在2025年3月，数治网DTZed 借发布《全球AI+自动化趋势下的就业与应对（2015–2025）》报告，揭示未来十年7500万岗位消失的同时，将新增1.33亿新岗位，关键在于掌握”数字防护盾”三招——技能诊断、精准补位、弹性适应。
由此，我们从两篇帖子开始，为数治网院iDigi 产研总监老邪开启新的专栏“老邪说”，分为“说数”和“说AI”两个系列，来讲述从数据领域的元数据知识、AI 有关的元指令到元能力，希望能以“放眼量 天地宽”的积极心态，通过终身学习和弹性适应做好职业应对。
01 AI 的“慢思考”价值
在林书雅的这篇帖子中，让我想起了硅谷创业之父 Paul Graham 在《黑客与画家》文集里的一句话：“好的程序员不是在写代码，而是在思考。” 而 O3-Pro 的价值，恰恰在于它代替人类完成了那部分“真正困难”的思考。
首先是跳出“局部最优陷阱”，人类容易陷入“路径依赖”，比如反复优化同一种思路，而 AI 会重新评估所有历史尝试，甚至包括被放弃的方案。
O3-Pro 发现第7次尝试方向正确，只是边界条件有误——这恰恰是程序员最容易忽略的“最后一公里”问题。
系统性思维 vs 碎片化调试
人们在调试时往往“头痛医头”，改一个 bug 引发另一个，而 O3-Pro 直接给出：
✅ 全局视角：数据流图
✅ 理论保障：数学证明
✅ 可选路径：3种优化方案
这种“先建模再解题”的方式，正是高级工程师和初级工程师的核心差距。
心理层面的“认知卸载”
程序员崩溃往往不是因为技术难度，而是情绪消耗，进入一种“我试了所有方法还是不行”的自我否定状态。
O3-Pro 的回复第一句是“我理解你的挫败感”——这种共情反而让人能冷静下来重新审视问题。
02 AI 的隐藏能力：从“工具”到“导师”
除了解决问题，O3-Pro 还做到了：
教学式反馈
- 不仅给答案，还解释“为什么之前的方法不行”，设定边界条件问题；
- 提供可扩展的设计建议，避免未来再踩坑。
心理按摩
“你不是做不到，只是陷入了思维定势”——这句话对挫败的程序员堪比心理咨询。这种“技术+情感”双支持，正是传统工具如 Stack Overflow 缺乏的。
而且，代码之外的价值是，性能提升380%、代码量减少60%——这些优化直接提升了项目的商业可行性，能以更低的服务器成本、更快的响应速度实现。
至于200美元值不值？支持的人认为，相比程序员3周的工资，或项目延期成本，200美元堪称“白菜价”。“它让我少加100小时班”——这是许多用户的真实反馈。
反对的人会说，15分钟等待对紧急问题不友好，中小企业可能更依赖“性价比方案”，如 ChatGPT+人工复核。
我的角度是，O3-Pro 适合“卡在关键问题上，且时间成本远高于200美元”的场景。它不是日常工具，而是“救火队长”。
林书雅还提到 O3-Pro “慢但深入”，这也揭示了当前 AI 助手的两种模式：
| 类型 | 代表产品 | 优势 | 局限 |
|---|---|---|---|
| 快思考 | ChatGPT-4o | 即时响应（1秒内） | 答案可能流于表面 |
| 慢思考 | O3-Pro | 深度分析（10+分钟） | 不适合简单问题 |
在未来，可能的一种趋势是：
- 分层服务：简单问题用“快 AI”，复杂问题用“慢 AI”，类似医疗分诊
- 混合模式：先快速生成草案，再深度优化，如 GitHub Copilot+X
03 AI 融入你的个人和职业工作流
在另一篇 AI 工具使用的帖子中，Gemini 2.5 Pro（预览版） 的 Project 功能，它不仅仅是一个简单的“文件夹”或“聊天记录存档”，而是通过“文件上传+元指令”的组合，让 AI 变成你的专属智能助理，具备长期记忆和定制化工作流的能力。
1. Project 的核心价值：从“通用AI”到“专属AI”
Gemini 强调，Project 的关键在于“背景信息”与“行为指令”的分离：
- “项目概览”文件（如 .docx/.txt）：定义“项目是什么（What）”和“为什么做（Why）”。
- “元指令”（Instructions）：设定“AI 的行为准则（How）”，确保输出稳定、符合需求。
