普通大众正因焦虑、好奇以及实际遇到的问题，涌向新的线上学习场所。

焦虑感如同一团燃烧的火焰。

6月22日晚9点左右，UP主“花叔v”发布的关于“女娲.skill”的视频吸引了126名观众。

“花叔v”（简称花叔）是B站一位专注于AI内容的创作者。今年4月，他在GitHub上公开了自己的项目“女娲.skill”，并在短短四天内获得了超过6000个Star。他认为，与其“蒸馏”身边普通同事的能力，不如效仿乔布斯、马斯克、罗永浩等知名人士，将他们的智慧进行提炼。

这条发布于4月11日的视频，在两个多月后依然有观众持续观看。

花叔也留意到观众流量的变化规律：“从我的观察和数据来看，工作日观众主要在上下班时段增多，而周末的观看高峰则相对靠后。”

这种现象并非他一人独有。同一时间段，UP主“秋芝2046”也呈现出类似情况。他于5月16日发布的关于Codex的视频吸引了超过1000名同时在线观众；而5月5日发布的关于Claude Code的视频，同样有1000多人同时观看。

UP主“五道口纳什”对流量数据的分析更为精细，他告诉《盒饭财经》：“晚上10点左右是一个小高峰，中午12点半附近也是一个小高峰，这通常是大家休息的时间。”

流量数据背后，每一个数字都代表着一个真实的个体，这些数据的波动反映了他们在面对AI带来的焦虑和需求时所进行的探索。

2024年，王小川在接受媒体采访时提到：“去年是焦虑买不到卡，今年是焦虑有卡不知道该干什么。”这种由“害怕错过”（FOMO）情绪催生的焦虑，如同野火般随着AI行业的飞速发展而不断扩散，突破了原有的圈层。ChatGPT、DeepSeek、Claude Code、Gemini、Seedance等新产品的出现，在带来震撼的同时，也动摇了人们原有的工作基础。

旧有的秩序开始瓦解，新的格局尚未确立，在这个充满不确定性的混沌时期，采取行动成为缓解焦虑的少数有效途径之一。

根据CNNIC发布的第57次《中国互联网络发展状况统计报告》，截至2025年12月，中国生成式人工智能的用户规模已达到6.02亿人，相比2024年底增长了141.7%；普及率达到42.8%，显著提高了25.2个百分点。生成式人工智能正加速渗透到日常生活和生产的各个领域，成为推动社会数字化、智能化转型的重要驱动力。

AI浪潮的迭代速度极快，而传统的“货架式”课程模式已难以跟上其更新步伐。人们的焦虑需要一个宣泄的出口，现实工作中的应用也亟需可行的方法。正因如此，一批内容创作者成为了普通学习者和年轻技术探索者的“临时导师”：他们不提供系统的课程大纲，而是分享路径、经验以及正在发生的实践探索。

困境

在B站上关于AI学习的内容中，“五道口纳什”并非那种主张速成的UP主。

他的视频更像是一个开放式的实验室，将问题分解，重新梳理概念，并深入探究工具背后的运行原理。相比于直接告知观众“如何立即上手使用”，他更关注于帮助观众建立对“Agent”这一黑盒背后的基本概念和原理的认知，即做到“知其然”并“知其所以然”。

“五道口纳什”的故事始于2017年，当时他还在西安攻读研究生。为了离技术前沿更近，他渴望前往北京。后来，辗转在华为和杭州工作后，他终于来到了北京。在尚未确定工作时，他便将住所选在了清华大学对面，那里正是五道口所在地。

“纳什”这个名字的由来，源于朋友的联想。由于他对数学算法的痴迷，有人将他与电影《美丽心灵》中的数学家纳什联系起来，这个名字便由此沿用。早期制作视频时，数学原理也贯穿其中。他如同公开了自己的学习笔记，推导公式、阅读论文、学习模型，并将这些过程整理成内容。

2019年10月19日，“五道口纳什”在B站发布了他的第一条视频。他在视频标题的开头会加上一个分类标签，例如《BERT、T5与GPT》、《分布式训练》、《RL4LLM》、《LLM Architect》、《Agentic RL》、《探索智能的边界》等，旨在涵盖从原理到应用等现代AI的诸多方面。

他向《盒饭财经》透露，早期在B站做UP主主要有两个原因：一是践行费曼学习法，通过讲解来加深理解；二是能够将自己的学习笔记和过程进行数字化沉淀。

“我是在职自学，严格来说不是学AI本身，而是学习如何使用AI工具。”今年年初，刚换了工作的刘盛（化名）因为工作需要，开始深入学习AI相关知识。

刘盛是一名后端程序员，就职于国内一家互联网公司。他过去的学习路径主要依赖慕课网等平台，但现在却难以找到这类系统性的学习资源。幸运的是，公司内部提供学习资料，并组织相关的讲座和指导群。因此，他需要结合公司的技术文档，并在各大平台寻找补充信息，例如在B站上搜索获取免费token的方法。

