从AI旁观者到一人军团：三年亲历总结的十个使用能力等级
今天想聊点有意思的事。
前段时间出差，和一帮许久未见的老朋友吃饭，席间自然而然地聊到了AI。
一个朋友兴奋地说，他用AI帮老婆做了一份结婚纪念日的小贺卡，效果炸裂，老婆直接看哭了。
另一个朋友则接过话头：“你这还只是入门，你真应该建一个项目，把你们从恋爱到结婚的所有故事全喂进去，让Agent自己读完之后再去写，那才叫神作。”
说着说着，话题就滑到了做PPT、查资料上，有人开始吐槽：“现在的AI根本没法用，一本正经地胡说八道，全在瞎编。”
马上就有人反驳：“都2026年了，你能不能换点好用的AI？根本不可能。”
争论随之升级，每个人都觉得自己才是真正的AI高手。
混乱中，隐约听到隔壁桌也在谈AI，一个说用AI学习和查资料，另一个则在科普小龙虾。
那顿饭吃得我有点恍惚。
其实大家心里都清楚，同一个AI、同一个Agent，不同的人用出来的效果天差地别。可这个“差”到底差在哪里？怎么量化？我们自己现在到底处在什么阶段？下一步又该怎么走？
经常有人问我：“教练，我想学AI，到底该怎么开始？”每次听到这种问题我都头疼，因为这个问题实在太过宏大。
饭局回来的路上，我脑子里突然冒出一个想法。
如果把这条AI使用之路具象化，变成一种类似打游戏升级等级的过程，会怎样？如果AI也有“熟练度”这个概念，它应该怎么分等级？
我花了好长时间，把这三年来观察到的形形色色的人——同事、公众号留言区的读者、各种场合里聊过天的朋友——全部在脑子里过了一遍。
最终，我提炼出了四个递进的维度，这四个维度共同构成了AI使用度的十个等级。
第一个维度是可控性。从最初觉得AI胡编乱造、离题万里，到慢慢知道怎么约束它，怎么喂给它准确的上下文，怎么设计“缰绳”让它精准产出。
第二个维度是广度。从只在自己熟悉的一亩三分地里打转，到借助AI开始跨行业探索，从窄视野走向广天地。
第三个维度是形态。从用对话式聊天机器人，到用能执行长程任务的智能体，从单次问答走向多步自主协作。
第四个维度是角色。从纯粹的消费者，到成为创造者，从只会套用别人的提示词，到亲手打造属于自己的技能模块。
这四个维度，共同铺就了十个等级。
它们并不是齐头并进的。你可能可控性很高，但广度很窄，整天只在自己小圈子里转；也可能广度铺得很开，什么都想试试，但角色始终停留在消费者，从没沉淀出属于自己的东西。
但综合来看，你在这四条线上所处的位置，基本就能判断出你当前处于第几级。
我写这个并不是为了制造焦虑。AI进展太快了，我只是希望，在眼下这个时间节点，你看完之后能和周围的人对一对号，知道自己在哪，也清楚下一步该往哪儿走，这才可能百尺竿头更进一步。
同时我先叠个甲：这个等级体系只是我自己为了分类、为了好玩而做的，也仅针对大多数普通的AI用户，不涉及某些特别专业的领域。如果有不同意见，那一定是你对。
如果你也有朋友想问你“怎么学AI”“怎么进步”，你也可以把这篇文章发给TA。
那，我们正式开始。
Lv.0 旁观者：隔岸观火的局外人
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旁观者知道“AI”这个词，也许看过一些新闻，但从未真正和任何一款大模型对过话。
这个等级听起来离我们挺远，但实际上，全球大概还有80%的人正站在这个起跑线上。
这时候我又要掏出这张经典图片了。
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不过在国内，这一级的人数应该已经越来越少。
如果想从旁观者跨入Lv.1，方法简单到不能再简单：你不需要纠结哪款AI最好，直接打开手机应用商店，搜“豆包”“千问”“元宝”“DeepSeek”之类，哪个图标看着顺眼就下哪一个。打开，问它一句话，随便什么都行，就算问一句“今天该穿什么”也行。
迈出这一步，你就到了Lv.1。
Lv.1 尝鲜者：刚推开大门的体验派
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这个阶段，你开始真正上手了。
基本用法就是：“帮我写个XX”，然后坐等收菜，AI给什么你就用什么。比如帮我写封邮件，帮我总结一下这个文档，帮我想个方案。
你不会追问，不会补充更多背景，拿到结果直接复制粘贴，能用就万事大吉，不行就直接弃用。
你对AI的评价完全像抽盲盒，它有时候很靠谱，有时候又极其不靠谱，可你说不清这到底是因为什么。
这一阶段对AI的感觉是模糊而混沌的，觉得AI有时候聪明得吓人，有时候又离谱得可笑，还没有构建起稳定的使用习惯。
