"你永远在做分母，就是你永远在训练它的模型。"

这是我最近最深刻的一个认知。

我发现，大多数人在用AI的时候，其实是在训练大模型，而不是在训练自己。

今天用ChatGPT，明天用Gemini，后天用豆包。每次对话都很有收获，每次都觉得"我懂了"。但回到脑子里的东西，其实很少。

AI越来越聪明了，但你呢？

这几个月，我一直在思考和实践一个问题：**如何在AI时代成为超级个体？**

今天，我想分享我的三个核心洞察和完整方法论。

这不是理论，是我自己验证过的实践。

先说一个残酷的真相。

你可能每天都在用AI：

• 早上用ChatGPT写邮件
• 中午用Gemini做调研
• 晚上用豆包整理笔记

每次对话，你都觉得很有收获。AI给你提供了很多信息，很多视角，很多方法。

你觉得，AI真的很强大。

但问题是：**这些信息，真的变成你的能力了吗？**

我发现，大多数时候，答案是"没有"。

你在这个AI里"我知道了"，在另一个AI里又"我明白了"。但这些信息，都是孤岛。

你的脑子记不住那么多东西。

这个问题的本质是什么？

**你在训练大模型，而不是在训练自己。**

你每次和AI的对话，都在帮助大模型变得更聪明。因为你的参与，大模型收集到了很多不同方面的信息。

但大模型给你的反馈，这个变化来得非常不及时。

它可能是一个通用智能的提升，但对你真实场景的业务能力提升，对你思考方式的提升，没有什么太大的变化。

**你永远在做分母，就是你永远在训练它的模型。**

我们想要的，其实是反过来的：

**我们每次的输出都有回应，这个回应能沉淀，让我们这个模型变得越来越聪明。**

只有这样，我们才能逐步摆脱一些繁复的事情，慢慢把一些事情交给AI去做，然后才能沉淀下来。

这才是超级个体的路径。

那么，怎么做？

超级个体不是一蹴而就的。

首先是**思维的升维**。

我觉得大家要开始去使用AI，就是你做任何事情都要想着让AI去帮你偷懒。

首先你要开始慢慢学会去依赖，去使用AI去帮你做。

哪怕是一个非常简单的工作：日程安排、流程规划、文件归档整理，你都尝试让AI去帮你去做，然后帮你去想。

但帮你去想，还没有去解决你实际的问题。**你还要让它去帮你做。**

最简单的方式，你可以让AI去帮你开发一些在电脑上可以一键运行的小工具。

比如说，做一个简单工具，它可以一键运行，把你这个文件的目录给你整理出来。然后也可以按照你特定的目录，一键运行，帮你把这个文件夹结构创建出来。

这非常简单。

这个工具能帮你查一查，然后你再把这个目录丢给AI，让它去帮你去分析，你这个目录应该怎么去优化。

这是一个非常简单的文件整理的场景。

另外一种最有效的方式，就是你可以把你现在每天做的什么事情，先告诉AI。

它可以去帮你去分析你这个流程里面的节点。

你可以让AI去帮你去想：

• 这里面有哪些节点和流程可以通过自动化，可以通过AI去帮你实现？
• 哪些流程可以变得更加标准化？

慢慢的，你通过这样的方式，你就能慢慢的——注意，不是一蹴而就的——而是通过你这样一点点一点点让AI去和你现在的生活工作去伴生，然后去优化。

做出一点点的成绩，做出一点点的改变。

然后慢慢才能形成。

只有有这个思维之后，你才能慢慢，你才能进一步的去开发AI的潜能，然后让它去优化对应工作。

现在就可以去利用AI，通过一些小工具，让你的幸福感提升，让你对这个事情的可控性提升，然后让你拿到一些正反馈。

**只有拿到正反馈，你才愿意去琢磨进一步的去优化你现有的工作流程。**

这是第一个洞察：从小工具开始，让AI帮你"偷懒"。

我现在的工作方式是什么？

我会把现在所有的工作，尽可能的，我一定会去想如何去把它标准化，变成SOP。

然后让AI去介入这里面，看如何去介入这个SOP。

通过人机协作，把我的效率给提高。

我的宗旨是：

**在AI时代，人应该去干人性的东西。人应该只负责去审核和负责去创意和创造。**

剩下的全都应该人和AI一块去想这个流程，然后过程就让AI去处理。

**人只是负责输入和检查输出，整个的动作、标准的流程，让AI去处理。**

你可以把这个东西看成一个系统。

这个系统，你可以理解成这是一个专门的公司或者一个团体，在帮你处理你任何的信息，然后输出你想要的结果。

我觉得应该回到这个层面。

只有这样，你所有的事情有章法，有标准，有流程，然后还有这个整个强大的AI系统去介入，你才有可能成为超级个体。

