AI更新太快有必要都学吗

这个话题一直都很热门，因为 AI 的发展太快了，快到普通人根本跟不上这个速度。年初的时候我写过一篇登味很重的微博聊过这个问题：网页链接 ，今天接着聊聊。

这半年来，我们玩 AI 的人每天脑子都是绷着的，今天来一个语言模型牛逼，明天视频模型 SOTA，后天一个 Harness 横空出世，应接不暇。但是我到现在还在用小龙虾，是我没装 Codex 吗，是我没用过 Hermes 吗，相信我，以前别人叫我软件集散中心，我玩过的工具也好模型也罢肯定比一般人多得多。

但我现在依然驻守在小龙虾里，为啥，因为在我的眼里，在我的日常工作中，这些工具根本没什么区别。哪个没有 Skill、MCP，哪个没有记忆、子 Agent，都有。以目标任务为导向，这些工具的差异性，远没有模型能力来得大。

我和朋友聊天的时候说，现在的 AI 我除了把它当作任务工具以外，还有一个功能叫做学习工具。我挖掘模型的底层机制，创建了悲剧叙事哨兵 Skill，用来抵御模型的局部最优问题，后来成功写出了让我痛到无法呼吸的悲剧故事。

但是后来，我再也没有用这个 Skill 来写悲剧了，为什么？因为我已经不需要了，我知道该如何从模型输出的字里行间抓住那些一闪而过的结构性锚点。我以为自己创建了一个 Skill 来约束模型，实际上，那是对我自身叙事能力的开发和进化。

我有一个观点，不知道各位是否认同。使用 Skill 的目的，是用来完成任务。而创建 Skill 的目的，不仅仅是为了任务，是为了在创建过程中，了解和掌握整个系统工程。

昨天我看到一个大佬说，很多制作 Skill 的人的顺序搞错了。先构想一个 Skill，然后去做，这个路径不是最好的。最好的路径是先把你要的东西做出来，然后把它归纳成一个 Skill。我当然不会说所有的 Skill 都应该这样来创建，但这个思路我完全认同。

所以各位发现没，当你的目标是为了解决任务而使用 AI 的，那么无论 AI 怎样发展，你需要了解和学习的，永远都是底层原理。

WorkBuddy 够火了吧，可它在我这里，和小龙虾没有任何区别。就好比我用 Davinci Resolve，甚至我用剪映，影响我的影视产出吗？只从成品本身来说，完全没什么影响，影响的仅仅是创作路径和工作流程。

各位，如果你连提示词都还没搞明白，你也同样搞不明白什么是 Harness。

选一个你看上去最舒服的，最喜欢的 Agent，然后不断地去用，往深里用，一点点挖出模型的机制，模型的边界，以及和你的任务交集，比你焦虑要不要学，实际得多。