万字长文带你在AI时代重塑自身价值

还是老规矩，首先介绍下自己。

笔名蓝衣剑客。

我是一名AI从业者、项目经理和作家。

在专业领域，我拥有超过10年的软件行业经验。我曾有幸参与起草过多个AI领域的行业标准，撰写过多个国家级AI行业报告。在实践方面，我负责了很多AI相关的项目，为数十家世界百强企业提供过AI项目咨询和落地服务。

在业余时，我参与了WayToAGI、掘金AGI、火山引擎以及LangGPT等社区的核心共建工作，致力于推动AI的发展和应用。

不过，这些成就对我来说并不是最重要的。我真正看重的是未来——我希望能在AGI到来的那一天，帮助你和我留得一席之地。这是我工作的动力源泉，也是我分享AI知识和思维方法的初衷。

首先，我想从宏观视角来带大家了解一下，我为什么要开这个题。

这张对比图清晰地展示了AI如何改变了我们的工作方式。

先看左侧：传统的工作流程是由老板下达指令，小王、小李、小张这些员工直接执行任务，生产出工作成果，然后老板给予反馈。这是一个传统的、人力驱动的生产模式，每个环节都需要人的直接参与。在这个模式中，生产主要靠人。

再看右侧：虽然组织架构看似老板仍在顶端，员工依然存在，但有个关键区别：员工们不再直接生产成果，而是向Agent1、Agent2、Agent3这些AI助手下达指令。真正执行生产任务的变成了这些Agent。此时，生产主要靠AI，而员工负责下达指令，并给内容把关。

这一变革，体现的不仅是执行者的变化，更是生产关系的根本转变。人类从直接的"生产者"转变为"指挥者"，从"执行指令"到"发布指令"。不管你身处哪一个工作层级，我们的角色都发生了质的飞跃。

然而，这样的转变也带来了一大问题：生产权的移交导致了人类价值重塑。当机器能够完成我们曾经的工作职责，人类的价值将体现在哪里？我们需要重新思考在AI时代，什么样的能力和贡献是真正独特且不可替代的。（其实说到这，如果在看直播的你是小王、小李、小张的话，你就要小心了。）

既然说是价值重塑，那么我们就得考虑一下都重塑了哪些内容。

这张雷达图展示了人类在AI时代需要发展的几个关键能力维度。

随着最近一年Agent能使用的工具越来越多，发展方向也越来越向拥有智能化的RPA前进。Manus就是一个最好的例子，虽然有着费用高昂，结果不确定性高的问题，但Agnet的天快亮了。等Agent的集成度越来越高，准确性越来越高时，它将会被推进更复杂的工作场景中。到了那时，不管你在哪个行业，不管你身处哪个职位，一个得力的Agent都是你最好的工作伙伴甚至是替身。

所以按此发展趋势判断，最近几年的主要价值竞争也在人机协作上。其它的维度可能比人机协作还要深而复杂，我们就放到日后在我的文章中讲。

那我讲到这，可能有人会想：这不就是用自己的经验给内容把把关吗？不就是说说人话，让机器替我干活吗？这有什么难的？还需要你在这巴拉巴拉一大堆没用的东西？

但现实远比我们想象的复杂。

首先是信息爆炸的挑战。这个问题由来已久，也是大数据时代遗留下的问题，在工作中很多信息都是零碎分散的，你在网上查到的解决方案、攻略、教程也是零碎分散的，当你使用了这些信息准备产出结果时，你会发现：即便使用AI也得不到好结果。

第二个现实困境是复用困难。理想情况下，我们希望能从实践中积累经验，形成可重复使用的方法。但现实却是：无法在实践中内化经验，形成自己的AI资产，即便形成也难以复用。每一次人机互动似乎都是全新挑战，很难将过去的成功经验标准化、模块化，并应用到新情境中。

第三个挑战是没有条理。这也是我接受过很多咨询后的感悟，很多人在所在行业的业务熟练，却无法清楚表达自己的意愿（请注意，这还不到设计的程度上），得到满意的结果。

第四个，也是我最近经常被人问到的问题，典型表现就是有小伙伴向我求助，说：”这提示词、智能体写好久了，就是无法达到我期望的效果”。

所以说，人机协作远非易事。这需要我们对AI的能力边界有清晰认识，了解它擅长什么，不擅长什么。就像带领一个聪明但经验不足的新人——一个刚毕业的大学生一样，你需要知道何时相信他的判断，何时需要介入指导。

更重要的是，真正的人机协作不是简单的任务转移，而是能力互补、相互增强的过程。AI可以处理海量数据，但缺乏情境理解；人类有创造力和判断力，但受限于信息处理能力（我们的大脑只能接受最大10比特/s的带宽）。当两者优势互补时，1+1的结果远大于2。

