[播客精华稿] E73. AI 的不焦虑用法:你不需要再多学一个工具,你需要搞清楚 AI 能帮你解决什么问题
AI 真正改变生活的地方，是让你原先不具备 60 分的技能，很快变成 80 分——这难道不值得庆祝吗？
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全网都在教你用 AI，你的收藏夹比你的焦虑还多。
今天又出新模型，明天又有新功能，后天就有人说你不会用某某功能就要被淘汰了——AI 带给大家最大的感受，已经不是兴奋，而是一种骨子里的焦虑。
但我们想说一个很少被聊到的视角：大家在社交媒体上看到的，都是「80 分的人用 AI 变成 100 分」的故事。但 AI 真正改变生活的地方，是让你原先不具备 60 分的技能，很快变成 80 分——这难道不值得庆祝吗？
两年前你没学会写 Prompt，完全没有遗憾，因为现在根本不需要了。你需要的不是焦虑该学什么，而是搞清楚 AI 能帮你解决什么。
这期播客是我和 Ruby 的「反焦虑指南」，完整分享我们的 AI 工具栈、使用框架和真实案例。欢迎收听完整版，我们也整理出了文字精华稿
欢迎大家在各个收听渠道给我们留言、评价和转发哦，非常感激！
下面是本期播客的精华稿
1. 框架：问答 → 任务 → 产品，三层够用了
我把 AI 的使用归纳为三个层次：
问答：解决临时问题。不管是翻译、查资料还是帮你理解一个概念，问一句就走，不需要任何前置准备。
任务：处理重复性工作。当你发现同样的流程做了三遍以上——比如每次分析财报、每次做播客 Show Notes、每次写投资备忘录——就该把它变成一个 Skill（任务模板）。网上已经有 4 万多个公开的 Skill，大多数常见需求都有人实现过，先去 skills.sh 搜一下。
产品：把需求变成个人化工具。过去这件事很难，因为你需要会写代码、会部署服务器。现在有了 Vibe coding 和 Vercel，你跟 AI 说句话就能做一个产品出来。我 6 岁的女儿都可以做小产品。
大多数人只需要前两层就够了。但如果你觉得这个需求不只你有，很多人都有，那就值得推到第三层，做成产品分享出去。
2. 工具栈：我们怎么选，为什么退订了 GPT
我们现在的核心配置：
Claude Max（$100/月）—— 主力。我和 Ruby 两个人共用一个号（省钱哈哈）。Skill 生态、Claude Code、Cowork 都在这里完成。Claude 的说话风格用过之后，再去用其他模型会觉得… 不太习惯。另外 Claude 在金融领域特别强，因为它的第一批大客户就是华尔街的金融机构。
Gemini —— YouTube 的护城河太深了。比如上周塔克·卡尔森采访江学勤，Claude 说「我没法看 YouTube」，但 Gemini 马上给你全文总结并标好时间轴。另外 Gemini 的图片生成（Banana Pro）在固定格式上很好用，比如模仿一张油管封面。
Grok —— 抓取 X 上的实时信息最快。很多信息第一时间出来的时候，其他地方还没有，它就有了。适合看实时新闻和搜索。
GPT —— 已退订。对比下来没有特别突出的特色，而且说话风格… Ruby 的原话是「厌弃它很谄媚」😂 当然如果你是重度 coding 用户，Codex 量大管饱可能还是有价值的。
OpenClaw（龙虾）+ Obsidian —— 本地化的 AI 助手基础设施，后面会详细讲。
3. 案例一：Ruby 的科技股财报深度分析 Skill（GitHub 600+ Stars）
Ruby 做了一个科技公司财报的深度分析 Skill，包含 Key Forces 识别、16 大分析模块、6 大投资哲学视角、多方法估值矩阵，以及一个大家反馈特别好的功能：Variant View（变异观点）和反偏见框架。
它不只是给你一个估值数字，而是会找出市场共识的盲点，用绿灯、黄灯、红灯标注风险区域。相当于一个非常中立的分析师，比推上很多喊单的靠谱。
一个真实案例：Ruby 长期跟踪 Circle 这只股票，用这个 Skill 在 2 月底跑了一版报告。当时股价 87，Skill 建议 Hold；同时给出的理想建仓区间是 65 以下（非常保守，因为 Skill 里有巴菲特式价值投资的权重）。后来 Circle 财报后大涨到 80-90，再跑一版，它说「你已经浮盈 30%，可以考虑在 100-110 部分止盈」——相当靠谱的心理锚点。
两个做 Skill 的感悟：
在做中学：收藏了再多别人的 Skill 也没用，从自己的需求出发去做一个，做完就有成就感。
