AI辅助创作的应用现状 - 在专业创作领域，AI辅助程度存在显著差异，产品评测类内容AI辅助比例接近0%，而技术论文解读类内容AI辅助比例可达40% [2][3] - 具体工作流程包括：先形成核心观点，再利用AI生成多个文本版本，最后人工筛选优质片段整合进2000-3500字的文章框架 [4][5] - 对于复杂新颖的技术内容（如DeepSeek-OCR解读），AI辅助比例降至15%-20%，因事实性错误较多需人工深度介入 [5] 创作能力的核心要素 - 观点形成完全依赖人工，包括将技术概念与社会现象（如信息差与《北京折叠》关联）或个人经历进行创造性连接 [6][7][8] - 内容筛选环节需依靠对文字质感、叙事节奏的把握，从数万字AI生成内容中精准提取数百字可用素材 [11][12] - 行业经验积累需持续投入时间，通过500多篇文章、超过1000小时的实践建立内容品味判断体系 [16][18] 专业技能培养路径 - 品味提升需经历"看、做、想"的循环过程，包括研究优秀作品、动手实践和反思优化 [22] - 基础能力培养需完成1000小时非AI依赖的刻意练习，涵盖语感训练、色彩感知等核心基本功 [25][26][27][28] - 专业技能分为"心法"（品味判断）与"招式"（工具使用），AI仅能加速后者而无法替代前者 [29][31] 行业发展趋势 - AI工具本质是效率放大器，可将已有专业能力提升百倍，但无法弥补基础能力的缺失 [34][36] - 未来行业竞争焦点将从"AI使用能力"转向"专业品味与AI结合能力"，拥有独特审美体系者将获得优势 [39][40] - 建议从业者先投入1000小时夯实基础能力，再通过AI工具实现能力跃升，这种"慢路径"反而更具长期竞争力 [41][43][45]