AI时代如何学习：我的实践方法与思考

AI领域的工具和知识迭代很快，过去有效的提示词模板或热门产品，可能很快就会失去价值。面对这种变化，学习重点不应只是追逐每次更新，而要回到真实任务：先解决手头问题，再总结可复用的经验，并逐步识别值得长期掌握的工具范式。

大家好呀，我是飞鱼

这篇文章，主要想讲讲怎么学习 AI？或者说 AI 时代到底要怎么学习？

之前网上有人吐槽：AI时代，只要你学得足够慢，你就可以不用学了！

其实现在 AI 时代的知识和工具的过时速度远超想象，我们都不知道自己今天学的知识和工具还能存活多久？

我们把时间拉远点（两年前），当时我们都还在研究各种提示词模板，收集各种实用提示词。

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但现在模板和工具都太强了，强到已经不需要像以前那样的提示词。

现在用一段大白话把需求描述清楚，出来的东西就比以前得到的结果要强上太多。

反而是堆太多提示词，会限制 AI 的发挥。

我现在觉得学习 AI 的核心方法就一条：干中学！

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因为只有放在真实的项目中，才会遇到真正的问题，遇到了问题才有机会去解决问题。

比如看到一个 AI 工具，工作流技巧，就在自己的真实任务里跑一遍，只跑通了，那才是你的经验。

之前我们的学习方式都是系统学习，但我觉得 AI 时代，干中学才更适应目前 AI 时代的发展。

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不再追求先把知识地图画全，而是让真实的任务牵引着学，用到哪里学到哪里，学完后就做沉淀和输出。

我还被经常问到的第二个问题是工具更新那么快，要怎么跟？

我的观点是 99% 的更新都不值得跟，我的建议是跟 AI 范式，而不是跟 AI 工具。

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小龙虾就是最好的反面案例。

2026 年年初爆火，而短短几个月，几乎已经没人提它了，甚至 8 月份它发布了 2.0 版本，一点水花都没有。

但死掉的只是小龙虾这个工具本身，不是它代表的范式。

它背后的东西，全都沉淀进了后来的 AI 工具，如Hermes，Codex。

那还要不要学其他工具呢？

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这得看看我们现在用的 AI 工具是否足够覆盖 90% 的工作需求？

如果是，那就够了，有余力再去学习新工具。

有时候从一开始就不需要用那个最新最强的工具。

比如现在用 Claude Code 最新模型就已经满足日常大部分场景了，那就不需要再折腾小龙虾了。

记住，使用任何 AI 工具的前提都是有场景的。

那如果我们停下来一周不学AI，会失去什么？

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答案是什么都不会失去。

这种心态不是躺平，而是把有限的心力留给真正重要的事情。

毕竟 AI 是工具，而你才是使用工具的主体。

最后，当你发现自己经常在重复某个工作链路时，就可以考虑将它标准化为 WorkFlow 或者 Skills。

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最后：文章会收录到我的个人网站：hardyfish.top/