最近越来越多朋友问我：他们想用好 AI，但是不知道具体怎么做。
大家都是感觉自己已经在用了——毕竟每天还是会用 ChatGPT。
跟一些朋友聊下来发现，发现其实大家更多还是把AI当作聊天机器人在用。
这里的问题差不多是：你每次打开 ChatGPT，花 5 分钟跟它解释你是卖什么的、目标市场在哪、竞品有哪些，让它帮你写一版文案。下周新品来了，又花 5 分钟，把同样的背景重新讲一遍。三个月后你还在讲。
这不叫用 AI。这叫每天花 5 分钟教一个失忆的实习生认识你。
所以用好 AI 的第一步，其实不是学什么新技巧，其实就只是——
停掉你现在这种聊天式用法，不要再用ChatGPT了，去用Codex。
因为聊天式 AI 永远不会产生复利——你用一百次和用一次，它对你的了解没有任何区别。
01先搞清楚：Agent 到底是什么
李想在之前一起播客提到 AI 使用的三个阶段，我觉得描述得很到位。我用自己的话跟大家翻译一下：
第一阶段：聊天工具。 你问它答，关掉窗口一切归零。打开 ChatGPT、DeepSeek，问个问题，拿到答案，关掉。明天再来，从头开始。绝大多数人停在这里。说实话我自己也在这个阶段待了挺久。
第二阶段：辅助工具。 它帮你干活，但活还是你在干。比如之前我们让 ChatGPT 协助搭建 N8N 工作流，它帮你写工作流、给你建议，但你还是得自己复制粘贴进去、自己调试。AI 出主意，你动手。
第三阶段：生产力工具。 开始像人一样去做非常具体的事情。
Agent 需要你先给它一个划分好一个工作区，这里工作区其实也就是电脑里面的文件夹。定好目标，AI开始像真的人工作一下去读你文件夹内的资料，然后自己规划步骤、做执行，最后把结果放在的文件夹内。而你只管定目标和验收。这就是 Agent。
一句话说清楚其实就是：Agent 不是一个新产品，是一种用法——AI 从「回答问题的嘴」变成了「能干活的手」。
从聊天工具到生产力工具，最根本的变化不是 AI 变聪明了，是你的经验和判断开始被AI记住了。
聊天用一百次还是从零开始。但 Agent 用一百次，第一百零一次比第一次更快、更准。
这就是复利。
02从 GPTs 到 Skill：亚马逊工作的真实转变
聊天模式最要命的问题：它不积累。你跟它聊一百次，它对你的了解跟第一次一模一样。没有记忆、没有沉淀。
具体什么感觉？给大家举一个更加具体的例子。
我们做亚马逊，写 Listing 是日常工作。之前我在 ChatGPT 里建了个 GPT，喂了一套 prompt——品牌调性、目标客户画像、竞品参考、禁用词。后来也试了 Gemini 的 Gem，其实一回事，一个固定 prompt 套了层壳。
一开始确实好用。丢关键词进去就能出稿，比从零写快很多。
但用了一段时间就发现问题了。
一个是资料。我们有竞品分析文档、品牌词库、历史 Listing 好坏对照，每次更新了得重新拉拽上传，忘了传就用的旧版。更要命的是，它读上传文件很粗糙，经常漏细节，你还得在对话里再补一遍。
还有迭代。哪些表达管用、哪些被我否决了、哪个关键词组合效果好，全在我脑子里，不在系统里。想调 prompt？凭记忆重写。写完也不确定到底改好了还是改坏了。
用了几个月回头看，这个 GPT 跟第一天没区别。它不知道我否决过什么，不知道我的审美标准变了，不知道哪条产品线的语感应该跟其他的不一样。
后来我把 Listing 编写做成了一个 Skill——你可以把它理解成一份给 AI 看的 SOP。不是你口头交代，是写在文件里的、AI 每次干活前自动读的操作手册。