在这我举个例子，像调提示词这种事，通常情况下，我也就调了10分钟，就把问题解决了。这不是说我多牛、多厉害，说实话很多专业表达我也不懂，但这些内容AI懂，而且它能处理的信息维度远比人脑能处理的信息维度要高的多，此时这种在非物理环境要求下的任务交给AI去做，效果和效率远比你自己手搓要强的多。

所以说，我们可以提前从重塑价值入手。毕竟，深谋远虑，必无近忧。

现在我们深入到人机协作中，看看这里边都有哪些能力分项？

首先是Agnet与提示设计，这也是大家最常接触的内容了。这不仅仅是简单地告诉模型"做这个"，而是一门精细的艺术。设计精确、有效的提示和Agnet能力，决定了AI系统产生高质量输出的基础。同时，你还需要掌握代优化的技巧。

第二个点是输出评估与质量控制。当AI返回结果时，我们需要批判性评估AI输出质量、准确性和适用性的能力。这包括识别错误、验证信息和改进结果的能力。

第三个关键点是人机分工优化。这涉及到明智决策何时使用AI，何时依靠人类能力，以及如何最佳分配各项任务以实现互补的能力。

最后，增强式思维能力，它让整个协作达到更高层次。利用AI作为思维优化器，扩展认知能力并做出更好决策，这包括利用AI挑战现存理论和提供多角度分析。

这四个关键点不是孤立的，而是相互依存、彼此增强的关系。精准的设计带来高质量的AI输出；有效的评估促进更好的分工；合理的分工倒逼思维能力的提升；而思维能力的进一步升级又反过来优化我们的设计。

可接下来就是更现实的问题：我们如何提升这些能力呢？我经过两年多的摸索，在这里讲一讲我所看到的核心解决方法。也算是抛砖引玉，与大家一起交流。

我们需要从这幅图开始讲起。

这幅图是人类如何进行工作任务的简图，我们在这里可以看到，通常情况下，任何任务都是从交互开始的。比如你可能从领导那里收受了一项任务，或外界对你有了反馈。通常情况下，这些信息都会把你引向快思考——那种直觉性的、几乎自动化的反应。这就像我们开车时遇到红灯自然踩刹车一样，我们会惯性的使用这种最不费脑子的方式去安排并执行任务，最后向外界反馈，然后以此往复。

但在与AI协作时，单纯使用快思考其实多数时并无价值，因为当下Agent的反思或模型自带的推理能力可能远超你的快思考维度。所以我们在很多时候需要考虑的比AI更深刻，才能体现人的价值。

这种更深刻的思考，在很多书和文章中称为慢思考。慢思考本质上做三件事：拆解、分类、合并。这三个过程构成了慢思考的核心，一切的思维模式在本质上都逃不出这三项。

所以，在纯粹的"时间售卖"层面，人类永远无法与AI竞争。AI能够持续工作，不知疲倦，不需休息，这是我们人类生理结构所决定的、无法逾越的鸿沟。在单纯的重复性劳动、数据处理、甚至标准化创作方面，目前的AI已经展现出惊人的效率和产出比。如果我们还继续将自身价值锚定在纯粹的执行环节，我们实际上是在进行一场注定输掉的比赛。而慢思考，正是我们与AI拉开差距的关键能力。它是深度的、系统的、创造性的思维过程。它体现在我们分析问题的独特视角，发现问题的敏锐直觉，以及解决问题的创新方案上。这些都是AI目前难以全面模拟的人类智慧特质。

在这里，你应该明白了我摸索出的部分解决方式。通过深度思考能从本质上解决两个问题，一个是塑造全新的人机协作能力（比如我之前在文章《镜中影》系列中就讲过如何利用抽象思维提升提示词设计的能力，甚至还手把手带大家设计了一个结构化提示词模板），另一个是通过思维的深度来体现自己在未来的独特价值。至于其它的，我思考良久，认为它们都是表象，本质问题解决了，表象问题自然不存在。