学习既是一种方法，也是一种应对策略，但同时也会带来新的挑战。

2026年3月，一位国内知名大学刚入组的研究生给“五道口纳什”写了一封长达千余字的信。信中主要表达了两个观点：第一，学习内容太多，AI领域日新月异，信息爆炸让人眼花缭乱，自己不清楚该如何规划学习路线和把握整体图景；第二，不确定所学知识的实际价值。

这封信让“五道口纳什”印象深刻。

“他提到，即使花了很长时间学完某个知识点，却发现AI能在5分钟内帮他写完一个非常完整的PPO算法。”更深层次的迷茫在于价值感，“‘五道口纳什’”转述道，“如果继续沿用纯手工或传统方式编程，效率会非常低下。周围的同事已经开始使用AI辅助编程，经过一段时间的适应，他发现自己很容易被替代。”

在广州从事食品饮料行业的乔真（化名）也有类似的感受。他告诉《盒饭财经》：“我有时会想，如果让我来写这段话，是不是写得不如AI。AI做得很好，我有时会忍不住去用它，但同时又很担心。我以后怎么办？我会不会因此停滞不前？如果一切都由AI生成，那我的价值体现在哪里？”

乔真缓解这种情绪的方式，同样是采取行动。他让AI制定学习计划，并利用业余时间跑步，学习一些不需要高度脑力投入的技能，这让他感到安心。“行动起来确实能有效缓解焦虑。”

因此，无论是出于学习需求、工作需要，还是情感调适，工作时间、通勤间隙都成为了他们“补课”的宝贵时段。

先用起来，解决真实问题

花叔的账号发展轨迹，几乎与近两年来普通人学习AI的情绪变化同步。

2022年11月30日，ChatGPT发布，原本偏向研究性质的OpenAI机构一跃成为焦点。它所引发的人工智能、AGI（通用人工智能）的热潮，从硅谷迅速蔓延至国内。2023年2月初，ChatGPT的月活跃用户在两个月内突破了1亿。

瑞士银行巨头瑞银集团的一份报告指出，在ChatGPT发布仅两个月后，其2023年1月末的月活跃用户便已超过1亿，成为史上用户增长最快的消费级应用。根据Sensor Tower的数据，TikTok达到1亿用户用了9个月，而Instagram则耗时两年半。

此时，一部分敏感的观察者意识到，AI已不再仅仅是一项可供围观的新兴技术，而是一套能够即时应用于工作的工具。回溯到2016年，AlphaGo战胜韩国棋手李世石，当时引发的讨论焦点是“人工智能是否会超越人类”。

与7年前相比，此时的焦虑更为具体：人们能够理解AI带来的热潮，却不知道第一步该如何开始。

花叔提供的学习路径并非传统的报班或购买课程来系统学习理论知识。他通常将AI融入具体的任务中，通过展示实际结果来暴露问题，然后引导观众回过头来补充知识、优化提问或调整方法。对于许多被AI信息流所影响的人来说，这种方式比“从零开始系统学习”更容易上手。

2023年4月9日，花叔发布了他的第一条视频，标题为《AI基础课01：ChatGPT prompt Engineering实战，中文提示词工程学教程，从入门到精通》。

他最初的动力源于对AI的好奇和兴趣。在这条视频中，他分享了自己的使用经验，并明确表示希望通过输出倒逼输入：“在疯狂学习的过程中，我会有很多想法和感受，觉得通过这种方式输出挺好的，并且获得了一些积极反馈，所以让这个过程得以延续。”

好奇心是最好的老师，也是优质内容选题的源泉。

“2024年8月29日。”时隔近两年，花叔依然能准确地说出这个日期。这是他第一次接触AI编程。

“当时可能是Cursor配合Claude 3.5 Sonnet，因为产品形态和AI模型的双重发展，让我这样不懂技术的人，真的能够依靠AI去开发产品。”花叔回忆道，他当时非常兴奋，接触AI编程的第三天，就在B站发布了一条相关视频，标题似乎是“人人都可P8工程师”。那条视频获得了十几万的播放量，也成为了许多人接触AI编程的起点。

在这个时期，大众因AI产生的焦虑已经发生了转变：2023年，人们担心自己不会使用ChatGPT；到了2024年，焦虑转化为更直接的问题：AI已经渗透到写代码、开发产品、构建工具等环节，普通人是否还能跟上这种生产方式的变革？

如果说早期AI学习者的焦虑源于“我不知道如何学习”，那么后来这种焦虑逐渐演变为“我学了之后能做什么”。

2026年初，由于“OpenClaw”这个AI项目的出现，焦虑感进一步加剧，影响范围也更广。AGI不再局限于对话框内，它们似乎开始拥有“手脚”，能够帮你点奶茶、回复消息。不久后，“同事.skill”在社交媒体上引发了广泛关注和讨论。此时的焦虑更加直观——“我是否会被‘蒸馏’，是否会被取代？”