通常你只会用一两个App，大概率是DeepSeek或者豆包，不太在意底层是什么模型，也不太清楚不同模型之间有什么差异。
坦率地说，这个阶段的人，AI在他手里不过是一个更高级一点的搜索引擎。
你会搜索，但你还不太会提问。
Lv.2 对话者：开始懂得「怎么问」比「问什么」更关键
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到了这一级，你逐渐摸出一点门道了。
你开始意识到一件很关键的事：怎么问，远比问什么重要得多。
AI答得不好的时候，你不会再一关了之，而是会追问：“不对，我要的不是这个，我要的是……”，然后补充一些背景信息。眼看着AI的产出随之明显改善，你觉得有点意思了。
你也刷了一些抖音、小红书，学会了对AI说“你的角色是……”“请用XX的口吻”“别写太长”这类指令。
你知道了，原来这个叫“提示词”。
更有意思的是，你发现，只要把一段参考资料扔给AI，它的产出质量会有一个明显的跃升。
这个时候的你，已经在工作的两三个场景里固定使用AI了，可能是搞周报、润色文案，或者做翻译。
但你还是防不住AI胡说八道，你的应对方式也格外朴实：把同一个问题再问一遍，或者换个AI再问一遍，看哪个答案更靠谱。
你已经踏上了控制力这条线的第一个台阶。
模模糊糊地，你感觉“约束”这个词的存在，虽然你的约束还很粗糙。
Lv.3 驯化师：给AI立规矩的第一道分水岭
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这是第一个真正的分水岭。
恭喜你，你已经甩开将近70%的人了。
经过大量的摸索之后，你心中那道关于约束的枷锁终于被打破了。
你开始主动给AI立规矩。
比如在提示词里加上：“如果你不知道，请直接说不知道，不要瞎编”“请提供来源链接”“不确定的部分用[推测]标注”等等。
你摸清了深度思考功能该在什么时候开：数学和复杂推理必须开，闲聊就免了。
你终于掌握了让AI变得服服帖帖的诀窍：给足上下文、给清楚范例、学会把任务拆成步骤。
AI的产出，也从纯粹的随机抽卡，变成了大概率可用。
你开始写结构化的提示词，像“按这种格式输出”“参考这三份案例”“先列个大纲让我确认再展开”。
你也开始敏锐地察觉到不同模型之间的差异，工具栈于是开始分化：文档总结用Kimi，写作用DeepSeek，做题用豆包。
你学会了在AI产出的基础上迭代，不再像一开始那样一次不满意就放弃，不断抽卡碰运气。
你也开始去碰AI产品里那些进阶功能了——上传文件、联网搜索、记忆功能、自定义指令。
我自己的感觉是，很多觉得自己“AI用得很溜”的人，都处在这一级。
这完全没什么不好，因为Lv.3其实已经能覆盖日常工作中八成以上的AI使用场景了。
不过，很多人就停在了这里，因为接下来的Lv.4，需要一次真正意义上的心态跳跃。
Lv.4 越境者：打破专业边界的跨栏者
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你开始用AI，去干那些原本不属于你专业范围的事了。
恭喜，你已经超越将近90%的人。
也许是做市场的人，在用AI写Python脚本跑数据分析。
也许是程序员，在用AI撰写商业方案和BP。
也许是老师，在用AI做活动海报设计。
你发现一个让人兴奋到难以入睡的事实：那些从前非得找专人才能搞定的事情，现在，靠着AI，你自己好像也能做出来。
你的能力边界正在猛涨式地扩张。
你开始同时在三个甚至五个截然不同的场景里使用AI，也会主动去学不同的AI工具。
你的工具栈急剧膨胀，五到十个AI工具按场景各就各位，你开始为ChatGPT Plus、Cursor、Lovart、可灵等真金白银地掏钱订阅。
你也开始，帮身边的人去解决他们各自领域的问题。
这个阶段最典型的一句话，或者最冲击你思维的一个念头就是：
“我好像什么都能干了。”
到了这一级，你跟之前的自己，简直判若两人。
这句话当然不能算完全准确，但那股“无所不能”的感觉绝对真切。
AI给了你一张通往所有领域的门票，虽然进门以后你可能还是那个领域的萌新，但你至少已经进得去了。
Lv.4，可以说是“广度”这条线的第一次大爆发。
从Lv.3迈向Lv.4，需要你实实在在地跨越那条心态上的鸿沟，同时对世界保持好奇。
Lv.5 织网者：把AI编织进日常工作的设计师
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到了这一级，你已经不再是那种“有事才想起来问一下AI”的萌新了。
AI已经被你像电路一样，牢牢嵌入到了日常工作流程里。
你有固定的用法、固定的提示词模板、固定的操作流程。AI也从一个偶尔求助的对象，变成了每天跟你并肩作战的好搭档。
