每日一句：事情越来越多，先退一步看什么真正重要；AI越来越快，反而提醒自己慢下来，把位置放低一点。
AI越来越快以后，我反而发现自己跟不上了
今年，尤其最近，我越来越习惯用语音跟AI交流。
最开始用Typeless，后来用豆包输入法，现在也会用VibeCoding键盘、DJI Mic。手机上写东西、飞书里做记录、课评、每日一句，很多时候也都是直接说。
我突然发现，自己已经很少打字了。
前几年我还会开玩笑说，因为长期打字，很多字提笔都忘了怎么写，要先拿手机拼音打出来再抄。现在更有意思，连打字都开始减少了。
语音当然很高效。
当模型理解能力越来越强以后，很多时候限制AI效果的已经不只是模型本身，而是我有没有给它足够的上下文。相比打字，语音可以很自然地把大量背景、想法、细节讲出来。哪怕说错一点、识别错一点，它也经常能够结合上下文理解。
可是用久以后，我又发现了另一个问题：
自己的输入越来越快，AI每秒钟的token输出也越来越快，但我的思考不一定越来越快。
我一分钟可以讲很多东西，AI一秒钟也可以吐出很多Token。一个问题抛过去，它“邦邦邦”给我几十段回复。我可能认真看了前面两三段，后面扫几眼，突然又冒出一个新想法，于是马上开始下一轮对话。
Turn by turn几十轮下来后，内容越来越多。
但回过头来问自己：
AI刚才到底说了什么？
有多少我真的看完了？
又有多少我真的看懂了？
这时候我开始意识到，也许问题已经不是AI够不够聪明了，而是我的大脑到底有没有跟上。
AI给了答案，不代表我真的看得见
以前我会觉得，用好Agent主要是一种技巧。
要理解模型边界，知道怎么给上下文，知道它擅长什么、不擅长什么，知道怎么拆任务、怎么选模型。
这些当然都重要。
但现在我越来越觉得，往后可能更重要的是人的认知本身。
因为AI完全可能已经在32段回复里的第17段，给了一个非常重要的视角。但我没有耐心看到那里；或者我看到了，却没有意识到它的重要性；甚至它已经把问题想到了我还没到达的地方，我因为自己的认知没有跟上，反而觉得“好像也就这样”。
然后我又抛出下一个问题。
AI顺着我的问题继续往下走，我也跟着它继续走。最后两个人一起钻进一个 rabbit hole，越聊越细，却离真正的问题越来越远。
所以现在我觉得，跟Agent对话最后能得到多少东西，很大程度上确实取决于使用者自己。
不只是会不会Prompt，而是：
它说出来的东西，我有没有匹配的认知能看见？
看见以后，我有没有足够的耐心去理解？
理解以后，我有没有形成自己的判断？
最前沿的AI，最后把我带回了一支笔和一张纸
昨天晚上有一个挺有意思的画面。我把工作室的一些数据给到AI分析数据越来越多以后，我明显感觉自己的大脑RAM不够用了。
于是我突然拿出一个本子和一支笔。一点点的吧重要数据写出来
AI负责帮我快速计算和分析，我就慢慢抄。
抄完停一下，看一看。
想一想这个数字是什么意思。
有新的困惑，再回去问它。
它重新计算，我再把关键的东西写下来。
那一刻我突然觉得，这个本子有点像电脑里的 swap memory。
当大脑的RAM不够的时候，我把一部分东西放到纸上。虽然慢，但我的 working area 反而变大了。很多原本在屏幕上一闪而过的信息，因为真的动手写下来，开始有机会被我慢慢咀嚼。
很有意思。
AI越来越前沿，最后我反而重新拿起了一支笔。
所以我想，以后身边可以放一本最简单、最薄的小本子，不需要很 fancy。它不是为了做漂亮的笔记，而是在我跟AI一起处理复杂问题的时候，成为大脑的一块 external RAM。
甚至现在觉得，慢本身也是有价值的。
