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掘金Liszt · 《定投》作者

如果我说“你根本不会用AI”，你大概率不服。

你当然会用。你会打开ChatGPT，会在搜索框里打字，会让它帮你写周报、翻论文、润色邮件。这些谁不会？

但我说的不是这个。

我说的是——你有没有真正把AI用在自己身上？

这是两种完全不同的用法。大多数人是把AI当工具向外用，我今天想讲的是向内用。

GPT发布以来，几百个大模型，上亿用户。但真正因为AI改变了生活的人，有几个？但如果你只用它干这些，你把AI用窄了。

今天我想跟你聊聊，我是怎么把AI当一面镜子，来解剖自己的。

文章里提到的提示词关注我并回复【ai】即可获得。

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01 / 用AI发现自己不知道的事

从2021年开始，我有一个习惯：每天记录时间开销。每一个小时自己在干什么，我都会记下来。工作、读书、社交、刷手机、吃饭、通勤、发呆——全部记。

到现在五年多了，数据量很大，大到我已经没办法自己把它看完。一个月的数据我可能还看得过来，一个季度就开始吃力，一年的数据——根本没法靠自己消化。

数据躺在那里，就是数字。就像你做了体检，拿到一堆指标，但没人帮你看——你不知道哪个箭头偏高、哪个指标亮了红灯。

所以我把这些时间数据全部喂给了AI。

出来的第一个结论就让我很不舒服。

我第一周的有效工作时间，只有大概20个小时。平均到工作日，一天四个小时。

我一直以为自己是个很忙、很努力的人。每天早上起来就开始转，一直到晚上。但数据不会骗人——去掉开会、去掉摸鱼、去掉各种看起来在工作其实没产出的时间，真正在深度思考、在创造价值的时间，平均每天只有四小时。

这个结论，你靠自己是不可能发现的。因为人的自我感知是模糊的。你觉得自己忙了一整天，但实际上大部分时间消耗在了什么事上，你根本说不清楚。

但更重要的是第二个发现。AI分析完之后告诉我一个规律——我的高效时间段在每天上午10点到12点。这两个小时的产出，抵得上下午四个小时。下午三点以后，我基本上就在处理一些低价值的重复性工作。

这个发现直接改变了我的工作方式。现在所有需要深度思考的事——写文章、做决策、分析复杂问题——我全部挪到上午。下午只做执行、回复、协调这些不需要太多脑力的事情。

AI还会持续追踪。这个月和上个月比，这个季度和上个季度比。就像一个不知疲倦的私人教练，24小时盯着你的数据。当你持续观察自己，什么时候状态好、什么时候状态差，一目了然。

这不是感觉，不是经验——是五年数据算出来的结论。

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02 / 用AI发现自己不敢承认的事

但光是时间记录，只能告诉你做了什么。它回答不了“为什么做不出来”和“你到底是个什么样的人”。

这就要说到我的第二个习惯——每天的复盘。

这个习惯比时间记录更久。我从七八年前开始，每天都会写一点东西。不是那种“今天天气很好”的流水账，而是真正的复盘：今天做了什么，心情怎么样，有什么收获，什么做得不好。

七八年，接近3000天的记录。你问三年前的今天我在想什么——我自己肯定不知道。但AI知道。

我把所有这些复盘内容全部倒了进去，让AI帮我做了一件事：“个人民族志”分析。

听起来很学术，但其实很简单。人类学家研究一个部落，就是记录他们的日常生活、仪式、情绪、冲突、决策模式，然后从中提炼出这个部落的文化结构。我现在是让AI用同样的方法研究我自己。

它从七八年的复盘里提取出来的东西……说实话，让我沉默了很长时间。

比如AI发现了一个非常清晰的重复模式——当我遇到外部挫折的时候，不管是项目被砍、合作谈崩、还是遇到外部阻力，我的第一反应几乎一模一样：先是觉得“被坑了”，然后归因到“我的期望太高了”，最后决定“把精力收回到自己能控制的事情上”。

听起来很理性对吧？出了问题先反思，然后收缩战线，聚焦可控的事。

但AI指出了一个关键的问题。

这个模式让我每一次都在“退出外部竞争”，而不是“提升外部竞争能力”。它给了我短期的心理安全感——我把精力收回来，不去碰那些不可控的事，情绪马上就能平稳。但长期来看，我一直在回避那些真正难的事。

