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看李笑来七年就是一辈子—205.10.31直播思考和笔记

当越来越多的人把 AI 当作“万能答案机”的时候，真正的变化已经发生：AI 不是创造差距，而是放大差距。它把个人的交付速度、质量与成本放到同一束强光下，能打的人更亮，敷衍的人无处遁形。于是，很多人看到“高技能岗位成了失业重灾区”，其实淘汰的并不是“高技能”，而是那些混在高技能岗位里的“滥竽充数者”。岗位并没有突然消失，只是更少的位置留给不会的人。

在这样的背景下，编程的角色也悄然转型。它不再是孤立的“技能本体”，而更像一块“中间件”——把数据源、工具与平台串接起来，服务具体的业务目标。不是要人人成为架构师，而是两个月掌握能用即可的脚本能力：做合规的抓取与清洗，让报表自动生成，让通知自动发出，让零散信息变成结构化结果。真正重要的不是你背下了多少 API，而是你能否把需求拆成流程、把流程变成接口，然后稳定地交付。

表达方式也在重排。视频往往比纯文字更能赢得注意力，因为它更容易承载情绪与场景。与其反复“讲道理”，不如讲一个小故事：先抛出真实的问题与冲突，再点出你看到的规律，最后给出可执行的做法。故事让人愿意听，洞见让人点头，方法让人能做。视频建立信任与触达，文字承担沉淀与复盘，而真正产生交易与口碑的，仍然是你能够复用、可度量、能省钱省时的项目交付。

很多人说“AI 从来都是私人订制”，并不是指噱头，而是指你的私有工作流：你的行业语料、你的 SOP、你的阈值与规则，组成了只对你（或你的客户）有效的助手。把客户的输入标准化，数据合规地抓取与清洗，调用模型或工具生成图表与报告，自动归档与回传——这是一条可解释、可复用、可维护的流水线。它并不花哨，却极其有效。哪怕是简单的“周报机器人”，只要能每周稳定省下几小时、减少错误率，你就有了可以被反复购买的价值。

然而，便利也会带来认知进步的阻塞。总是索要现成答案，会削弱阅读、判断与整合的基本功。建议把 AI 当作“提纲与关键词生成器”，而不是“终稿制造机”：先自己读，再请它帮你梳理框架；先写第一版，再用它改写与校对。对于未成年人，更需要明确时长与场景的保护，要求“说出思路”，不要让工具替代必要的训练。数据合规与隐私也同样重要，尤其涉及爬虫与客户资料，必须尊重授权、控制频率并保留可追溯记录。

往前看三年，可以做一个朴素的判断。2026 年是工具化之年，垂直小工具与“代码即服务”会爆发；2027 年是工作流之年，行业化的私有助手普及，小团队借助 AI 的人效优势全面显性化；2028 年是治理之年，数据合规、模型审计、可解释与标注走向标准流程，“可信交付”成为卖点。贯穿始终受益的，是具备底层通识、能写中间件脚本、又懂行业细节的 人才。

如果要把这些话落成今天就能做的事，思路其实很简单：先把“我会什么”换成“我能交付什么”。从一个能省时的脚本开始，做出可演示的前后对比，再做成可复用的模板，写清楚边界与维护方式，用一支短视频讲清楚“故事—洞见—方法”的闭环。把这件小事做对，一次客户就会变成三次复购。项目＞内容，交付＞观点，这是在两级分化时代最稳的打法。

最后，AI 不创造差距，它放大差距。岗位没少，只是位置更少给不会的人。编程是中间件，业务是目的地；能交付，才是护城河。