我不看好 FDE，但依然要关注它——因为 AI 转型是应该到来、也必然到来的，而且越快越好。企业 AI 落地翻车、个人 AI 提效卡壳，问题其实如出一辙，解决方案也有相通之处。
别觉得是同一个人，就没有沟通成本、没有路径依赖、没有利益盘算、没有数据混乱。AI 要接入你的各种服务账号和系统，你心里每次都犯嘀咕；反过来一切都授权出去，出错就只骂 AI。AI 需要清晰输入，你总想偷懒，许个愿期望它自行领会；AI 上下文有限，你抱怨降智，却不想想怎么用知识库、记忆系统分层管理。
看一大堆 AI 致富文，想着照抄别人的路径，却不问问自己一直以来赚钱靠的是什么、AI 是能降本还是能增效，别人的经验是真实还是夸大、是不是幸存者偏差，抄的时候自己相应的禀赋配不配。靠着习惯做事，培养了经验和手感，却没考虑过标准化，更别提优化路径。缺乏品味、缺乏市场认知，总想让 AI 替自己做一切，却提不出任何标准来判断 AI 的产出质量。
看看 OpenAI 官方的 FDE 案例就知道这事有多重：3–6 个月才用定制 agent 跑通需要改造的流程，再做后续迭代，把定制的部分改成 skill 和插件，然后才能快速扩展。这还是研发侧，而且是高价值研发，工作量 70% 在做验证。
所以 AI 转型不只是学工具、学方法，是协同进化，是递归自我改进，是挖掘最佳实践，换挡到碳-硅协同的新范式。只有这样，AI 越强大，“你+AI”才越强大，而不是有了 AI，就没人再需要你。
正文完