Mar 29, 2026

AI 的能力与许多专业技能是解耦的。有一定的专业素养，能帮助人更好地利用 AI，而不是说有了 AI，这些能力就变得次要。

这里需要区分“快能力”与“慢能力”。

快能力是那些 AI 可以加速培养的——比如写代码、查资料、学习新框架，借助 AI 的反馈循环明显缩短了。我去年开始大规模 vibe coding，早期写的东西几乎都是屎山，后来慢慢有了经验，这个过程中 AI 确实帮了不少忙。模型本身也有差异，之前用 Sonnet 3.5/4 很难不生成一堆垃圾，GPT-5 在这方面靠谱许多。但即便如此，代码质量的基本意识还是得自己建立，不能完全依赖 AI。

慢能力则不同。它需要慢功夫，需要身体性的投入和长期的反馈循环，AI 不但帮不上忙，反而在制造绕过这个过程的诱惑。比如数学公式的推导——推导的价值不在结果，而在过程中建立起的直觉。再比如写字，笔迹是身体记忆和审美判断的结合，完全不可外包。

有了 AI 之后，快能力的门槛在降低，慢能力只会变得更加稀缺。