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一会议举办方让我写一段 YouMind 的产品介绍。我想了一秒钟，迅速写下一段话：
YouMind 是一款 AI 学习与创作工具。与市面上很炫酷的 AI 应用不一样，YouMind 非常不炫酷，只会默默辅助你学习和创作。用过的，要么用不起来，要么再也离不开。
这是截止目前，我写过的最好的产品介绍。我在产品上的所有痛苦和开心，都在上面这段话里。
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vibe coding最近太热了，不是局限于做一个产品demo，而是渗入到工作生活方方面面，搞得不少人都焦虑了。我的建议很简单，不要折腾那么多有的没的，可以直接按这个流程来干
1. 安装：通过终端安装Claude code，不喜欢终端的交互，推荐用Cursor或VS code的Claude Code插件，都不想装，就用Antigravity
2. API：如果用Claude code，有钱买Claude API，没钱买minimax M2.1/GLM 4-7/Kimi K2/Deepseek 的国产平替API
上面这两步搞环境配置是最难的，有时候会被气死，各种奇奇怪怪的问题，实在不行就找程序员朋友
3. Context：在你电脑上建好文件夹，把资料丢进去，然后告诉agent对着这个文件夹干活
Input：安装好语音输入法，比如免费的闪电说，当然我最期待的是豆包的PC语音输入法——对应团队的同学如果有内测，希望拉我一下～
4. 任务：把你一天的任务，尽可能让AI来完成，context就放在文件夹里，先选一些容错率高的，再选容错率低，先选简单的，再做复杂的
交互：然后开始大白话口喷，做得好就夸它，做得不好就骂它
5. 管理：虽然我做管理比较菜，但还是积累了一些粗浅经验，发现管人和管AI是类似的，都是有一套系统性的方法论，我有一点感觉，还没成型，而且AI更简单，不需要考虑它的情绪问题和利益问题
1）了解不同agent的弱点和优势，分配对应的活儿
。如果做得不好，有的是超出其能力范围，有的是活儿你自己没拆清楚或者交代不清楚，老板经常被下面人骂，是有原因的
2）做到进度管理，该确认的及时确认，否则就耽误了，该放弃的就果断放弃，该放手的就相信对方
3）做完后，让它总结一下经验教训，甚至可以固化成skills
你肯定会遇到很多技术性问题的，没关系，网上都有教程的，或者直接问AI。
在程序员眼里，你的使用方式非常野路子，没关系，本来我们就是不是当程序员。版本管理、数据同步、这些习惯，都是可以边做边学的。
coding是一项通用能力，来解决各种问题，就跟智力一样，而不是单单写软件代码。
coding是要解决你的日常问题，这样你才有持续迭代的动力，否则只是一次炫技，长期价值不大。
就像去健身，不要一开始就担心自己练成施瓦辛格的大块肌肉太丑怎么办，因为你大概率练不出来。
健身最开始，也不要太苛责自己动作的标准，肌肉都没有，怎么可能那么标准，都是边长肌肉边纠正发力方式的
AI发展太快了，与其抵触它，不如驯化它
1. 安装：通过终端安装Claude code，不喜欢终端的交互，推荐用Cursor或VS code的Claude Code插件，都不想装，就用Antigravity
2. API：如果用Claude code，有钱买Claude API，没钱买minimax M2.1/GLM 4-7/Kimi K2/Deepseek 的国产平替API
上面这两步搞环境配置是最难的，有时候会被气死，各种奇奇怪怪的问题，实在不行就找程序员朋友
3. Context：在你电脑上建好文件夹，把资料丢进去，然后告诉agent对着这个文件夹干活
Input：安装好语音输入法，比如免费的闪电说，当然我最期待的是豆包的PC语音输入法——对应团队的同学如果有内测，希望拉我一下～
4. 任务：把你一天的任务，尽可能让AI来完成，context就放在文件夹里，先选一些容错率高的，再选容错率低，先选简单的，再做复杂的
交互：然后开始大白话口喷，做得好就夸它，做得不好就骂它
5. 管理：虽然我做管理比较菜，但还是积累了一些粗浅经验，发现管人和管AI是类似的，都是有一套系统性的方法论，我有一点感觉，还没成型，而且AI更简单，不需要考虑它的情绪问题和利益问题
1）了解不同agent的弱点和优势，分配对应的活儿
。如果做得不好，有的是超出其能力范围，有的是活儿你自己没拆清楚或者交代不清楚，老板经常被下面人骂，是有原因的
2）做到进度管理，该确认的及时确认，否则就耽误了，该放弃的就果断放弃，该放手的就相信对方