你可以自己想想——如果你遇到挫折的每一次反应，沉淀下来都变成了“算了，我自己做自己的事”，三年五年之后，你的世界会不会越来越小？

如果没有AI把七八年的复盘摊开来对比，我靠自己永远不可能发现这个模式。因为人是活在当下的，你今天遇到挫折做了这个反应，你不会记得三年前同一天你也做了完全一样的反应。

AI发现了，它没有情绪，它就是客观地告诉我：过去七年，你这个模式重复了47次。

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03 / 你自己有传感器系统吗？

你可能会觉得——这不就是数据分析吗？有什么特别的？

不是的。因为这背后隐藏着一个我们所有人都忽略了的真相。

每一天，我们都在使用各种产品——手机、汽车、APP。这些产品之所以好用，是因为它们是靠数据驱动迭代出来的。

一辆好车有几十个传感器——发动机温度、胎压、油耗、机油状况、刹车片磨损。所有数据实时反馈，一旦哪个指标异常，仪表盘马上报警。你开车的时候，车在不断地告诉你它自己的状态。

你的手机也一样——电池健康度、屏幕使用时间、存储空间、APP使用频率。系统会主动提醒你：“电池需要更换了”“这个应用太久没用，建议卸载”“你今天刷了四个小时短视频，超过上周平均了”。

但你自己呢？你有没有这样一套实时、数据驱动的反馈系统？

没有。大部分人对自己的判断全靠感觉。“我感觉最近挺忙的”“我觉得状态还行”“我应该挺努力的”——全是模糊判断。

你有一辆几万块的车，你知道它的油耗、胎压、保养周期。但你自己这个“系统”的运行状态，你完全不知道。

我把AI变成了我自己的传感器系统。

时间记录是我的油量表，告诉我精力都花在了哪里。什么事消耗了我最多时间，什么事投入产出比最高，什么时间段的效率在下降。

复盘分析是我的发动机诊断，告诉我情绪和认知的行为模式。我什么时候容易做错误的决定，我的情绪周期是什么样的，我在什么情况下最容易逃避。

个人民族志是我的长期体检报告，告诉我哪部分能力在变强，哪些模式在固化。五年七年的时间跨度里，我的关注重心在迁移，我的决策质量在变化，我的能量水平在波动。

这篇文章写到这儿已经挺长了，建议你先收藏，等静下来的时候慢慢看。把这里面的方法记下来，回头自己试试。

把自己当成一个产品，不断地去测试、给反馈、去打磨。

这句话听起来很冷，但它是个人成长最有效的方式。

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04 / AI是你的GPS，不是你的司机

前面讲的都是“记录和分析”。但我想说的远不止这些。

很多人抱怨AI的一个问题——上下文太短了，它记不住你之前说过的话。

但你仔细想一想——人的上下文难道就好了吗？

说一个我自己的真实经历。

今年年初的时候，我打开自己年初定的规划文档——空白的。一个字都没写。

不是我没有目标。年初的时候我热血沸腾地想了一堆要做的事，想了自己要成为什么样的人。但到年中回头看，那个文档是空的。我甚至已经想不起来我当时到底想了什么。

这不是意志力的问题。这是人脑的设计缺陷。

你今天兴冲冲地立了一面旗，睡一觉起来这面旗已经打了八折。过一周，你可能已经忘了你立过这面旗。过一个月——你变成了一个“没有方向但感觉自己应该挺有方向”的人。

所以对我来说，AI真正的价值，不是替代我去思考，而是帮我找回那些我早就忘掉的上下文。

每个周末我会做一件事——打开AI，让它帮我对齐：你这周做的事情，跟你年初定的方向，还在一条线上吗？你这周投入了80%时间的那个项目，是你三个季度前说“最重要的事”吗？

