AI进化的速度，正在以肉眼可见的方式加速。
快到很多原本还停留在以后再说的能力，突然就已经进入了真实工作；
快到你刚弄明白上一个工具，下一波模型、下一套工作流、下一种做事方式又已经扑面而来。
焦虑几乎已经成了一种集体情绪。
不只是创始人、科技从业者在焦虑，很多企业、团队，甚至原本离技术没那么近的人，可能都在某个瞬间问过自己同一个问题——在AI时代，我们应如何保持竞争力？
这篇文章，想聊的就是这件事。
当变化已经成为常态，我们该怎么往前走；
作为个人，怎么不掉队；作为一家科技公司，又该怎么在这样的时代里继续保持生命力？
个人竞争力内核
在AI时代，真正先被放大的，不是人与人之间工具的差距，而是人与人之间底层状态的差距。
热爱
如果一个人只是因为工作要求，才被动去接触 AI，进步速度一定是有限的。
因为外部要求可以让你开始，但很难让你持续。
你会用，但不一定愿意深挖；你会跟，但不一定愿意研究，被动使用，最多让你不掉队。
真正跑得快的人，通常都有一个共同点：他对这件事本身感兴趣。
自驱
很多人都有收藏夹吃灰的问题。
看到了好东西，先存起来，想着以后再看。
结果一周过去了，一个月过去了，还是停在收藏里。
如何对抗吃灰？
分享一个亲测有效保持自律的小技巧：利用微信的提醒功能，给自己加一个闭环。
微信是大多数人每天必须打开的APP，可以给自己发消息，加定时提醒，如果延期了，就点进去再延一次，直到积累到多个，实在受不了了，就会驱动自己一个个处理掉。
闭环
知而不行，谓之不知。
Todo列表再长，如果不去消灭它，也不过是数字时代的电子垃圾。
所有的输入没有转化为结果，都是一种昂贵的自嗨。
AI时代，经验会被逐渐拉平，能够把“收藏-提醒-强执行”这个链条跑通的人，本身就具备了在这个时代立足的内功。
高质量信息源
如果我们是一个水管，低质量的信息就像满地泥沙，接上它只会让系统淤堵。
作为普通人，进步最快的方法，是筛选出高质量的信息源，并建立自己的认知防火墙。
一个养号的笨办法：
- 从一个你欣赏的公众号开始，给它的历史文章点赞。
- 大数据会判断你喜欢这类内容，开始给你推荐更多。
- 持续关注、点赞，最终你的公众号信息流会被“驯化”成AI相关的专业资讯。
改变自己要从改变环境开始。
打开手机，满眼都是AI资讯，自然就会被这个氛围浸泡。
这是我们内部信息源优先级清单，可以给大家参考：
海外平台：
- X（Twitter）：AI新闻的第一手传播地
- YouTube：视频形式的AI信息源
国内平台：
- 微信搜索（实测下来微信搜索>谷歌>小红书=B站，讲技术的话，B站比小红书要强一点）
L站：
- 一个很冷门但高质量的AI技术社区，这里不允许发AI生成的垃圾文章，社区氛围极好，甚至是“半只脚踏入大佬行列”的入口。
L站小白入门-文章指路
搜索思维
搜索的本质，从来不只是找答案，它更像一个翻译过程。
你先要弄明白自己到底要什么，再把这个需求翻译成对方能理解的语言。
这里面至少有两个关键动作：
第一，去口语化。
第二，加限定条件。
一个很典型的例子：
之前新同事刚来时提过一个需求，她以前习惯画UML图、ER图，但在飞书里没找到合适的方式。
如果只是顺手去搜“飞书画流程图”，大概率都不是自己真正要的，因为那个需求表面上看是在画图，但本质上要解决是：能不能在飞书里用接近代码的方式，写结构、写class、写关系，然后右边实时生成UML图。
当你把问题想清楚之后，搜索方式就变了。
这时候再搜“飞书UML插件”，方向就立刻不一样了，很快就能找到真正对口的解决方案。
搜索能力背后其实是一种思维能力，得先把需求拆开，看见表象下面那层真正要解决的东西，搜索才会有质量。
还有一个例子，也特别有代表性：
有时候我们开发里会顺手搜一些技术选型，比如Java日志框架。
如果只是直接搜“Java 日志框架”，出来的内容可能又旧又杂。
但如果你加上限定条件。
比如年份、场景、来源这些东西，搜索结果的质量就会明显提升。
关键词决定你朝哪面墙射，限定条件决定你靶心画在哪里。
搜索是一个迭代过程
第一次搜索，很多时候不是为了直接得到最终答案，而是为了找到更准确的词。
第二次搜索，是带着这些更准确的词去逼近结果。
第三次搜索，才可能真正摸到你要的东西。
从结果里偷关键词、偷产品名、偷行业术语，然后带着这些更好的弹药再搜一轮。
搜索思维延伸到AI时代
上面讲的搜索方法，在AI时代不仅没有过时，反而变得更重要了。
你跟AI对话的时候，本质上也是在做搜索，只不过你的搜索框变成了对话框，你的关键词变成了Prompt。
同样的道理完全适用：
- 去口语化：跟AI说一句“帮我做一个好看的页面” VS “请用React和Tailwind实现一个响应式的产品定价卡片组件，包含三个价格等级，支持深色模式”，最后得到的结果，一定不是一个量级。
