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凡人修行图(一):AI时代的个人升级体系
从旧知识管理的边界出发,解释为什么 AI 时代更需要一套把认知、判断、行动、表达、反馈和长期校准接起来的个人升级体系。
凡人修行图(一):AI时代的个人升级体系
“物有本末,事有终始,知所先后,则近道矣。”
——《大学》
这两年,AI 变化快到有点不讲道理。
我们还没真正想清它到底意味着什么,就已经被卷进去了:有人当工具,有人追风口,也有人越用越焦虑。我花很多时间和 AI 对话。查资料、写代码、推方案、整理文章,很多事确实快了。可用得越多,我越发现,真正麻烦的不是 AI 会不会回答,而是我自己能不能接得住。
很多时候,一轮对话刚把思路聊出来,下一步就很纠结:这段东西放哪?是留在聊天框里,还是丢进语雀、Notion?是先记下来,还是整理成文章?是马上拿去做事,还是等它再成熟一点?
于是我在几个窗口之间复制、粘贴、改写、归档。动作本身不难,但很碎。
最可惜的是,判断常常就在这些碎动作里散掉。
AI 让搜索、写作、编程、整理都更快了,也更强了。以前很多要多人配合才能起步的研究、方案、原型和表达,现在一个人也能先跑出第一版。能力边界往外扩,人的问题也被顶到了台前:怎么判断,怎么取舍,怎么行动,怎么复盘,怎么不被工具牵着走?
所以我现在关心的,是一个更朴素的问题:
普通人怎么用好 AI,而不是被 AI 带着跑?
如果把这个问题只当成“知识管理升级”,我觉得还不够。它当然和笔记体系、效率系统、第二大脑、工作流有关,但走到后面我越来越觉得,真正缺的不是更整齐的收纳术,而是一张更完整的闭环:想法出来之后,能不能接着做;做完以后,还能不能回来看。
我给它起了个名字:凡人修行图。

一、为什么旧的知识管理开始不够用了
过去这些年,个人系统的方法已经很多:收集与澄清、卡片与链接、第二大脑,或者把一切交给 Notion、Obsidian、语雀、flomo。它们都解决过真问题,我自己也是语雀重度用户。

过去几年,我还专门搭过一套阅读整理流程。看到质量不错的公众号文章,会先转发给文件传输助手;认真读完之后,再按标题、链接、来源、评分和自己的思考做索引;如果更重要,就单独开一篇笔记,把摘录、截图、思维导图和自己的判断放进去。靠这套方法,我深度记录过一百多篇技术和产品文章。回头遇到问题时,常常还能顺着索引,把原文和当时的思考找回来。它对回看和检索确实很有帮助。
这些方法在过去有效,是因为当时主要矛盾很清楚:信息太多,记不住,找不到,用不上。于是重点自然放在“怎么收、怎么存、怎么组织、怎么检索”。那时笔记系统就是中心。
但 AI 进入日常后,重心变了。
今天很多最有价值的东西,不会先以“成熟笔记”出现,而是先散落在对话、文章、论文、书籍、代码文档和现实经历里:有的是一个问题的拐点,有的是某篇材料里的关键概念,有的是一条刚成形的判断,有的是一段马上能拿去沟通的话。它们通常半成品,却比不少归档材料更关键,因为它们就在认知发酵现场。
所以现在真正卡我的,早就不是记不住、找不到,而是从头到尾的“接不上”。刚和 AI 聊出点灵光,散在七八个聊天窗口、网页和论文截图里,转头就不知道该塞到笔记系统的哪个位置;好不容易磨出个判断,又要临时决定它该写进私密日记、内部文档,还是直接变成一篇公开文章;事情做完以后,结果和反馈也常常没能回到最初的源头,下次遇到类似问题,又得从头和 AI 掰扯。最头疼的是边界一乱:什么该烂在自己肚子里,什么能给团队用,什么能对外说,一旦混在一起,攒下来的东西反而越来越不像自己的。
我后来认真用过 NotebookLM。用它学 Doris,也拿它读 DDIA。它让我更确定了一件事:材料、对话和理解,最好尽量发生在同一个场域里。
这个方向没错。

