当AI真开始干活，问题才刚刚开始

本文来自微信公众号： 橙竹洞见 ，作者：竺大炜

最近频繁尝试OpenClaw类工具，在办公环境下用，在自己的个人电脑上用，但是，越用越累了。

一

网上一人公司的“故事”太多了，真让人焦虑。只要养好龙虾，睡一觉，起来就能看到大笔订单/收入，太美好了。

很自然地，我用“这个是不是可以claw”的眼光，审视工作中的每个步骤，就像有把无形的锤子，随时把它们砸成钉子。

但问题在于，在企业里真正复杂的，从来不是“怎么做”。

而是：这件事到底该谁做？有没有权限去做？做完以后领导认不认？

这些问题，AI其实解决不了。它只是把这些问题暴露出来，等着你去解决完成了，TA才可以干活。

一人公司，反而更容易用好AI。因为“一人”这种模式，天然清零了最致命的协同摩擦——没有职责边界的争论，没有跨部门的权限拉锯，也没有被动接活的内耗。

二

当然，也有不少重复性工作的确被解决了。

但过去那些“费时费眼睛，但脑子不累”的工作，其实是一种缓冲。

就像机械地削土豆皮时，大脑可以神游、充电、甚至无意识地消化难题。

现在，这些“摸鱼时刻”被AI填平了。我被推入持续的高密度思考中。

• “又有新的AI工具要学习了…”

  
  

• “又出新的AI名词了..,HARNESS”

  
  

• “Deepseek提出来一个好思路，以前没想到，值得一试啊…”

  
  

• “AI给出了这么长一段总结，这里面有没有幻觉，得检查一下”

  
  

AI消灭了低效的体力活，却成倍地制造了“高质量思考”的负荷。

再叠加一个现实：团队也在用AI。

以前我可以扫一眼，用“写了多少页”来判断下属的投入程度。现在不行了。

AI让“努力的痕迹”消失了，只剩下“思考的质量”。

如果是为了检验其能力水平，我不得不去问，“这里到底有多少是你自己写的？”或者直接问，你用了什么样的提示词？

如果是要拿到结果，我不得不更费劲地去思考，用什么样的标准去衡量产出？

三

用AI的当然不止自己团队，其他部门也在大批输出AI生成的报告。长篇大论下面，越来越多是“听君一席话，如听一席话”。

以前要手搓打字，即便是废话也要消耗体力，现在“废话文学”的代价小多了

当每个人的产出成本都趋近于零，那每个人的消费成本就开始暴涨。于是不得不用魔法打败魔法，去用AI总结，将报告结论直接给到我。

但是，总归有那么一点惶恐。

• “AI说的这个挺新鲜，但会不会是幻觉？”

  
  

• “AI说的这个挺新鲜，不试一下会不会错过，领导也看到了怎么办？”

  
  

• “AI说的内容这么多，有没有更好的AI新工具总结一下，或者直接判断出结论？”

  
  

• …

  
  

四

有一个新认识，就是大模型的能力其实相差无几，关键在于有记忆，能了解上下文。

为了让AI更好地帮助自己，我们开始做一件以前不需要做的事：不断把自己“讲清楚”。

回想一下过去使用传统搜索引擎的时代，系统通过我们的搜索词反推需求。那时，我们是“隐藏意图”的，只给出关键词，机器并不知道全部背景。

即便这样，大数据还是能够从片言只语里，“猜你喜欢”

现在呢，为了让AI给出更准确的结果，必须提供：背景、目标、限制条件、使用场景，要把问题讲得比对人还清楚。就像美剧里面去看心理医生一样，叨叨个没完。

为了让TA“喜欢”。

而在给团队布置任务时，我发现自己也越来越像在写提示词，信息完整、结构清晰、没有歧义。

但同时，我也不自觉地期待团队能像AI一样，快速响应、稳定输出、永远在线。

感觉这么下去，渐渐有向三体人发展的趋势。越透明，效率越高。

但是，人应该完全透明吗？

那些模糊的、矛盾的、甚至自我欺骗的部分，可能是创造力的源泉，也可能是最后的心理安全区。

在三体故事中，人类就是靠了隐晦的故事比喻，才制衡了高几个效率层级的三体人。

完全透明意味着把自己压缩成AI可理解的数据，是不是也意味着会被AI完全看穿？

五

昨天我卸载了QCLAW。安装确实方便，但不好用。

比如我设置了一个每天发送新闻简报的定时任务，测试的时候OK。但实际没有发送，检查了一下，说要设置微信ID，然后一顿交流，它终于找到了。

这个过程本来不应该发生，微信不应该比我更清楚我的微信ID是啥？

当然我相信，类似问题肯定可以解决，QCLAW会越来越好用。

但是，这件事本身提醒我，在我和AI之间又多了一层。假如我要对AI透明，那么我也会对QCLAW透明。即便有什么机制保证隐私，但趋势一定会是让我把数据和内容都放到这个平台的云上，操作才更加无缝高效。

于是，我的思维模式会沉淀在SKILL里，我的历史数据留在平台，我的沟通方式会更加像一个Agent。

今天在企业里面，我们说，每个员工都需要有一个Agent。

这很快就会变成，每个岗位，都需要一个Agent。

接下去，每个岗位就是一个Agent。

那么一个自然的问题是：未来，员工的职责，会不会就变成“维护岗位Agent”？

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我不知道。

但我越来越觉得，这个问题的答案，可能不取决于AI有多强，而取决于我们怎么看待那些AI做不到的事。

那些模糊的、不透明的、说不清的东西——

比如写一首好诗，

比如讲一个让人记住的故事，

AI好像一直进不来。

这是暂时的缺陷，

还是某种更根本的界限？

我还没有答案。

下一篇文章，我想聊聊这个。