分享一点我最近的工作心得。乔布斯在 Stay hungry Stay foolish 演讲之中还提到了一个概念: Connecting Dots。AI 就是最好的帮你 Connecting Dots，把知识融会贯通的好老师。 Blockchain 是一个非常复杂的系统，它几乎包括了计算机科学中的所有的系统模块，从分布式算法，P2P 通信，编码和加密算法，内存池，到 VM 和编程语言设计，到交易的执行和并发，再到底层的 KV Store，想要了解完整的它的系统结构是非常困难的事情。 在 2021-2022 年，我花了很大的精力，通过阅读 ETH 的文档，Geth 源码，运行节点+打断点调试，才零零散散的了解了 eth 执行层的基本逻辑。 我知道交易是从内存池被打包到区块，但是要先去学习 Go 语言的各种语法糖，绕开各种优化和测试，兼容性代码，编码解码逻辑，找到正确的核心函数还是有难度的。哪怕有了计算机基础，很多事还得看文档一点点的现学，要花费大量时间。 CS 大学教育（主要是靠自学）教会了我一些很零散的框架和常识性的知识。例如，我知道网络传输协议，也知道通过 WireShark等工具可以抓包。但是我没办法像网络专家一样熟练的掌握各种工具，肌肉记忆的发现各种隐藏的线索。 有了 AI 之后，事情发生了很大的变化。最近的一个任务证明了，AI 可以帮你快速的从 0 到 7，绕开了学习工具使用的阶段直接告诉你可靠的结论。我不需要学习 WireShark 的基本用法，也可以通过AI 了解到需要关注哪些数据包，这些数据包中包含了什么信息。所以很快，我就完成了一个之前从未接触只是有所谓耳闻的细分领域的工作。 善用 AI，可以让 Research 类的工作提速百倍。Researcher脑子里有了结构化的概念，AI 可以快速的把这些 Dots 连在一起。 我觉得这一切都在刚刚开始，未来的增速会更快。现在是积攒 Prompts/Agent/Skills 的好时候。善用 AI 团队完全可以领先对手十倍或者百倍。