花叔注意到一个现象：“同事.skill”爆火后，GitHub上涌现出了一系列相关的“蒸馏”项目，如“前任.skill”、“反蒸馏.skill”、“老板.skill”等等。他花了一个晚上浏览了所有这些项目，越看越觉得荒诞而有趣。

于是，他决定制作“女娲skill”。

GitHub上“女娲skill”的介绍开篇写道：“‘同事.skill’证明了蒸馏一个人是可行的。那么，何必局限于蒸馏同事？去蒸馏芒格、费曼、马斯克。只需输入一个名字，‘女娲’即可自动完成调研、提炼、验证的全流程。”

2026年4月初，花叔在GitHub上开源了“女娲.skill”。4月11日，他在B站发布了相关视频《我蒸馏了17个大佬给我打工（开源免费）》。

“发布视频时GitHub上的Star数大概是六千多，随着内容的传播，它变得更加出圈，这是我最初没有预料到的。”花叔并非技术科班出身，他没想到自己能在GitHub这样的技术社区产生影响力，这超出了他的预期。

花叔并未将自己定位为“老师”。他认为，自己更像是一个先行者，在使用新工具并将其应用到实际问题后，再将自己的探索路径分享给大众。他的视频并非仅仅解释概念，而是在展示一种学习姿态：首先承认自己也在摸索，然后将摸索的过程分解开来呈现给他人。

对用户而言，这种身份认同比“权威教学”更能贴近他们面对AI时的真实状态。他们发现，原来别人也曾和自己一样经历试错，原来不懂并不意味着被淘汰，原来一个真实存在的问题可以成为学习的入口——这样的叙事方式，更容易让观看视频的人放下情绪，专注于解决问题本身。

被切碎的课本，把黑盒变白

如果说花叔代表了“先用起来”的学习路径，那么“五道口纳什”则代表了另一条道路：努力将黑盒变得透明。

“五道口纳什”是幸运的，他几乎经历了这一轮AI周期的所有重要节点。

研究生时期，他对深度学习就产生了浓厚的兴趣。自2022年ChatGPT崭露头角以来，他持续密切关注并深入探索，几乎亲历了过去四年Modern AI的所有重大进展。这也解释了他为何其内容更侧重于前沿和底层原理。

2025年底，“五道口纳什”注意到，周围清华、北大相关专业的学生已经不再手动编写代码。“这是一个巨大的、划时代的变革。”

作为接受过正规软件工程训练的他，当时就在思考，如果大家都不再手动编码，可能会出现两个关键问题：第一，如何确保生成的代码是正确的；第二，如何保证编写的代码是可维护的。

“当时我就提出了这两个问题，并且找到了一个非常好用的skill。为此，我还专门制作了一期视频来介绍这个skill。视频最初的播放量不高，现在也算不上很高，大约有四万多。”

由于内容的深度和连贯性，这自然而然地形成了一定的学习门槛。

这也是“五道口纳什”内容中一个隐含的分界线：他并不将AI学习简化为与模型进行几次对话。相反，他反复强调，重要的知识本身就存在学习曲线。微积分、数学基础、系统原理等内容，并不会因为大模型的出现而消失，也很难通过几次轻松的对话就能完全掌握。

他提供的解决方案不是追求更多的零散信息，而是将这些零散的点连接成线。AI学习者最容易获得的是碎片化的知识：一个论文中的概念、一个框架的术语、一个模型的更新、一个实践案例。然而，真正能缓解焦虑的，往往不是更多的碎片，而是理解这些碎片之间的关联，以及自己应该从何处切入。

AI降低了许多入门的门槛，但并未消除深度理解所需的时间。

上一代在线教育平台，如慕课网，其成立的基础是知识相对稳定，课程可以提前规划、录制、上线，然后由用户按章节学习。

但AI学习的入口已经被切得更为零散。一个人可能在B站学习了提示词教程，在GitHub上复制了一个项目，在阿里云或火山引擎的文档中查询接口，在Hugging Face或魔搭社区下载模型，最后又回到微信群里询问报错信息。学习不再局限于单一平台，而是分散在一连串的跳转、搜索、试错和求助之间完成。

这也改变了课程内容的生产逻辑。

AI内容的“半衰期”极短。一个新模型的发布、一个框架的更新、一个产品的改版，都可能让几个月前制作的完整课程迅速过时。传统的课程体系注重系统的完整性和可销售周期，但AI学习者往往等不到一门

這是我們關於寫作與發展背景故事系列文章的第一部分。接下來，我將分享更多技巧。別忘了留言告訴我，您希望探討哪些主題！