花几天就能学会的“AI技巧”，本质上都一文不值。
最近读到老派程序员Charles Miller的一篇文章。他拿1995年的C语言举例：老程序员总执着于写“++i”而不是“i++”，以为这样能省下一点内存开销，却不知道现代编译器的底层优化早就抹平了这点差异。
这两年的AI热潮正是历史的重演。从最初的提示词工程，到后来的RAG、MCP协议，再到现在的Loop工程，我们总结出的所有“独家AI技巧”，只要真的有效，几个月后就会被OpenAI或Anthropic直接写进模型底层，变成默认配置。
那种复述“你是一个资深专家，请不要犯错”的提示词咒语，和当年死磕“++i”没有任何区别。但这并不意味着我们可以躺平不用AI。我在实际工作中观察到，每天高频使用大模型的人，和完全不碰AI的人，产出效率已经拉开了代际差距。这种差距根本不是因为前者掌握了什么神秘的AI技巧，而是因为AI放大了他们原有的底层能力。
大模型时代真正值钱的，恰恰是你过去一直在用的传统硬核技能。你能不能清晰地定义问题边界？能不能像配置自动化流水线一样去拆解业务流程？你有没有足够的领域知识，去测试、评估并纠正AI输出的偏差？这些能力决定了你是在管理AI，还是在被AI牵着鼻子走。
不要再去收集那些几个月就会过期的提示词模板了，去打磨你对业务的理解、沟通的逻辑和验收的标准。AI抹平的是工具的操作门槛，但永远抹平不了人与人之间定义问题的能力差距。