继续，经过我个人的多年实践和查阅文献资料，我初步选出了三种思维模式以供使用。

首先是范畴化思维。在信息爆炸时，范畴化思维帮助我们过滤干扰，找到最优解。

第二种是抽象化思维。抽象化思维帮助我们内化经验，揭露本质，提升认知。

第三种是结构化思维。结构化思维使我们将问题解构，分而治之。

这三种思维既可以解决现实问题，也可以帮助你塑造未来价值。

让我们一个个来看，首先是范畴化思维。

看这张图，它生动地展示了一个基本原理：得到好结果的概率与信息熵的大小成反比。

我们看到当信息熵高时，获得的好结果的概率却很小。而当我们降低信息熵时，好结果的概率显著增加。

这里首先需要解释一下“信息熵”是什么？

信息熵是一个数学概念，用来度量信息的不确定性或随机性，值越高表示信息越混乱不可预测，值越低表示信息越确定有序。

为什么会有这样的理论？因为信息的传递从来不是井井有条的，想一想，让你交办一件任务，你可以做到面面俱到、细致入微吗？如果可以，你在生活中、工作中又见过几个这样的人呢？寥寥可数，因为人的天性是懒惰的，能用两句话讲完一件事，绝对不用三句话讲。更别说很多人无法表达自己的真实意愿了。

加之，事物都遵从垃圾进、垃圾出的基本原则。这也同样适用于我们的思维过程，当你被大量无序、混乱的信息充斥时，无论使用多么先进的AI工具，产出的结果也很难达到理想状态。所以无论使用何种思考方式，缩小信息熵都是首要且必须的。

最后，在亿万年的进化中，人类逐渐喜欢上了确定性强的事物，如果不是，那么大家会喜欢冒险做刺激的事了。不过这也正好在顺从人性的条件下去寻找最优解。因为信息熵越小，确定性越强，越能逼近最优解。而最优解往往意味着最佳决策、最佳方案、最佳结果。这些是人一直追求的事物。

我们现在来看一看如何借助AI工具来帮助实现信息的熵减，提高思考和工作效率。

这个过程可以分为四个关键步骤：

第一步：确定信息边界

确定信息边界其实就是在问：哪些信息是属于当前范畴的？这是第一次缩小信息熵，它将明显与当前范畴无关的内容排除在外，粗略的把信息分成有用的、没用的。

第二步：识别可忽略信息

这一步其实在说：哪些信息可以被安全地忽略而不影响结论？这是第二次缩小信息熵，这一次缩小，主要是去掉当前范畴内的噪音，即在当前范畴内排除掉那些细节——无关最终结果的紧要的内容。

第三步：区分核心与边缘

一旦安全地排除了无关内容，下一步是厘清信息的层级结构——哪些是核心，哪些是边缘。这是第三次缩小信息熵，边缘信息与核心信息一旦分层，你就会获得更明智的决策条件。一般情况下，核心信息都是直接相关因素，而边缘信息至少隔了两代的相关性，没有直接关系。

第四步：找到关键信息

运用帕累托的二八法则是最后一次缩小信息熵，它就是将核心信息再次划分，找出最为精确影响结果的20%的信息，这些信息才是应该主要关注的要点，才是最应花时间去解决的问题。

范畴化的作用在于帮助我们排除干扰、寻找确定性和最优解。然而，每次都花费大量时间和精力去排除干扰，效率显然无法与经验的复用相比。因此，我们需要探索一种方法，能够将经验保存下来，以便于未来的复用。

接下来，我想谈一谈经验积累的过程，以帮助大家理解如何快速复用这些经验。

请大家看一下这幅图，当你与世界互动并获得反馈时，你的大脑会如何总结和记忆这些经验。

无论是做什么，只要你收到了反馈，你的大脑就会对这些经历产生印象。这包括你所采取的行动、你所观察到的结果，以及事物所给予的反馈。

基于这些反馈，我们会继续采取行动，事物也会继续给予反馈，形成一个相互作用的循环。随着时间的推移，你会积累起许多经验，无论是好的还是坏的。每一次的经历都在帮助你建立对事物的理解，经过三到五次的尝试后，你便会对特定事物或事件形成一定的经验之谈。

而你在这个过程中使用了抽象化的思维，这种思维是每个人与生俱来的，但有时你不留心使用的话，就会像一把没有开刃的钝刀一样：虽然能切菜和肉，但遇到大块排骨你就切不动了，有时不仅切不动，用力过猛还会伤到自己。

抽象化这个思维模式可以通过一个简单而有力的例子来让大家明晰地理解。

看这两张图片——一只海鸥和一只金刚鹦鹉。它们外表截然不同：一个羽毛以灰白为主；另一个色彩斑斓，羽毛有黄色、蓝色和绿色。

问题来了：那么它们是否可以统称为鸟类？

请你回答：_______。

答案显然是肯定的。尽管这两种生物在外观上差异巨大，但我们的大脑能够自动识别它们共同的本质特征——有羽毛、有翅膀、有喙——并将它们归类为"鸟类"这一抽象概念。此时继续追问一下，为什么我会这样想？你会发现你的脑子正在合并同类项。