3）做完后，让它总结一下经验教训，甚至可以固化成skills
你肯定会遇到很多技术性问题的，没关系，网上都有教程的，或者直接问AI。
在程序员眼里，你的使用方式非常野路子，没关系，本来我们就是不是当程序员。版本管理、数据同步、这些习惯，都是可以边做边学的。
coding是一项通用能力，来解决各种问题，就跟智力一样，而不是单单写软件代码。
coding是要解决你的日常问题，这样你才有持续迭代的动力，否则只是一次炫技，长期价值不大。
就像去健身，不要一开始就担心自己练成施瓦辛格的大块肌肉太丑怎么办，因为你大概率练不出来。
健身最开始，也不要太苛责自己动作的标准，肌肉都没有，怎么可能那么标准，都是边长肌肉边纠正发力方式的
AI发展太快了，与其抵触它，不如驯化它
《为什么很多人还不深入使用 AI？》
如果你仔细观察就会发现一个现象：
真正“觉得 AI 没什么用”的人，往往也说不清自己想干什么。
这不是巧合。
⸻
一、AI 并不是人人都需要的工具
我们先说一个不政治正确的事实：
AI 并不是“生产力平权工具”。
它不是水、电、空气，也不是短视频那样的情绪消费品。
AI 更像一个放大器——
只对已经存在的东西起作用。
•有问题的人，用 AI 把问题拆得更清楚
•有想法的人，用 AI 把想法跑得更远
•有方向的人，用 AI 压缩路径、减少试错
那没有这些的人呢？
AI 对他来说，确实“没什么用”。
⸻
二、为什么“没想法的人”天然不需要 AI？
因为 AI 有一个冷酷的前提条件：
你必须先知道自己要做什么。
AI 不会替你决定人生方向，也不会替你生成愿望。
它只回应——问题、假设、目标、路径。
而很多人的日常状态是：
•被动刷剧
•被动刷视频
•被动上班
•被动等待机会
你问他有什么愿望，他想半天，说一句：
“想一夜暴富。”
这句话，本身就已经宣告了 AI 的无用。
⸻
三、“一夜暴富”为什么是 AI 的死敌？
因为它不是目标，是逃避现实的幻想出口。
它的潜台词是：
•我不想思考过程
•我不想承担路径
•我只想要一个结果
而 AI 恰恰相反。
AI 只擅长一件事：
把“你已经在想的事情”，推演得更清楚。
如果你什么都不想，只希望世界突然改变，
那你真正需要的不是 AI，是运气、彩票、神话。
⸻
四、刷剧 vs AI：两种完全相反的系统
很多人没意识到：
AI 是第一种“不服务于逃避”的大众技术。
刷剧、刷短视频的共同点是：
•不需要意图
•不需要选择
•不需要负责
你只要“继续下一个”。
而 AI 的界面，表面温和，底层却非常冷：
•你不问，它不动
•你问不清，它会暴露你的混乱
•你不给方向，它只能原地打转
所以有些人本能地排斥它。
不是因为它难用，
而是因为它照出了自己的空转状态。
⸻
五、为什么不用 AI，已经开始变成“时代差”？
过去一年，AI 并不是在“提效”，
而是在重组认知分工：
•人负责判断、立场、取舍
•AI 负责展开、验证、并行、压缩
不接入 AI 的人，意味着什么？
意味着：
•所有思考只能在自己脑子里跑
•所有试错都要亲自付时间成本
•一旦问题复杂度上升，就立刻吃力
短期内他还能工作，
但长期来看，上限已经被锁死。
⸻
六、一个不太客气、但很真实的结论
不是 AI 抛弃了很多人，
而是很多人，从一开始就没有走在“需要 AI”的路上。
他们不需要放大器，
因为没有东西值得被放大。
他们需要的是：
•消遣
•麻醉
•奇迹
而不是：
•思考
•推演
•行动路径
⸻
七、最后一句（也是分界线）
AI 只属于那些，已经开始对自己的人生负责的人。
如果你已经在思考：
•我想改变什么
•我想推进什么
•我卡在哪里
那 AI 会成为你的外置大脑。
如果你还停留在：
•“算了，随便吧”
•“看运气吧”
•“等机会吧”
那你说 AI 没用，
是完全正确的。
@aigc1024
如果你仔细观察就会发现一个现象：
真正“觉得 AI 没什么用”的人，往往也说不清自己想干什么。
这不是巧合。
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一、AI 并不是人人都需要的工具
我们先说一个不政治正确的事实：
AI 并不是“生产力平权工具”。
它不是水、电、空气，也不是短视频那样的情绪消费品。
AI 更像一个放大器——
只对已经存在的东西起作用。
•有问题的人，用 AI 把问题拆得更清楚
•有想法的人，用 AI 把想法跑得更远
•有方向的人，用 AI 压缩路径、减少试错
那没有这些的人呢？
AI 对他来说，确实“没什么用”。
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二、为什么“没想法的人”天然不需要 AI？
因为 AI 有一个冷酷的前提条件：
