普通人正因焦虑、好奇和实际需求，涌入新的非正式学习场所。

焦虑如同燃烧的火焰。

6月22日晚9点左右，花叔v发布的一段关于“女娲.skill”的视频，吸引了126位观众同时在线观看。

花叔v，简称花叔，是B站上专注于AI领域的内容创作者，即所谓的“UP主”。今年4月上旬，他在GitHub上推出了名为“女娲.skill”的开源项目，仅用4天就获得了超过6000个Star。他认为，与其“蒸馏”身边普通同事的能力，不如去“蒸馏”像乔布斯、马斯克、罗永浩等更具影响力的人物。

这条发布于4月11日的视频，在发布两个多月后，依然有观众陆续观看。

花叔也观察到了观众流量的起伏变化：“根据我的个人体会和数据来看，工作日的观众高峰出现在上下班时段，而周末的晚些时候观看人数更多。”

这种现象并非孤例。同期，UP主“秋芝2046”也经历了类似的情况。他发布于5月16日的关于Codex的视频，有超过1000人同时观看；而发布于5月5日的Claude Code相关视频，同样吸引了1000多名观众同时在线。

UP主“五道口纳什”对数据观察更为精细，他告诉《盒饭财经》：“晚上10点左右是流量的一个小高峰，中午12点半左右也有一个小的流量高峰，这通常是大家休息的时间。”

流量中的每一个数据点，都代表着一个真实的个体，这些数据的波动，反映了他们在焦虑与需求驱动下的探索与尝试。

2024年，王小川在一次媒体采访中提到：“去年大家焦虑的是买不到算力卡，今年有了卡却不知道该做什么。”这种由“害怕错过”（FOMO）情绪催生的焦虑，如同熊熊烈火，随着AI行业的蓬勃发展，正逐渐突破圈层，蔓延至更广泛的群体。ChatGPT、DeepSeek、Claude Code、Gemini、Seedance等新产品的出现，在带来震撼的同时，也冲击着人们原有的工作模式。

旧有的秩序开始动摇，新的格局尚未确立，在这样的混沌之中，行动成为少数能够缓解焦虑的方式之一。

CNNIC发布的第57次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2025年12月，生成式人工智能的用户规模已达到6.02亿人，相较于2024年底增长了141.7%；普及率也大幅提升至42.8%，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活动的各个领域，成为推动社会数字化、智能化转型的重要驱动力。

AI技术的浪潮来势汹汹，但传统的“货架式”课程模式已难以跟上其快速的迭代更新。人们的焦虑亟需一个释放的出口，现实工作中的应用也需要切实可行的方法。因此，一批内容创作者成为了普通人和年轻技术学习者的“临时教师”：他们不提供系统的课程大纲，但能分享宝贵的路径、经验以及当下正在发生的试错过程。

困境

在B站上与AI学习相关的内容创作者中，“五道口纳什”并非那种能提供速成感的人。

他的视频更像是走进一间开放式的实验室：问题被细致地剖析，概念被重新梳理，工具背后的原理被反复探究。相比于直接告知观众“如何立刻上手使用”，他更关注另一件事：帮助观众建立对Agent（智能体）黑盒背后基本概念和运作原理的认知，即做到“知其然，更知其所以然”。

2017年，“五道口纳什”还在西安攻读研究生。那时，他渴望前往北京等一线城市，尤其是北京，因为他认为那里离技术前沿更近。后来，他辗转在华为和杭州工作，最终来到了北京。甚至在确定工作之前，他就将住处选在了清华大学的对面，而清华大学所在地正是五道口。

“纳什”这个名字来源于熟人间的联想。由于他对数学算法的痴迷，一位朋友联想到电影《美丽心灵》中的纳什，于是这个名字便被沿用下来。早期制作视频时，数学也贯穿其中。他仿佛将自己的学习笔记公之于众：推导公式、阅读论文、学习模型，然后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。他习惯在视频标题的最前面加上一个分类标签，如《BERT、T5与GPT》、《分布式训练》、《RL4LLM》、《LLM Architect》、《Agentic RL》、《探索智能的边界》等，试图涵盖现代AI从原理到应用的诸多方面。

他告诉《盒饭财经》，早期在B站做UP主主要有两个原因：一是践行费曼学习法，即“通过讲授来学习”；二是能够将自己的学习笔记和学习过程以数字化的形式沉淀下来。

“我主要是自学，但并非学习AI本身，而是学习如何使用AI工具。”今年年初，刚刚更换工作的刘盛（化名）因为工作需要，开始深入学习AI相关内容。

刘盛是国内某互联网公司的后端程序员。他曾通过慕课网学习编程，但现在却找不到类似的系统性学习平台。幸运的是，他所在的公司会提供学习资源，并组织相关的讲座和指导群。因此，他的学习方式是结合公司提供的技术文档，同时在各大平台寻找补充信息，例如在B站上搜索如何免费获取Token。