你开始拥有自己的提示词模板库，遇到同类任务直接套模版，不用每次从零开始绞尽脑汁。
你开始学着搭建工作流，开始琢磨如何封装智能体，开始懂得怎么把一个复杂的任务拆成多步流水线，每一步交给AI处理其中的一部分。
这时候，你也深刻意识到，AI需要更多的上下文才能更懂你，于是你开始有意识地收集数据，搭建自己的知识库，也开始用记忆系统去管理长期的AI协作关系。
你的标志性动作，就是为不同的事情建立不同的项目。
写作有写作项目，里边塞满了你过往的作品、风格指南、读者反馈；装修有装修项目，户型图、预算、建材报价全在里面；孩子学习有对应的学习项目，错题集、教材、老师布置的作业统统喂进去。
Lv.5有一个非常关键的变化——你不再是一个单纯的AI使用者，你开始设计自己和AI之间的协作方式。
也开始有了属于自己的方法论。
后来，当你第一次听到“上下文工程”这个词的时候，你会有一瞬间的恍惚。
原来，自己过去捣鼓的这些事情，已经有了这样一个正式的名字。
Lv.6 召唤师：从对话走向智能体操控
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这一级，你终于跨过了从聊天机器人到智能体的那道门槛。
恭喜你，你已经超越了大约97%的人。
你不再满足于只用普通的对话式AI。你发现，原来在那些聊天界面之上，还有一个很酷的东西叫智能体。
你开始尝试用Claude Code、OpenClaw或者各种支持智能体运作的工具，你第一次体验到一种完全不同的感觉——原来AI不只是根据你的问题来产出文本，它可以直接和你的设备互动，直接上手帮你干活。
它读取文件、写代码、修改代码、操作你的电脑、调用外部工具。
你开始接触MCP、技能模块、工具调用这些概念。你总算搞懂了智能体和普通聊天机器人的本质区别：智能体能够多步执行、能调用工具、能自主决策。
你开始在你的“小龙虾”或者智能体里批量安装一大堆技能，瞟一眼感觉都快上百个了，你心满意足地觉得，你的智能体越来越强了。
很可能，你第一次用AI做出了一个完整的小产品：一个网页、一个工具、一个自动化脚本、一个Chrome插件。
说真的，从聊天式AI到智能体的跨越，很可能是整个十级里最震撼的一次体验。
因为它改变的不仅仅是效率这个层面，还有你对“AI究竟能做什么”的整个认知框架的彻底刷新。
你也开始学习怎么跟智能体更好地互动，你很快会发现，智能体比聊天机器人难操控多了。
Lv.7 铸造师：亲手锻造属于自己的技能与系统
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这一个阶段，你开始学习如何设计智能体本身了。
你也突然明白，原来，真正属于你自己的东西，必须自己亲手创造。
“这个我封装成技能了”，这句话可能成了你日常中说得最多的一句。
你开始有了几样属于自己的、沉淀下来的工具和技能，全都是你亲手创造出来的。
可能是一份每篇文章都能调用的写作技能，可能是一个帮你自动回复询盘买家消息的客服智能体，可能是一份项目级的配置文档，也可能是一套每周自动跑完的固定工作流。
你学会了怎么设计AI反馈循环：让AI产出，自己检查，再把反馈喂回去让AI迭代，再检查，再迭代。
当这个循环真正转起来之后，你的很多产出质量开始逼近，甚至超过很多专业人士的水准。
你开始为了下一次更省时间，投资自己的底层设施。
整个本地的文件夹被你全部推倒重构，你开始重新设计自己的文件管理体系，把技能数量删得精干，只剩下不到30个，接着你开始研究怎么把所有工作都变成流程化、自动化。
你最初处理一个任务所花的时间，可能比Lv.3的人还要长得多，因为你在调校技能、让AI写代码设计自动化管道。但是下次再碰到同样的活，你几乎瞬间就能完成，甚至根本不需要自己动手。
这就是AI时代的复利曲线。
Lv.8 造物主：在技术与艺术的道路上恣意创造
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到了这一级，你开始真正尝到创造的快感和乐趣。
你已经大致超越了99%的人。
并且，在Lv.8，一件非常有意思的事情发生了：创造者开始分叉成两条路。
一条路是技术创造者。
他们开始深度钻研编程，用Claude Code、Codex这类工具，不断地构建各种各样的业务流、工作流和代码。
他们用技能连接多个数据源和工具，搭建自己的AI工作台；他们设计多智能体协作流程，让不同角色的AI各司其职；他们甚至为团队或组织构建AI基础设施——知识库、技能库、自动化流水线。
他们也开始用AI编程，去做出自己的产品。
