AI以练代学，这种PBL（项目式学习）形式。还有一种是自己看资料，不管是看短视频也好，看文字也好等，然后内化，再去执行，或边看边执行。这两种方式都没错，只是在AI时代，更好的学习方式我个人推荐以练代学。
你的记录可能只需记关键点和与AI的提问方式。当你掌握与AI的提问方式后，很多东西其实不是工程化难点，绝大部分需求是单个业务、单点需求，不复杂。或对掌握提问方式的你来说，不复杂。但若当成技术门槛，就会很复杂。
所以，这也是个关键。我现在技术栈可能有ABS点，虽没用到极致，但也会尝试用Codex帮我写公众号组件。
接下来，讲回从2025年6月到2026年5月底间的一些尝试。如我尝试做公众号流量主生意，也尝试做短视频流量主生意。但我感觉目标都错了，因在流量主这生意里，有个……
逻辑还是有爆款逻辑在的。我之前不承认这逻辑，现在觉得要纠正观点，因只有做出爆款，流量主收益才能上来。若是搜索逻辑，也要结合搜索加推荐流，单靠搜索加广告，收入不够大。
我个人在这些平台里最大收益