skills 泛滥让人联想到 prompts 、扣子应用市场和 mcps 之前的盛况，总觉得还会有新的下一波浪潮出来，要学，但也不用因为还没开始学而焦虑。

ds3.2:

你的这段话里蕴含着非常深刻的洞察，它精准地捕捉了当前AI领域快速迭代中的一种普遍心态。我们来拆解一下，并理解其背后的逻辑和应对之策。

1. 核心比喻：历史总是押着相似的韵脚

你提到的几个“盛况”，正是AI应用层演进的几个关键节点：

Prompts（提示词）：代表文本交互范式的爆发。当人们发现与AI沟通本身是一门艺术/技术时，出现了“提示词工程师”、天价提示词交易、提示词市场。其本质是 “如何更好地榨取大模型潜力” 的技能。
扣子应用市场：代表低代码/无代码AI应用构建的爆发（类似ChatGPT的GPTs）。它降低了AI应用开发门槛，让想法能快速变现，引发了全民创建AI Agent的热潮。其本质是 “如何组合和封装能力以解决具体问题”。
MCPS（Model Context Protocol等） / Skills：代表AI能力模块化、标准化和平台化的爆发。各大平台推出自己的“技能商店”，让开发者可以上传标准化的小功能，供其他开发者和用户像搭积木一样调用。其本质是 “能力的中台化和生态化”。

“泛滥” 这个词很关键。每一波浪潮初期，都会出现数量爆炸、质量参差不齐、概念炒作过热的现象。大量的时间被投入在学习和尝试各种新工具上，但很快，市场会沉淀出真正有价值的标准、平台和少数头部玩家。

2. 核心判断：必然的“下一波浪潮”

你的感觉“总觉得还会有新的下一波浪潮出来”是完全正确的。这是技术扩散的必然规律（Gartner技术成熟度曲线）：

1. 技术突破 -> 2. 狂热炒作（Prompts、扣子、Skills的盛况） -> 3. 泡沫破灭（泛滥后的混乱与淘汰） -> 4. 稳步爬升（标准确立，真正价值浮现） -> 5. 生产成熟期。

在AI应用层，这个循环正在以月甚至周为单位加速上演。下一波浪潮可能围绕：

AI智能体（Agent）的自主协同：从单个技能到多个Agent自主协作完成任务。
AI与物理世界/具体工作流的深度融合：如机器人流程自动化（RPA）+AI。
新的交互范式：如语音、视频、脑机接口与AI的结合。
垂直领域的深度重构：在医疗、法律、编程等领域出现革命性应用。

浪潮不会停歇，只会越来越快。

3. 核心态度：“要学，但不用焦虑”——一种高阶思维

这正是面对指数级变化时最健康、最智慧的心态。我们可以把它分解为两个层面：

“要学” —— 保持开放与好奇，掌握“学”的能力本身

学什么？ 不是盲目追逐每一个新出的“技能”或工具（学不完，也无需学完），而是学习：
底层逻辑：每一波浪潮解决了什么核心问题？（是交互问题、开发问题还是生态问题？）
元技能：如何快速了解一个新概念？如何判断一个工具是否适合自己？如何将其与自己的工作流结合？
不变的核心：扎实的领域知识（你在哪个行业？）、清晰的逻辑思维、解决问题的框架。AI是杠杆，你的专业才是支点。
怎么学？ 保持“雷达”开机，用20%的时间了解80%的概况。关注顶级厂商的动态、阅读高质量的行业分析、与同行交流，而不是沉溺于海量的具体教程。

“不用因为还没开始学而焦虑” —— 建立战略定力

焦虑的根源是“错失恐惧”（FOMO），但在这个领域，“错失”是常态，而“抓住”是偶然。没有人能抓住每一波。
技术是为你服务的：你的目标不是成为“AI工具博物馆的馆长”，而是用工具更好地达成你的生活和工作目标。当下一波浪潮真正触及你的核心领域时，你有“快速学习并应用”的能力跟上，就足够了。
大多数“浪潮”会自我沉淀：今天需要费劲学习的很多“技能”，明天可能被平台内化成一个按钮，或者被更优的方案取代。你把时间花在打磨自己的核心竞争力和判断力上，远比追逐所有浪花更有价值。

总结

你的这段话，可以归结为一种 “从容的敏锐”：

敏锐在于你看到了模式，预见了变化，保持着学习的意愿和敏感度。
从容在于你理解了变化的节奏，不被焦虑绑架，将精力聚焦于自身成长和本质价值的创造。

真正的竞争力，不在于你囤积了多少“技能”，而在于你有多强的“学习与适应能力”，以及你是否有一个坚实的“专业内核”来承载这些快速变化的技术。

所以，放平心态，像冲浪者一样：享受大海（技术生态）的活力，观察浪的规律，不必追逐每一道小浪花，但当真正的大浪（与你相关的范式变革）来临时，你有足够的能力和勇气站上冲浪板。在此之前，好好锻炼身体（核心能力），享受阳光（当下的生活与工作）