- 加限定条件：不要只说帮我优化代码，要说这段Dart代码在列表超过200条数据时出现卡顿，请从内存和渲染性能两个角度优化，保持现有接口不变。
- 迭代：第一次问完看AI回答里的信息，抓出你没想到的角度或术语，第二次带着这些新信息再追问。
区别只有一个：搜索引擎需要你用尽量短的关键词，而AI需要你用尽量完整的上下文描述。
搜索能力的本质，是能不能把一个模糊的问题，快速翻译成精准的、对方能理解的语言，你输入的质量，决定了输出的上限。
正确提问，比技巧更重要
在AI工具层出不穷的今天，很多人容易陷入一个误区：
迷信所谓的“高级技巧”、“神秘Skill”、“牛逼的MCP”。
那时候我们也是，看到别人用Vibe Coding好，于是就拿来做个自用工具，一天时间装了200多个Skill，搞了两天烧了五六百刀TOKEN。。。结果发现生成的东西越来越偏离原始的需求，一本正经地跑偏了。
后面的做法是去ChatGPT或Claude网页端，用对话的方式，把最核心、最小粒度的需求描述清楚。
让AI帮你梳理出一个相对详细的需求文档（PRD）。
回到Claude Code，清空所有花里胡哨的Skill，把那个最小需求（MVP）作为第一个任务交给它。
用越简单的方法、越简单的提问，把问题拆得越清楚，它反而会做得更好。你输入得越多，它可能越混乱。
这个工具从头到尾都没打开过代码目录，也不知道它是怎么组织的，就纯用自然语言，做出了一个对我们售前帮助极大的项目。
这是一个典型的做减法的过程，对于非技术背景的产品经理、UI来说，是个巨大的福音。你不需要懂代码，只需要懂逻辑，能清晰地表达需求，就能借助AI做出真正有用的工具。
正确使用AI的方式
AI工具用得稳，前提是环境要稳
这一点很多人平时不会注意，但一旦真的深用，就会发现影响特别大。
尤其是用官方网页端、桌面端这类场景，网络环境不稳定，账号就很容易出问题。
如果你的访问路径前一秒还像在美国，下一秒又跳回深圳，这种环境漂移会非常容易触发封禁。
我们自己内部也踩过很多坑，为此还封了十几个Claude账号，也慢慢摸出了一些小方法，还给非开发的同学们都配置了全局代理，只要连上公司WiFi就能很顺畅的去冲浪了。
所以从实操角度来说，想长期、稳定地使用AI，先把基础环境理顺。
包括：
- 网络路径尽量稳定
- 登录环境不要反复漂移
- 官方账号和 API 场景要分清
- 公共资源不要滥用、不要随意分发
不要沉迷在AI媒体的爆炸性新闻里
旁观很容易，动手才会长能力。
你可以刷很多 AI 新闻，也可以看很多别人分享的工作流。
这些当然有价值，但如果一直停留在“知道有这个东西”，其实帮助很有限。
真正更有效的方法，还得是自己试一遍，自己踩踩坑，才会知道它到底行不行。
条件允许，尽量去试顶级模型
我们公司给同学们都配置了AI全家桶，所以有很强的体感。
举个例子：
- 同样是写代码，普通模型可能给你一段能跑但没法维护的代码；而Claude Code能帮你从0到1搭出一个完整项目，甚至考虑好架构、注释、异常处理。
- 同样是做方案，普通模型可能给你一堆套话；而顶级模型能理解你的真实意图，给出可落地的建议。
所以在条件允许的情况下，尽量用最好的模型。 它会让你看到不一样的风景。
用AI做事，保留兜底能力
很多人一接触 AI，很容易走向两个极端：
- 一种是完全不信，觉得这玩意儿不靠谱；
- 另一种是完全上头，觉得以后什么都能交给它。
但更成熟的用法，是中间那条路：让AI先跑，但人始终保留兜底能力。
比如：可以把AI的工作流放到新项目里去试，让它先跑一条线；
但同时，人的线要一直在，关键节点要有人判断，跑不通就切回人工，这样试错才有空间。
如今的AI已经足够强，可以处理很多重复性、结构化、探索性的工作；但距离完全脱手还有距离。
所以更好的策略不是豪赌，而是并行：
- AI线负责提速、试错、扩展边界
- 人的线负责判断、兜底、保证结果
这样既能吃到新技术的红利，也不至于因为一次不稳定就全盘乱掉。
写在最后
回到最开始那个问题：在AI时代，我们到底该如何保持竞争力？
答案其实已经很清楚了。
让自己变成一个更能适应变化、更能主动学习、更能把变化接住的人。
- 先修自己的内核: 热爱、自驱、闭环；
- 再练新的能力: 搜索、提问、实操；
- 最后找到一片真正支持你成长的土壤。
工具会变，模型会变，工作方式会变。
但真正能让一个人、一家公司长期往前走的，往往还是这些最朴素的东西。
而极客上线想做的，也不只是会用AI的公司。
我们更想成为一片这样的土壤：
让愿意往前走的人，有机会长得更快；
让每一次技术变革，最后都不只是停在讨论里，而是能沉淀到业务里、系统、真正的客户价值里。