另一条路，是艺术创造者。
他们不断地用AI创造出更震撼的视频、更出彩的短片、更惊艳的视觉作品。
他们用Seedance、可灵这些工具，做出从前需要一整个制作团队才能完成的内容，他们开始研究AI辅助的分镜、剪辑、调色、配乐。
他们开始创造出越来越具有冲击力的作品，甚至，决定向电影进军。
更有一些大神级人物，同时双修这两条路，技术与艺术两面开花，既能编程做出广受欢迎的产品，也能在电影节上直接拿下短片大奖，一边不停构建产品，一边不断输出作品。
但不管走哪条路，Lv.8的人都有一个共同的印记：他们几乎已经分不清工作时间和使用AI的时间了，因为几乎所有工作都有AI深度参与。
AI，从此刻起，不再是工具，而是工作方式本身。
接下来，四个维度将被全部拉满。
控制力、广度、智能体驾驭能力、创造者身份，全部到位。
它们开始融合成一个全新的群体，一个全新的存在形态。
Lv.9 觉醒者：人机思维的无缝融合
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四条线终于彻底融合。
AI成为了你骨子里思维方式的一部分。
你成为了那0.01%的人。
AI已经无法再用“工具”这两个字去定义了，它是你认知的延伸。
遇到任何问题，你的第一反应不再是“我要怎么做”，而是下意识地开始思考：“我可以和AI怎样一起把这件事做到最好？”
你所有的创造过程，都是人机协作原生化的。
从构思阶段AI就已经在场，而不是等人全部想好之后再交给AI执行。
你的工作方式已经很难向不用AI的人解释清楚了，倒不是因为它有多复杂，而是因为底层的基本假设已经彻底不同。
就像你很难向一个从来不用电脑的人解释，你为什么需要双显示器一样。
你创造方法论、创造工具，甚至创造全新的工作范式，开始影响其他人使用AI的方式。
你再也不会纠结“AI到底能不能替代人”这个问题了。
因为你自己的工作方式，已经证明了一种人机共生形态的存在。
Lv.10 一人军团：单枪匹马，却如整编军队
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最后一级。
用了很久的AI之后，你会突然发现，自己的身份发生了一次深刻的突变。
你的能力输出和你的产出，如果把时间拨回到三年前去对比，你已经很难用“个人”这个词来衡量了。
你一个人，同时在搞内容、做产品、做设计、做运营、做数据分析、做商业决策。
而且这完全不是Lv.4那种每个领域只懂一点皮毛的萌新状态，而是每一项的产出质量，似乎都能达到准专业水准。
因为你学会了，把自己的判断力与审美，通过AI复制到所有跨界领域。
你拥有自己的技能库、提示词方法论、智能体工作流、知识体系，以及不可替代的审美和品味。
这些东西咬合在一起，构成了一套全新的你。
任何新任务涌进来，你不再需要从零开始学。
你只需要把任务接入自己的系统，系统会帮你消化陌生领域的知识，而你要负责的，是在关键节点做判断。
写一篇文章的时候，AI负责调研、草稿和排版，你只负责定选题角度以及最终的打磨和审美。
做一个产品的时候，AI负责写代码、做设计、跑数据，你则负责定义这个东西到底应该解决什么问题。
做一个商业决策的时候，AI帮你穷举方案、模拟推演、整理竞品，你负责在所有信息之上，做那个无法被计算的判断。
传统公司的本质是什么？
是因为一个人干不了所有事，所以需要雇人，需要分工，需要管理。
公司这个组织形态，从工业革命起就在解决同一个问题：个人能力的有限性。
但当AI把执行这一层的边际成本压到接近零的时候，这个前提就动摇了。
一个品味足够好、判断力足够强的人，配合他精心构建的AI系统，其产出能力可以一个人，直接对标传统意义上几十人的团队。
写在最后
当我们站在Lv.10的山顶回头看。
看从Lv.0到Lv.9的这一整条攀爬路径，你可能会发现一件很有意思的事。
从Lv.0到Lv.9，所有讨论的核心都是：你要怎么用好AI。
可是到了Lv.10，你的问题却变成了——
我到底要成为什么样的人。
当AI把每个人的执行力拉到几乎同一水准之后，一百个人用同样的AI工具，产出差距依然是一百倍。
这种差距不来自工具，不来自技巧，不来自谁的技能写得更花哨。
它来自这个人脑子里装的东西：他对世界的理解，他的审美，他的价值排序，他知道什么是真正好的。
这些东西，AI永远给不了你。
工具平权的终点，恰恰是人的不平权。
我并不想传递任何焦虑。
但我想说，AI的进化真的非常快。
它不是一个你学完就可以丢在那里的技能。
它本身在进化，你和它的关系也在一步一步向前进化。
所以，在这个混沌而又疯狂的时代里，找到你想成为什么样的人。
然后，向前走。
别回头。