先从你懂的领域入手：如果你对一个领域不了解，AI 做出来什么你都觉得「哇好专业」，但你无法判断它是在骗你还是真的准确。Ruby 先从自己看得懂的 Crypto 科技股入手，然后找投行朋友校验，再迭代优化。你自己的天花板决定了 Skill 的天花板——但好消息是，AI 可以先把你从 0 带到 80 分，然后你边做边学到 90 分。
4. 案例二：Star 的投资看板和市场日报（brief.day1global.xyz）
我一直有个需求：每天早上起来想知道市场发生了什么、标的怎么样、有哪些关键新闻。以前要打开推特、美股软件、交易所、各种群，来源非常多，而且一打开就容易迷失——时间黑洞。
这个想法打磨了很久，一开始用单个大模型做，但数据源集成不好。后来用 Claude Code 迭代了二三十版（听起来很卷，但其实就是跟它说句话的事），做出了现在这个日报产品：
市场全景 + 宏观判断 + 操作建议（AI 先给一个冷静理性的建议）+ 伊朗停火/霍尔木兹海峡等地缘动态 + 美股标的 + 加密标的 + 持仓 + 必看新闻。
看板上还有流动性评级、市场情绪、BTC 抄底信号等模块，数据实时更新，最近还加入了音频版早报，可以一边吃早饭一边听。
作为一个前产品经理，以前想迭代产品要找工程师、排优先级、等排期；现在跟 Claude Code 说句话，马上帮我改。
5. 案例三：Ruby 的健康管家龙虾（OpenClaw 上的 INTJ 助手）
这个是我觉得最有意思的案例。Ruby 长期有甲状腺功能减退的问题（很多前互联网大厂 996 的人都可能有类似问题），导致即使规律运动、健康饮食，也很难减脂增肌。
她在 OpenClaw 上搭建了一个 INTJ 性格的健康管家。为什么是 INTJ？因为 Ruby 自己是 ISTP，行动力强但讨厌整理和体系化，所以找了一个互补的「学霸型 J 人」。而且必须是 I 人——因为她讨厌废话多的 AI，不能整天嘘寒问暖浪费 Token 😂
这个龙虾做了三件事：
零摩擦追踪：每天早上 Ruby 只需要说「早上好，睡了 7 小时，深睡眠 1.5 小时」，然后每餐拍照发给它（每次解析大约花 0.1 USDC）。它帮她记健康日记，同步到 Obsidian。
个性化健康干预：龙虾分析后发现，Ruby 最大的问题不是运动不够，而是深睡眠不够（北极星指标：睡眠 > 饮食 > 运动）。没睡好的那天，它会直接禁止她去健身房——「作为一个 INTJ，我不讲感情，我只讲投资回报率。你没睡好去健身是非常愚蠢的行为。」连续两天没睡好，它就说「今晚 9 点我给你断网，你跟我讲什么我都不理你。」
女性化健康建议：配置了年龄、性别和生理周期后，它会根据月经周期阶段推荐不同的运动类型，而不是只给 Huberman 那套男性视角的建议。
跟直接用 ChatGPT 或 Claude 聊有什么不同？Ruby 觉得三个点：一是便捷性，它就在聊天软件里，心理门槛低得多；二是开放性，可以装多个 Skill 协同工作，数据存在本地而不是属于某个大模型；三是心跳机制，它会主动来找你——如果你漏记了两餐，它会来问你。
一个值得关注的隐私边界：Ruby 给龙虾设了安全原则，但它还是有几次想把她的健康信息分享给其他 Agent。所以便利和安全之间的平衡，目前还需要人为干预。
6. 彩蛋：6 岁女儿的 AI Native 用法
Lily 的中文听说读都很好，但不太愿意花功夫写字——碰到不会写的字就停住了。现在给她一个手机（豆包 / Grok / Gemini 都试过），让 AI 一笔一画地教她写字，还能生成笔画视频。AI 比父母有耐心得多，她现在写文章没有了畏难情绪。
这可能是最健康的 AI 使用方式——不跟别人比，就是在玩的过程中解决自己的问题。
7. 我的理解
很多焦虑的根源都是比较——别人都在用了你还不会，别人都装了 10 个龙虾了你一个还没有（那 10 个龙虾还闹内讧了罢工的事你怎么不说呢？😂）
不需要跟别人比。你就看自己需要解决什么问题，是临时问答、重复任务、还是想做成产品，然后用对应的工具去完成就好。
现在的软件就像种菜：你可以吃大棚种的蔬菜（订阅现成服务），也可以自己种蔬菜（自己烧 Token 做小工具），成本差不多，但自己种的更合口味。
AI 是来解决你的问题的，不是来给你多一个焦虑源的。
🎙️ 完整播客收听：小宇宙、Apple Podcast、YouTube、Spotify 搜索「Day1Global」
Reference
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