我是也成老登了么最近常常在各種場合被要求給年輕人提供學AI的建議。

昨天在參加一個黑客松圓桌的時候，又面對了這樣的問題。

我當時的回答其實挺簡單：

把你覺得沒意思的、標準化的、消耗心力的事，都想辦法交給AI。 把你覺得好玩的、需要琢磨的、做完會覺得爽的事，留給自己。

聽起來有點像雞湯，但它其實是一種非常具體的心力分配策略。每個人每天可用的心力是有限的。你把它花在你不愿意花的事上，就沒有心力花在你愿意花的事上了。

所以我干脆來寫一篇文章，再展開講講我是怎么處理自己和AI之間的關系的。

以及，我甚至對于大家沒更充分地使用Coding agent感到挺疑惑（Claude Code、Codex、Cursor、Trae、OpenClaw等等都算）。這一波AI能力的爆發，最有價值的禮物之一就是它們。如果你做的事里有「自己不想做但必須做」的部分，多半都能讓這些Coding agent替你跑掉。

就拿我早上來說。我剛剛做了兩件挺復雜、但又不得不做的事。

但其實都不是我做的。

一個合作品牌讓我做完內容之后順手報名他們的大賽。我把報名表的字段和提交zip的要求丟給Claude Code，去吃了頓早飯。回來看了一眼，它把所有內容寫完了。甚至自己調用了huashu-design這個skill，把要提交的agent產品宣傳動畫做了出來，打包進了zip。

另一個合作品牌問我有沒有合適的skill能提交到他們的平臺。我把對方的開發文檔丟過去，讓Claude Code自己挑了兩個我已經做過的skill，按對方的規范要求重新加工了一版，打包給我。我點了下確認就發出去了。

整個上午的心力損耗幾乎是零。

這種感覺特別好

這種好的點不在「效率高」。

在于我把本該花在不喜歡的事上的心力，省下來留給了我喜歡的事。

報名表、對格式、塞文檔這種事，本身沒什么意思，做完之后也沒什么成就感。它們必須做，但它們消耗你的好心情。一天里如果你花兩個小時在這種事上面，剩下的時間你也很難再有興致做別的。心力是真的會被耗光的。

那就讓AI做。

但是，不是所有標準化的事都該Skill化

昨天我發了另一條相反方向的動態。

放棄Skill化不是因為做不到，是因為我享受這件事的過程本身。

把這條動態和今天早上這件事放一起看，乍一看是矛盾的。既要把事情Skill化全自動交給AI，又不要Skill化要自己慢慢做——你到底想干嘛。

但其實它們說的是一件事：

判斷標準從來不是「這件事能不能Skill化」，而是「這件事的過程本身有沒有快樂」。

報名材料的過程沒有快樂，那就交給AI，0心力。 做封面的過程有快樂，那就留給自己，慢慢調，每篇換一種風格。

不是效率最大化，是心力配置最優化。

為什么有的事過程本身就快樂？

心流理論給了一個解釋。

當一件事的難度恰好在你能力的甜區，既不容易到讓你無聊，也不難到讓你痛苦，并且你能立刻看到自己的努力產生反饋。這時候你就進入心流。過程本身就讓你爽。

我后來想，AI編程為什么這么上癮，本質上就是它的難度剛好被AI調到了那個甜區里。

沒有AI的時候，寫一個不熟的功能要查一堆文檔、踩一堆坑，超出甜區，就變成痛苦了。 什么都讓AI做、自己只看它跑，掉到甜區下限，變成無聊。 和AI一起做（你出主意、它執行、你調整方向、它再做），你剛好處在那個又費一點勁、又能立刻看到結果的位置。

這就是為什么很多人玩AI編程像打游戲一樣停不下來。它不是一個「效率工具」，它是一臺心流制造機。

其實莊子兩千多年前就描述過這個狀態。《養生主》里庖丁解牛的時候「以神遇而不以目視，官知止而神欲行」。手和刀已經不需要思考介入了，注意力直接進入對象本身。庖丁不是在「勞動」，他在那種狀態里得到了某種自由。