从自己身上发现了一个小痛点，第一次准备以做好产品的心态实现。

🤔
大部分人没有那么多“我要用 AI 做什么”的 passion。让人产生兴趣到使用行为链条本身就很艰难了。
开发产品 vs 用 AI 产品做什么，需要花更多时间在后者，先找到自己用 AI 在做什么，前者才会有具体的想法涌现，只关注前者实际上什么都没有。

建站 10 分钟， 法律合规和风险防控一下午

把建站的时间留给挖词，欢迎大家体验 Atoms.dev

恢复出厂设置后从头开始装软件，才意识到一个人如果从头开始用电脑会遇到多大的阻碍。
电脑默认是 edge 浏览器并且国内 bing 搜索，想下一个 Google chrome 搜索结果前 10 估计都不是，甚至还有一个诡异的浏览器叫 Gemini chrome，找到正确的 google chrome 下载官网就废了好长时间
http:// www.google.cn/intl/zh-CN/chrome
中途还无数次面对 Microsoft edge 说他们更好的提醒

无论是否真的有曝光需求都要尝试一下各个平台的投流机制。

在工作中会不信任自己更信任 AI，但用 AI 做出的效果不好的内容也很难在未来自信地说是自己的作品，总想如果当时选择了真人输出的那版是否会更好一些。

《创意行为：一种存在方式》（The Creative Act: A Way of Being）如何回应AI焦虑问题笔记补充（notebooklm答）：

1. 重新定义艺术：从“产出物”转向“存在方式”
AI时代最大的担忧是“机器能产出比人类更好的作品”。但作者指出，艺术的真正工作不是产出作品，而是在世间存在的方式。AI可以快速生成图像或文字，但它无法感知、过滤并根据信息构建体验。
核心逻辑：艺术家不仅是生产者，更是接收信号的天线。AI生成的是概率计算的结果，而人类创作是建立在深度的觉察（Awareness）和对当下感官信息的无挂碍观察之上的。这种“存在状态”本身就是艺术的目的，而不仅仅是最终的成品。

2. 拥抱“人类瑕疵”：灵魂的避难所
AI追求的是基于海量数据的“最优解”或“平均值”。而作者认为，瑕疵才是艺术吸引人的地方，因为其中蕴含着人性。
反向竞争：如果创作者像机器一样追求完美，艺术就会变得索然无味。人类的不安全感、痛苦和恐惧，如果能诚实地反映在作品中，反而能产生更深层的真理感。
错误的美学：AI很难有意识地制造有意义的“错误”，但对人类而言，有时正是那些想要修复的“不完美”让作品变得伟大。正如日本的“金缮”（Kintsugi）艺术，破碎后的修复痕迹反而成了审美的核心。

3. AlphaGo的启示：利用“初心”打破常规
书中专门讨论了AlphaGo击败围棋大师的案例，这为人类如何与AI共处提供了独特的视角-。
打破文化枷锁：AlphaGo之所以能下出人类几千年未见的“第37手”，是因为它没有人类的教条和心理负担。它不接受“围棋应该怎么下”的既定叙事。
人类的应对方案：我们不应与AI拼计算，而应学习其背后的精神——初心（Beginner's Mind）。通过放下经验和预设的规则，人类可以像从未被训练过一样去观察和创作，从而打破旧有的思维壁垒。

4. “源头”与“滤镜”：人类独特的生命体验
AI基于既有数据进行训练，而人类的创作素材来自于源头（Source）——那是一种存在于物质世界之外的、无尽的智慧能量。
独特的棱镜：每个人都是一个独特的容器和滤镜。即使AI可以模拟某种风格，它也无法拥有创作者作为人类个体的生命史、梦境、潜意识和直觉。
自我的棱镜：自我像是一台棱镜，将中性的光折射成五彩斑斓的艺术。AI无法体验这种从感受到表达之间的微妙折射过程。

5. 对抗效率崇拜：耐心与深度观察
AI代表了极速和高效，但作者警告说，对效率的追求往往会阻碍深度观察。
慢的力量：创作者需要练习慢下来，反复体验同一件事物，发现其中的细微差别-。
耐心的价值：伟大作品的诞生往往在我们的控制之外，无法被强制加速。耐心是创意行为中不可或缺的准则，它让我们能够顺应自然律，在最佳时机迎接灵感的降临。

总结比喻：
如果说AI是一台超级先进的复印机，能瞬间合成数百万张画作，那么艺术家就是一个站在海边冲浪的人。AI可以模拟海浪的形状，但它永远无法体验海风掠过皮肤的寒意，也无法感知在那万千浪花中，哪一道才是专属于你、值得踏上滑板去追随的“那一瞬间”。

艺术的真谛不在于“完成度”，而在于你是那个正在体验生命并将其翻译出来的人。只要你坚持作为人类的感知和觉察，AI就只是你的另一种画笔。