prompt 的撰写技巧只是“术”的层面，不能说不重要，但是更底层的东西“道”，“道”是你的认知层级，思维方式，和看穿本质的能力。“问的问题”本身是最重要的，你问出什么问题，远比你怎么问更致命。因为提问本身就暴露了你思考的天花。

相当于武功里面的，招式 vs 内功，张无忌学的太极拳为啥招式都忘记了，打出来，还那么厉害？

举个例子：
1. “帮我写一篇中国咖啡外卖市场的调研报告。”
2.“我想写一篇关于中国咖啡外卖市场的调研报告。请帮我分析一下市场规模、主要玩家（瑞幸、星巴克、Manner）的商业模式和优劣势，并预测一下未来的发展趋势。”
3. 见图

GPT-5.2 依然是个过渡品，但再一次证明了 reasoning 能力是 OpenAI 独有的护城河，别家根本学不来，分数高更多靠 reasoning 出来的，也更贵了。

而 opus 4.5 是直觉型、“天赋型”、不用推理也能秒懂的解题，很快，所以你看 opus4.5 thinking 模型很多分数竟然都不如没有 thinking 的高，

他们之间的一个是苦思冥想后的正确，一个是脱口而出的天才，结果虽殊途同归，但路径大相径庭。

OpenAI 最近又回归到了 scaling 预训练阶段，继续扩大规模，想象一下 ：

Opus 4.5的直觉理解力 + gpt-5.2 的推理引擎形成的 Garlic，将会是一个碾压级别的存在，极致的 Base Model（直觉） + 极致的 Reasoning（逻辑），可能到达那个“无敌是多么寂寞”的状态。

2026 年 1 月底，真正的奇点到来？

一个能人，用得好是未来的骨干，用不好，就会成为对手的骨干。

AI 时代，高级人才的重要性更加紧迫，AI 能解决基本的，可流程化的，可检验的问题，这些问题需要高级人才来定义，来验收。

激励机制越发重要，而很多企业的老板还没有转变过来这个思路，还在一味着想着降本增效的事，这都是表层的，

深层次的，由高级人才加持 AI 能力，探索出来的新增量，新市场还没有出现，原因不是因为 AI 不行，而是能够加持 AI 的高级人才太少，或者说还没有出现。

怎么定义能够加持 AI 能力的高级人才？

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。