我每次看到這一段都覺得，這其實就是中國人最早的心流定義。庖丁解牛不是工作，是玩。

封面這件事對我來說也是。每次都換種風格、調種trick，它一直處在難度甜區里。如果做成Skill一鍵產出，反而失去了那個讓我享受的過程。

但報名表不是。報名表的難度甜區只對一個完全沒填過的人有意義。對填過十次的我來說，它早就掉到甜區下限，做的時候只覺得無聊，做完一點回甘都沒有。

這種事，讓AI做。

一天結束的時候你應該有過這種感覺——完成了一堆任務，但感覺自己被掏空。掏空你的不是任務本身，是「不想做卻必須做」的那種內耗。

AI能力的這一輪爆發，讓我們第一次有了重新分配心力的機會。 這件事其實挺珍貴的。

但工具變強的時候，主體也容易變弱

這里其實有個更深的問題，我想說出來。

工具的能力越強，使用工具的人就越容易被工具反過來定義。一個熟練用Excel的人，慢慢就會被自己的工作變成「Excel工人」，他干的事都是Excel能干的事，Excel不擅長的事他就不去做了。

AI出來之后，這個問題就被放大了。因為AI能干的事比Excel多太多了。如果你不主動選擇「什么交給AI、什么留給自己」，AI能干的邊界，就會成為你能干的邊界。你的Skill庫越完善，越有可能出現這種情況：你以為你在用AI，其實是AI在塑造你。

所以「不想做的事Skill化、想做的事留給自己」，這件事的意義不只是省心力。

它是一種在AI能力擴張過程中，仍然清楚知道自己想做什么的練習。

每一次你停下來問「這件事我想自己做，還是交給AI」，你就在做一次主體性的訓練。問得多了，你不會被任何一種工具定義。問得少了，你會被你最常用的工具悄悄定義，直到某天發現自己變成了它的延伸。

我覺得這是這個時代最值得花心思的事情之一。

一個挺浪漫的對照

馬克思在《德意志意識形態》里有一段很美的描述，寫共產主義之后人的狀態：

我有可能隨自己的興趣今天干這事，明天干那事，上午打獵，下午捕魚，傍晚從事畜牧，晚飯后從事批判，但又不因此就使我成為一個獵人、漁夫、牧人或批判者。

那時候這聽起來像個遙遠的烏托邦。前提條件（生產力極大豐富、勞動力極大解放）每一條都看不到盡頭。

但今天我用Claude Code幫我處理完一個上午的事務工作，然后騰出整個下午去研究一個新的AI產品、寫一段我自己想表達的東西、調一調封面的風格。

我突然意識到，至少對一部分人，我們已經站在了那個未來的早期版本里。

不是說AI替我們解決了所有勞動。但它至少幫我們解決了「自己不愿意干但必須干」的那部分勞動。這部分一旦被剝離出去，剩下的就全是你愿意做的事。

而你愿意做的事，本質上不是「工作」，是「玩」。

兩百多年前席勒在《審美教育書簡》里寫過一句話，我以前讀覺得抽象：

人，只有當他完全是人的時候，他才游戲；只有當他游戲的時候，他才完全是人。

我每天用AI做事的時候，反而覺得這句話變得非常具體了。

給你一個具體的練習

如果你也想試著用AI重新分配自己的心力，今天可以做一件事：

打開你的待辦清單（或者日程表），把上面的事分成兩堆。

一堆是你做完會覺得「還行，做完了，但是沒什么意思」的事。 一堆是你做的時候會忘記時間、做完會覺得「這玩意兒真有意思」的事。

第一堆，問自己：能讓AI做掉多少？哪怕只是50%。把它Skill化、流程化、模板化，讓它在你不在場的時候自己跑完就行。 第二堆，問自己：今天我有多少時間能花在這上面？保護這些時間，不要讓第一堆的事再偷它。

這個練習看起來很小，但其實是這個時代非常關鍵的一件事。

你做的每一個「交給AI / 留給自己」的判斷，都是在重新畫一遍你和工具的邊界，也是在重新確認你自己想成為什么樣的人。

人生是有限的。AI替我們干掉那些「必要但不好玩」的事之后，剩下的時間用來干什么，就成了一個新問題。

我希望對你來說，這是個讓你興奮的問題。