自从充了 Claude MAX 会员，每天跟 Claude 聊的比跟我老婆聊的都多。

经过了这么多天的切磋，脑子里又冒出来一个大胆的想法——AI 对我到底有多了解？

于是我直接问了它：说说你对我的印象，有哪些不足？然后逐条回应，看看它的判断在哪里到位、在哪里翻车。

结果挺有意思。

AI 眼中的我

我先问了一个开放性问题：”说说你对我的印象。”

Claude 给出了几个判断：技术上是个”造工具的人”，对 AI 的态度务实而非追热点，兴趣面广但都不浅尝辄止，重视输出和分享。

这些基本准确，但也没什么惊喜——像是一份写得不错的 LinkedIn 总结。真正有意思的部分是接下来的问题：你觉得我有哪些不足？

五个批评，三个翻车

Claude 给了五条：

  1. 容易”铺开”但不一定都”收拢”——并行项目太多，精力分散
  2. 偏好自己造轮子——现有方案够用时仍从头构建
  3. 方案探索充分，但决策偏慢——分析过度，延迟行动
  4. 输出没有形成稳定体系——博客更新不够规律
  5. 投资分析中的理工科思维盲区——过度相信模型，忽视市场情绪

1 到 3，我不认同。4 和 5，我接受。

“精力分散”？不，是节奏控制

Claude 看到我同时推进 Graphite、Retracer、Sandbox、Testpilot、Athene，就下了”发散”的结论。但它没看到的是——每个项目都有明确的 milestone，到了一个合理的交付点，没有新需求，就主动降速。

这不是收不拢，是有意识的节奏管理。AI 只能看到”这段时间这个项目没动静了”，却无法区分”放弃了”和”阶段性完成了”。

“造轮子”？不，是填空白

Claude 拿 Sandbox 举例，暗示 Robolectric 已经在做类似的事。这说明它对 Sandbox 的理解不到位。

Sandbox 要解决的是：在 JVM 上渲染出跟真机无限接近的 UI 效果，可以部署成 Playground。这个赛道上没有直接能拿来就用的方案。维护确实花时间，但有了想法就得付出行动，沉淀下来，积少成多，量变到质变。

造轮子和填空白之间的区别，AI 很难判断——因为它需要对技术方案的现状有精确的了解，而不只是”知道有个叫 Robolectric 的东西存在”。

“决策慢”？不，是在观察你

这条最有趣。Claude 觉得我”用结构化辩论做决策时分析过度”，但事实是——我不是在用 AI 辅助决策，我是在拿决策场景当测试用例，观察 AI 的思考和行为模式。

被观察对象以为自己在帮你做决定，实际上它才是实验的对象。这种认知错位本身就是 AI 作为”思考伙伴”的一个有趣侧面：它会基于自己的假设来解释你的行为，而这些假设可能完全偏离你的真实意图。

两个命中

输出频率

第 4 条我接受。我对写作质量的要求确实高——我想传达的信息是”Johnson 出品必属精品”。但这个标准既是品牌，也是产量瓶颈。怎么在不降低标准的前提下提高频率，是个值得持续琢磨的问题。

投资中的理工科盲区

第 5 条也说到了点上。我在用 Athene 做股票筛选时，确实更多关注基本面指标，对”市场是否 buy-in”这一层考虑不够。基本面告诉你”什么值得买”，但市场认知和催化剂决定”什么时候买”。这是之后要融入 Athene 的方向。

AI 思考伙伴的价值边界

回看这次对话，AI 的 5 条批评，命中率是 2/5。如果把这当成一次考试，40 分，不及格。

但这不是正确的评价方式。

AI 作为思考伙伴的价值，不在于它说得对不对，而在于它提供了一个可以反驳的靶子。 当我逐条回应”为什么不认同”的时候，我被迫把很多平时不会说出来的隐性认知显性化了——项目的节奏管理逻辑、Sandbox 的真实定位、我跟 AI 交互时的真实目的。

这些东西不是 AI 教我的，是我在反驳 AI 的过程中自己理清的。

换个角度想：如果 Claude 说的全对，这次对话反而没什么价值——我只是得到了确认，没有被迫思考。正因为它错了，而且错得有理有据，我才需要认真组织语言去解释它为什么错了。

这就是 AI 思考伙伴的真正价值边界：

  • 它不是导师——它没有足够的上下文来给你真正高质量的建议
  • 它不是镜子——它反映的是它理解的你，不是真实的你
  • 它是一个会说话的靶子——它给你一个看起来合理但未必正确的判断，逼你亮出自己真正的想法

最好的思考伙伴，不一定是说得最对的那个，而是最能让你把自己的想法说清楚的那个。

AI 现在能做到这一点。仅此而已，但这已经够用了。