“不要把核心价值押注在补足模型能力缺口上”，这个点赞👍

我这两年的一个收获就是做产品设计的时候，基于未来的模型能力和 token 成本去设计，没必要去花很多时间精力去节约token成本，没必要去通过提示词工程去迁就能力不行的模型。

但是 Prompt Engineering 是有价值的，甚至是护城河之一。

如果说的是记住几个 prompt 模板这种层面，确实没什么壁垒。

但如果是深层的，理解模型的认知模式、知道怎么把复杂业务问题分解成模型能处理的结构、能设计好人机协作的工作流，这些能力不会因为模型变强就消失，反而会更重要。

模型越强，掌握好 Prompt Engineering 的人和不会用的人之间差距越大，不是越小。

类似的，“复杂规则补丁”的补丁会过时，打补丁的能力不过时，Engineering 能力不会过时。

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“认错速度是正资产”

“认错速度”我非常认同，但我会换个说法：是“更新心智模型的速度”。

认错是被动的，你做了一个判断，事实证明错了，你承认并调整。这当然很重要，但它有一个前提：你得先犯错，然后被现实打脸。

更新心智模型是主动的，你不需要等到犯错才调整。你观察到环境变了，主动去重新评估自己的一整套假设。

光认错是响应式的，真正的护城河是你能比别人更早感知到变化，更快重建一套新的认知框架去应对它。

比如 Claude Code 这样的 Coding Agent 出来，能马上意识到以前那种对话、补全式的编码方式是不够好的，尽早开始用起来。

比如 Agent Skills 出来，能意识到不一定需要从头打造一个 Agent，也许直接做 Skills、编排 Skills 就够了。

比如 OpenClaw 出来，意味着 Agent 的交互不必局限于 CLI，还可以通过聊天 App；意味着和 Agent 之间不必再局限于一问一答，还可以让 Agent 主动发起对话，更不必纠结于它技术实现只不过是一个定时器。

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“复杂系统的编排能力”也很对，数据孤岛、组织阻力、权限、习惯成本，这些是模型能力再强也吃不掉的，因为它们不是智能问题，是人和组织的问题。

但“编排能力”离不开专业领域知识，模型降低的是通用知识的门槛，但在医疗、法律、金融等领域，真正的专业判断力并不会被抹平。

纯粹的“编排”如果没有领域理解，编排出来的东西也是不靠谱的。

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除此之外：

第一，问题定义能力。

模型越强，“怎么做（HOW）”越不值钱，“做什么（WHAT）”和“为什么做（WHY）”越值钱。能精准定义问题、判断什么值得做，这个能力模型替代不了。

第二，领域知识 + AI 能力的交叉。

不是单纯懂 AI，也不是单纯懂某个行业，而是能把两者结合起来，知道在具体场景下 AI 能解决什么、不能解决什么，怎么把 AI 嵌入到真实工作流里产生价值。

第三，品牌和信任。

在信息爆炸且 AI 生成内容泛滥的时代，人们会越来越依赖可信的人来做信息过滤，这是一条很深的护城河，模型再强也替代不了。

第四，执行力和速度。

从想法到落地的完整闭环速度。很多人能看到趋势，但能快速把想法变成产品、内容、服务的人永远是少数。