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这不再是你能用上openai模型别人只能用文心一言的时候，而是每个人都可以免费用deepseek r1的时代。如今，办公室里每个人都能随时调用deepseek模型，喊一声“帮我写段代码”便轻松解决问题。在这种情况下，单纯“会用AI”已经很难再形成优势，效率的红利迅速被抹平。当每个人手中都拥有最新、最先进的AI工具时，你还能靠什么拉开差距？

1、永远用最新版，保持对顶级 AI 的审美感

如果条件和预算允许，请使用最新、最强的 AI。其实是训练自己的一种方式。这不仅仅是工具选择，更是对自己审美标准的训练。长期使用最先进的AI，你自然会建立起一套对“什么是高质量的输出”以及“什么工具才算高效”的独特感知。例如，去用o3 deeprearch研究，去用claude 3.7编程，去用gemini 2.5 pro阅读论文。你先行适应了更高的输出水准，旧工具或平庸答案会立刻被你识别并淘汰。旁人仍在“惊叹 DeepSeek R1 真神”时，你已经适应了 o3 的链式推理。当然这里必须说一句，前沿 ≠ 适合每个人。模型越新越贵，硬件、隐私、合规成本也更高。个人与中小团队需要在“够用”与“顶配”间做收益-成本平衡。

2、记录，让 Markdown 成为你的“外置记忆”

将与AI的对话结构化地记录下来，变成可复用的数字资产。当面对复杂问题或任务时，清晰且逻辑严谨的文档显得尤为重要。否则，你的AI聊天记录很容易像搜索历史一样，变得杂乱无章、毫无价值。

我的习惯是，每当一次互动具备明显参考价值，就立即摘录保存为Markdown文件，并添加目录索引。具体做法包括：给文档一个统一的命名规范，比如“2025-04-AI-SQL-mapping.md”（日期+场景+主题），便于快速检索。其次，善用双向链接，在关键章节末尾加上Related: [xxx].md，逐步构建一个网状知识结构，最大化复用率。此外，每次互动形成的结构化存档，都可能在未来的新任务中再次调用，甚至交给全新的模型来处理，从而极大提高效率。如果需要，进一步引入Git版本控制和YAML front-matter标签，未来迁移到Obsidian或Logseq也会更加便捷。

3、多问一步，挖出隐藏选项

你需要把“链式思维”（Chain-of-Thought）外显化，大模型第一次回答往往是“平均水平的最优解”。真正的边界，有时候藏在第二、第三次追问里。很多时候，我们问 AI 一个问题，它给出了看似满意的答案，我们就停下来了。但真正的优势往往藏在下一步——在得到 AI 答案之后，你有没有想过再追问一句？比如，当 AI 给出一段代码时，能不能再问一句：“还有没有更简单的写法？” 当它给你一个方案时，你能不能再追一句：“有没有比这个更便宜、更快的方法？”。

你通过连环追问逼模型跳出默认思路，产出的往往是独家路径，是只属于你的答案，是特定场景，特定问题下的解法。甚至可以作为一个肌肉记忆去训练，给自己设一条“拒绝第一次答案”原则，至少再问一句——成本只多几秒，收益可能是另一个量级。很多时候，惊喜，存在于你的再一次追问。或许，你会豁然开朗。

4、从“问答”变为“委托任务”

过去我们习惯用 AI 去“回答问题”，但接下来更重要的是“解决任务”。类似于 o3、manus、扣子空间这样的产品，本质上是一个 Agent（智能代理），Agent 的出现，就是为了完成明确的任务。与其问“AI 可以回答哪些问题”，不如问“AI 可以完成哪些任务”？当你不只是问“这段 SQL 怎么写”，而是交给 AI 整个任务：“帮我从数据中提取这些标签，并且定期发送到邮箱”，当你不只是问“如何写一篇文章”，而是布置任务：“每周定期生成财务报告，并自动整理成 Markdown 上传到知识库”。AI就不仅仅是你的智囊团，而是切切实实的助理。要善于把 AI 当成执行任务的智能助手，而不是单纯的问答工具。尤其是，你需要把哪些琐碎流程打包成可复用的 YAML / JSON 任务链，完全交给你的Agent 每天自动跑；同事还在苦等下班跑批，你的日报已自动生成、归档。