那是 2024 年底，ChatGPT o1 Pro 刚开放不久。我给它下个指令：写个监控 Uniswap 资金池成分的程序。大概半小时？它没有给我吐一堆乱七八糟的代码块让我自己拼，而是直接甩给我一个完整的 zip 文件。解压、运行，这玩意儿竟然直接在终端（CLI）里跑起来了。那种体验怎么形容？就像你下载了一个成熟的 .exe 安装包，双击，完事。丝滑得不像话。当然，中间也不是一次对话就搞定，我也按着它的“指挥”去申请了几个 API Key。但那一刻，盯着屏幕上那个解压好的文件夹，我直接懵了。我不是程序员。但我那一刻突然有一种极其强烈的预感：编程这事儿，可能真要从一种专业“职业”，变成一种人人都能拿捏的“技能”了。后来 Claude Code 发布，Codex 出来，又有了 Skill 机制。我发现，我特么竟然能编出非常复杂的程序了。当时我心里就一个念头：单纯“写代码”的程序员岗位，大概率是要消失了。人人都是程序员的时代，来了。一、第一阶段：我想象中的赚钱红海
既然 AI 能写代码，那我为什么不行？ 我是不是能结合 Crypto、结合自动化，搞点信息差，挣一点“新钱”？大概 2025 年初，我开启了我的 Vibe Coding 生涯。到现在盘点了一下，我一共手搓了 11 个软件。起初是兴奋。我琢磨着：我是 Crypto 专家啊，现在有了 AI 加持，我又成了程序员，去玩套利还不跟切菜一样？我写了个工具，监控链上 DEX（比如 Uniswap）和中心化交易所（Gate.io）的价差。逻辑很简单：只要发现价差，脚本一键下单（Sniper）。这肯定比手动切 App 快一万倍吧？我知道大币种是红海，所以我专门去搞垃圾链、搞小币种。但结论很扎心：但凡有点深度的币种，早就是一片巨大的红海。等我发现机会的时候，无数更快的机器人早就把差价抹平了。亏了一点 Gas 费后，我撤了。我去研究 Polymarket，盯着赔率，研究 “Yes + No = 1” 的公式，试图让 API 自动发现策略下单。结果发现，这特么也是红海。凡是我能发现的机会，早就有无数人把坑占满了。每跑通一个功能，就在现实中碰壁一次。这种感觉很分裂： 一方面是“代码真的能跑”的权力感； 另一方面是“现实极其骨感”的挫败感。我琢磨明白了一个残酷的事实：凡是拼效率的领域，本质上都是军备竞赛。别人有更完整的系统、更快的接口、更大的团队、甚至专用的低延迟线路。我引以为傲的“自动化脚本”，在专业量化团队面前，也就是个基本功。现在玩 Crypto 套利，优势早已不是信息差，而是资源差。别说我用的是 200 美元的 ChatGPT Pro，你就是给我一个 2000 美元的超级 AI，我也赢不了。因为我的瓶颈不是 AI 不够强，而是我在用“个人”对抗“工业体系”。说句难听的：如果一个人原本没有赚某种钱的能力，仅仅有了 AI 加持，是不可能凭空赚到钱的。工具不会凭空制造价值，它只会放大原本就存在的能力。 如果你本身是 0，AI 这个倍增器乘上去，结果还是 0。
二、第二阶段：阅读提效的死胡同
既然 AI 这么强，能不能帮我把信息获取效率拉满？从 2023 年开始，我就大量用 AI 做信息浓缩。有了 Vibe Coding 的体验后，我又动了歪心思：能不能搞个程序，帮我读更多的信息？我手搓了一个抓取 X.com (Twitter) 的 Workflow：让 AI 按“信息密度”打分，挑出最值得读的几条；一开始爽翻了。信息流纯净得像蒸馏水，每天早上我只需要看一眼 AI 喂给我的“精华”。我慢慢发现一个朴素的事实：现在的 AI 对阅读的各种提效、提纯、总结，本质上都是给机器用的。只有机器才需要高密度的信息输入，而人的大脑，根本不想天天看总结。举个不恰当的例子：就像聊八卦，我们要的不是“谁和谁在一起了”这个干巴巴的结论，我们要的是聊天时的废话、情绪、那句“卧槽真的假的”。三、第三阶段：写作提效的幻觉
