超级个体不是全能，而是终于有机会成为你自己
“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。
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？
我也曾被”超级个体”的想象吸引
很长一段时间里，我对”超级个体”这个词是有向往的。
它听起来意味着一种没有上限的可能性：你可以做很多事，你可以跨越原本的边界，你可以不再被资源、能力、环境限制。
但最近一段时间，我开始意识到，这个词正在被一种很危险的方式使用。
它被理解成了一种”全能想象”——仿佛在AI时代，一个人只要掌握了足够多的工具，就可以什么都做、什么都会、什么都不受限制。
这让我感到不安。
一、你在训练AI，还是AI在训练你？
先说一个残酷的事实。
大多数人的现状
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给我们提供了很多信息，很多视角，很多方法。
但问题是：这些信息，真的变成你的能力了吗？
通过对我自己的观察，大多数时候，答案是”没有”。
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。我的脑子记不住那么多东西。
问题的本质
你在训练大模型，而不是在训练自己。
我们每次和AI的对话，都在帮助大模型变得更聪明。因为我们的参与，大模型收集到了很多不同方面的信息。
但大模型给我们的反馈，这个变化来得非常不及时。它可能是一个通用智能的提升，但对你我真实场景的业务能力提升，对思考方式的提升，没有什么太大的变化。
绝大多数时候我们都在做分母，就是永远在训练它的模型。
我们想要的是什么
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，把一些事情放手交给AI去做。
但这里有一个更深层的问题：我们到底想成为什么样的人？
二、我开始重新理解”超级个体”这四个字
我越来越确信一件事：
超级个体并不意味着”什么都能做”。恰恰相反，它要求我们对自己非常诚实。
每个人都有自己的兴趣、优势和长期愿意投入的方向。
真正可持续的成长，从来不是把能力摊得越来越宽，而是不断确认——什么是你愿意用很多年去深挖、去打磨、去承受代价的那一个焦点。
我真正反对的，不是”超级”，而是”全能幻觉”
我不是反对野心，不是反对变强。
我反对的是：把”超级”理解成脱离自我的无限扩张。
AI的意义，不是让人脱离自身边界，而是让人有机会，把原本被现实压制的那一部分自己放出来。
三、那扇”铁门”，和门后的东西
我一直觉得，每个人内心都有一股很强烈的冲动。
那不是简单的欲望，而是一种很清楚的声音：
- “我想试试这个。”
- “如果条件允许，我想把这件事儿干成。”
只是在很长时间里，这个声音被现实挡在了一扇很厚的铁门后面。
能力不够、资源不足、时间有限、风险太高。
你不是不想上场，而是你知道——一旦冲出去，你很可能承担不起后果。
AI的出现，并没有突然把这扇门打开。但它让这扇门开始松动。
它可能一个月只撬开一点点，两个月、三个月，缝隙慢慢变大。
你开始发现，那些以前只能停留在脑子里的想法，现在第一次有了”被执行”的可能。
我的实践案例
案例1：图片批量处理自动化系统
我在做跨境电商产品图的时候，需要处理大量的产品图。以前我需要：
- 手动打开PS
- 手动调整每个配色方案
- 手动处理每个视角
- 手动命名每个文件
这个过程很繁琐，但又没什么技术含量。就是必须做，每次都要花3-5分钟。
在那一刻，我感觉自己就是个机器人。
我一直想做自动化，但我又不会编程。这个想法被”能力不足”这扇铁门挡住了。
AI出现后，我让AI帮我开发了一个自动化处理系统（就是一套和本地文件软件交互的代码）。现在，整个处理过程自动在后台静默完成：
- 输入：原始图片 + 处理规则
- 输出：按照固定命名规则的产品图
- 我只需要开始去确认一下，然后就去做其他事情了
这不是效率提升，而是”可能性被释放”。
我内心一直想做的事情，第一次有了被执行的可能，而且他已经变成了现实。
案例2：内容创作SOP
我一直想系统化地创作内容，但每次都要从头开始。
旧流程：想法 → 写大纲 → 写初稿 → 修改 → 发布（3-5小时）
新流程：想法（语音输入）→ AI整理大纲 → 人工审核 → AI生成初稿 → 人工调整 → 发布（1-2小时）
关键变化：我的位置从”执行者”变成”审核者”和”修改者”。
我可以把更多时间放在思考和创造上，而不是执行上。
四、从小工具开始，让AI帮你”偷懒”
超级个体不是一蹴而就的。首先是思维的升维。
开始依赖AI，让AI帮你做
做任何事情首先都要想着让AI去帮你偷懒。
这不是真的在偷懒，是行动上偷懒，脑子却没闲着。
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去帮你做，帮你想。
但帮你想，还没有解决你实际的问题。你还要让它去帮你做。
从最简单的小工具开始
最简单的方式，让AI帮你开发一些在电脑上可以一键运行的小工具。
我的实践：
我让AI帮我开发了一个文件目录整理工具。它可以：
- 一键运行，把文件的目录结构整理出来
- 按照特定的目录结构，一键创建文件夹
- 把目录丢给AI，让它分析如何优化
这非常简单，但非常有用。
关键点：这些小工具带来的不仅是效率提升，更重要的是正反馈。
只有拿到正反馈，你才愿意进一步优化你现有的工作流程。
五、流程标准化，人只负责审核和创造
我现在的工作方式是：把所有的工作，尽可能标准化，变成SOP。