但深用之后,边界也很清楚:它是 Google 生态里的闭环,不在本地;模型选择和长期结构定制也都受限。它能帮你理解材料,却还承接不了一个人长期、私密、可演化的内修系统。
这不只是 NotebookLM 的问题,而是当下多数工具的共同边界:
- 传统笔记工具,强在存储和组织;
- AI 对话工具,强在生成和陪练;
- Agent 工作流,强在执行和自动化。
但我真正需要的是一条能长期运转的路:源头可保护,AI 能深度参与,判断能变行动,结果能回源,外显有边界,而且系统能跟着人一起成长。
所以我需要的,不是再加一套更花哨的笔记法,而是一张更完整的图。
二、凡人修行图到底是什么
如果只用一句话,我会这样定义:
凡人修行图,是一套以 AI 为助力、以修炼自己为主线的个人升级体系。
它要回答的,不只是怎么更高效地记录和输出,而是:在能力被 AI 放大的时代,一个人如何保住主体性,并把认知、判断、行动、表达、反馈、校准串成闭环。
它不是单纯笔记法,也不是纯效率工作流,更不是“把人生外包给 AI”的自动化方案。它更像一张个人运转图:AI 再强,主线也还是人怎么把自己慢慢练出来。
对我来说,这多少有点像一场新的凡人修行。AI 是新器,当然能把很多事做得更快;但器终究只是器,最后能走多远,还是要看一个人能不能把判断、行动和回看,慢慢练成自己的本事。
之所以叫“凡人修行图”,其实就是写给我这样的普通人。不是什么天纵奇才,也不是能把人生规划得分毫不差的牛人,有一堆乱七八糟的人和事、时间精力都有限,却还想借着 AI 这点新东西,把自己再往前推一步的普通牛马。
而“修行”这两个字,说穿了就是我每天都在做的事:每天校准自己的方向,把混沌的想法捋清楚,拿出个判断,硬着头皮去做,扛住结果,再回头修正自己。
至于“图”,它不是什么固定的软件教程,也不是一套死流程,就是我给自己画的一张行路图:我从哪出发,要走哪几步,要落到哪里去,走偏了该怎么拉回来。
所以它真正要解决的,不是“我还能多存点什么”,而是:
- 我怎么不把认知留在聊天框里;
- 我怎么把判断带回现实;
- 我怎么让结果回到自己这里;
- 我怎么在外显越来越容易的时代,守住源头。
AI 时代不缺答案。稀缺的是:一个人怎么把答案慢慢变成自己的判断。
三、先看这张图的轮廓
前面说的是为什么旧的知识管理不够了,也说了“凡人修行图”到底是什么。再往下,就该看它大致怎么运转。
我给这套体系定了一个认知内核,叫“活水”:
感知 → 对话 → 认知 → 表达
现实经历提供原料,文章、论文、书籍、代码和他人的表达也不断把新的问题与材料带进来;对话把混沌翻成语言;认知在反复碰撞里慢慢澄清;表达用来检验理解是否站得住。缺了任何一环,都会虚。
但凡人修行图不是线性流水线。我更愿意把它看成同时在跑的三重循环:
认知闭环:把事情想明白;践行闭环:把判断带到现实里去碰撞;治理闭环:在长周期里持续校准、巡检与纠偏,避免越跑越偏。
我也让 AI 帮我整理了一张更容易看的概览:

为了落地,我目前把体系落在三个锚点上:
源(Yuan):内修主场,承接原始感知、外部材料、深度对话、关键判断与回源材料;流(Flume):公开表达主出口,承接已成熟到可以面向世界的内容,大致会落到三类去向:现实互动、协作沉淀、公开表达;银月(Yinyue):有边界的对外代理,只读取授权导出的知识与规则,在允许范围内沟通和执行。
更偏内部运转的架构图,是这一版:

这一篇先把总图立起来,不急着把每个细节都讲完。从感知出发,经由对话与认知形成判断,再进入行动,接住结果,重新回源,并在长期里持续校准。
后面我会再慢慢展开:它如何运转,为什么必须有内修主场,外显与代理的边界怎么划,长期校准怎么做,技术选型又该怎么想。随着使用深入,这张图也会继续迭代。
有人说,AI 时代更看一个人的想法和作品。我先把这套想法放出来,也在试着以 OPC 的形式,把其中一些部分继续抽象成产品。以后如果真能跑通,我会慢慢开源。
四、为什么最后还是会回到“修身”
AI 和过去很多工具不同,它已经贴近人的心智活动。它不只替你省体力,也开始参与对话、整理、推演、表达,甚至参与你和外部世界的连接。器不会替你决定你成为什么样的人,但它会放大你原本的状态。
我觉得 AI 时代一个很大的红利,是我们第一次能以很低的成本,随时调用一个博学、耐心、愿意陪你反复推演的对话对象。用得好,它确实能帮人提升认知。
如果一个人只有更多工具,却没有更稳的心志,AI 不一定帮得上忙,反而可能把散乱、浮躁、犹疑放大。反过来,若愿意慢慢修自己,再借一点新器之力,路会宽很多。
所以现在谈 AI,我觉得不能只谈参数、工作流、Agent、自动化,也要谈“人”:
- 能力扩张时,怎么不把主体性交出去;
- 效率提高时,怎么不把判断丢掉;
- 外显更容易时,怎么还守得住源头的清澈。
最近我在背《大学》,感受很深。修身、齐家、治国这些话并没有过时,只是换了技术环境,又重新走回我们面前。
这也让我想到《高效能人士的七个习惯》里那条“由内而外”的路。无论是《大学》讲修身,还是《七个习惯》讲以原则为中心,说法有中西之别,大道相通:先把人立住,再谈工具、效率与外显。
凡人修行图想做的,无非是把这条路在今天画清楚一点。
最近我提了离职,准备离开待了十年的国企。放在眼下的环境里,这不是一个“稳妥”的选择,多少有点违常理。
很多人来和我聊,聊焦虑,聊迷茫,也聊未来。说白了,俺也一样。未来对所有人都是未知的。
我写这篇文章,也是想给同样身处不确定里的我们一点启发:我们未必能先知道答案,但可以借 AI 先做一点能确定的事,先做一点自己还握得住的事。把一点事情想明白,把一点判断站稳,把一点行动落下去,心就不会总是悬着。
它不保证一路顺风,也不保证人一下子变强,它只是提醒我:别急着把自己交出去,也别在不确定里只剩被动。环境不舒服,前面看不清,至少还可以先保住一点定力。
先把手里的新器用好,先把脚下的路走实。
归根到底,还是修身。
先把自己慢慢修出来。
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