昨天晚上又又又熬夜了，实在没忍住，睡之前又打开Claude Code开始聊。（这次真不是为了烧“词元”😂）
起因是一个很简单的问题，我在刷牙的时候，就突然冒出来一句话：到底什么叫用AI用得好？
然后事情变得有意思了。
我问完这个问题之后，脑子里立刻冒出第二个问题：我为什么想知道这个？
接着是第三个问题、第四个问题....我是怎么判断别人用AI的水平的？我凭什么判断？我的标准是什么？这个标准有没有人研究过？他们怎么说的？跟我的想法一样吗？如果不一样，为什么不一样？
每一层问题都打开下一层。像俄罗斯套娃，但没有最小的那一个，每打开一层，里面还有一层。
更好玩的是，我在用AI来研究"什么叫用AI用得好"，这个行为本身，就是我最近沉迷的事情，让AI来帮助你提升元认知！会上瘾，真的。
停不下来了。翻了一堆论文和数据报告，一直聊到凌晨，不过，我的思考也也不一定就是对的，分享出来一起学习呗。
1-使用AI好不好，有没有标准？
其实，大家有没有发现，如果你是一个AI 重度用户，几乎你和别人聊几句，就能判断对方用AI的程度。
但到了一定的程度后，你自己都没办法判断自己用AI的方式是否还需要精进，因为市面上还真没啥统一的标准。
不过，2026年2月23日，做Claude的公司Anthropic发了一份报告。
他们分析了9830条真实用户对话，总结出AI使用能力的4个维度，叫"4D框架"。看
看完你就基本知道自己使用AI的水平了。
维度
核心问题
翻译成人话
Delegation
该不该让AI做这件事？
你知道AI的边界在哪吗
Description
能说清你要什么吗？
就是Prompt能力
Discernment
能评估AI给的东西吗？
它说的对不对你能判断吗
Diligence
你对AI的产出负责吗？
会告诉别人这是AI帮你写的吗
Prompt能力排在第二位，这让我意外。排在第一位的，是"判断该不该让AI做"。
报告里有一句话让我印象很深：
"完美的Prompt无法弥补糟糕的委派决策。"
你Prompt写得再好，如果这件事本来就不该交给AI，或者你把不该交的部分也交了，结果不会好。
他们还统计了11个可观察的AI素养行为在对话中的出现频率。
排在第一的是"迭代和精炼"——85.7%的对话都有。大部分人确实在跟AI来回改。
但往下看就扎心了：
"质疑AI的推理逻辑"——只有15.8%。
"核查AI给的事实和数据"——只有8.7%。
85%的人会跟AI反复改稿，但不到9%的人会停下来想：它说的这个，是对的吗？
再看迭代用户和非迭代用户的对比，差距更明显：会迭代的用户质疑AI推理的频率，是不迭代用户的5.6倍。发现AI遗漏关键信息的能力，是后者的4倍。
所以，用好AI 的人，真的更像是在跟一个需要你持续追问的合作者一起工作。
2、锯齿前沿：为什么你永远不能照搬别人的方法
哈佛商学院和BCG做过一个实验。758名BCG顾问，一半人用GPT-4辅助工作，一半人不用。
结果用AI的那组，任务量多了12%，速度快了25%，质量高了40%。
听起来AI全面碾压？
但故事没这么简单。研究者发现了一个危险的现象：当任务超出AI的能力边界时，那些依赖AI的顾问，准确率反而低了19个百分点。
他们给这个现象起了一个名字，叫**"锯齿前沿"（Jagged Frontier）**。
啥事锯齿前沿呢？
大白话说就是：AI的能力边界不是一条平滑的线。它是锯齿形的，有些看起来很难的事，AI做得极好；有些看起来很简单的事，AI做得一塌糊涂。
而且，没有人知道这条锯齿线在哪。包括做AI的人自己。
这就解释了一件事，为什么你不能照搬任何人的AI使用方法。而且你大概率会发现，你看着别人和你操作一样，但是你们的输出结果完全不同，甚至你还会带来很多的bug。
