「AI 素養」不是會不會用工具——是問、找、生、留四個動作，而大家都只練了第三個
為什麼我教 AI 不從工具教起，也不從 prompt 教起
每次有人問我「老師，我該學哪個 AI 工具？」，我都覺得這個問題問錯了。
不是因為工具不重要，是因為工具三個月換一輪，你追不完。而且會問這個問題的人，通常是在迴避一個更難的問題：你到底想解決什麼？
所以我教 AI 不從工具教起，也不從 prompt 教起。我把 AI 素養拆成四個動作：問、找、生、留。
四個動作裡，大家幾乎只練了第三個。 一、問——唯一不能外包的那一個
大部分人以為「問」就是 prompt 技巧、咒語模板、「你是一位資深的⋯⋯」。不是。
問的核心是：把一個模糊的目標，拆成可以被驗證對錯的小問題。
「幫我做個網站」不是問題，是願望。
「這個表單送出後要即時驗證 email 格式，還是等後端回？使用者在網路慢的時候會看到什麼？」——這才是問題。它有邊界、有對錯、答完你知道下一步做什麼。
為什麼這一格不能外包？因為 AI 可以幫你找、幫你生、幫你整理，但它不知道你要解決什麼。你自己不知道，它就替你猜——而且會猜得很漂亮，然後你花三天做出一個不需要的東西。
我的判準很簡單：問完之後，如果你不知道拿什麼來判斷答案對不對，那你還沒問完。 二、找——重點從「怎麼搜」變成「信誰」
我原本把「找」放在第一個，後來改了。順序錯了：你得先問清楚，才知道要找什麼。
而且「找」這件事，AI 已經幫你做掉一大半。它會搜、會翻文件、會整理。人的工作因此變了——不是搜尋技巧，是判斷來源。
具體要看什麼： 一手文件，還是二手轉述？ 官方 docs，還是某人的心得？ 有日期嗎？這件事三個月前的答案還算數嗎？
我自己的習慣：AI 給我一個答案，我一定問一句「這是哪來的」。它答不出來，那個答案就先不信。
而最危險的不是找不到資料。是找到一篇寫得非常好、但已經過期的文章——它讀起來完全正確，你毫無戒心地照做。 三、生——最好玩、最好 demo、也最被高估
這一格最有成就感。輸入一句話，跑出一個網頁、一份簡報、一段能跑的程式。
所以所有 AI 課程都在教這個，所有 demo 都在演這個。
但它其實是四格裡最容易的，也是 AI 代勞比例最高的。人在這一格的工作只剩一件事：給約束。
不要用這個字、不要這個顏色、要符合這份規範、要放在這個檔案結構裡、不要動到那個模組。約束才是你的價值所在。沒有約束的生成，產出量很大，可用率很低。
而「生」還有一個陷阱：它讓你覺得自己有產出。但產出不等於累積。
這就接到第四格。 四、留——沒人教，但差距全在這裡
這是我最想講的一格。
你這個月跟 AI 對話了幾百次，解決了幾十個問題。三個月後，剩下什麼？
大部分人的答案是：什麼都沒剩。答案在 scrollback 裡，而 scrollback 在哪一個視窗、哪一天、哪個專案，你自己也找不到了。下次遇到同一個問題，你再問一次。AI 很有耐心，會再答一次——而且可能答得不一樣。
這不是 AI 的問題。是你沒有「留」。
git push 之於程式碼，就是「留」之於知識。沒有 push 的 code 不存在；沒有留下來的知識也一樣。
留有兩種，判準不同，混在一起會亂：
留給自己——判準是「三個月後的我會不會想再看一次？」不會就別留。知識庫的價值來自密度，不是篇數。
留成資產——判準是「三個月後的我會搜什麼關鍵字？」答案通常是我當時卡在什麼，不是漂亮的標題。你會搜「worktree 什麼時候該開」，不會搜「五層隔離粒度」。所以要留下原始的問題，不要留下你事後美化的版本。 但「留」有一個入口條件
沒驗過的東西不要留。
這比不留更糟糕。錯的筆記三個月後會以「我自己寫的」這個權威身分回來誤導你——而且你不會懷疑它，因為它有你的署名。
沒留只是沒收穀。留錯是污染水源。
所以我自己的工具裡，送出前一定先跑一次預覽，機密掃描沒有繞過的選項。那不是為了安全看起來很嚴謹，是因為不過閘的東西不該進知識庫。 四格不是清單，是一個循環
留下來的東西，變成下次「找」的來源。
這是四個動作裡唯一會複利的部分。問、找、生，每次都得重新做一遍；只有「留」會累積。
所以如果你只想改一件事：從今天開始留。 為什麼這叫「素養」，不叫「技能」
技能是工具綁定的：會用某個 AI 畫圖工具、會寫某種格式的 prompt。工具換了，歸零。
素養是判斷力：什麼該問、該信誰、要給什麼約束、什麼值得留下來。換工具不歸零，換模型不歸零。
這也是我不教「AI 工具課」的原因——我不想教一門三個月後就過期的課。 順帶一提，這篇文章本身就是一次「留」。它不是我特別空出時間坐下來寫的，是一段對話的結論，過了閘，然後留下來。
所以最後留一個問題給你：