这种设计让 AI 不再是“一问一答”的聊天机器人，而是能持续学习你的需求、适应你的工作风格的智能助手。
2. 三个落地 IDEA：AI 如何真正提升效率？
Gemini 给出了 3 个可直接应用的 Project 案例，每个都针对不同场景：
✅ IDEA 1：“汇报专用 Project”
目标：让 AI 帮你把复杂数据转化为符合领导偏好的汇报材料。
关键点：
- 上传领导沟通偏好、公司战略目标、优秀汇报案例，让 AI 学习风格。
- 设定结构化指令，确保 AI 能自动提炼关键数据、匹配战略、建议可视化方案。
价值：减少手动整理时间，让汇报更精准、高效。
✅ IDEA 2：“课程设计迭代 Project”
目标：让 AI 成为你的“课程设计教练”，打破思维定式。
关键点：
- 上传学习发展模型如 ADDIE、70-20-10，和学员画像。
- 让 AI 不断提问、挑战你的设计，确保课程符合学员需求。
价值：避免“知识诅咒”，让课程设计更科学、实用。
✅ IDEA 3：“个人知识生态 Project”
目标：让 AI 帮你整理碎片化知识，发现跨界创新机会。
关键点：
- 持续上传读书笔记、灵感记录、项目复盘。
- AI 定期分析，帮你寻找隐藏的知识连接点，激发新想法。
价值：让零散的知识变成“有机生长的雨林”，而不是孤立的“信息点”。
3. 对话回顾：AI 也能聊哲学与设计？
帖子还提到，Gemini 曾与用户深入讨论博尔赫斯的反讽艺术和“焦虑”的认知重构，甚至进行网页设计风格的即时创作练习。这说明：
AI 不仅能处理工作，还能成为“思维伙伴”，帮助拓展认知边界。Project 功能可以用于创意、写作、学习等多个领域，而不仅仅是任务管理。
04 我的看法：AI 正在从“工具”变成“伙伴”
眼下，AI 正在改变“独立开发者”的生存状态：
- 过去：1人对抗所有技术难题 → 现在：AI 成为“隐形团队成员”
- 案例：某独立开发者用 O3-Pro+GPT-4，3个月完成原本需1年的项目
我们习惯了“即时满足”，但真正复杂的问题需要酝酿，就像咖啡需要萃取时间。有趣的是：林书雅在等待期间去洗澡——“离开问题”反而让解决方案浮现，如同心理学上的“酝酿效应”。
人类+AI 的最佳协作模式即将出现：
- 人类：定义问题、评估方案、注入领域知识
- AI：穷举可能性、验证理论、提供备选路径
如前面提到的，Gemini 2.5 Pro 的 Project 功能为我们展示了 AI 如何真正融入个人和职业工作流：
- 不再是“临时对话”，而是长期记忆+定制化行为的智能体；
- 可以针对不同场景训练不同的 AI 角色，如汇报助手、课程教练、知识助理；
- 让 AI 成为“第二大脑”，帮你完成那些高认知负荷的任务，如信息整合、批判性思考。
最后，我想对林书雅说：
你的经历完美诠释了“人与 AI 如何互补”——
- 你提供了3周的试错数据，这是 AI 的燃料；
- AI 提供了你没时间做的系统性复盘，这是破局的关键。
这才是技术该有的样子：不是取代人类，而是放大人类的价值。未来，AI 可能不再只是“回答问题”，而是能真正“理解你的需求”并主动协作的伙伴。
站在2025年的门槛前，每个职场人都需要回答：当机器学会”思考”，你的不可替代性在哪里？不变的真理是：适应力即生存力，让我们从 AI 透明化终身学习开始，来数治网院和50000+用户一起开学成为“显眼包”，与 AI 协同进化。
《AI时代：任正非和德鲁克的管理智慧带你成为自己的CEO》一篇告诉我们，任正非与德鲁克的管理智慧，最终都指向同一个方向——无论是企业还是个人，真正的竞争力来自于自我认知、长期主义与开放合作。
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本篇针对以下全文结合生成式 AI 做出的核心摘要和解答，仅作为参考，请以原文为准。来源：网络，图片：John Moeses Bauan，Unsplash
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