我目前对 AI 的理解，有三个层次：

1. 个体赋能层 (AI as Copilot) ：AI是工具、是 copilot，辅助你提高在某个具体任务中的效率，拉开人与人之间的差异。

2. 组织变革层 (AI as Colleague)：AI是团队成员、是“新人”、是同事，单独解决某一具体任务而不需要你的协助，这将对现有的团队、组织带来极大的变化。

3. 认知突破层 (AI as Catalyst)：AI是精神伴侣、人生导师、事业合伙人，扩大自己的认知边界，许多现在做不了的事情，比如癌症（人类疾病）、可控核聚变（能源问题）、太空探索等都可以做了，这将对人类世界的科技进展、文明程度带来极大的升级。

前两层本质上是降本增效，而第三层才是最重要的，借助 AI 突破当下个体的局限性，对未知领域进行探索，创作，这些最终需要的还是人才，高级人才，顶级人才，

借助 AI，最终还是要提升自己，突破自己的层次，创造新的增量价值，这，我认为才是 AI 对人类的终极意义！

Google Antigravity with Gemini 3 Pro，Claude code with Claude Opus4.5，Codex with gpt-5.1-Codex-max 是当下工程师的非常棒的 3 个助手，

Antigravity 是类似 cursor 的都是 fork vscode 的编辑器， Claude code 和 Codex 都有插件，也可以直接使用 CLI 命令行，三家顶级的 AI Agent，同时辅助进行交付需求。

哪个最好，非得选择一个？ 截止到今天，选择哪一个都行，但是为什么只要选一个，为什么不能 3 个都要？

RAG 已经成为搭建任意企业级 Agent 中必须处理好的一个环节，也就是 Context Engineering 中如何将企业的私有知识合理的，完整的告知大模型，要解决的问题。

这块已经相对成熟，效果也可控，RAG 的发展历程如下：

企业里面落地 Agent 的经验：目标清晰、考核清晰、持续迭代，小而精，这种效果会更好一些。

Gemini 这一点比 chatgpt 做的好多了，不同层级的会员的差异，表格列举的非常清晰、明确，给不同需求的人看。

真正有财富自由能力的人，永远是在玩——但玩得极其认真。

AI 时代的快 vs 自己认知的慢

所谓“梆梆硬”，不是变狠，而是：
对情绪更稳，
对风险更敏锐，
见过局限、不再幻想，
能扛事，也能放下，
懂得分寸与取舍

人只有心变得稳、有边界之后，才会真正温柔。

低调的本质就是“不给别人心理成本”。

你越让别人感觉舒服，你的成长阻力越低。

这是管理者的高级修行，也是成熟的力量。

gpt-5.1 pro 可以当做轻量级的 Deep Research 来处理一些任务，效果也不错。

今晚面试完一个候选人，对这个人有些评价，把这些内容跟几个 AI 聊聊，扩充不少思路，也收获了很多启发。

这种任意一个问题，多和几个 AI 同时聊聊的方法非常好，他们都有不同的视角，恰好这些视角的补充，会让最终的取舍更立体、全面、客观，也更贴近真实。