我现在的工作方式就是：

我会把我整个的逻辑，然后和方法，我会告诉AI，让AI去以一个批判性的思维去回应我。

这样我就能获得很多不一样的视角，然后去做。

这是第二个洞察：流程标准化，人只负责审核和创造。

这是最关键的一个洞察。

在这个时代，如果你想成为超级个体，你想真正实现人只应该去创造、去审核这么一个终极目标，那么**你所有的信息你都要去沉淀**。

你每一次，哪怕你跟你的同事，你跟你的朋友，甚至你跟AI的每一次对话，它都是有价值的。

我们的目的是要让AI越来越懂你。

然后把我们每一次对话，每一次产生的结果，要总结成经验。哪怕是失败了，也要有教训。

**这个东西一定要沉淀下来，要沉淀到我们自己的一个项目里面。**

只有不断沉淀，你才能成长。

不然，你每一次都会有新的想法，然后都是新的，然后新的，然后你就忘了。

你会变成一个勤奋的、勤奋的、勤奋的思考的这么一个人，但是你没有积累，没有沉淀。

沉淀是怎么沉淀？

**它一定要有文档、有记录，然后可追溯。**

你之前要有前因后果：

• 你前面为什么是这么想的
• 你输出结果
• 你对结果不满意
• 你为什么不满意
• 又怎么修正的
• 这里面有什么方法论要沉淀

这一定要找一个AI去沉淀。

如果说不沉淀的话，那么你每一次你跟不同AI的对话，它都是一个信息的孤岛。

你在这个地方，"诶，我知道了"，但能回到你脑子的东西，其实非常非常少。

你脑子记不住那么多东西。

然后在另一个AI里面，你又去聊，"啊，我什么都明白了"。但你还是会流失大量的信息。

所以说，如果你不去做这个知识沉淀的话，在你跟AI的交互中，因为你的参与，你会让这个大模型越来越聪明。

因为它会收集到很多不同方面的信息，然后**你是在训练大模型**。

但大模型给你的反馈，这个变化来得非常不及时。

它可能是一个通用智能的提升，但对你真实场景的业务能力的提升，对你思考方式的提升，没有什么太大的变化。

**你永远在做分母，就是你永远在训练它的模型。**

而我们想要的是：

**我们每一次的输出它都有回应，然后这个回应能沉淀，然后让我们这个模型变得越来越聪明。**

这是我们想要的。

这样才能逐步的摆脱一些繁复的事情，然后慢慢的把一些事情交给AI去做，然后才能沉淀下来。

这里我要说一个很重要的方法：**双AI辩论法**。

AI它会忽悠你。

针对这个问题，我给大家的建议就是：**你可以同时开两个AI**。

比如国内的豆包、DeepSeek，或者你有其他国外的软件，Gemini、GPT。

你把你当前的想法，告诉第一个AI，让它去帮你整理。

然后你把第一个AI的这个结果和你的输入，再发给第二个AI，让它去审核，然后去挑刺。

然后你把第二个AI的审核结果，再发给第一个AI。

**这样轮番的滚动，就是让两个超级个体基于你的想法去辩论。**

去进一步的去挖掘，去找到你现在这个可能比较脆弱的方案的脆弱点在哪里，应该如何去优化，然后如何去完善。

这样几轮下来，你就会发现，找到一个非常可行并且落地的方案。

而且是经过两个超级大脑互相校验过的。

回到超级个体这个话题，我们所有的对话，它一定要有一个主体去沉淀它。

我现在用的方案就是用**Claude Code Skills**。

它可以去帮我去沉淀经验。

我所有跟其他AI，像Gemini、像ChatGPT、像豆包，我所有的对话，我都会发给我的Claude Code Skills。

它会把所有的数据源、所有信息源，去进行再一次的消化整理，然后沉淀到我的个人的经验库里，我的项目库里面。

这样，它是需要时间和积累，还有多场景的信息去喂的。

然后也需要我们去认真的去反馈。

这样它就会变得越来越聪明，越来越懂你。

**真的能变成一个贴身的24小时秘书，一个而且是一个非常懂你的秘书。**

只有这样，你把你的一些琐事交付给这个系统，你才能够说慢慢的脱离出来，慢慢的去做一些创造性的事情。

这是第三个洞察：知识沉淀，避免成为"分母"。

现在，让我把这三个洞察整合成一个完整的方法论。

超级个体的第一步，是**思维的升维**。

你要开始意识到：AI不是一个工具，而是一个可以和你协作的系统。

你要开始想：我做的每一件事，AI能不能帮我？

不是偶尔想起来用一下AI，而是**做任何事情都想着让AI去帮你**。

这是思维的转变。

思维转变了，下一步是**获得正反馈**。

从最简单的小工具开始：

• 让AI帮你开发一个文件整理工具