品牌调性、产品线规则、禁用词、历史上被我否决过的表达、验收标准，全写在文件里。Agent 每次调用自动读取，文件更新了下次自动用最新版，不用手动上传任何东西。
但真正让我觉得不一样的是：每次我说「这句不行，太像机翻」或者「这个方向对，以后都按这个来」，这些判断就留下来了。下次写同类产品的 Listing，它自己就会避开我否决过的表达，往我认可过的方向靠。刚开始用的时候，一篇稿子我得改七八处；用了几个月，同类产品出稿我基本只动一两个地方。之前调整过的经验，现在还在生效。
GPTs 和 Gem 是消耗品，每次用完效果归零。Agent + Skill 是资产，用得越多越顺手。
区别在哪？就在于你踩过的坑、否决过的方案、积累下来的标准，有没有留在系统里。留下来了，就有复利。
03你现在在哪个阶段
说到这你可能想问：那我到底在哪？
一个简单的判断方法：
你每次新开对话，还需要重新介绍自己是做什么的吗？
AI 给你的东西，还得手动复制到别的地方用吗？
上周让它做过的事，这周它还记得吗？
如果答案都是「是」，那不管你收藏了多少 GPTs 的链接，你还在聊天工具阶段。如果 AI 能帮你加速某些环节，但你的经验还是锁在脑子里、它拿不到，你在辅助阶段。
从辅助到生产力，中间隔的其实不是什么技术门槛。就一个观念：你愿不愿意花时间「帮助 AI 拿到更多信息」。把你的标准、经验和资料整理成它能读的东西，而不是只会向它提问。
到了这一步，差距已经不是「会不会提问」了。是你给 AI 准备了什么。
04怎么开始：今天就能做的事
别上来搞什么「Agent 系统搭建」。先把手弄脏。
第一步，下载一个 Agent 工具，当软件用。
我还是会建议先试下 OpenAI 的 Codex，一个模型能力很强而且能直接在你电脑上干活的 AI Agent，充个 20 美金就能体验。给它一个任务，它自己拆步骤、读文件、执行操作、交付结果。不是在对话框里隔空喊话，是真的在你的文件夹和电脑上操作。体验一次你就知道，聊天和 Agent 完全是两回事。
没法翻墙的，国内也有能用的 Agent 工具：WorkBuddy 或者 Kimi Work，直接用，不需要任何技术背景，同样是你给目标、它自己干活的模式。
虽然我国内的Agent产品我自己用得少，不过可能明显感觉国内 Agent 工具这一年进步很快，门槛已经很低了，别觉得这些只有程序员能用。
选哪个产品不重要。重要的是让 AI 从对话框里走出来，真正接触到你的文件和工具。做到这一步，你已经从聊天阶段走到辅助阶段的门口了。
第二步，挑一个每周重复的任务试水。
别选最复杂的，选最烦的——周报、数据整理、竞品监控、素材收集。用 Agent 跑一遍完整流程。第一次肯定比手工还慢，别急。
第三步，把你的标准写下来。
跑完之后你一定会不满意。「这里太啰嗦」「角度不对」「语气太正式」。
好。把这些不满意写成一个文件，告诉 Agent 下次照着来。
这就是你的第一个 Skill 雏形。
前两周大概率比手工还慢，因为你做的事从「用工具」变成了「建系统」。但第三周开始，你会发现新任务来了不用重新教 AI 了。
那个「不用重新教」的瞬间，就是复利的起点。
不是让你卸载 ChatGPT。是让它不只是回答你的问题，而是替你干活。
我自己也还在摸索。Skill 写得不够好的时候，Agent 干出来的活一样不靠谱，还是得回去改文件、调标准。这事没有一步到位的。
但方向我觉得是对的：把时间花在「教 AI 怎么干活」上面，比每次都手把手带它，回报大得多。
当你用上Agent之后，你会发现
「AI 其实不是所谓的科技革命，而是正儿八经的生产力革命」
谢谢你看我的文章，我们，下次再见