本文探讨了普通人如何有效利用AI技术无需深入编程即可实现高效产出。文章以作者自身经历为例分享了在AI应用中遇到的困惑并通过向资深前辈何锦成的请教总结出AI使用的两个层面快速出结果和能力成长。作者强调了复盘、调试思维、选择性学习专业概念以及发挥自身专业优势的重要性指出AI使用的关键在于过程中的自我成长与判断力提升而非单纯依赖技术。普通人用好AI需要学编程吗我问了一个我很认可的前辈最近我问了何锦成一个问题。就是那个在新岛AI社区做分享的何锦成。我问他普通人想用好AI到底需不需要去学编程这个问题在我脑子里转了很久了。事情是这样的。我最近一直在折腾AI做网页、搭skill、搞工作流、建智能体偶尔还冒出想开发小程序的念头。说实话用AI出活的速度确实快大白话跟它说它就给你干很多时候效果还不错。但我总觉得哪里不太对劲。就拿最近搭skill这件事来说吧。我在GitHub上找了一堆现成的skill然后用女娲skill去生成了两个新的组合在一起拼拼凑凑做出来的东西能用。但我心里清楚我做的事儿说好听点叫整合说得难听点就是搬运。从GitHub上找到别人做好的模块拼在一起觉得差不多就用了。出了问题就把报错丢给AI让它自己修。有时候它改对了有时候改了半天还是不对我也看不出来它改得对不对只能开个新对话窗口再试一次。反反复复感觉浪费了时间也没沉淀出什么东西。最让我难受的是什么呢做完一个产品有人问我你这个技术思路是怎么想的我答不上来。我只知道它能用但说不清楚它为什么能用。就是那种感觉你做了一桌子菜味道还不错但别人问你这道菜怎么做的、火候怎么控制的你支支吾吾说不出来因为你是照着菜谱一步步来的甚至菜谱都不是你看的是AI帮你看的。我有想法但我懒我就是想提效想让自己轻松点。所以我就总结了一套自己的AI方法论觉得还挺对的会熟练地用各种插件会及时寻找适合的Skill利用上自己的专业优势再了解一点点AI的原理和运行逻辑。毕竟AI就是个放大器嘛对吧但我一直不确定这样做到底对不对。该不该死磕那些技术细节还是说我这条路其实没问题只是时候没到带着这个困惑我跑去问了何锦成。他的回答让我挺意外的。我跟你说他没有直接说你该学或者不该学而是先说了一句你现在的状态其实挺好的。我当时心想你认真的我刚跟你说了半天我的困惑你跟我说我挺好的但他接着说的那几句话让我一下子愣住了。他说你已经在主动用AI去搭建东西了而且你能意识到自己「只是在指挥Agent、没有真正成长」这个觉察本身就比大部分人走得深。很多人用AI大半年了还停留在聊天和简单提效的阶段而你已经在尝试做Skill、做Agent、做产品了。说实话听到这个的时候我心里是有点触动的。因为在此之前我一直觉得我做的这些事儿挺low的就是拼拼凑凑没什么技术含量。但他说能走到这一步已经很不错了。然后他一句话点到了我的核心问题。他说你卡住的地方不是「会不会用AI」而是「用AI的过程中如何让自己的能力同步升级」。这句话一出来我就知道他看懂了。接着他给了我一个框架我觉得特别清晰。他把用AI的过程分成了两个层面。第一层快速出结果。就是我现在在做的事情。用各种Skill组合让AI生成新的Skill大白话指挥快速出活。核心目标就是快先把东西做出来看到成果建立信心和反馈循环。这一层继续保持没问题。第二层能力成长层。这一层才是决定你能不能持续进步的关键。他说这两个层面不是二选一的关系而是在第一层的基础上叠加第二层。我听完就明白了。我之前的问题不是方法错了而是只做了第一层就以为自己做完了。那第二层具体怎么做呢何锦成给了几个建议。我听完之后觉得嗯有些我隐约知道但没做到有些是完全没想到的。我一个个说。每做一个项目做一次复盘。他说这是最重要的。做完一个项目别急着接着搞下一个。花15到30分钟回答几个问题这个Agent或者Skill的工作流程是什么它调用了哪些工具为什么当初要这么设计过程中哪里出过问题AI是怎么解决的有没有更好的方式如果下次想改某个功能应该调整哪里他说这个复盘的过程就是在把「会用」变成「理解」。他还提到了一个概念叫ICAP学习框架说我之前一直停留在A的阶段也就是主动行动。光顾着做了但没有进入C的阶段也就是建构真正去理解你做的东西。坦率的讲在此之前我完全没有复盘的习惯。做完就做完了直接冲下一个。但你想想看这就像打游戏你一直在通关但从来不研究boss的出招规律那下次遇到类似的boss你还得从头摸索。我现在开始试着每次做完一个东西花15分钟问自己那几个问题。一开始确实有点痛苦因为我发现很多东西我根本答不上来。但这个答不上来的过程反而让我看到了自己的盲区在哪里。建一个简单的调试流程。这个点是我之前完全没想到的。我以前出了问题就是把报错丢给AI让它自己改。结果呢经常改了半天还是不对或者这次解决了下次同样的问题又冒出来。何锦成给了我一个很有意思的方法叫fork分支对话。简单来说就是出了问题的时候把当前对话分成两个分支。分支A让AI自己去改。分支B你自己跟AI互动着改。两条路同时走。然后他给了一套固定流程让AI先用人话解释当前的问题和报错再让它给出2到3个解决方案每个方案说清楚优缺点。接下来是最关键的一步你自己来判断选哪个。做完之后记录这次的调试过程。我以前都是让AI做所有决定我只管执行。但他说你永远让AI替你做决定你就永远学不会判断。他还说了一句让我印象深刻的话。他说早期个人判断力不够的时候纯粹以AI为主导可能会导致解决问题的效率反而降低。