提前叠甲：本文观点与判断来自作者个人经验，ChatGPT+Gemini用于语言润色与表达整理。
如果你到现在还没真正把 AI 用起来，大概率不是因为你学得不够多，而是因为你准备得太多了。
很多人“开始学 AI”的方式非常认真：看教程、记笔记、收藏 Prompt、研究工作流、对比模型参数。最后的结果却是——越学越不敢用，越看越觉得自己还没准备好。
我有一个反直觉的观点：不要从教程开始。先用起来，在实践中学。不会的就直接问 AI。
一、不要从教程开始
教程会在你还没形成直觉之前，先帮你定型。
你会不自觉地进入一种“考试模式”：
我这样问对吗？
这个问题是不是该用某种标准 Prompt？
别人是怎么写的？我是不是少了哪个步骤？
但 AI 不是一门需要背语法的课程。它的本质是对话、纠错、迭代。教程最常见的副作用，是让你误以为“只有按正确姿势输入，它才会给正确答案”。于是你开始谨慎、开始收敛、开始不敢乱试。
真正高效的顺序应该反过来：先用，再在使用中提问。
不会？就问 AI：你需要我补充什么信息？你刚才的理解哪里可能偏了？你给我三种不同角度的回答。
你会发现，AI 最擅长的不是“被你一次写对”，而是“被你不断纠正”。
二、先从“没有对错”的问答开始
很多人卡在 AI 的第一步，不是能力问题，是心理门槛：怕问错、怕显得笨、怕自己表达不清，或者担心AI睁眼说瞎话。
所以我更推荐一个更稳的起步方式：
先别做“有标准答案”的任务，先做“没有对错”的问答。
最典型的是“心理按摩式”对话：
最近这件事让我很烦，你怎么看？
你站在第三方视角，觉得我哪里想多了？
如果你是我的朋友，你会怎么劝我？
这件事我应该优先解决哪个变量？
你能帮我把我现在的想法整理成更清晰的几条吗？
这类问题有三个好处：
零门槛：不需要技巧，不需要模板，想到什么说什么。
快正反馈：你很快感受到 AI 的价值，建立信任感。
练核心能力：把模糊感受说清楚、把问题结构化。这才是 AI 的“底层使用力”。
当你先把 AI 变成一个随时可对话的对象，后面再过渡到写作、分析、决策，你的心态会完全不同——你不是在“学习 AI”，而是在把 AI 接入日常思考。
三、不要沉迷于学习工具，尤其是新工具
AI 领域有一个特别隐蔽的坑：你以为自己在“入门”，其实是在“逛工具”。
很多人一上来就会做这件事：搜工具、看榜单、刷测评。你会看到各类博主讲得天花乱坠，仿佛每隔两周就出现一个颠覆级的新产品。结果是：
工具越看越多，真正用过的很少
每个都浅尝辄止，永远停留在“试用期”
遇到问题就换工具，而不是把问题解决
给自己增加很多额外学习成本
这背后有一个很现实的机制：学习新工具，本身就会让你产生“我在进步”的错觉。它很爽，也很安全，因为你不用面对真实任务中的卡点。
更稳的做法反而简单得有点反直觉：
先选一个顺手的工具，把它用到熟练
用到你能说清楚它的优势、短板、边界
等你明确“现有工具满足不了”时，再有目的地换
你甚至会发现：很多所谓“新工具带来的革命”，其实用你手上的老工具也能做，只是你还没把它逼到极限。
对个人来说，最稀缺的从来不是工具，而是注意力。
你需要的不是更多选择，而是更少切换。
四、先用“傻瓜式工具”，不要一上来搞工程化
很多人刚接触 AI，就被一套“进阶叙事”吸走：
工作流、Agent、Dify
本地部署comfy UI
自己练LoRA、自己渲染、自己调参
这些有没有价值？有。
但它们不适合作为起点，特别是我们新人的起点。
原因很简单：它们消耗的不是技术成本，而是意志力成本。
你要配置环境、排错、理解概念、维护系统——在你还没从 AI 中获得任何稳定收益之前，就先进入了高消耗模式。
很多人的“AI 入门失败”，并不是被 AI 劝退，而是被前期折腾劝退。
更合理的路径是：
先用已经把复杂度吃掉的傻瓜式产品
先把真实任务跑通、拿到结果
等你开始感到受限，再考虑工程化和进阶
工程化应该是需求的结果，而不是兴趣的证明。
顺便多说一句：随着AI能力进步，以前需要很复杂提示词、复杂工作流的功能，现在也能轻松在单一工具里实现，绝大多数场景下这些工具足够用了。
2023年底前司CTO面试我，聊到他们正在炼LoRa解决服饰分割、图片主体一致性等问题，但是很快几个大模型已经解决了这个问题，我们后面再也没有用过这些LoRa。
