怎么在 AI 时代，超越你身边的大多数人？

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怎么在 AI 时代，超越你身边的大多数人？

有人会说，这还不简单。

多装几个 skill，多换几个工具，再多开几个会员，不就行了。

可结果呢？

工具装了一大堆，token 账单一个月比工资还吓人，也没见老板给你升职加薪。

为什么？

因为当所有人都在用同样的工具，工具就成了新的基准线。

你会用，别人也会用。

光会用，你只是跟所有人站在同一条线上，谁也没超过谁。

真正能把你超过身边人的，不是你用什么工具，而是会不会持续迭代自己使用工具的能力。

这套方法它叫 PDCA，有着几十年的历史。

现在，它在 AI 时代依旧有效。

1. 为什么是 PDCA？

PDCA 这套方法帮助日本制造业反超美国，同样这套方法也能让你在职场，或者商业竞争中超过你的对手。

但问题是，对制造业有效的方法，为什么对高效率使用 AI 这件事也有加成呢？

因为 PDCA 本质上是优化任何流程的核心方法。

丰田流水线上的活和你天天跟 AI 干的那些活，本质上也是可重复的流程，所以都能被优化。

这个方法是一个叫戴明的美国质量管理大师，七十多年前把它带到了日本，然后让日本制造业也打败美国。

它就四步：

  1. 计划：做出一个计划
  2. 实践：执行计划
  3. 检查：记录你做了什么，分析哪里不行
  4. 改进：然后再来迭代一次，每次比上次好一点。

这个方法派生出一系列的思想：精益制造、精益创业！！

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这就是 PDCA 的前世今生，但更有一个更大的问题，如何让 PDCA 在 AI 时代落地呢？

2. PDCA 如何在 AI 时代落地？

AI 时代的 PDCA 循环必须变得更加 AI 化，像传统流程那样仅仅是不断迭代已经不够快了，还要自动迭代，极速迭代。

如何做到呢？

我们先分析一般人做 PDCA 卡在哪里。

大家以为卡在分析和改进。

其实卡点更靠前，卡在第一步：记录。

你想想，好不容易跟 AI 聊出一套好用的工作流，转头就忘了，懒得记。

没有记录，你拿什么去分析？

拿什么去改进？

所以 PDCA 直接断在记录这步。

旧时代解决记录，靠人写文档、记笔记。

可人是懒的，是忙的，根本坚持不了。

所以到了 AI 时代，记录这件事，就该交给一个 AI native 的工具自动去做。

这个工具，就是 flowtrace！！

flowtrace 能把你跟 AI 干活的整个流程，自动变成一份能复用的记录，也就是一个 trace。

装它也不麻烦。

去 GitHub 把这个项目克隆下来，跑一行安装命令：

git clone https://github.com/AIScientists-Dev/flowtrace.git
cd flowtrace
./scripts/install.sh

再把它的 make-trace skill 拷进你 AI 的 skills 文件夹，输入 /make-trace 就能开干。

2.1. 怎么用

其实就是调用这个 skill，然后按这几个功能去命令它干什么就行了。

如果你还不会用！它官网还摆了一堆现成案例，什么领域都有：

  1. 写简历
  2. 选股票
  3. 做 SaaS 收购尽调
  4. 跑安全扫描
  5. 写行业报告
  6. 修 bug
  7. 优化广告投放
  8. 把一个人的思维蒸馏成 skill
  9. 把一篇演讲稿变成一套杂志风的幻灯片

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现在这么说你可能还是感到困惑，下面我实际跑个例子来给你看看！！

3. 评估开源项目流程优化

我最近手头正好有个活，要评估几个开源项目，所以干脆拿它当例子，跑给你看。

3.1. 第一步：运行并记录

我之前用 Claude Code 调研过一个开源项目，前前后后聊了一大堆，就是一长串聊天记录。

我现在在 Claude Code，输入：/make-trace 记录这次调研开源项目的工作流。

它自己就跑起来了。

你猜它在底下干嘛？

它把我这趟调研的过程，一步步拆了出来：先克隆项目，再啃 README 摸清结构，然后兵分几路，一边读核心文档、一边看示例、一边查竞品，最后汇总成一份调研笔记。

拆完，它让我起个本地服务器。

浏览器一打开，整个流程的图就摆在那了，一步一个节点，谁接谁，清清楚楚。

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我那次调研是怎么走的，到这一步，就固化成了一条能反复用的 trace。

这就是记录。

3.2. 第二步：分析

记下来只是开始，能再跑才值钱。

我换了第二个项目，把地址往里一丢，让 AI 照着这条 trace 重跑一遍。

它怎么跑的？

就顺着那张图，一个节点一个节点往下走。

每到一步，它去读这步的说明，照着做，做完吐一个文件出来，再进下一步。

一层套一层，自己跑到底。

跑着跑着，问题就露出来了。

我这条 trace 只盯着文档和竞品看，可漏了一块大的，它压根没查这项目到底健不健康。

Star 多少，Issue 有没有人理，多久没更新了。

你看，复用的时候，通过可视化就能看出方法不行，十分适合分析项目。

3.3. 第三步：改进

我直接在命令行跟它说一句，给这条 trace 加一步，专门体检项目健康度。

它二话不说就加上了，图里立马多出来一个新节点。

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它补完节点后，我拿它去跑第三个项目。

结果一上来就给我体检出个大反差：这项目挂着三万四千八百个 Star，妥妥的明星款，可一翻 Issue，积压了八百多个没人管，最近三个月一行代码都没动。

整套下来，我没发明任何新东西。

无非是把每次干完的活记下来，下次用的时候发现毛病，再顺手改掉。

这个流程看下来，你就可以看到这个项目如何对一个工作流实现 PDCA 的。

4. 最后

在 AI 时代真正拉开差距的，从来不是你装了多少工具。

而是你有没有一套让工具越用越顺的方法。

PDCA 给了你这套方法，flowtrace 帮你把它落地。

工具大家都有。

会优化流程的人，才能在竞争中拔得头筹。

如果你也想让你的 AI 越用越好用，先去把 flowtrace 装上，挑一个你最常重复做的活，跑一遍：记录，分析，改进。

最后说一句，flowtrace 是个开源项目，作者免费放出来的。

你要是觉得这东西有用，顺手去给它点个 star，地址在这：

https://github.com/AIScientists-Dev/Flowtrace

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好东西，值得让更多人看见！！！