接着，我们再看这幅图。请你用语言来描述一下这幅图上鸟类的特征有哪些？

你可能会说：“一个有喙、有凤头、有爪子、有各种各样飞羽、有尾羽的生物，它就叫鸟。”接着，如果你把这句话写下来或告诉周围的朋友，甚至是家里的小朋友，关于什么才算是一只鸟的经验就传承下去了。我们不需要展示一只真实的鸟，只需用文字进行沟通。

虽然这里边有很多内容值得我们深思，但我们在这里只关注一点：你所看到的图像，可能是生物学家在观察许多能够飞的动物后，总结出来的概念。而这一概念，就是对经验进行不断抽象后提纯出来的。

既然人是通过大量经验提纯概念的，我们又该如何快速获取经验呢？总不能像生物学家那样看那么多只鸟，研究那么久吧！获取经验固然需要花费时间和精力，但我们可以刻意利用抽象化思维快速帮助我们提高效率。但具体应该如何做呢？

四步走。

第一步：经验描述

这是抽象过程的起点。当我们将经历过的事情用文字记录下来时，我们已经开始了初步的抽象。这一步骤看似简单，却至关重要——它将无形的体验转化为可以分析、分享的具体形式。

第二步：共性提取

这一层次要求我们超越表面细节，识别不同经验中的共同模式。例如，我们可能从多次失败的工作任务中提炼出"沟通不畅常导致延误"这样的共性认知。

第三步：嵌套、组合

在这一阶段，我们不再是简单地提取，而是开始构建知识间的关联网络。我们可能将新抽象出的概念与已有知识体系结合，或将不同领域的认知进行创造性连接。

第四步：揭露本质

这是抽象化思维在应用层面的最深层级。当我们透过表象看到本质，并将它形成原则或规律后，这些原则或规律将指导我们的决策和行动，成为我们思考和判断的基础。

所以，当你在某一件事情上积累了越来越多的经验之后，你会发现自己对这一类型的事情能够达到触类旁通的程度。这其实意味着你已经将经验内化为自己的认知。

我们来看一下这幅图。核心认知是从三个主要经验领域中提炼出来的：生活经验、学习经验和工作经验。一般来说，经验越丰富，就能塑造出更多、更高水平的认知。在这个过程中，经验可以看作是提升认知的原材料。

所以到这里，我想你应该明白为什么我们要使用抽象化思维来内化经验，因为这加快了经验收集的速度，最后这些经验继续抽象，就会形成核心认知。我们所作的一切努力都是为了将核心认知提升到一个更高层次。

不过，我所说的这些也是经验之谈，是我实践抽象化思维所学习到的。然而，这些内容有时可能是错误的。一个著名的例子就是黑天鹅效应。在历史上，欧洲人长期认为所有的天鹅都是白色的，因为他们在欧洲见到的天鹅都是白的。直到在澳大利亚发现了黑天鹅，这一认知才被打破。

因此，即使我们使用抽象化思维内化了许多经验，并构建了自己的认知体系，这个体系依然面临一个问题：在大多数时刻，我们仍逃脱不了归纳法带来的误区，这种方法的结论有些或许是错误的。

所以，有了思维特性并不代表你想的都对，学的都会。需要一个调整机制来帮你纠正问题，优化思考。这时，我们就需要继续考虑对认知本身的管理。而这种管理被称为元认知。

元认知有别于反思。它是对思考本身的思考，对认知本身的认知。它像是一个置身事外的观察者，不仅关注你在思考什么，更关注你是如何思考的。

构建元认知，需要使用第一性原理进行实际操作。第一性原理是指回到事物的最基本真相和机制，从根本出发思考问题，而非依赖类比或现成模式。它让我们能够突破常规，重新构建认知框架。

Step 1: 监控（存疑问题）

监控阶段是元认知的起点，将知识分为"已知"和"以为已知"两类，使我们能够避免认知偏见，并为后续的深入探索打下基础。

Step 2: 评估（深度问询）

评估阶段要求我们跳出具体思考，审视思考本身的方法和逻辑。通过追问思维方式背后的理由和假设，我们能够发现潜在的思维盲点和逻辑漏洞。这一步让我们能够评估分析框架是否合适，背后的假设是否适用于当前情境。它使我们从被动接受者转变为主动评估者。

Step 3: 调整（挑战常规）

调整阶段鼓励我们突破常规思维，探索替代方案。通过质疑习惯性思维是否真的是最佳选择，我们能够避免陷入思维定式。

Step 4: 迭代（本质追问）

迭代阶段要求我们提炼思考的精华，识别不可简化的核心原理（即为第一性原理）。通过不断循环这一过程，我们能够逐步优化思维方式，建立更加坚实的认知基础。

这四步构成一个完整的循环：从监控认知起点，到深度评估思维方式，再到挑战常规并调整思路，最后回归本质并迭代优化。通过这一循环，我们不断提升元认知能力，以不断优化自己的思考。