• 让AI帮你分析一个工作流程
• 让AI帮你自动化一个重复性任务

这些小工具会带来：

• 幸福感（事情变简单了）
• 可控性（你知道怎么做了）
• 正反馈（你看到了效果）

**只有拿到正反馈，你才愿意进一步优化。**

有了正反馈，下一步是**流程标准化**。

把你的工作，尽可能的标准化、SOP化：

• 哪些步骤是固定的？
• 哪些决策是可以标准化的？
• 哪些过程可以让AI处理？

然后让AI介入这个SOP。

**人只负责输入和检查输出，过程让AI处理。**

这是最关键的一步：**知识沉淀**。

找一个AI系统，把所有的对话、所有的经验、所有的教训，都沉淀下来。

不要让信息成为孤岛。

不要让自己成为"训练大模型的分母"。

**让AI越来越懂你，而不是你越来越依赖AI。**

最后，**持续迭代**。

超级个体不是一蹴而就的。

它是一个渐进式的过程：

• 一点点优化
• 一点点沉淀
• 一点点成长

慢慢的，你会发现：

• 你能把一些琐事交给AI系统
• 你慢慢脱离出来
• 你开始做更多创造性的事情

这就是超级个体的路径。

思维升维
    ↓
小工具正反馈
    ↓
流程标准化
    ↓
知识沉淀
    ↓
持续迭代
    ↓
超级个体

说了这么多，你可能会问：我现在可以做什么？

不要等。

今天就找一个你每天都要做的重复性工作，让AI帮你开发一个小工具。

可以是：

• 文件整理工具
• 数据处理脚本
• 自动化流程

不需要复杂，只需要能用。

**目标是获得正反馈。**

选择一个你经常做的工作流程，把它标准化。

写下来：

• 第一步做什么
• 第二步做什么
• 第三步做什么

然后想：哪些步骤可以让AI处理？

**目标是建立人机协作的模式。**

这是最重要的。

选择一个AI系统（可以是Claude Code Skills，也可以是其他），开始沉淀你的知识。

把你的对话、你的经验、你的教训，都记录下来。

**目标是让AI越来越懂你。**

在这个过程中，有3个坑你需要避免。

超级个体不是一蹴而就的。

不要期望今天开始，明天就能看到巨大的变化。

这是一个渐进式的过程，需要时间积累。

**给自己至少3个月的时间。**

知识沉淀，需要投入时间。

你需要：

• 记录对话
• 整理经验
• 总结教训
• 建立体系

这需要时间。

但这是最值得投入的时间。

**因为这是在训练"你的模型"，而不是"大模型"。**

AI会讨好你。

AI会给你一个"感觉很好"的叙事。

但这个叙事，可能是错的。

**用双AI辩论法，让两个AI互相挑刺。**

这样你才能找到真正可行的方案。

最后，我想说说超级个体的本质。

超级个体，不是掌握很多工具。

不是你用了ChatGPT、Gemini、Claude、豆包，你就是超级个体了。

工具只是工具。

超级个体，也不是效率提升多少倍。

不是你今天做10件事，明天做100件事，你就是超级个体了。

效率只是结果。

超级个体的本质，是：

**1. 思维的升维**

• 你开始用系统的方式思考
• 你开始想如何让AI和你协作
• 你开始想如何让知识沉淀

**2. 系统的建立**

• 你建立了一套人机协作的系统
• 你建立了一套知识沉淀的系统
• 你建立了一套持续迭代的系统

**3. 知识的沉淀**

• 你的经验不再流失
• 你的教训不再重复
• 你的能力不断积累

**4. 能力的复用**

• 你的方法可以复用
• 你的系统可以复用
• 你的知识可以复用

这才是超级个体。

回到开头的那句话：

"你永远在做分母，就是你永远在训练它的模型。"

不要再做"训练大模型的分母"了。

开始训练"你自己的模型"。

从今天开始。

从小工具开始。

从思维升维开始。

**只有这样，你把你的一些琐事交付给这个系统，你才能够说慢慢的脱离出来，慢慢的去做一些创造性的事情。**

这是我的超级个体方法论。

希望对你有启发。

**关于作者**：

一个正在实践超级个体路径的探索者。跨境电商实战者，AI落地实践者，品牌出海方法论研究者。

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**字数统计**: 约4800字

**阅读时间**: 约15分钟

**业务线**: 超级个体探索 + AI落地

**核心价值**: 完整的、可落地的超级个体方法论