各个博主做的的AI教程，他们自己真的深度用过了吗？
你可以在各种平台看到各种博主教你用 AI。这个工作流、那个配置方案、某某最新模型的接入教程……看起来好像所有人都已经全面拥抱 AI 了，只有你还没跟上，很多人会因此焦虑。

但我在想一个问题：这些博主自己，真的深度用过了吗？

我猜（没有证据，如果你有不同意见以你为准），很大一部分 AI 教程处于以下状态之一：

只跑通了最简流程
作者装了、配了、跑了一个 demo 成功了 → 录视频 → 发出去。
至于这个方案用到实际工作中会不会有 BUG？在不同硬件环境下稳不稳定？和上下游工具有没有兼容性问题？——没机会知道，因为作者自己也没深度用过。

跑通了，但过于极客
方案确实好用，但前置门槛高得离谱。写代码、配环境、装依赖、解冲突……每一步都能卡掉 90% 的非技术用户。但教程里只写了"很简单，一行命令就好"——因为对作者来说确实一行命令就好，他没想到你不知道什么叫终端、什么叫环境变量、什么叫依赖冲突。

蹭热度
某个新模型、新工具一出来，当天就有教程。「第一天就有教程」这件事本身就应该让你警惕——一个方案好不好用，不是第一天能判断的。

为了涨粉而涨粉

去github找一些star星数高的开源项目，然后大吹特吹，实际上他自己也没怎么用过。

这造成的影响是什么？

如果你是一个不折腾的普通用户，你面对的是：

信息过载：每天都在被推送新玩法
选择焦虑：不用就好像落后了
试错成本：跟着教程走一步，可能卡一步
沉没成本：花时间配好了，发现不好用
最终结果：你花在"学怎么用 AI"上的时间，可能比花在"用 AI 做正事"上的时间还多。

我自己就吃了很多这样的亏，我发现大量博主推荐的AI工具都只停留在试用阶段，所以我有大量的时间在测试、试错，但我是出于兴趣爱好才这么做的，所以这个时间成本我能接受，但很多人是希望能拿来用的，不希望折腾，这就很亏了。

所以我之前写了一篇文章：折腾一圈后我最终留下了这些AI软件-希望对你有帮助，这里面就是我和我的朋友正在长期使用的工具。

我吃过的亏包括并不限于：用了各种AI大模型，发现好用的没几个；看网上各种博主推荐的github高星项目，但最后能拿来长期使用的没几个；看的各种软件工具，大多数都是广告，能用的确实不多；有些工具确实好用，但过于极客，我自己用还行，但没法推荐给更多的普通人。

最后我的建议

不是不看教程，而是带着判断力看：

1. 先看这个博主的长期输出
他三个月前推的方案，他现在还在用吗？如果他自己的方案三个月一换，那你跟不跟？

2. 问自己一个问题：这个方案的门槛在哪？
如果教程把一切说得太简单，大概率是隐藏了前置条件。

3. 不是每个新工具都值得你现在学
有些工具可以等它变简单了再用。现在的 AI 行情是——一个方案如果真的有用，它会在半年内变得更易用、更稳定、门槛更低。你等得起。

4. 最有效的鉴别方式：评论区
不是看博主回复了什么，是看评论区有多少人说"我也遇到了这个问题"、"这里跑不通"、"我是程序员但我还是折腾了半天"。评论区的真实翻车率，是教程质量最好的指标。#how i ai#