这个观点我之前从来没想过。你想想看我之前一直觉得AI越强我就越省心嘛让它全权处理就好了。但仔细想想如果AI改错了方向你根本看不出来那不就是瞎折腾嘛。不是AI越强你就越轻松你自己的判断力才是真正的天花板。选择性学习而不是死磕编程。终于回到我最初的那个问题了。到底要不要学编程何锦成的答案是你不需要系统地学编程语法但有些东西得搞懂。概念层这个必须懂。Agent的基本架构、Tool calling、RAG、Memory、Planning这些概念。听着好像很高深但用了一段时间之后你会发现了解这些概念能帮你更好地理解AI在干嘛也能让你跟AI沟通的时候更精准。调试思维这个比会写代码重要得多。学会看日志、学会拆解问题、学会给AI更精准的指令。很多时候你卡住不是因为不会编程而是因为你不知道该怎么描述你的问题。轻量技术按需学。如果你想做网页可以学一点HTML、CSS、JS的基础概念再加上Cursor、v0这类现代AI辅助工具。然后他说了一个原则我觉得特别实在。同一个问题反复出现就值得花时间搞懂底层。能快速解决的就别死磕。你不需要什么都学但你需要学会分辨什么值得深挖什么可以跳过。怎么说呢这个答案让我松了一口气。原来我不需要变成一个程序员但我需要变成一个更聪明的AI使用者。把你的专业优势真正用起来。这一点我觉得是何锦成给我的建议里面最有想象空间的。我跟你说听完我直接就兴奋了。他说你现在主要是整合别人现成的Skill做出来的东西可能更适合自己用。但如果你能把你自己的专业知识或者经验包装成可复用的Skill或者工作流那你做出来的东西就会更有独特性成长也会更快。从Skill的消费者变成Skill的创造者。这个思路让我一下子看到了一个新的方向。听完整个思路我突然想明白了一件事。为什么我之前总觉得哪里不对劲因为我一直在用战术上的勤奋掩盖战略上的懒惰。忙着找Skill忙着组装Skill忙着出结果。但从来没有停下来想一想在这个过程中我到底有没有变得更强。何锦成说用AI最舒服的状态是既能快速出结果又能在过程中慢慢积累理解和判断力。我现在第一层做得不错但第二层才刚刚开始。其实吧学不学编程根本不是重点。重点是在用AI的过程中你有没有在成长。如果你只是把AI当成一个万能的打工人那你永远只是一个「用人的人」。但如果你在用它的过程中慢慢学会了它的逻辑、理解了它的边界、提升了自己的判断力那你才能真正跟AI一起进化。我现在的计划很简单继续用AI快速出结果但每次做完项目花15分钟复盘一下。遇到问题的时候试着自己判断一下而不是全交给AI。遇到反复出现的问题就花时间搞懂底层。把专业领域的经验沉淀成可复用的东西。如果在一些AI的思考逻辑方面你感觉有启发、有用处那同样也可以把它的思考逻辑沉淀到你自己身上去内化成你自己的思维方式。不急先从复盘这个习惯开始养成。说真的这个问题让我想了很久。你不需要会造导航卫星但你得会看地图得理解路线逻辑得在导航给你指到沟里的时候有能力自己判断「不对应该往左」。用AI也是一样的道理。用AI的过程也是认识自己的过程。共勉。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包✅ 从零到一的 AI 学习路径图✅ 大模型调优实战手册附医疗/金融等大厂真实案例✅ 百度/阿里专家闭门录播课✅ 大模型当下最新行业报告✅ 真实大厂面试真题✅ 2026 最新岗位需求图谱所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要《AI大模型入门进阶学习资源包》下方扫码获取~① 全套AI大模型应用开发视频教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点② 大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通③ 大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。④ AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。⑤ 大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。⑥ 大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。以上资料如何领取为什么大家都在学大模型最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人传统岗位不断缩减但AI相关技术岗疯狂扩招有3-5年经验大厂薪资就能给到50K*20薪不出1年“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。风口之下与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰不如先人一步掌握AI大模型原理应用技术项目实操经验“顺风”翻盘这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。以上全套大模型资料如何领取
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