AI

模型换了一代，你的 Skill 和提示词还停在上一代：完整自查手册（附原文全译）

GPT-6 Astra 之后，为旧模型写的 Skill、AGENTS.md 和提示词开始反过来拖累新模型。本文提供可复制的审查提示词、机制解析，以及 Eric Provencher 原文全文中译。

真正疼的不是那点 token，是它在错的时候调错东西。

AI 沉思录：最好与最坏

一个模型可以打一切，赢者通吃。最好的时代与最坏的时代同源：世界在剧烈变化与流动。

我给一群 AI 补了间办公室，省得它们每天重新认识我

AI 个个聪明，凑在一起却经常失忆、装忙、互相等。我做了 Pi Felix，想让一项工作第二次发生时不用重来。

我不想再问 AI 同一个问题，于是做了三个网站

从口袋投研、冲浪择日到阅读旅程，我开始用 AI 把重复问答变成可以持续运行、故障和迭代的个人工具。

AI 编程最有意思的地方，是它让一个人能为自己很小、很真的问题专门做一个工具。

我做了个能装进口袋的投研工具，先给朋友们看一眼

把分散的数据收进手机，逐项查看来源、分析依据和缺失信息。

先把状况看清，再谈自己的判断。

AI 不能替你知道，为什么这么干

真正决定能不能放权的，不是 AI 会不会做，而是它知不知道那件事背后的上下文。

越慢、越贵、越不可逆的动作，越不能把“为什么”一起外包。

一个人怎么让多个 AI 不互相打架

多 Agent 真正容易崩的不是能力，而是入口、边界、交接和共享写入规则。

多一个 AI 不等于多一份产能；没有控制层，只会多一份混乱。

我如何用 AI，为一次出行搭一套决策系统

AI 不只是生成攻略，而是把日期、活动暴露、天气风险和调整建议连成一套能持续更新的出行决策机制。

好的旅行计划不必把每一分钟排满，重要的是在变化发生时仍然知道该怎么选。

我如何构建自己的 AI 世界

真正改变人的，是把信息、思考、行动和复盘连成一个能自我更新的系统。

AI 世界更像一套能持续校准自己的行动系统。

AI 时代的北京折叠，可能没有设计者

同一个 AI 入口，有人用来重做工作方式，有人只是偶尔消遣。真正的产品机会，是把向上的电梯修出来。

工具越平等，结果反而越撕裂。

我把一份黄金研究报告，变成了每天运行的判断工具

把一次阅读中的判断，拆成来源、更新频率和需要重新检查的问题。

报告读完了，问题还得继续跟。

Codex 改变的不是写代码，而是给工作一个容器

从 pinned thread、语音输入、外部记忆到 heartbeat，拆解 Codex-maxxing 背后的工作方式变化。

工作的最小单位，正在从一次会话升级成一个循环。

我现在跟 AI 说话的方式，叫许愿式沟通

比学 Prompt 更重要的是先知道自己要去哪。目标清晰的时候，一句话能顶十个 prompt。

许愿不是乱许，是把清晰的意图喂给 AI，让它做路径规划。

超级个体的真正天花板，藏在你自己这里

当 AI 解锁了几乎无限的产能，真正稀缺的反而变成注意力、品味和判断力。

乐团可以租。指挥棒只能你拿。

AI 这场大浪，冲走的可能不是你以为的东西

AI 最先冲走的不是体力劳动，而是那些看起来很专业、其实只是信息差的假专业。

AI 不是来抢你饭碗的。它是来验货的。

AI 时代的快与慢

在外部变化里保持足够快，在自己的世界里慢慢建立秩序。