不是所有东西都应该继续加速。
有些东西需要停下来，才能真的进去。
慢下来背后，还有一个更重要的提醒：恭敬
写到这里，我发现昨天真正让我触动的可能还不只是效率。
还有一个词：恭敬。
晚上取快递的时候，路上听到两个人聊天，其中一个人说了一句：
“你直接把这个丢给豆包就好了。”
不知道为什么，那一刻“丢”这个字突然让我觉得有点刺耳。
然后我马上想到，其实我自己也经常这么说。
“把这个表格丢给AI。”
“把代码丢给它跑一下。”
或者我们还经常说：“把这些资料喂给AI。”
以前从来没觉得有什么问题。昨天却突然开始想：为什么我们很自然地会用“丢”“喂”这样的词？
我们不会说：“把这个东西丢给老板。”
也很少会说：“把日报喂给主管。”
因为面对我们认为比自己位置高的人，自然会有一份分寸感。
但面对AI的时候，很容易完全反过来。
尤其当我付了会员费、按Token付了钱以后，会很自然地觉得：我是出资方，我买了你的服务，你就应该为我所用。
我下命令，它执行。
它做得好，我接受；做得不好，我评判。
于是人很容易被推到一个“造物主”的位置上。
有没有可能，不是它太笨，而是我还没看懂？
这个位置其实挺危险的。
因为现在的AI又特别容易给正反馈。你说什么，它大多数时候都会积极回应；你提出一个想法，它很容易顺着你继续展开。
时间久了，人可能很容易习惯一种状态：
我是对的，你来帮我。
然后当Agent做不到的时候，我们会说：
“这个模型怎么这么笨？”
“这么简单的代码都写不对。”
“为什么按键没反应？”
“蜂鸣器怎么都接不对？”
尤其在做硬件项目的时候，这些话其实很常见。
但我们很少第一时间反过来问：
我有没有把足够的上下文告诉它？
它是不是一个有视觉能力的多模态模型？
我有没有让它看见真实的电路和报错？
我到底知不知道这个模型擅长什么、不擅长什么？
当然，AI会犯错，也会胡说，并不是它说什么我都要相信。
但我现在觉得，在马上得出“它不行”的判断以前，也许可以多问自己一句：
有没有可能，是我还没看懂？
这个念头对我来说很重要。
它不是要我放弃判断，而是在判断之前，先把自己放低一点。
我把自己放在什么位置上？
最近一直在读《高效能人士的七个习惯》，也一直在想“以终为始”、志向和使命。
前几天我还在想那根把盘香拎成塔香的线：每天做的事情可能还是那些事情，但有没有一根线把它们串起来，让同样的旋转不是一直在平面打转，而是在一点点往上走？
昨天突然觉得，跟AI相处这件小事，也在提醒我同一个问题：
我想成为什么样的人？我把自己放在什么位置上？
当能力越来越强、工具越来越强、我能够调用的资源越来越多的时候，我是越来越习惯高高在上地差使、评判，还是反而越来越能看见自己的有限？
这让我想到《道德经》里的：
“为学日益，为道日损。损之又损，以至于无为。”
AI时代特别容易“日益”。
更多模型，更多Agent，更多数据，更多上下文，更多方案，更快的输入，更快的输出。
可也许我现在需要练习一点“日损”。
工作室事情很多，少开一条线。
Agent回复很多，少急着问一个问题。
工具越来越强，少一点“我已经懂了”。
能够调用的东西越来越多，少一点“都应该为我所用”的理所当然。
昨天晚上拿起纸笔，对我来说其实就是一个很小的动作。
承认自己的RAM不够。
承认有些东西AI已经想得比我远，我需要慢一点才能跟上。
也承认面对未知，我还是应该有一份恭敬心。
也许这也是最近一直在想的“以终为始”的另一种落地。
不是每天把更多事情做好，而是当事情越来越多、能力越来越强的时候，我还记不记得那根线。
知道自己为什么做，知道现在最重要的是什么，也知道自己应该站在哪里。
今天先记到这里。