输入端走不通，我又转向输出端。能不能帮我把产出效率提上去？我开始做各种“AI 为主，人工为辅”的写作生成流水线。我把内容制造拆解成了一个严密的 SOP：灵感程序化：利用 API 暴力生成上百个问题群和主题群；闭环生成：AI 写作、AI 自评打分、AI 根据反馈自动修改。这一整套流程跑下来，写出来的东西格式整齐，逻辑清晰，甚至看上去很“高效”。但说实话，这种玩意只能生产垃圾。我自己都读不下去，哪有脸发表？虽然现在 AI 如此智能，但我目前依然深信：真正有价值的写作，仍然需要人深度参与。我不是否认 AI 作为写作工具的价值，我的感觉是：写什么（What）还得有人的大脑来决定，具体怎么写（How）可以大比例交给 AI。就内容创作来说，我觉得有 AI 后，一个创作者的品味、判断力、Taste 这类特质，从未如此重要过。作者的价值被极大地放大了，“跟人阅读”的趋势会被进一步放大。也正因为如此，我越来越强烈地感觉：AI 并没有把写作变得更轻松。没有 AI 的时候，最累的是查资料：翻书、搜链接、对照原文、怕漏掉关键论据。但那时候，写完一篇文章，往往如释重负，大功告成，直接发表。管他还有啥问题，我都这么努力了，你们还挑刺的话，我就要拉黑你。
有了 AI 以后，资料好像不再稀缺，稀缺的变成了“表达的可信度”。现在用上了 AI 这个强力写作工具，我对已经写好的文章完全没有那种直接发表的自信。我常常要为同一篇文章打磨十几遍，一段一句地过，不停地逼 AI 写得更好。我必须像一个不断挑刺的编辑，把那些“可以”的句子一层层剥掉，逼 AI 也逼自己，直到剩下真正能站得住、也读得下去的表达。说白了，有了 AI 这个工具后，我现在的文章完全可以说是站在读者的视角，逼 AI 写出一篇我读起来很开心、很值得阅读的文章。四、低谷与转折
不知不觉，用 AI 瞎折腾编程超过一年，啥也没干出来，只搞了一堆电子垃圾。那种巨大的虚无感让我陷入低谷。我一度想把 ChatGPT Pro 退订了（反正 Claude 我是已经没有续费了）。直到两个月前，我突然换了一个问题：既然 AI 不能让我暴富，也不能让我变懒，那它能不能帮我寻找意义？能不能让我觉得自己更有价值？我想起一句话：真正有意义的事，是那些难而正确的事。如果 AI 不能让我更快赚钱、更省力，那它能不能让我更愿意坚持？那一刻我忽然明白——AI 不能替我做难的事，但它可以陪我做难的事。五、第五阶段：重塑意义
我决定让 AI 成为我做这些“难事”的副驾驶（Co-pilot）。我 15 年前就开始用 OneNote 做笔记，但总是时断时续。现在，我用 Codex 写了一个 To-do List 软件。我现在的操作就像给秘书下达指令那样，直接对着 Codex 打字，让它帮忙整理所有的事项——增加任务、完成任务、增加子任务……所有的操作都直接完成。然后，每天 Codex 就会依据一天的历史指令，给我自动生成一篇工作日志。这样写日志就轻松太多了。但让这些日志更有价值的还在后面。我过去也写了很多日志，但写完后它的生命周期就结束了，这也是我难以坚持的原因。有了 AI 后，我又用 Codex 写了一个软件，这个软件能读取我的历史日志，然后每天给我“回放”一篇。目前的算法是随机的，软件会从日志库里取一篇展示给我读。我打算把这个推荐算法写得更完善——抖音的核心技术不就是推荐算法吗？现在我自己写一个，但这算法推荐的不是娱乐视频，而是我自己曾经的思想和经历。类似的事，我还干了几件，虽然现在还不成熟。但我终于发现，AI 原来可以这么玩：不用想着去赚钱，不用想着靠它偷懒，但可以让它成就我自己，让我变得更有意义。六、11 个软件的真正意义
回头看那 11 个软件。它们没有帮我赚到钱，也没有帮我压缩时间。从野心，到幻灭； 从提效，到失望； 再到重新提问。我现在不是在用 AI 找“怎么更快赚钱”，也不是在找“怎么更省力”。