类似的，2024年很多AI初创公司来找我们，想卖他们家的try-on模特试穿工具给我们，但是很快Google Nano Banana也解决了这个问题。
我在Google Trends上看了一下SD的搜索趋势，基本2024年以后就开始缓慢下降了。
五、宁愿用最好的工具，也不要用差不多的
很多人出于省钱或尝鲜，会用免费版、二线模型、功能残缺但“能用”的产品。
短期看很理性，长期看会严重影响你对 AI 的判断。
因为你会不断遇到：
回答不稳定
上下文断裂
理解偏差
输出质量参差不齐
最终你得出的不是“我还没学会”，而是：AI 好像也就这样。
起步阶段，工具质量会直接影响两件事：
你是否建立信任感，以及你对 AI 边界的判断是否准确。
用更好的工具更像是在“校准你的直觉”。你会更快知道：什么是 AI 能做的，什么是它需要你补的，什么是你应该换一种问法的。
六、不要沉迷 Prompt：它既不值得收藏，也不值得反复打磨
Prompt 收藏夹，是 AI 时代最流行、也最无效的安全感来源。
很多人会做两件看似“努力”的事：
收藏大量高质量 Prompt 模板
在一个 Prompt 上反复修改、精雕细琢
表面上是精进，实际往往是偏航。
先说收藏。Prompt 最大的误导在于它看起来像“可复用的知识单元”。但现实是：
你很少真正复用
场景稍微一变就失效
真要用的时候你也想不起收藏过什么
因为 Prompt 不是配方，而是问题结构在当下语境中的一次投射。
真正决定效果的从来不是句式，而是你是否想清楚：
我现在到底要解决什么问题？
哪一部分我不确定？
AI需要知道哪些信息，才能更好完成任务？
这些清楚了，Prompt 会自然长出来。
再说打磨。很多人用 AI 用得累，是因为他们试图一次把 Prompt 写对。于是：
改同一句话改 20 分钟
不断替换角色、语气、格式
Prompt 越写越像作品，任务却迟迟没开始
但 AI 的优势恰恰是：它可以被不断纠正。
更高效的方式是：
先用 60 分的说法丢给它
看它哪里理解错了
针对误解逐步修正
一条 Prompt 的价值不在于它写得多优雅，而在于：它是否把你推到了下一步。
七、放下完美倾向，防止过度打磨
最后一个提醒：
当你发现自己把大量精力花在反复修正、打磨 AI 给出的结果，而不是思考“基于这个结果，下一步该怎么推进”，这往往不是专业，而是一种失衡。
这是很多专业能力很强的人，反而最容易掉进去的误区：因为对自己的要求太高，觉得AI写的东西体现不出自己的价值，反而可能败坏自己名声。
但你可以把AI 的输出本身当做中间材料，而不是最终作品。
真正的价值，不在于把 AI 生成的内容修到多精致，而在于是否节约下来的精力，是否能投入真正需要你需要花脑子、花时间去做决策、执行的事情上。
比如拿写文章来说，我在2026年以前其实产出效率很低很低。我是一个十分注重逻辑和表达的人（自认为是），所以我会花很多时间，去纠结某个观点是否有瑕疵、去琢磨某个用词是否恰当，导致的结果是我的记事本里写了很多观点，但是很少有文章真正写出来。
但是我后面想明白了，对于我而言，写文章的目的是表达想法，想法说清楚了即可，是否有AI味道我真的不在乎（xhs很多评论说“这是AI写的吧”）。
过度追求“把 AI 改到接近完美”，往往并不会带来成比例的收益，反而会拖慢整个系统的推进速度。
很多人以为自己在提高 AI 结果质量，
实际上是在用反复修正 AI 输出的方式，延迟决策、延迟执行。
这是一种很新的拖延形式——看起来在深度工作，但事情并没有真正往前走。
AI 生成的内容，本来就不以完美为目标。
关键不在于把它打磨到 95 分，
而在于你是否能用一个并不完美的结果，先让这件事发生。
AI 并不是一门需要学完的技术，而是一种通过使用逐渐建立直觉的能力。
少看教程，少做准备，少给自己设门槛。
多用、多问、多在真实问题中犯错。
参考 vibe coding圈很火的build in public那句话——我们应该Learn from Practice, Not from KOL。
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