AI就像车载GPS导航。

导航不会帮你踩油门，不会帮你打方向盘。但它会不停地告诉你：“前方500米右转”“你已偏离路线，正在重新规划”“前方拥堵，建议更换路线”。

你不需要AI替你活。你需要AI帮你记住你要去哪。

这是人和AI协作最舒服的状态——你是司机，AI是导航。方向盘在你手里，但方向一直在AI眼里。

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05 / 反馈分析法：最难的是骗不了自己

最后想说一个我用了很久的方法——反馈分析。

这个方法的逻辑很简单：每做一个重要决定，在执行之前，先把你的预期写下来——你期望什么结果，你的判断依据是什么，你设定的时间限是多长。等结果出来了，再回头对照。

我让AI帮我做了一个记录工具，所有的判断和结果都记录在案。

听起来很容易对吧？但真正去做的时候你会发现——把预期写清楚这件事，极其考验人。

因为写下来的那一刻，你就失去了“事后找补”的权利。你不能在结果出来以后说“我其实早就想到了”——白纸黑字，AI记着呢。

做了几年之后，我发现了一个很难堪的事实：我总是在短期高估自己能完成的事，在长期低估自己能完成的事。短期贪多嚼不烂，长期不敢想太大。这个模式贯穿了几乎所有领域，从我第一年开始到第九年，反复上演。

但更让我沉默的是后面这个发现。

AI分析完我的复盘之后，提了一个我自己从来没想到要问的问题：“你是不是在用“觉察”代替“行动”？”

这句话什么意思？AI发现了一个模式——每次我遇到问题，我都会非常认真地反思，写总结、分析原因、提炼教训，然后……就没有然后了。

我把“反思”当成了“处理”。把“我懂了”当成了“我改了”。把“下次注意”当成了一道已经打完了的勾——那些真正需要我设计的边界、需要我改变的机制，一个都没动。

说实话，这个提问让我在屏幕前坐了很久。

人类擅长给自己讲故事。你讲得越多，你越相信。AI不会讲故事——它只是把数据摊开，然后问一个你最不想面对的问题。

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实操清单：三个层次，从现在就可以开始

看到这里，如果你也想试试，我给你三个层次的方案。

第一层：最低成本起步

每天花五分钟，在你的手机备忘录里写三句话：今天做了什么，心情怎么样，有什么收获。先积累三个月。不要急着分析，先把记录的习惯建立起来。完成比完美重要——即便一周只记了两天，也比不记强一百倍。

第二层：接入AI

等积累了足够的数据，把这一堆记录导出，一次性倒进AI。告诉它：“这是我过去半年的时间记录和每天复盘，请帮我分析我的行为模式、情绪规律和改进建议。”你会发现——AI看到的你，和你以为的你，可能是两个人。

第三层：建立系统

让AI帮你定期复盘。每周快速对齐，月度深度分析，季度目标校准。这不是一个一次性的动作——你正在为自己搭建一个持续运转的个人成长系统。

把这套清单收藏起来，下次想开始的时候直接拿出来对着做。

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写在最后

回到最开始那个问题——AI到底该怎么用？

我的答案很简单：别把它当问答机器，别把它当聪明一点的搜索引擎。把它当一面镜子。

这面镜子能照出你过去五年时间花在了哪里，照出你七八年来的情绪和行为模式，照出你年初定下的方向到现在还有没有在执行。

用数据看自己，用复盘理解自己，然后一遍一遍地打磨。

你不需要成为AI专家。你只需要把自己当成一个产品，把AI当成你的迭代系统。

AI是这个时代真正的革命——不是因为它能替代多少岗位，而是因为它第一次给了每个人一个真正看清自己的工具。

如果这篇文章对你有启发，花一秒钟点个“赞”和“在看”，让更多人看到。你的每一次推荐，都不是在帮我——是在帮那些“想成长但不知道该从哪里开始”的人，找到一个入口。

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你有没有尝试过用AI来“分析自己”？不管是时间记录、日记复盘，还是任何其他数据。哪怕只试过一次。

如果试过，发现了什么？如果没试过，是什么在拦你？

来评论区聊聊。

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最后说个事。

我一直在探索一个方向——怎么把AI用在自己身上，而不是仅仅把它当工具。关于时间追踪、复盘分析、个人系统的搭建，我会持续写。如果你也想做这件事，点击上方蓝字“关注”，我把我的方法和工具陆续分享出来。希望这些对你有用。

掘金Liszt

《定投》书籍作者 · 专注股票投资研究与实践

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