然后让AI介入这个SOP。通过人机协作，提高效率。
人机协作的终极目标
在AI时代，人应该去干符合人性的东西。人应该只负责审核和创意创造。
剩下的全都应该人和AI一块去想明白这个流程，剩下的都交给AI和系统去处理。
人只负责输入和检查输出，整个的动作、标准的流程，让AI去处理。
把AI看成一个系统
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，帮你处理你任何的信息，然后输出你想要的结果。
只有这样，你所有的事情有章法，有标准，有流程，然后还有整个强大的AI系统去介入，你才有可能成为超级个体。
但这里的”超级个体”，不是全能，而是专注于你真正想做的那件事。
六、知识沉淀，避免成为”分母”
这是最关键的一环。
所有信息都要沉淀
如果你想成为超级个体，那么你所有的信息都要去沉淀。
你每一次，哪怕你跟同事、跟朋友、甚至跟AI的每一次对话，它都是有价值的。
我们的目的是要让AI越来越懂我们。
把我们每一次对话，每一次产生的结果，都要总结成经验。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。
双AI辩论法：避免被AI”忽悠”
AI会忽悠你。AI会给你一个”感觉很好”的叙事。但这个叙事，可能是错的。
我的建议：同时开两个AI。
比如国内的豆包、DeepSeek，或者国外的Gemini、GPT。
你把你当前的想法，告诉第一个AI，让它帮你整理。
然后你把第一个AI的结果和你的输入，再发给第二个AI，让它审核，去挑刺。
你再把第二个AI的审核结果，再发给第一个AI。
就这样轮番滚动，让两个AI基于你的想法去辩论。
我的实践：
我在写这篇文章的时候，就用了双AI辩论法：
- 我先用Gemini整理我的想法
- 然后把Gemini的结果发给ChatGPT，让它挑刺
- ChatGPT指出了很多问题（比如过度商业化、虚假权威感）
- 我再把ChatGPT的审查结果发给Claude，让它做宪法审查
- Claude给出了客观的批判性分析
结果：我避免了很多坑，保持了真实性。
我的实践：Claude Code Skills
我现在用的方案是Claude Code Skills。
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Claude Code。
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和项目库里面。
效果：
- 3个月前：每次遇到问题都要从头思考
- 现在：Claude能调用我过去的经验，给出更精准的建议
这需要时间和积累，还有多场景的信息去喂。
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，而且是一个非常懂你的秘书。
七、AI时代，人应该回到哪里
对我来说，AI时代真正重要的，不是效率提升了多少，而是人有没有机会重新回到三件事上：
探索、好奇和创造。
这三件事，才是一个人愿意长期投入、愿意承受不确定性的真正能量来源。
人生本来就不是一条可以被完全规划的路
如果你现在能一眼看到自己四十岁的样子，那种确定性本身，反而让人感到恐惧。
人生本就是一场探索，一场自我发现和自我实现的旅程，充满了未知。
但正因为未知，它才更加有趣，才有挑战性。
超级个体应该着眼于当前兴趣或主营业务
不要把超级个体想成全能，什么都可以做。
正确的做法是：专注一个焦点，让AI加速赋能，帮你去放大。
而不是说我有这个可能没有上限的能力，我就可以任何事都做。不是这样的。
每个人都有自己的特长、闪光点和优势，我们要去放大自己的优势。
八、关于”分享”的底线
所以我现在对”分享”这件事，有了一个非常明确的前提：
我只愿意分享那些我确实走过、挣扎过、还没完全想明白的东西。
如果有一段时间，我只是在探索，还没有形成清晰的判断，那我宁愿保持沉默。
对我来说，这不是克制，而是对探索本身的尊重。
分享必须建立在确实探索了的基础上，而不是为了发声而发声。
九、我的真实状态和未来计划
最后，我想如实告诉你我的真实状态。
哪些已经验证有效
✅ 小工具正反馈 - 已验证
- 图片批量处理自动化系统：从”感觉自己是机器人”到”后台自动完成”
- 文件目录整理工具：提升了文件管理效率
- 内容创作SOP：从3-5小时缩短到1-2小时
✅ 双AI辩论法 - 已验证
- 避免了很多”感觉很好但实际错误”的方案
- 提升了决策质量
✅ 知识沉淀系统 - 正在验证中
- Claude Code Skills已经运行3个礼拜
- 能调用过去的经验，但还需要更多时间验证长期效果
哪些还在探索中
⏳ 流程标准化 - 部分验证
- 内容创作流程已标准化
- 其他流程还在探索中
⏳ 超级个体的终极形态 - 还在探索
- 我还没有达到”超级个体”的状态
- 但我在这条路上，看到了一些效果
未来3个月的计划
- 继续验证知识沉淀系统的长期效果
- 标准化更多工作流程
- 积累更多真实案例和数据
- 持续优化方法论
重要提醒：我不是”已验证专家”，我是”正在验证的探索者”。我会持续分享我的真实进展，包括成功和失败。
Free ending
也许”超级个体”这个词，最终会被证明并不重要。
真正重要的，是在这个时代里，你是否终于有机会，把那个一直想上场的自己，慢慢放出来。
不要再做”训练大模型的分母”了。
开始训练”你自己的小模型”。
从今天开始。从小工具开始。从思维转变开始。
只把一些琐事慢慢交付给这个系统，你才能够慢慢脱离出来，去做一些创造性的事情。
这是我正在验证的超级个体方法论。
希望对你有启发。