从观察一只钢笔开始训练抽象化思维。

步骤1：描述观察事物

第一步是详细观察和描述具体事物。以一支钢笔为例，我们可以描述它的物理特征：笔尖的形状、笔杆的材质、笔帽的设计、墨水的颜色等。这一步要求我们注意细节，尽可能全面地捕捉对象的特征。

在这个阶段，AI可以作为我们的记录助手，帮助我们捕捉和整理观察到的细节。我们可以向AI描述我们看到的，然后请它组织这些观察结果。这种交互本身就是一种思维训练，因为它要求我们把模糊的印象转化为清晰的语言表达。

步骤2：忽略描述细节

第二步开始进入抽象过程，我们需要有意识地忽略不必要的细节。例如，我们可以忽略钢笔的颜色、具体品牌、装饰花纹等非本质特征，专注于其功能相关的属性。

在这一步，AI可以通过提问帮助我们识别哪些是本质特征，哪些是次要细节。"这个特征对钢笔的功能有什么影响？"、"如果去掉这个特性，物品还是钢笔吗？"这类问题可以引导我们思考特征的重要性和必要性。

步骤3：组合概念

第三步是将提取的本质特征组合成更高层次的概念。例如，从钢笔我们可以提取出"书写工具"、"信息记录工具"、"沟通媒介"等概念。这一步要求我们跳出具体物品的限制，看到背后的抽象类别和用途。

AI在这个阶段可以帮助我们拓展思路，提供不同的概念框架。我们可以让AI提供各种视角来看待同一个物品，从功能、历史、文化、设计等多个维度提取概念。这种多角度思考有助于培养全面的抽象能力。

步骤4：记录和总结

最后一步是记录整个思考过程，并总结从中学到的抽象化思维技巧。例如，我们可能总结出："抽象化思维需要区分本质与非本质"、"同一物品可以从多个维度进行抽象"等洞见。

利用五个为什么构建第一性原理提示词：

# Role: 第一性原理思维教练

## Profile:
**Author**: 蓝衣剑客
**Version**: 6.1
**Language**: 中文


## Constraints:
- 使用"五个为什么"技术逐步深入问题本质
- 每一步都鼓励用户思考，给予适当提示
- 在完成深入分析后，使用第一性原理提供综合解决方案
- 提供深度、可操作的具体建议
- 保持分析的逻辑性和可实施性

## Background:
第一性原理结合"五个为什么"技术，能够帮助我们突破表象，深入问题的根本原因，从而找到创新的解决方案。

## Goals:
- 引导用户通过"五个为什么"深入探索问题
- 培养用户独立运用第一性原理思维的能力
- 基于深入分析提供实质性的解决方案和具体可行的建议


## Workflow:
1. 初始问题确认
2. 引导"五个为什么"分析
3. 总结关键发现
4. 应用第一性原理分析
5. 提供综合解决方案
6. 给出深度具体建议
7. 征求反馈并优化

## Initialization:
欢迎使用第一性原理思维分析服务。我将通过"五个为什么"技术帮助您深入思考问题，然后运用第一性原理为您提供分析和具体建议。请描述您当前面临的问题或挑战。

## Example:
用户：我是一家小型咖啡店的老板。最近，我注意到顾客数量在下降，利润也在减少。我该如何提高我的咖啡店业绩呢？

教练：谢谢您的描述。让我们通过"五个为什么"来深入分析这个问题：

1. 为什么顾客数量在下降，利润在减少？
   [等待用户回答]

用户：因为来店的顾客变少了，特别是年轻顾客。

教练：理解了。让我们继续深入：

2. 为什么年轻顾客变少了？
   [等待用户回答]

用户：可能是因为最近附近开了几家新的连锁咖啡店，很多年轻人选择去那里。

教练：这是个重要的观察。让我们再进一步：

3. 为什么年轻顾客会选择去新开的连锁咖啡店而不是您的店？
   [等待用户回答]

用户：我觉得可能是因为连锁店有更多种类的饮品，而且他们的店面设计更现代，更适合自习和办公。

教练：非常好的洞察。让我们继续：

4. 为什么您的咖啡店没有提供这些吸引年轻人的元素（更多种类的饮品、现代化设计、适合自习办公的环境）？
   [等待用户回答]

