👋 你好，我是凡人小北

AI 时代，大多数人的未来其实都悬着。 早上刷到 @python_xt 一条推，说个体要像泥鳅一样找缝隙、钻生态位。他说得对，我补充点我的想法：光钻不够，得每一步都能攒下点什么。 聊聊怎么钻、往哪钻、钻完之后怎么让它值回票价。 1. 关于"没有舒适区、没有确定性"这件事 这件事，很多人其实已经在经历了，而且会越来越明显。 岗位、技能、工具、平台，现在过气的速度越来越快，今天的安全感大多来自历史惯性，AI 一来，很多东西加速洗牌，大多数人的未来其实都悬着。 一个做自媒体的朋友之前涨粉很猛，算法一变，数据直接腰斩。做外包的，平台规则三个月一变；做技术的，工具半年换一轮。做产品的，方向一年推翻 n 次。嘴上说要稳定，身体早就不稳定了。 因为这里有个误区： 很多人听完这些话，理解成那我就一直折腾、一直换、一直追风口。 结果就是表面很忙，轨迹却东一榔头西一棒槌，没有任何累积。 所以关于"没有舒适区、没有确定性"这件事是很现实的描述，并非未来预言。 只是很多人还没反应过来。 既然稳定指望不上，那能指望什么？我觉得是方向感。 2. 快很重要，但更重要的是方向感 千万别白跑，faster / smarter 这些词很燃，但有个事没说：你得先知道自己在朝哪个方向跑。 否则更快只会更早撞墙。 举几个常见场景。 有人一年学了一堆 AI 工具： AIGC 画图玩过，Agent 搭过，自动化脚本写过， 最后问他赚了多少钱？零！ 你说他没努力吗？不是，是劲儿没往一处使。 对比另一类人： 用 AI 帮老板做 PPT，一单 300 后来直接做模板卖，月几千 再后来接企业内训，一场几万 起点很土，路径却是往上叠的。 快是加速器，方向错了，加速只会更快回到原点。 我判断一个人有没有在往上走，就看三点：解决的问题有没有变大，承担的责任有没有变重，做的事有没有被更多人复用和信任。 做到这几点，后面会越来越顺，哪怕短期现金流并不好看。 3. Niche ≠ 小众技能，Niche 是独特组合 生态位往往长得一点都不酷，很多人理解生态位，会去找别人不会的冷门技术。 现实中更稳的路径是把几样你还行但不算顶尖的能力，组合成一个别人不好复制的位置。 很多人一心想学别人不会的东西，但其实： 别人不愿意长期干的活，往往藏着位置。 我认识一个做医疗软件的朋友，技术一般，但他能把医生说的"这个流程不顺"翻译成工程师听得懂的需求文档。就这一件事，他在公司里不可替代。 之前还看到一个案例，一个做 ToB 销售的，本身不懂技术，但他花了三个月搞明白了 AI 能干什么不能干什么，现在专门帮客户做 AI 落地咨询，报价翻了三倍。 你看，真实世界里的生态位，很少有长得像"AI 专家"这种词的。更多是懂业务的技术接口人、能把 AI 讲明白还能卖出去的人。单看一点都不性感，但组合在一起就很难替代。 ...

最近中推圈在疯传"怎么写 Claude Skills"。 这让我想起去年4月，老板大笔一挥决定搞 MCP。不到百人的团队,不到一年时间，搞出了上百个 MCP。 当时各团队竞相汇报 MCP，很多人还挺骄傲的。 结果呢？真正常用的不到10个。 现在 Skill 的风要来了。我猜2个月后，国内会大热。 但我也猜，大部分公司会重蹈覆辙。 为什么？因为大家又在把"组织变革"的问题，当成"工具采购"的问题来解决。 1. 先说说 MCP 的教训 去年4月，MCP 刚出来的时候，团队很兴奋。 “终于可以让 AI 连接数据库了！” “可以读业务服务了！” “可以调用API了！” 为什么最后大部分没人用？ 做了个连 Jira 的 MCP，没人用。因为工作流程根本没变，AI 只是"查询工具"，还不如直接打开 Jira。 做了个连业务服务的 MCP，用了两次就不用了。因为还得去专门定制 mcp，跟直接写接口区别不大。 做了个连代码库的 MCP，团队说"挺好"，但实际使用频率很低。因为大家的工作方式没变，AI 还是"辅助工具"而不是"工作方式"。 问题不是工具不好，是我们没想清楚工作方式该怎么变。 现在 Skill 来了。我看到的趋势是：大家又在重复同样的错误。 教程满天飞，都在讲"怎么写 Skill"。但很少有人问：为什么要写 Skill？它解决的是什么问题？ 2. Skill：不只是工具，更像是镜子 Skill 用下来，最大的收获不是学会了怎么写。 而是看清了一个问题：大部分组织还在用前 AI 时代的方式运作。 Skill 不是工具升级，它更像是一面镜子，照出了组织该怎么改变。 要理解这一点，得先看看 Skill 是什么。 如果你一直在关注 AI 工具的发展，应该经历过这样的演进： 最早是写 prompt 模板，把常用的提示词保存下来，每次对话时复制粘贴进去。 后来有了 MCP（Model Context Protocol），可以让 AI 连接外部工具和数据源，比如连接后端服务、查询数据库。 现在又出现了 Skills。 ...

你好，我是凡人小北。 这是我正式搭建博客后的第一篇文章。 不是为了搬运内容，也不是为了“拥有一个阵地”，而是为了把那些碎片化表达背后真正的思考逻辑留下来。 我是谁？ 长期围绕 AI、产品、创作系统打转的人。 我做过产品架构，也做设计表达；写过代码，也写方案；管过项目，也管团队。 这几年，我越来越意识到一个事实： 技术的跃迁不一定带来结构的演化，真正有价值的，是在能力变化之后对行为、组织和表达方式的重构。 这也是我为什么开始写这个博客。 为什么写博客？X 不够吗？ 我在 X 上也写，但那边节奏太快了。 很多东西想系统讲一遍，或者想留着自己回头用，就不太适合 thread。 有些内容不急着发，但值得写清楚。 有些判断不是一句话就能讲明白的。 还有些表达，本质上是写给自己看的。 所以就开了博客，慢慢写点整的。 我会写些什么？ 简单说，三类内容： 1. 表达系统 & 创作实践 我怎么用 AI 协助创作？ 如何搭建结构化的表达流程？ Agent 工具 + 知识回溯 + 多平台协作，这些怎么在个人系统中组合成一个“有上下文的表达网络”。 2. 管理与产品 这几年做产品，也带过团队，感受到组织张力与节奏感才是影响结果的核心变量。 AI 能力到位，反而暴露出很多管理问题、协作方式问题、反馈机制问题。 我会写： 管理中哪些东西是不能被工具替代的 AI 怎么参与决策、流程和结构调整 从“老板事无巨细”走向“AI-native 自组织”的实际挑战 3. 行业判断与系统演化 从大模型、agent、创作工具、医疗场景，到新商业模型，我会写我看到的结构变化、临界点，以及作为 builder 的应对方式。 我不追热点，但会判断临界点。 如果你对这些内容感兴趣 你可以关注我在 X 上的账号 @frxiaobei 你也可以订阅这个博客，或加入我未来开放的 newsletter / 私密表达区（规划中） 有合作或交流想法，可以去 About 页面找联系方式 这个博客没有固定频率，但会持续更新。 希望它最终是： 一个能反复调取的表达副本 一个思考系统的构建过程 也是一个 builder 的自留地 — 凡人小北 ...