刚毕业工作时非常迷茫，不知道学点什么能让我具备所需的工作能力，所以买了一堆各种各样的书来读。项目管理、产品管理、市场营销、数据分析、交互设计… 其中也有好几本Python相关的书。从来没有一个编程语言能像Python这样“火”，机器学习、数据分析、爬虫、web… 好像啥都能干，所有人都有一本Python的书。我确实学了一点，写了个程序跑了一次数据分析，费了好大劲来回调试，现在想想用Excel好像也能算。成功用上一次之后，我所有电脑都第一时间安装Anaconda，结果再也没用过，怎么写也都忘干净了。

周末收拾书架，把这些Python相关的书都清理出来了。几年前就觉得应该不会再学了，但也没舍得丢掉。现在专业Coder都已经开始利用AI搞Vibe Coding了，我这种可能的浅度应用，没有什么AI搞不了的了。而且，作为一种“技术”，会不会已经对我现阶段没有任何帮助了。当初几十上百块的书，二手平台如今报价几毛钱，等于只有收废纸的价值。

这几年随着AI的普及和应用，我觉得学习的逻辑已经变了。技能稀缺性已经逐渐不存在了，而认知稀缺性正在不断放大。（在此我把技能分为两类：操控信息和操控实物。目前AI在对信息的操控方面有很强的能力，如编程、绘画、编曲等；但对物体的操控仍然较弱，还不能像人一样精准控制躯体，实现对物体的精巧加工）

当基础的工具、技艺的使用门槛足够低，对底层逻辑的理解深度、输入输出的精准度、以及对世间万物的敏锐感知，将会成为人的核心竞争力，成为拉开差距的主要因素。这不意味着“技能”完全失去学习的价值，掌握解决问题的能力，依然需要从具体的问题和如何解决入手。但掌握技能不再是学习的目的，而是要从“技能”中锻炼自己融汇贯通、理解底层逻辑的能力。AI在不断进化，但到目前为止，对真实世界的感知需要人来完成，问题的核心需要人来识别，AI的回答需要精准的引导，得到的结果需要人来评判，并进行必要的融汇、雕琢。

到目前为止还没有这方面的系统性方法、资料。我甚至怀疑这种能力模型是否是可培养、可复制的。成功批量培养工程师的普鲁士教育体系，还能否适应新时代的变化？如果公共教育产品落后于AI时代发展，我们自己需要做好哪些准备？