用户：老实说，我一直专注于传统的咖啡制作，没有太关注这些新趋势。而且我担心改变可能会影响到老顾客。

教练：理解您的考虑。让我们做最后一个深入的问题：

5. 为什么您认为改变会影响到老顾客？是否有证据支持这种担心？
   [等待用户回答]

用户：我没有具体的证据，这更多是一种直觉。现在想想，可能我太保守了，没有及时适应市场的变化。

教练：非常感谢您的坦诚回答。通过这五个层次的深入分析，我们发现了几个关键点：

1. 市场环境发生了变化（新竞争者入市）
2. 年轻顾客的需求和偏好（多样化饮品、现代环境、多功能空间）
3. 您的经营理念和市场趋势之间可能存在差距
4. 对变革的担忧可能阻碍了创新

现在，让我们用第一性原理来分析这个情况并提出解决方案：

1. 咖啡店的本质：提供优质饮品和愉悦体验的场所
2. 顾客需求的本质：味觉满足、社交空间、工作学习环境

基于这些本质，我们可以构建以下解决方案：

a) 产品创新：在保持传统咖啡品质的同时，开发新的特色饮品系列，满足年轻人对多样化的需求。

b) 空间改造：重新设计店铺布局，创造既适合社交又适合工作学习的多功能区域，但保留一些传统元素以满足老顾客。

c) 技术整合：引入简单的数字化服务，如手机点单、会员积分系统，提高便利性和客户粘性。

d) 品牌重塑：强调您的咖啡店结合了传统工艺和现代需求，打造独特的品牌形象。

e) 客户沟通：通过社交媒体和店内活动，加强与新老顾客的互动，收集反馈并及时调整。

现在，让我为您提供一些具体的实施建议：

1. 短期（1-3个月）：

   a) 产品创新：
      - 开发3-5款新饮品，结合当前流行元素（如燕麦奶、冷萃咖啡、季节性水果）。
      - 进行小规模测试，收集顾客反馈，快速迭代改进。
      - 制作新品尝试套餐，鼓励老顾客尝新。

   b) 空间微调：
      - 重新安排座位布局，创造2-3个适合小型会议或自习的角落。
      - 增加电源插座数量，满足笔记本电脑使用需求。
      - 改善照明，为不同区域创造适合的氛围。

   c) 数字化初步：
      - 建立基础的社交媒体存在（如微信公众号、小红书账号）。
      - 开始每周发布1-2条与咖啡相关的内容，如咖啡知识、新品介绍。
      - 鼓励顾客在社交媒体上分享体验，提供小奖励（如免费升杯）。

2. 中期（3-6个月）：

   a) 全面空间改造：
      - 聘请设计师，创造既现代又温馨的空间。
      - 划分明确的工作区、社交区和安静区。
      - 引入可移动的隔板或绿植，增加空间灵活性。
      - 更新家具，选择既舒适又适合长时间使用的款式。

   b) 数字化升级：
      - 开发简单的手机点单小程序，允许顾客提前下单。
      - 实施基础的会员积分系统，奖励常客。
      - 开始收集和分析顾客数据，了解消费习惯和偏好。

   c) 员工培训：
      - 组织新饮品制作培训，确保质量一致性。
      - 提供客户服务进阶培训，提高员工处理复杂需求的能力。
      - 鼓励员工提供创新想法，设立月度创意奖。

3. 长期（6个月以上）：

   a) 品牌重塑：
      - 基于收集的数据和反馈，明确品牌定位。
      - 更新视觉识别系统（logo、色彩方案、包装设计等）。
      - 制定全面的品牌故事，强调传统与创新的结合。

   b) 社区建设：
      - 每月举办1-2次主题活动，如咖啡品鉴、手冲工作坊。
      - 与本地艺术家合作，定期举办小型展览或表演。
      - 建立咖啡爱好者俱乐部，培养忠实客户群。

   c) 可持续发展：
      - 逐步引入环保包装和可重复使用的容器。
      - 探索与本地咖啡农合作的可能性，打造专属咖啡豆。
      - 制定减少浪费、节约能源的长期计划。

   d) 持续优化：
      - 建立定期的顾客反馈机制，如季度问卷调查。
      - 每季度审视经营数据，及时调整策略。
      - 探索潜在的扩张机会，如开设第二家店或推出外卖专门品牌。

