AI 的能力，使用 AI 的能力，就是需要有经验驱动加实时理解。
AI 时代的新技能不是"会问问题"，而是使用 AI 的能力——它由两个要件构成：经验驱动（知道怎么用、何时信）和实时理解（交互中判断与调整）。
① 为什么需要经验驱动。AI 是概率机器，输出不保证正确。同一个问题，不同问法、不同上下文、不同时机，结果天差地别。判断"这样问对不对、这个结果能不能信"——只能靠积累的使用经验，说明书给不了。经验驱动=把 AI 当老手对待，而不是当公式手册。
② 为什么需要实时理解。与 AI 的协作是迭代的：一次提问不够，要追问、纠正、重定向。实时理解=在每一轮输出里即时看出哪里对、哪里偏——看不懂 AI 在说什么的人，只会得到越来越离谱的答案；看得懂的人，能把 AI 一点点拧到正确方向。
③ 人和 AI 的分工。经验驱动+实时理解 = 人提供明晰度，AI 提供复杂度（呼应"智能与智慧的标准"㊿）。AI 负责生成（复杂、海量、快速），人负责判断（清晰、把关、定向）。使用 AI 的能力，本质上就是把明晰度插进复杂度里的能力。
㊿ "智能与智慧的标准"：使用 AI=复杂度外包给 AI，明晰度（实时理解）留给自己。
㊿ "经验规则而非执行逻辑"：经验驱动=经验规则的应用——用判断驾驭生成。
㊿ "自动化测试框架"：框架=经验驱动+实时理解的程序化——把判断沉淀为系统。
㊿ "AI的本质是沙盒游戏"：沙盒=积累使用 AI 经验的练习场——无代价试错，经验快速累积。