写在前面
自 2022 年以来，生成式 AI 以周为单位迭代，问答、翻译、摘要、甚至整篇文章都能“唾手可得”。
当“搜一下”变成“问一句”，当“写半天”变成“生成三秒”，一个老问题被翻到新桌面：
> 在 AI 时代，我还要不要继续写博客？
我的答案是：需要，而且比过去任何时候都更需要。
1. 知道 ≠ 做到：AI 无法替你“踩坑”
AI 可以瞬间给出 10 种解决方案，但哪一种在你的业务场景里不踩雷？
只有你把代码跑通、把坑踩平、把报错贴出来再修复，知识才从“知道”变成“做到”。
博客就是这张“踩坑地图”——写给明天的自己，也写给同在这条路上的人。
2. 复习的最佳载体：自己的“错题本”
人类记忆遵循“遗忘曲线”，AI 也不例外——它可不会记得你三个月前调错过哪个参数。
把调试过程、报错截图、根因分析写成博客，等于给未来的自己留一份带时间戳的错题本：
- 全文可搜索（关键词 / 标签 / 时间）
- 上下文完整（业务背景 → 现象 → 方案 → 结果）
- 可复现（仓库地址、版本号、脚本一键跑）
当你再次遇到相似问题，先搜自己的博客，再问 AI，效率差距肉眼可见。
3. 写作是“反脆弱”训练：把碎片思考压成“知识块”
AI 擅长“广度”，人类擅长“深度”。
写博客不是把 AI 生成的内容复制粘贴，而是逼自己把碎片信息重新拓扑：
- 提炼核心矛盾
- 画出因果链
- 给出可验证的结论
这个过程像极了费曼技巧——如果你写不清楚，说明你还没想清楚。
长期坚持下去，你会拥有一颗“专家心智模型”，这是任何大模型都下载不到的权重。
4. 个人品牌的“数字化石”：让机会找到你
简历会过时，社交平台会沉底，博客却是最稳定的数字化石：
- 面试时甩一篇深度拆解，比口头吹“我研究过”更有说服力；
- 客户想了解你的技术品味，直接甩标签页链接；
- 志同道合的伙伴通过搜索找上门，合作从评论开始。
AI 生成的内容越泛滥，真人经验越稀缺，你的文字就越值钱。
5. 与 AI 共生：把模型当“助理”，而不是“代笔”
我现在的写作流程：
| 阶段 | 人类 | AI 角色 |
|---|---|---|
| 选题 | 记录真实踩坑场景 | 头脑风暴补充视角 |
| 初稿 | 手写骨架 + 关键截图 | 生成示例代码 / 表格 |
| 校对 | 逐句验证技术细节 | 检查语法、统一格式 |
| 发布 | 添加标签、归档、备份 | 生成社交摘要 / 多语言标题 |
AI 让写作效率 ×2，但“经验主权”仍握在自己手里。
结语：留一点“人味”在互联网
当 AI 把内容生产拉到“无限供给”时，稀缺的是人的视角、人的情绪、人的失败与胜利。
博客就像一颗时间胶囊，把你在某个深夜调试通过的 Hello World，连同那一刻的焦躁与狂喜，一起封存进互联网的记忆体。
也许十年后，你的读者早已用上了更强大的 AI，但他依然能在你的某篇旧文里找到一句：
> “别慌，这个 Bug 我也踩过，按第 3 步来就行。”
这，就是人类写作的意义。