【2026年，“学AI”这三个字是最大的废话】
没有什么比现在AI领域更让人抓狂的事了：看那些成功企业家和亿万富翁上播客，被问到对普通人最重要的建议是什么，他们张口就来一句“学AI”，然后就没了。没有细节，没有路径，什么都没有。
“学AI”到底是什么意思？怎么学？这句话本身就不成立。
我来说一个真正可执行的方法。
先把你现在付费订阅的所有工具列出来：推文排程工具、待办清单、卡路里记录器，所有你花钱买的软件服务。然后打开Claude，从最简单的那个开始，让它帮你用Claude Code做一个专属自己的版本。注意，不是为了卖钱，纯粹是为了自用。
一个一个来，两件事会同时发生。
第一，你的月订阅费会降下来，省下来的钱可以买更多token，继续折腾。
第二，也是更重要的：你会开始理解软件到底是怎么运作的。前端、后端、数据库怎么跑、API怎么接。这些技术细节你以前根本不知道它们存在，但当你亲手搭过一遍之后，你写提示词的能力会指数级提升。因为你终于知道自己在跟什么东西对话了。
做多了你会发现AI的规律：它什么时候开始胡说八道，什么提示词能稳定输出，某类功能该怎么拆解着构建。这些模式识别能力，看一百篇教程都学不会，只有自己踩过坑才知道。
当你用这个方法把订阅清单过了一遍，手里攒了几个虽然不那么漂亮但确实能用的工具之后，下一步才是真正的跃迁：开始审视你生活和工作中的每一个卡点，问自己一个问题。
这个问题能不能用AI解决？
可以是写出更有传播力的内容，可以是用AI代理自动化业务流程，也可以是重建一个网站。问题本身不重要，重要的是你开始用AI的视角扫描一切。
学AI的本质是成为一个能用AI解决问题的人。世界正在朝这个方向去：不需要庞大团队，一个人加上AI就能搞定过去需要十个人干的活。当你具备了这种能力，再往下走就是专精某个垂直领域，比如给企业定制AI代理，把解决方案卖出去。
有人说学AI要懂系统架构，要会搭智能体反馈循环。这话对，但对大多数人来说太远了。还有人说这根本不叫“学AI”，只是“学怎么用AI”。
随便怎么叫吧。在工具面前，能解决问题的人永远比能定义概念的人值钱。
你不会通过消费内容学会AI。你得动手去打破点什么，才能真正理解它。
每天都在AI领域发生的海量信息让人焦虑，但当你真正开始动手做点小项目，那种焦虑反而会消退。因为你不再是旁观者了。
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