至少到目前为止，用好AI 这件事，我还没发现捷径，只能自己去试、去撞、去积累。
沃顿商学院教授Ethan Mollick说过一段话：
"很多人以为有一本秘密说明书。OpenAI自己也不知道你不知道的东西。唯一的方法就是大量使用。"
我太认同了，很多人找我学AI，好像以为教了钱，老师就能把武功秘籍输入大脑一样。
3-真正的分水岭：元认知！
MIT做了一个实验，让250名员工分成两组，一组用ChatGPT，一组不用。
结论是：AI确实能提升创造力。
但有一个前提条件：只对有元认知策略的人有效。
元认知，说白了就是"思考自己怎么思考的"。
比如昨晚，我问AI"什么叫用AI用得好"，问完之后我没有等答案，而是先问了自己：我为什么想知道这个？然后又问：我为什么在乎这个标准？
就是开头说的那个套娃。
在家里，我跟孩子聊天也是这个模式。他问了一个问题，我不急着回答，而是先问他：你为什么想知道这个？然后他答了，我再问：你为什么觉得这个重要？无限套娃，快乐无穷。
4-但用好AI的核心思维就是：递归
看到MIT的这个结论时，我有一种奇怪的感觉，好像我一直在做这件事，只是没有命名。
直到我这一期AI 素养训练营，我给这个思维做了个名称，我把它叫做"递归"：用AI来学如何用AI。
然后10个学员，有的是过去都不碰电脑的，打通这个点后，居然已经开始玩龙虾了，逼得我赶紧修改我的教学计划。
不过，让我最爽的还是，用 AI 来做自我的反馈，让AI直接给的思维链条做检查，然后你就会发现，你一天比一天通。
在AI出现之前，你很难"看见"自己的思维。思维是看不到的，甚至你大部分时间都是潜意识。
但，有了AI 后，我真的像请了个大仙，我最常说的是：“快帮我一起分析一下，我为什么会这么想，背后的理论是啥？”
于是我做了个思维棱镜，现在大家都用上了，一片好评。
你把思考过程说出来，AI把它变成文字，文字变成可以被审视的对象。然后你看到AI的分析，产生新的思考，再交给AI，每转一圈，你对自己的理解就深一层。
普通的反思是单向的，我观察自己，调整行为。
递归是双向的，我观察自己，AI分析我的观察，我审视AI的分析，AI再分析我的审视……每一圈都产生之前不存在的认知。
5-所以，到底什么叫用AI用得好？
综合这些研究和我自己一路走来的经验，我发现了5条规律。不是工具层面的，是认知层面的：
1. 知道AI的边界在哪（至少在自己的领域里）。
不是泛泛地知道"AI会犯错"，而是具体知道"这类任务AI很擅长，那类任务AI一定会出问题"。这只能通过大量使用来积累。
2. 会追问，而不是接受。
AI给了一个答案，第一反应不是"不错"，而是"你为什么这么建议？有没有漏掉什么？"
3. 在迭代，而不是一次性使用。
Anthropic的数据说得很清楚：迭代用户的AI素养行为是非迭代用户的2倍。一次性"帮我写个XXX"，不叫用AI用得好。
4. 在想自己怎么想的。
每次用完AI，花几秒钟想："这次协作哪里顺畅，哪里别扭？下次怎么调整？"这就是元认知。
5. 在用AI来改进自己使用AI的方式。
这就是递归。也是我认为最关键的一条，因为它把前四条全部包含了。
而且，你还能让你的AI 来给你反馈，你怎么提升用AI的能力。（又是一个强大的递归和元认知啊～）
我做了一个skill-你的AI使用诊断报告。
让AI给你出一份"AI使用能力诊断报告"——你粘贴一段Prompt到任何一个有记忆的AI里，它就能基于和你的历史对话，告诉你你在哪个层级。
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