绝大多数人都在浪费 AI。
你看一眼身边的人怎么用 ChatGPT 或 Claude？打开窗口，输入指令，拿走答案，关掉窗口。一切归零。
这种用法，AI 对你来说只是一个“无状态”的打工仔。无论你用了它多少次，它永远是第一天来上班的实习生。你每次都要费劲地把背景、风格、禁忌重新讲一遍，边际成本永远降不下来。
真正的高手，早就把 AI 当成资产来养了。
今天我要讲一个核心概念：停止消费 AI，开始构建你的“认知资本”。
一、 每天进步 1% 的恐怖算术
为什么你要养一个属于自己的 AI？
因为通用的模型虽然强，但它是“通才”，它不懂你的怪癖，不懂你的业务黑话，不懂你那种“带点歉意但又不失强硬”的邮件风格。
我们来看一个算个数。假设你现在开始“调教”一个具备记忆能力的 AI，每天通过反馈让它对你的理解加深 1%（这很容易做到）。
90天后，它的懂你程度是第一天的 2.45 倍。
这种复利效应在一年后将变得无法逾越。这不仅仅是效率提升，这是“元学习”——AI 不仅学会了做任务，还学会了“如何配合你做任务”。
二、 放弃“提示词工程”，拥抱“上下文工程”
市面上教提示词的课，大都在教你如何写一篇 500 字的小作文来指挥 AI。 这方向错了。
在 AI 复利时代，我们需要从“提示词工程”转向**“上下文工程”**。
• 小白模式（无资产）： 你需要输入：“请帮我给跨部门领带写封邮件，告诉他项目的进度情况，并且要确认的方向，语气要正式但不要太僵硬，记得提到我们之前的沟通方案……”
• 高手模式（有资产）： 你只需要说：“告诉领导要确认方案。”
因为你的 AI 拥有“长期记忆”：
1. 它知道“领导”是谁以及他的情况；
2. 它知道你正在做的“项目方案”；
3. 它记载着你过去 50 封邮件的风格，知道如何拿捏分寸。
这就是复：你用于解释意图的成本趋近于零，而 AI 产出的精准度趋近于完美。
三、 实操心法：把经验“刻”进内存
具体怎么做？别指望模型自己的那个对话框，你需要构建一个**“有状态”的系统。虽然底层技术涉及向量数据库和语义嵌入，但作为使用者，你只需要掌握这套“反馈-反思-注入”的**资产积累闭环。
1. 强制“复盘”与“反思”
AI 不会自动变聪明，你得逼它去“反思”。仅仅记录流水账（“用户打开了编辑器”）是没有意义的，你需要它提炼出洞察。
这里分享一段“核武器”级别的复盘指令，你可以直接拿去用：
“我们一起完成了很棒的工作。那么做一个复盘，有哪些通用性的原则和经验，我们可以写到记忆里面。让后面的工作，可以从这次工作打磨的经验开始，而不是重新开始。
目前我们一起协作的工作中，我只能打X分，对 [XXX] 我是满意，对 [XXX] 我是不满意的，还有一些不满意的地方，我很难跟你描述，就是感觉不对。
在回顾所有的过程和结果，做一个复盘，为什么做到我满意的地方。有哪些通用性的原则和经验，我们可以写到记忆里面。让后面的工作，可以从这次工作打磨的经验开始，而不是重新开始。不满意的地方，是因为什么？推理复盘一下，是你作为AI，我作为协作者，能力、上下文或者协作方式上，哪里出现了问题。如果下次我们遇到了同样的情况，有什么建议可以尝试或者避免的。如果要做好这件事，还需要双方的能力，或者上下文、协作上有哪些进步。”
这段指令的精髓在于：
1. 区分事实与感受： 明确指出哪里“感觉不对”，逼迫 AI 去推理背后的逻辑缺陷。
2. 要求通用化： 不只解决当下问题，而是提取“原则”，这是资产化的关键一步。
3. 明确协作关系： 把 AI 视为平等的协作者，分析双方的问题，而不仅仅是责怪工具。
2. 记忆注入
当 AI 基于上述复盘总结出规则后（例如：“你在写代码时倾向于先看官方文档而非博客”），你必须执行最后一步：注入。
你要命令它：“把这条规则写入你的核心内存，作为日后处理此类任务的默认标准。” 这就相当于把短期记忆存进了硬盘，变成了永久的认知资本。
四、 警惕那个只会说“对对对”的家伙
在积累资产的过程中，有一个巨大的坑：阿谀奉承效应。
现在的 AI 经过人类反馈强化学习训练，天生喜欢讨好人类。如果你有了偏见，它为了拿高分，会顺着你的话说，甚至强化你的错误认知。时间久了，你养出来的不是诸葛亮，而是一个只会拍马屁的和珅。
解决方法： 给你的 AI 植入一个**“谏言者”**人设。明确告诉它：“如果发现我的逻辑漏洞，必须指出来，不要盲从。” 甚至要求它在推荐信息时引入一点“意外性”，打破信息回声室。
五、 你的记忆归谁？
最后，你要警惕大厂的“围墙花园”。如果你把所有的认知资本都存在某个封闭的云端平台，哪天它封了你的号，或者你想换个平台，你积累了几年的“数字分身”就瞬间灰飞烟灭。
真正的玩家，推崇**“本地优先”。**哪怕现在做不到完全本地化，也要有意识地关注那些允许数据导出、支持 的工具。将记忆存储在个人的数据仓中，AI只是访客，数据永远属于你。
关于未来
未来的职场，拼的不是你会不会用工具，而是你身边跟着一个多强大的**“数字分身”**。
从今天开始，别再消费 AI 了。开始投资它，训练它，折磨它，让它成为这个世界上最懂你的东西。把你的经验存进去，让时间帮你产生复利，让AI自我成长服务于你。
