问题-思维模式-工具

这篇博客，拖了很久。一方面是沉迷于 AI Agent 不能自拔，另一方面，还是因为一直没有想好这个脉络要怎么写。但它一直在我的头脑中酝酿，最近我终于抓到了那条模糊的线索：

有了工具，就能解决问题吗？

从锤子和钉子说起吧

你用过锤子和钉子吗？往木头里钉木工钉子，或者往墙上钉水泥钉子，用锤子一下一下的敲进去。敲钉子就是你希望解决的问题，你用锤子这个工具去解决这个问题。

比如你要买了一幅喜欢的XX画（你会喜欢什么画呢？），你想挂在墙上，你就可以在墙上敲一个钉子。但别急，你可能不想破坏墙，你的问题也许并不是敲钉子，而是希望把画挂起来。其实还有别的方案，比如有可以粘在墙上的透明挂钩，甚至有强磁挂钩，你可以吸在……比如冰箱上面。

你有没有听过 JTBD（焦糖布丁）理论，这是几个英文单词的缩写：Jobs to be done。有个对应的例子是商店里的奶昔销量很不错，因为早上开车上班的人，希望有个能够放在车上，不容易晃出来，又能随时吃几口的食物。有了具体的问题，才有针对性的解决方案。

理解真正的问题并不容易，需要深度的思考。前几天，我儿子吃东西掉了一地，我一般并不介意他犯错，但得学会处理错误。我让他收拾，结果就把几个大的渣渣捡了，留了好些碎渣渣。我当时就很生气，做事怎么可以这么敷衍。你看，人们很喜欢根据做事的结果，来把原因归结为别人的品质、态度。但如果这么简单的理解 & 处理问题，只能带来战争（情绪对抗）。

每当我情绪上头的时候，我都知道这是一个信号，我需要认真的想想，问题在哪里。经过思考，我判断真正的问题其实在于，小朋友心中对于收拾这件事（或者这类事情），理解不一样。在他的视角来看，也许是这样：你叫我收拾，我就收拾一下，很给你面子，对吧。（很多人工作中也是这么干的吧）

理解了问题以后，我得想想，用什么样的工具可以解决这个问题：

我可以直接惩罚他，然后告诉他这样就是不行。这个工具的模式算是武力压制，但获得的结果通常是反抗。甚至也许可以表面压制成功，但无法压制内心。
我也可以和他讲道理，可以讲很多的道理。如果道理讲的好，也许可以获得认同，但通常来讲，道理是抽象的。人学会一个道理，通常是亲身经历了一些事件，然后才反应过来：原来别人讲的是真有道理。所以讲道理会有些用，但不能报太大期望。
还可以讲故事。如果能找到一些具体的故事，最好有些部分能够符合小朋友的生活实际经验，那么小朋友就有可能真正理解这个问题。在此基础上，适当的提醒，逐渐就能养成一些习惯。

这些工具，可能都会有用，但是……其实最关键的，还是得搞清楚真正的问题：儿子是怎么想的。对于儿子遇到的问题，真正解决的好，而且是长期有效的那种，其实都是使用了**“沟通”**这个工具，了解了他的想法，然后表达了我的想法，最终找到了那个恰当的处理方式。

工具和问题

我们通常的期望是，我遇到了一个问题，所以我需要一个工具来解决问题。

消费社会，最常见的方式就是购买工具。现代物质非常丰富，对于常见的问题，我们几乎可以买到所有相应的工具（或服务）。但买了工具并不代表就可以解决问题，能使用工具解决问题的那些人，我们通常会认为他们的动手能力很强。

AI Agent 是一个强大的工具，也真是好用的工具。但并不是所有人都能发挥它的威力。对于真正的程序员而言，指挥 AI Agent 干活是一件开心的事，能够解决非常多的问题。但对于非程序员而言，则大多进行“许愿式”编程。愿望许的合适，也许能出结果，但更多的情况是，做着做着就撞上了墙。

为什么程序员可以做的更好呢？因为程序员掌握了使用程序解决问题的思维模式。

什么是思维模式

我试着拿敲钉子来说一下。

敲钉子看起来是个简单的事情，但实际上要敲好也是个技术活。你得对不同的钉子和不同的材质有所了解。比如敲木头的钉子和敲水泥的钉子会有些不同。你得知道怎么拿钉子才不容易被锤子敲到手，那是真的疼。通常是先轻敲几下定位，然后是加大力度几下敲进去。敲的时候一定要敲准，力的大小要把握好，这需要练习，更需要理解敲的过程中，各物体之间的关系变化。

这里所指的思维模式，就是你能够理解真正的问题，理解解决问题的思路和原理，能够灵活利用不同的工具，针对性的解决问题。

比如敲钉子，没有锤子的话，用扳手行不行？当然行，但用扳手的那个位置敲，用多大的力最合适，只要掌握了对应的思维模式，你就很容易判断。

程序员掌握了丰富的编程领域的知识，以及如何使用这些知识。因此，在使用 AI Agent 时，除了许愿式的编程，程序员还可以按需做很多方向明确的指挥，当然就能更好的解决问题。那你肯定会想，AI 以后变的更聪明不就行了？还真不行。AI 知道如何解决问题，也知道如何使用工具，但只有你，才能搞清楚当前真实世界中，待解决的问题是什么，有哪些关键限制，如何做取舍。

如果你了解软件行业，你肯定知道当前的一个主流观点：给资深程序员配高级 AI，是性价比最高的方式。

那非程序员就用不好 AI Agent？

我们先来看看工具是怎么来的。假如，你想要做个工具，你会怎么做？比如设计一个家用的做蛋糕的工具。首先你必须得知道做蛋糕的过程是咋样的，中间可能会有哪些操作步骤。然后呢，你肯定需要考虑，具体那个步骤环节，需要工具来帮助完成某个具体的事情。比如搅拌蛋液，用专门的工具就比只用筷子好用。但你大概率不会去设计把自动把蛋液搬到烤箱中的工具，用戴个隔热手套可能是更好的方式。

工具并不是凭空产生的，问题 & 解决问题的经验，是先于工具存在的。并且工具的使用，也是和解决问题的方法息息相关的。比如家里的搅蛋工具，和工厂中的搅蛋工具，是完全不同的。

工具是经验的固化。也就是说，研究工具的使用，是可以帮助我们理解问题的。

还是说敲钉子，如果你用别的东西敲钉子，可能总不合适。但如果你用锤子敲钉子，你就更容易找到敲钉子的感觉。一些抽象的工具，也是如此，比如思考工具。

同样，使用 AI Agent，虽然刚开始肯定只能进行许愿式编程，但如果你持续使用 AI Agent 编程，并且学习 & 思考，你会逐渐理解编程这回事。而且 AI 这个工具还有个特别之处，那就是遇到不懂的你可以直接问他，这学习速度就大大提升了。所以我就特别喜欢 pi agent，每当我启动 pi agent 的时候，都能看到这么一句话：

Pi can explain its own features and look up its docs. Ask it how to use or extend Pi.

当然，即使有了 AI Agent，理解编程世界依然不是件容易的事情，因为整套知识体系相当庞杂。当你形成足够的理解以后，你能很好的指挥 AI Agent 编程的时候，你就不再是外行，你也就成为了程序员。

所以我一点都不担心 AI 替代程序员，AI 可以让更多的人成为程序员，也让更多的公司能雇用程序员。

就到这里吧

回头看了看，依然不算十分满意，但关键的想法还是都提到了，那就这样吧。

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