每天的输出，在写之前我不太想预设今天要写

每天的输出，在写之前我不太想预设今天要写什么。我觉得有足够的输入时，输出就会比较有内容，不仅让自己受益，也能让看的人受益。所以，我还是觉得Typeless这种输出方式是最自然的，也最没有压力，还可以产生一些意料不到的想法。 我最近在看 Axton Liu 的 MAPS 课程。这个课程主打的是让你拥有一种在 AI 时代的系统思维。在培养这种系统思维的过程中，你固然需要用到很多 AI 工具，但有了这套思维，你可以在 AI 爆发、各种工具层出不穷的时代，拥有一套底层的逻辑和系统来驾驭它们，而不是被这些工具牵着鼻子走，或者为了追逐热点而去追逐每一个新的更新。我觉得这个理念我挺认同的。 具体的昨天学到了什么呢？简单来说，就是从一个项目一开始，无论是个人的微小需求，还是企业的复杂场景，都可以通过模型来梳理： 个人小需求比如： (a) 定时发送邮件 (b) 邮件分析 (c) 收集各种信息源的消息并做汇总，每天推送给你 企业大场景比如：需要连接 ERP 系统，连接数据库和邮件系统，管理供应商的联系方式的自动化报告 你可以把这些场景都套用 5W1H 模型，结合输入、输出和过程，来理清整体的逻辑。 对我来说，“输入、输出、过程”这个模型对于厘清项目非常有帮助。简单概括来说，最核心的步骤如下： 确定输出（Output） 这是最重要的环节。你需要明确自己到底想要什么，以及理想状况下它应该具备哪些功能。在这个阶段不需要做太多限制，但要按优先次序排好，分清哪些是核心需求，哪些是可有可无的。 找准输入（Input） 基于预期的输出，倒推需要提供什么样的输入，并弄清楚这些输入的来源。 设计过程（Process） 把输入和输出列清楚后，就可以跟 AI 沟通，让它想办法帮你设计中间的“过程”。 其实这种系统思维已经存在了很久。在 AI 时代，中间的过程以及输入输出的优化，本身都可以通过与 AI 的交流，或者让 AI 帮你执行来实现。所以这些传统的系统开发理念完全没有过时，在当下依然是非常有用的内容。 建议在有空时多做对比，大致了解不同工具的特点。 选择一两个用起来最上手的工具进行深度实践。 比如我最近常用的 IDE 工具包括 Cursor / Windsurf / VS Code / antigravity，结合 Claude Opus 模型。这套方案我用得最舒服，帮我开发了许多自动化报告和个人项目。 如果未来出现了更好的工具，同样可以将这套流程套用到新工具上，从而获得更高的效率。在 AI 时代，拥有独立的思考和系统的思维，反而变得更加重要。