趁著連假，我在點 Claude Code 的技能點，也在想怎麼把 Codex 帶入教學場景。結果盯著終端機畫面看久了，腦中突然冒出一個很熟悉的感覺：
這畫面，根本像是回到 DOS Command 那個年代。
我自己也有點意外。
Windows 98之後，那段經驗早就過去了，
現在才發現，它其實一直躺在背景裡。
只要工具一變，過去那些操作感、指令感、系統感，就又被整個叫醒。
這種終端機介面，或是早期 Midjourney 在 Discord 裡打指令，對許多人像天書。
但對我來說都很容易，因為舊底子還在。
AI 就像一台放大器。
你以前累積過什麼，它就幫你把什麼放大。
你有基礎，速度就會拉起來；你少了那段累積，學習就得先回頭補地基。
AI 真正難的地方，常常不只是工具本身。
而是你有沒有理解過自己原本怎麼做事、怎麼思考，甚至有沒有拆解過自己的流程。
過去如果只想著把工作做「完」，那你接上 AI 的時候，會很費力。
但過去如果想過怎麼把工作做「好」，怎麼拆流程、怎麼建系統、怎麼判斷品質，那你接上 AI 的時候，就不會那麼吃力。
表面上看起來，我們是在學 AI。
很多時候，其實是在補過去沒機會補好的底子。
凡走過必留下痕跡，
到了 AI 時代，那些痕跡會被放大。
你最近有沒有哪一個以前學過、當年覺得很普通的技能，到了 AI 時代突然派上用場？
備註：
ChatGPT Images 2.0 出來之後，我一度有點懷疑：
「理解力都強成這樣了，那還需要 Midjourney 嗎？」
結果今天把相同方向的 prompt 再跑一輪，答案好像沒那麼簡單。
第一張是 ChatGPT 產出的主圖，
第二、三張和主圖都是 Midjourney 的版本。
ChatGPT 比較懂我要什麼，
Midjourney 比較會給我意外。
你比較喜歡哪一張？
