如何利用 AI 进行思考
文章探讨了 AI 对人类认知能力的“认知债务”效应。作者引用 MIT 和微软的研究指出,在独立思考前使用 AI 会导致大脑退化,而在建立认知结构后使用 AI 则能放大智力。核心观点是:使用顺序比工具本身更重要,AI 不能替代基础的思维肌肉。
文章探讨了 AI 对人类认知能力的“认知债务”效应。作者引用 MIT 和微软的研究指出,在独立思考前使用 AI 会导致大脑退化,而在建立认知结构后使用 AI 则能放大智力。核心观点是:使用顺序比工具本身更重要,AI 不能替代基础的思维肌肉。
文章深入剖析了过度依赖AI带来的'认知负债',结合近期MIT等研究数据揭示了'先独立思考再用AI放大'的核心洞察,论证深刻且极具2026年的当下时效性,但提出的解决方案偏向思维认知层面,缺少具体可落地的操作指南。
Dan Koe 呼吁人们撰写长文(essay),认为这是加速学习、深度思考、清晰表达观点并避免被 AI 取代的重要工具。他指出社交媒体和 AI 正在污染'认知公地',制造史上最大规模的'虚假思考'。文章引用系统思想家 Daniel Schmachtenberger 的'元危机'理论,分析了威胁文明思考能力的三大力量:竞争性博弈、基质消耗(如注意力经济消耗认知能力)和指数级技术。当创作者为互动量优化时,真相和深度被牺牲,人类思维能力随之萎缩。写作长文或许是重建深度思考能力的最后途径之一。
文章指出 ChatGPT 输出质量差往往是提示词写得不好导致的,并总结了 9 个实用的提示词框架:RACE(角色-行动-背景-期望)、RISE(角色-识别-步骤-期望)、STAR(情境-任务-行动-结果)、SOAP、CLEAR、PASTOR、FAB、5W1H 和 GROW。每个框架通过明确角色设定、任务描述、背景信息和期望输出,帮助用户获得专家级的 AI 回答,适用于文案写作、问题解决、产品介绍、目标管理等多种场景。
文章系统梳理了20多个常用ChatGPT插件,强调不要在多个软件间来回切换,而应让ChatGPT直接连接常用工具。作者按使用场景将插件分为六类:自媒体与设计(Canva、Figma)、日常办公(Gmail、Google Calendar)、资料与知识库(Google Drive、Notion)、数据分析(数据分析、Amplitude)、开发与做产品(GitHub、Firebase、Netlify、Lovable)、商业与销售(Stripe、Salesforce)。每个插件介绍了用途、典型指令和适用人群,并给出了按职业场景选择插件组合的建议,如写作加设计选Canva+Figma,开发选GitHub+Firebase+Netlify等。
作者 Miles 分享了 Codex 中最实用的 10 个 Skills:follow-builders 生成 AI 创作者资讯简报,Punk Skill 生成有辨识度的文章封面,cangjie-skill 把课程方法编成可调用技能,GordenImage2PPTX 将 PPT 图片转为可编辑文件,book-to-skill 把一本书整理成可查询的阅读技能,show-me 用流程图解释代码,grill-me 在开工前追问需求,last30days 调研近期社区玩法,Defuddle 提取网页正文为 Markdown,skill-creator 帮用户创建自己的技能。每个 Skill 附安装地址、使用示例和实际效果。
文章指出 AI 时代最残酷的不是 AI 取代人,而是会用 AI 的普通人做出三倍的产出,重新定义了“正常工作量”。作者通过一个市场策划朋友的案例,说明只会普通交付的职场人正被“初稿化”贬值,并提出转策略、做个人 IP、服务高端客户、转管理等 7 个出路。文章强调 AI 会让判断力、问题定义能力、审美、信任和真实经验变得昂贵,普通人应把 AI 当团队而非工具,重构工作流程、沉淀提示词和案例库,将经验产品化。AI 是放大器,诚实面对自己工作的真实含金量才是应对之道。
文章基于麦肯锡 2026 年 8 月《The state of AI in 2026》报告指出:80% 受访者称 AI 提升了个人生产力,但仅 37% 认为 AI 对组织 EBIT 有正向贡献,高绩效组织仅占约 6%。作者通过职场故事说明,把 AI 当润色器与把 AI 当隐形团队的人差距会滚雪球式扩大。文章提出个人应在组织变革前主动重构工作流、沉淀模板与经验、学会管理 AI 成本、成为责任节点;同时分析中层管理者的尴尬处境、岗位任务被重新切分的趋势,强调未来值钱的是敢为 AI 参与后的结果负责的人,而非只会操作工具的人。
本文基于 Latent Space 对 Lovable CTO Fabian Hedin 的专访,分析这家年化营收 5 亿美元、估值 133 亿的公司为何主动转型。Lovable 将把平台上 6000 万个应用的功能通过 MCP 服务器暴露给 ChatGPT、Claude 等 agent 直接调用,从'造应用'转向提供 capability。作者结合麦肯锡数据与 agent 框架爆发趋势指出:传统 SaaS 的界面价值将归零,商业模式需从卖界面转向卖能力。文章还给 SaaS 从业者、独立开发者和普通用户提出了三条启示:软件不会死,但会隐身。
文章从《经济学人》报道的一项针对26811名中国中学生的研究切入:使用生成式AI后作业成绩提升18%、用时缩短30%,但六个月后闭卷考试成绩下降约20%。作者结合自身经历——从不会写代码到借助AI开发出上架App Store的应用——提出“句号型AI”与“冒号型AI”的区分。AI既可以替人完成任务让思考终止,也可以成为进入陌生领域的门票,引发持续追问。作者认为能力外包与能力扩张可以同时发生,真正危险的是认知地图停止生长,关键在于我们如何使用AI。