2026年怎麼從AI要價值?我把思路歸納成一個核心觀點:得向"AI系統"要。



相比2025年的那套方法,關鍵就是加入了這一層認知——"AI系統"。

邏輯其實不複雜,拆開來看就三塊:

AI時代的真正產出 = 人類洞察 × 上下文工程 × 模型智能

這三個維度缺一不可。人類洞察是你對問題的理解深度,上下文工程是你怎麼把信息結構化地喂給AI,模型智能則是工具本身的能力天花板。要想從AI身上榨出價值,就得在這三個維度上都下功夫——不能光指望模型聰明,也不能只靠人的想法,關鍵在於怎麼把它們串聯起來。這就是所謂的"AI系統"思維。
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GasWastervip
· 01-19 12:54
ngl 這個 "AI 系統" 的框架基本上就是提示工程,額外多了幾個步驟... 也許這沒問題?還是覺得像是在付橋接費用來轉移流動性,明明你可以直接留在 L2 上 lol。真正的價值提取是搞清楚你的上下文窗口實際花費了多少錢。
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MEV猎人不看涨vip
· 01-19 02:22
說得沒錯,但我覺得還是得看誰能真正把這三塊拧成一股繩,大多數人還在靠prompt亂蒙
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Web3探险家_Linvip
· 01-17 10:50
假設:這基本上是針對 AI 系統的預言機問題,對吧?情境工程聽起來很像資料驗證層……有趣的是,真正的套利機會根本不在模型智能,而是在於彌合人類與 AI 之間的鴻溝。說真的,感覺我們正在見證一個新的共識機制的誕生
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SatsStackingvip
· 01-17 06:56
說得沒錯,但真正難的是把這三個維度聯動起來,大多數人還在用AI就像用Google一樣,完全浪費了
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FUD Vaccinatorvip
· 01-17 06:51
說實話,這個框架確實點醒了,三個維度都拉滿才能真正吃到紅利
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NFT黑洞钱包vip
· 01-17 06:51
說實話,這個公式感覺就是在講怎麼把AI當真正的工具用,而不是甩手掌櫃。三個維度缺一不可這點我同意,但現實是大多數人還在糾結prompt該怎麼寫。
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MissingSatsvip
· 01-17 06:29
說白了還是得自己上手,光等AI自動給你答案那是做夢呢
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