托 AI 会阅读的福，你又白捡了 5 个高端技能

伴随着AI人工智能技术的快速发展，现在，我们可以结合各式各样的AI工具来帮助自己锻炼职场技能，提升工作和学习的效率。比如在这篇文章里，作者就分享了几个AI工具的“玩法”，不妨来看一下。

未来，唯一有价值的是你有多大见解。

——陆奇

我前几天看到陆奇博士这句话，振聋发聩。

我一直在找一种表达方式，告诉大家有了强大的 AI 加持以后，未来让你收获回报的不再是对某件事情的专精能力，而是你能“泛泛而谈”的知识有多少。

我的这种表达方式特别容易挨骂，但是陆奇博士说的就很精妙。

在我“把玩”了 AI 两三个月的时候，也就是今年 3 月份，我就感受到了它在这个维度上可能给大家的学习和能力提升带来的变化。

我是一个二把刀程序员，因为粗浅的自学过一点前端、JavaScript 和 Python，可以借助百度“写”一些很简单的脚本类代码（写=抄）。

但是一旦抄来的代码报错，或者我的需求过于复杂找不到可以抄的代码的时候，就只能干瞪眼了。

有了 AI 以后，这个状态就彻底改变了。我把需求给 AI 描述清楚以后，它能分分钟帮我把需求实现，报错之类的也都能给解决。

但是这里依然有两个对普通人的巨大 GAP：

1. 意识不到你的需求可以通过程序代码来实现；
2. 需求不能转化成可被编程的表达方式。

这俩 GAP 随着 AI 功能的逐步完善，正在被消解。

最大的转变是从 AI 支持上传附件开始的：那些你没办法一两句讲清楚的背景信息，可以通过上传别人写好的文章/文档帮你表达清楚。

过去一个月我用 Claude 2.0 的上传附件文档功能简直爱不释手，分享一些我试过很爽的玩法。

一、AI+GitHub，成为「程序员」

我的 GitHub 里收藏了超多很厉害的开源程序。

可能需要解释一下：GitHub 是一个程序代码分享社区，全球的开发者会把自己撰写的代码上传到社区供大家下载使用。你可以下载开发者的源代码，按照 TA 提供的说明文档（在社区里叫做 RADEME）实现程序的功能。

但是这些厉害的开源代码的说明文档，很大一部分都是使用英文撰写的，对于一个本来就二把刀的“程序员”，再去读英文文档实在太难了。

以及他们开源的程序，也很少会只用到我略知一二的JavaScript 和 Python。

于是这些开源的程序只能被我收藏，而从未在我的电脑上运行成功过……

后来 Claude 支持上传文档后，我的世界就彻底被打开了！

下面是一个开源项目的 README 文档的截图，这个项目我打开过无数次，但从没有试图实现它……

我把这个 README 文档下载下来发给 AI 后，写个微信机器人这件事，突然就变得简单到“有手”就行了。

如果大家也像我一样囤了大量开源项目，现在可以跑起来了！

已经帮大家试过了，百度的文心一言也支持，放心搞！

二、AI+干货，成为「行业专家」

在 AI 出现之前，我们要习得一项技能的过程是：搜索相关知识的干货资料 —>总结技能学为己用—>在实践中应用练习直到掌握。

这个过程很痛苦：一是要掌握一项技能，得学习阅读很多干货资料；二是应用过程中模仿技能时会因为缺少其他支撑技能而卡壳。

AI 不怕这一套的，它可以快速学习吸收总结这些干货，形成知识点帮你“复制”。

比如，我曾经在网上找了两篇质量很棒的教你起标题的文章，投喂给 AI 让它帮我总结并复用能力。

比如我把黄章晋老师的《如何锻造出让用户欲罢不能的**式文章？》给到 AI 后，它帮我解析了文章中的方法并以此为支撑浅写了一下你正在阅读的这篇文章。

因为给 AI 提供的信息量很少，所以全文就不给大家展示了。但是 TA 优化后的标题非常棒，“高阶信息解析者”这个提法是我怎么都想不出来的……

这里提供一个摘取干货文章的 Tips：飞书文章有个剪存功能，可以把大部分网页文章一键保存成为飞书文档。飞书文档支持导出成为 PDF 和 word 格式。

三、AI+研报，成为「分析师」

以前做咨询顾问的时候，最头疼的就是读行业研报和公司财报。

因为研报和财报的数据详实且信息量大，所以阅读和研究起来成本非常高，很多时候你只需要这份报告中的一个数据，但是要读完全文才能得到。

现在有了 AI，这事就不愁了。美股上市的公司，也可以轻松搞定。

下图是我把瑞幸 2023 年 Q1 财报给到 AI 后的一些交流：

我试着让 AI 预测了一下瑞幸 Q2 的营收规模，他给出的范围是 43-55 亿，我们等 Q2 财报发布了再来看~

四、AI+Excel，成为「数据科学家」

Excel 是为了方便人阅读数据的软件，却不便于我们看穿数据背后的规律。

虽然 Excel 提供了很多图表类工具，让分析师通过可视化的形式展现数据背后的规律。但使用图表的前提是，数据是结构化的。

也就是说 Excel 表中的各行和列的数据必须是标准统一的，不能有奇异值或者混杂在一起的数据。

我们看下表，是我很早以前采集的中国互联网企业的投融资数据，看着很整齐，但是金额和投资方那一列，就因为包含了“混杂”的数据，没办法直接做成图表。

根据这个表格中的数据，我们是没办法使用图表展示哪些投资方喜欢投天使轮的，因为“A 轮”和“融资金额”混杂在一起，多个投资方在同一个表格中。

交给 AI 就不一样了。

管你混不混，只要是数、只要是分开的字、只要有规律，AI 就是一个字：干！

有点美中不足的是，如果数据表格像我前面截图的一样汉字儿特别多的，AI 分析起来会有点吃力。比如我其实有从 1996 年到 2018 年 20 年的1.3 万起投融资数据，但是受到字符数限制，只能给 AI 投喂 2017-2018 两年的数据……

五、AI+话术，成为「文案专家」

这个能力我们在前几篇推文中给大家展示过多次了，就是拿到从竞品群里偷来的话术，扔给 AI 让它学习后帮你仿写。

这里分享一个小技巧，在微信里选择多条话术-收藏-转存为笔记，就可以全选复制了。

把复制的文档发给 AI，让它挖掘附件文案的特点，按照你给出的产品仿写就好了。

美中不足的是，只给 AI 投喂参考物料它还不能写出完美的、可直接复制粘贴的文案话术。

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