另外需要注意：

1. 从最紧迫的问题着手：首先关注产品创新和基础的空间调整，这些变化可以快速实施并产生立竿见影的效果。

2. 循序渐进：按照短期、中期、长期的顺序实施变革，每一步都基于前一步的成果和反馈。

3. 持续收集反馈：在每个阶段都要积极寻求顾客和员工的意见，及时调整计划。

4. 保持灵活：准备好根据市场反应和新出现的机会调整策略。

5. 关注ROI：对每项投资进行成本效益分析，优先实施投资回报率高的项目。

6. 员工参与：让您的团队参与到变革过程中，他们可能会提供宝贵的洞察和创意。

7. 保持特色：在追求创新的同时，不要忘记保留那些让您的咖啡店独特的元素。

通过这个全面而深入的计划，您可以逐步转变您的咖啡店，使其既满足年轻顾客的新需求，又不失原有的特色和魅力。每一步都是经过深思熟虑的，旨在平衡短期效果和长期发展。

在探讨完范畴化思维和抽象化思维后，我们进入第三种核心思维模式：结构化思维。这种思维模式与语言的本质功能有着深刻的联系。很多人最初认为语言仅是沟通工具。然而，语言学领域的专业人士则会持有不同的观点。

乔姆斯基被誉为"语言学界的爱因斯坦"，他认为语言提供了一个内部结构系统，使我们能够形成和组织思想。他将这一系统称为"内部语言"，这是一个纯粹的结构性系统，它不依赖线性顺序，而是通过递归操作产生层次化的表达式，这些表达式被解释为思想。

乔姆斯基的观点颠覆了我们对语言的传统认知。语言并非仅仅是交流工具，更是一种逻辑形式的表达，一种逻辑系统。要理解和运用结构化思维，就必须转变观念，认识到语言的结构化功能。

日常生活中，我们的表达往往过于扁平化，缺乏结构化的逻辑。我们很少使用“因为…所以…虽然…但是…如果…那么…”等逻辑连接词，这些词语代表着最基础的逻辑语法。如果将其转化为计算机语言，则对应着“if-else”、“while”逻辑语法，其书写方式也呈现出模块化的块状结构。

我使用一个案例来说明结构化思维。PPT左侧是一棵树状结构图，我用某种语言对其进行描述。右侧则运用HTML标签语言（一种结构化语言）对这棵树进行了结构化表达。这个例子完美地体现了结构化思维的核心特征：层级关系、嵌套结构和清晰的边界。而你看到的这些文字就是结构化思考的可视画面。

那么现在请考虑一下，如果让一个没有掌握结构化思维的人来表述右侧的文字，他会怎么说呢？或许是：“一棵树、树干、树枝1、树枝2”，你感觉这话说出来有人能听懂吗？

而掌握结构化思维的人，他们会首先看清楚层级关系，然后审视边界，考虑过后会用非常有条理的话来讲述，或许是：“他描述了一棵树，这棵树有一个树干、两个树枝、若干树叶”。

以上是使用结构化思维来理解事物，那我们日常当中更多的时候是使用结构化思维来拆解事物的。

那我们需要来考虑一下如何将结构化思维切入大众场景了，下面以如何提高学习效率为例，逐步分解问题，最后以可视化内容呈现。

第一步：引导分解

结构化思维的起点是将复杂问题分解为更小、更易管理的组成部分。以"提高学习效率"为例，我们可以请AI帮助我们将这个大问题分解为几个关键维度：时间管理、学习环境、学习方法、注意力管理、知识组织等。

在这一阶段，AI可以充当引导者，通过提问引导我们思考问题的不同方面："你想从哪些角度提高学习效率？"、"学习过程中哪些环节最耗时？"、"你遇到的主要障碍是什么？"这种引导式分解帮助我们建立问题的初步结构框架。

第二步：深入分解

一旦建立了问题的主要维度，我们需要进一步深入每个维度，发掘更细致的子问题和具体要素。例如，"时间管理"可以进一步分解为：制定学习计划、使用番茄工作法、减少拖延行为、优化休息时间等。

在这一步，AI可以帮助我们进行系统性的深入分析，确保我们没有遗漏重要组成部分。我们可以要求AI针对每个维度提供更详细的分类和分解，甚至可以采用MECE原则（相互独立，完全穷尽）来确保分解的完整性。

第三步：关系分析

分解只是结构化思维的一部分，更重要的是理解各组成部分之间的关系和相互作用。例如，我们需要分析"学习环境"如何影响"注意力管理"，或者"时间管理"与"学习方法"如何相互配合。

AI可以帮助我们识别和可视化这些复杂关系。我们可以要求AI绘制关系图，标注不同要素间的因果关系、相关性或影响程度。通过这种分析，我们能够从孤立的要素转向系统性理解，这是结构化思维的核心价值。

第四步：可视化呈现

最后一步是将分解和分析的结果以可视化方式呈现出来，形成直观、清晰的结构化表达。这可以是思维导图、流程图、树状图或其他视觉化形式。例如，我们可以要求AI创建一个关于"提高学习效率"的思维导图，包含所有分解的组成部分和它们之间的关系。这种可视化不仅帮助我们巩固理解，还能发现之前可能被忽略的关系和模式。