你必须先知道自己要做什么。
AI 不会替你决定人生方向，也不会替你生成愿望。
它只回应——问题、假设、目标、路径。
而很多人的日常状态是：
•被动刷剧
•被动刷视频
•被动上班
•被动等待机会
你问他有什么愿望，他想半天，说一句：
“想一夜暴富。”
这句话，本身就已经宣告了 AI 的无用。
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三、“一夜暴富”为什么是 AI 的死敌？
因为它不是目标，是逃避现实的幻想出口。
它的潜台词是：
•我不想思考过程
•我不想承担路径
•我只想要一个结果
而 AI 恰恰相反。
AI 只擅长一件事：
把“你已经在想的事情”，推演得更清楚。
如果你什么都不想，只希望世界突然改变，
那你真正需要的不是 AI，是运气、彩票、神话。
⸻
四、刷剧 vs AI：两种完全相反的系统
很多人没意识到：
AI 是第一种“不服务于逃避”的大众技术。
刷剧、刷短视频的共同点是：
•不需要意图
•不需要选择
•不需要负责
你只要“继续下一个”。
而 AI 的界面，表面温和，底层却非常冷：
•你不问，它不动
•你问不清，它会暴露你的混乱
•你不给方向，它只能原地打转
所以有些人本能地排斥它。
不是因为它难用，
而是因为它照出了自己的空转状态。
⸻
五、为什么不用 AI，已经开始变成“时代差”？
过去一年，AI 并不是在“提效”，
而是在重组认知分工：
•人负责判断、立场、取舍
•AI 负责展开、验证、并行、压缩
不接入 AI 的人，意味着什么？
意味着：
•所有思考只能在自己脑子里跑
•所有试错都要亲自付时间成本
•一旦问题复杂度上升，就立刻吃力
短期内他还能工作，
但长期来看，上限已经被锁死。
⸻
六、一个不太客气、但很真实的结论
不是 AI 抛弃了很多人，
而是很多人，从一开始就没有走在“需要 AI”的路上。
他们不需要放大器，
因为没有东西值得被放大。
他们需要的是：
•消遣
•麻醉
•奇迹
而不是：
•思考
•推演
•行动路径
⸻
七、最后一句（也是分界线）
AI 只属于那些，已经开始对自己的人生负责的人。
如果你已经在思考：
•我想改变什么
•我想推进什么
•我卡在哪里
那 AI 会成为你的外置大脑。
如果你还停留在：
•“算了，随便吧”
•“看运气吧”
•“等机会吧”
那你说 AI 没用，
是完全正确的。
@aigc1024
n8n完成率惨淡，Skills翻了10倍 MCP是面向开发者的
Skills是面向用户的
这句话，花了大半年才想明白
去年玩了三个月MCP
写了一堆教程，阅读量也不错
结果玩着玩着，发现没得玩了
好的API太有限
想开发新MCP，门槛又高
拿着锤子找钉子，发现手头根本没锤子
后来转战n8n
在社团里教了两节课
结果交作业的人，少得可怜
为啥？卡点太多
普通人根本玩不转
直到我试了Skills
一个小时，跑通了微博热搜产品创意
中间没卡过一次
不用搭workflow，不用填参数
自然语言说一句，AI全帮你搞定
那一刻我脑子里只有一个念头：
n8n白教了
后来我大规模教Skills
学员复刻完成率，翻了10倍
线下给职场人和老板演示
个个眼睛发光
因为Skills不挑人
你只要会说话，就能用
未来的Agent不光会去调API
它更会调用专家标准化好的Skills
解决你解决不了的垂直问题
你每天是不是有大量重复工作？
这些Skills都能帮你干掉
这才是普通人该上的车
发完这篇文章
有个朋友和我私聊说
真的是，她前阵子搞了个Dify工作流还开源了
后来一看，Skills都能做
而且更灵活。。。
Skills是面向用户的
这句话，花了大半年才想明白
去年玩了三个月MCP
写了一堆教程，阅读量也不错
结果玩着玩着，发现没得玩了
好的API太有限
想开发新MCP，门槛又高
拿着锤子找钉子，发现手头根本没锤子
后来转战n8n
在社团里教了两节课
结果交作业的人，少得可怜
为啥？卡点太多
普通人根本玩不转
直到我试了Skills
一个小时，跑通了微博热搜产品创意
中间没卡过一次
不用搭workflow，不用填参数
自然语言说一句，AI全帮你搞定
那一刻我脑子里只有一个念头：
n8n白教了
后来我大规模教Skills
学员复刻完成率，翻了10倍
线下给职场人和老板演示
个个眼睛发光
因为Skills不挑人
你只要会说话，就能用
未来的Agent不光会去调API
它更会调用专家标准化好的Skills
解决你解决不了的垂直问题
你每天是不是有大量重复工作？
这些Skills都能帮你干掉
这才是普通人该上的车
发完这篇文章
有个朋友和我私聊说
真的是，她前阵子搞了个Dify工作流还开源了
后来一看，Skills都能做
而且更灵活。。。
