过去两年，AI 圈有一个特别有意思的现象。
刚开始大家都在研究 Prompt，各种“神级提示词”、“万能模板”、“一句话让 AI 效果提升 10 倍”的内容层出不穷。那时候很多人觉得，谁更会写 Prompt，谁就更懂 AI。
但最近半年，风向变了，真正把 AI 用进工作流的人，已经不太讨论 Prompt 了，他们讨论的是目标。
举个很简单的例子。
如果让 AI 帮你做一个数据分析看板，你可以给它一大段 Prompt：先分析数据，再统计用户增长，再计算留存率，再生成图表，最后输出报告。也可以只告诉它：我要一个能够帮助运营团队快速发现增长问题的数据看板，重点关注新增、留存和转化，异常数据自动标记，能够直接用于周会汇报。
很多人会觉得第二种说法太简单，但实际上，随着 Agent 能力越来越强，第二种方式反而越来越有效。
因为 AI 最擅长的事情，从来不是听命令，而是完成任务。
过去的 AI 更像一个实习生，你必须告诉它下一步做什么。
现在的 AI 越来越像一个执行团队，你告诉它结果，它自己想办法。
最近 OpenAI 的 Codex、Anthropic 的 Claude Code，包括 Cursor 在内的很多产品，其实都在往同一个方向演进。不是让用户写更复杂的 Prompt，而是让用户定义更清晰的目标。
这背后反映的变化其实很大。
过去互联网时代，执行能力是稀缺资源。因为信息、工具、人才都有限。谁执行得更快，谁就更容易胜出。
但 AI 时代正在改变这件事，代码可以生成、文档可以生成、方案可以生成、PPT 可以生成，甚至很多重复性的运营工作也可以自动完成，执行的成本正在被快速拉低。
当执行越来越便宜的时候，真正昂贵的东西就变成了方向。你到底想解决什么问题？什么事情最值得做？什么结果才算成功？
这些问题，AI 依然无法替你回答。
所以我越来越认同一个观点——未来人与人之间最大的差距，可能不是谁更会使用 AI，而是谁更知道自己要什么。
因为 AI 能帮你抵达目的地，但目的地在哪，依然需要你来决定。
这也是为什么我越来越少关注模型排行榜。
模型能力当然重要，但对于大多数人来说，更现实的问题其实是如何把 AI 稳定地接入自己的工作流，并持续创造价值。
毕竟真正改变工作的，从来不是一次惊艳的对话，而是每天都能稳定运行的能力。