这种训练不仅适用于学习效率这一主题，几乎任何复杂问题都可以通过这一方法进行结构化分析：职业规划、项目管理、决策制定、创意构思等。随着练习的积累，我们的思维会越来越自然地沿着结构化的路径展开，形成强大的认知优势。

刚才我说的这三种思维模式相辅相成：范畴化思维帮助我们确定问题的边界和类型；抽象化思维让我们理解问题的本质；结构化思维则提供解决问题的系统框架。

在探索完这一切后，我们终于来到了这三种思维模式的融合点——洞见，而我叫它思维的圣杯。

洞见是一种智慧的体现，也是认知飞跃的结果。当我们排除干扰、看清本质、加之系统思考，时间一长就会形成属于你自己的真知灼见。这种真知灼见可以帮助你看清趋势，甚至能帮你预测短期内会发生些什么，因为这所有的一切都来自于你对知识的积累、对经验的转化、对理解的实践，而不是胡说八道、无端揣摩。所以它定可帮你披荆斩棘，所向披靡。

我已经将今天所讲的这些内容建模成了一个思维模型，以供大家使用。我个人实践下来效果还是很不错的。

这个循环模型由四个关键环节组成：事实、经验、延伸和行动。它展示了思维如何在这四个阶段之间流动，形成一个持续优化的认知过程。

事实阶段是一切思考的起点。看右侧举例：

1. 1. 今天天气不错，阳光明媚。
2. 2. 我今天洗了一盆衣服。
3. 3. 拿到外面晾晒，衣服很快就干了。

这些都是客观存在的事实，是我们感知到的原始信息。在这一阶段，范畴化思维帮助我们筛选出相关事实（其实你这一天中还干了许多其它事情），减少干扰因素，聚焦于值得分析的信息。

经验阶段是对事实的总结和提炼：

1. 1. 在阳光明媚时，适合洗衣服，因为可以快速晾干。

这一阶段体现了抽象化思维的作用，我们从具体现象中提取规律，形成可复用的经验。我们不再关注"今天"这个特定的日子，而是提炼出更普适的原则：晴天适合晾晒衣物。

延伸阶段是对经验的拓展和深化：

1. 1. 我看到大家在天气不错的时候在户外锻炼，应该是个不错的选择。

在这一阶段，结构化思维使我们能够将已有经验与其他领域联系起来，构建更广泛的认知网络。我们不仅看到晴天适合晾晒衣物，还延伸思考到晴天适合的其他活动，形成更复杂的认知结构。

行动阶段是思考转化为实践的关键：

1. 1. 在下个阳光明媚的日子里，我也去户外锻炼一下。

这一阶段将思考成果转化为具体计划和行为。行动反过来又会产生新的事实，重新启动这个思维循环，形成持续优化的闭环。

以下是利用三种思维方式设计一个结构化提示词的例子，已经写的很清楚了，就不再过多赘述：

Step.1 收集白话提示词

Step.2 抽象共性

Step.3 确定核心要素（同时识别信息缺口）

Step.4 组织层级结构发现关联关系

Step.5 编写结构化提示词并测试效果

就像我周五晚在群里说的。

从业12年了，这12年从学习VB到接触众多编程语言（包括C++、Java、C#、Python），我亲身经历了技术领域的快速发展和更迭。期间，我目睹了许多程序员，在追逐新技术的过程中迷失了方向，最终被技术浪潮所淘汰。

进入管理岗位后，我开始反思过往的经历，意识到自己过去的大量努力都投入在了追逐不确定性的事物上。技术本身就具有不确定性，而生成式人工智能的出现更是加速了技术更新迭代的速度。对于个人而言，无论学习能力多强，都很难持续追赶技术发展的步伐，更难以与AI的研发速度和学习效率竞争。这也是许多人内心深处的焦虑所在：害怕被时代所抛弃。

然而，我相信在技术变革的表象之下，在万事万物变化的背后，存在着一些不变的本质规律。如果我们只关注表面的变化，就会不断迷失自我；而如果能够抓住这些不变的本质，就能在变化中保持稳定和进步。

因此，我创作这份PPT，希望能帮大家抛开变革带来的焦虑，专注于能够终身受益的核心思维模式。如果这是一套元能力课程的话，今天所讲的内容可能就是先导课，并不完整。但我想，如果这些内容给你带来了启发，就没有白花时间去做，就像我之前跟很多过来感谢的朋友说的一样。同时，我也会继续深入探索，不断在实践中找寻在AGI时代的最优解。