第一次让员工用 AI 完整做一个全栈项目，第二版评审的时候，我沉默了。
这个项目叫 D。第一版的时候，AI 辅助写得很快，功能完整，表面上看没什么问题。
但到了第二版，问题全暴露了：表结构混乱、逻辑过度拆分、改一个需求要动五六个地方……
我当时很失望：AI 的能力明明够用，为什么会写出这种代码？
后来我想明白了：AI 只是放大器。它完美执行了你的指令，也完美放大了你的认知漏洞。
每个人能调动 AI 的上限，其实就是自己认知的上限。
AI 不会告诉你"你的问题不够好"
写这篇文章的时候，我又验证了一次这个感受。
初稿写完，我觉得差不多了。但我多问了一句："这篇文章深度够不够？"
AI 说：不够。然后给了我几个可以挖深的方向。
然后我再问："你这么改的话，内容会和标题不一致啊？"
AI 说："是的，标题要改。"
如果我不问这句话，它就不会继续优化。
这就是问题所在：AI 只会回答你问的问题，不会主动告诉你"你的问题不够好"。
如果你的认知停在某个层面，你根本不知道还可以往下问什么。AI 再强，也只能在你划定的圈子里打转。
但这还不是最让我触动的。
真正让我决定写下这篇文章的，是我发现：这个"认知上限"，不仅卡住了我的代码，更卡住了我的机会。
技术人最容易被认知卡死的三个地方
回顾毕业以来的这些年，我复盘发现，技术人（包括我自己）最容易在三个地方被认知卡死。
第一，以为"能做出来"就是"能做成"。
我早年做跨链技术，觉得技术牛就有价值。结果国内监管严格，单一区块链的的生态都没有建立起来，根本没有多少应用场景。技术跑通了，项目却没成功。
我们习惯解决明确的技术难题，却害怕面对模糊的市场需求。
第二，以为"产品好"自然"有人用"。
2023 年过后我开始尝试参与创业，这个感受更加深刻。
我们做过几个不错的产品，但因为觉得"运营是以后再考虑的事"，一直没有主动推。结果市场上没人知道我们能做这个，错过了窗口期。
技术人天生会 Build（构建），但 Market（推广）往往是零。AI 时代 Build 的门槛进一步在降低，Market 的短板如果不补，我们就只能是"更快的代码工人"。
第三，追求完美，结果输给了时间。
这是我交过最贵的一笔学费。
去年 Web3 Meme 火的时候，我们想做一个交易机器人。因为总觉得"方案不够完美"、"推广有难度"、"人力不够"，最后只做了一个自己用的 Bot。
我们用它赚了几百万美金。听起来不错对吧？
但那些把 Bot 做成产品、卖给别人用的团队，Top 10 里很多做到了上亿美金的营收。
技术方案对我们而言并没有秘密，甚至我们的策略更优。但因为我的认知卡在"完美主义"上，错失了百倍的杠杆。
时间窗口只有一年。热度一过，机会就没了。
怎么破？让 AI 和个人认知形成正向循环
意识到问题之后，我开始想：怎么才能打破这个困境？
答案不是"学更多 AI 工具"，而是让 AI 和个人认知提升形成一个正向飞轮：
提升认知 → 更好地使用 AI → 获得更好的结果 → 认知进一步提升 → 继续更好地用 AI……
要启动这个飞轮，我觉得有三件事很关键。
第一，回归经典，补足基础认知。
AI 不能替代你建立基础框架。商业怎么运作、市场怎么看、运营怎么做，这些底层逻辑还是需要从经典理论基础里学。
AI 可以帮你加速，但前提是你知道该学什么，你应该知道如何去评价，用一个现在时髦的词汇叫做 taste， 你需要有这个。
第二，借助 AI 获取最前沿的知识。
大模型有个局限：知识有滞后性。历史数据训练得好，但最新的东西它不一定知道。
所以我不指望 AI 直接告诉我"运营该怎么做"。我换了个思路：用量化交易里"抓信号"的逻辑，让 AI 帮我做最及时的信息抓取、筛选、总结提炼。
它不是给我答案，而是帮我从海量信息里筛出最及时值得关注的信号。最终判断还是我来做，但输入效率提高了很多。
第三，输出倒逼输入。
写文章、做视频、做产品，逼自己把模糊的想法变清晰。
这篇文章就是例子。如果不是要写出来，很多问题我不会想得这么清楚。
当这个飞轮跑起来，受益的不只是工作，而是整个人生系统——事业、生活、甚至家庭。因为认知的提升是通用的，它会渗透到你做的每一件事里。
我现在在做什么
说这些不是为了讲道理，是想说清楚我自己正在做的事。
第一件事，给自己造一个不拿工资的 AI 合伙人。
不是概念，是真的在做。
它不是通用的 GPT 套壳，而是专属于我的、能跟我一起成长的 AI——有记忆、能扩展、越用越懂我。
它目前在帮我追踪 AI 前沿动态、从各种信息源抓取信号、做量化策略的回测和调参。下一步，我想让它帮我做技术方案的初审、选题的推荐、日常事务的处理。
这个过程本身就是在跑那个飞轮：我对 AI 能力边界理解得越清楚，就越能设计出更好的用法；用得越好，又能接触到更多信息，认知继续提升。
第二件事，用这个账号练习 Market。
技术人天生会 Build，但 Market 往往是零。
老实说，上个月发第一条视频，NG 了十几次，手都在抖。一个写了十年代码的人，站在镜头前确实别扭。
但我知道这是必须补的课。这个账号就是我的练习场。
这个账号会聊什么
这不是一个纯技术号，也不是一个纯商业号。这是我 "从技术人进化为一人公司创始人" 的实战笔记。
后续我会围绕四条线来连载：
- 认知篇：打破技术思维的盲区（像今天这篇）
- 方法论篇：怎么学习、怎么用 AI 加速、怎么把知识变成实践
- 工具篇：我在用的 AI 工具链，以及踩过的坑
- 实践篇：AI 合伙人的进展，真实项目的记录
不是教你什么，是记录我自己边学边做的过程。
我是小e，一个正在用 AI 重塑自己的技术老兵。
写在最后
工具会不断迭代。今天用 Cursor，明天用 ClaudeCode, 后天可能有更强的。
但认知是底层系统，决定了你能把工具用到什么程度。
你觉得自己是 Build 强，还是 Market 强？评论区聊聊。