学习既是方法，也是解决之道，但同时也可能带来新的问题。

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，每天都有新的进展，令人眼花缭乱，学习路线和整体图景究竟是什么？第二，不确定所学内容是否有意义。

这封信给“五道口纳什”留下了深刻印象。

“他提到，即使花了很长时间学完，结果发现通过AI，AI能在5分钟内帮他写出一个非常完整的PPO算法。”更深层次的迷茫来自于价值感，“五道口纳什”转述道：“如果继续沿用纯手工或传统编程的方式，效率会非常低下。周围的人已经开始使用AI辅助写代码了，他在一段时间的适应后，发现自己很容易被取代。”

在广州从事食品饮料行业的乔真（化名）也有同感，他告诉《盒饭财经》：“偶尔会想，如果这段话让我来写，可能写得不如AI。AI做得很好，有时会忍不住去用，但使用时又会感到担忧。我以后怎么办？我会不会一直落后？如果一切都由AI生成，那么我的价值体现在哪里？”

乔真缓解这种情绪的方法，同样是采取行动。他让AI制定学习计划，告诉他该如何学习；闲暇时，他会去跑步，学习一些不需要高强度脑力劳动的技能，这让他感到踏实。“行动起来确实能有效缓解焦虑。”

因此，无论是出于学习需要、工作需要，还是情绪需要，工作日的时间、通勤的间隙，都成为了他们“补课”的宝贵时段。

先用起来，解决真实问题

花叔的账号内容轨迹，几乎与近两年普通人学习AI的情绪节点同步。

2022年11月30日，ChatGPT发布，曾经更侧重于研究性质的OpenAI公司一跃成为焦点。它点燃的人工智能、AGI（通用人工智能）之火，从硅谷一路烧到国内。2023年2月初，ChatGPT的月活跃用户数在两个月内突破了1亿。

瑞士银行巨头瑞银集团的一份报告显示，在ChatGPT发布仅两个月后，即2023年1月末，其月活跃用户已超过1亿，成为史上用户增长最快的消费级应用程序。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，一部分敏感的群体意识到，AI不再仅仅是一项可以围观的新技术，而是一套可能立即投入工作的实用工具。回溯到2016年，AlphaGo战胜韩国传奇棋手李世石，当时的热议焦点是“人工智能是否会超越人类”。

相比7年前，此时的焦虑更为具体：人们能看懂AI的火热场面，却不知道第一步该如何开始。

花叔提供的方法，并非是报名参加传统课程或购买一套完整的学习资料来系统地学习理论。他通常将AI融入一个具体的任务中，通过展示结果来暴露问题，然后根据问题再回头去补充知识、优化提问方式、调整策略。对于许多被AI信息流裹挟的人来说，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》。

他最初创作的动机源于对AI出现的兴趣和好奇。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这种输出方式来倒逼自己的输入：“在疯狂学习的过程中，会产生很多想法和感悟，我觉得通过这种方式输出挺好的，并且也获得了一些积极反馈，这让这个过程得以延续。”

好奇心是最好的老师，也是优秀选题的源泉。

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

“当时应该是Cursor配合Claude 3.5 Sonnet。因为产品形态和AI模型这两个因素的发展，AI编程让像我这样不懂技术的人，真的能够依靠它来开发产品。”花叔回忆道，他当时非常兴奋，接触AI编程后的第三天，就在B站发布了一条相关视频，“名字好像是‘人人都可P8工程师’，那条视频大概有十几万的播放量，也成为了很多人接触AI编程的起点。”

在这一节点，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，焦虑演变成了更直接的问题：AI已经深入到写代码、做产品、搭建工具等环节，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“我不知道该如何学习”，那么后来这种焦虑逐渐转变为“我学会了之后能做什么”。

2026年伊始，由于“OpenClaw”这款“龙虾”的出现，焦虑感进一步加剧，影响范围也更为广泛。AGI似乎不再满足于仅仅停留在对话框内，能够帮你点奶茶、回消息，它们似乎开始“长出双手双脚”。不久后，“同事.skill”在社交媒体上引起了广泛关注和讨论。此时的焦虑更加直观——我会不会被“蒸馏”，会不会被取代？

花叔注意到一个现象：“同事.skill”爆火之后，GitHub上涌现出了一整套“蒸馏宇宙”：前任.skill、反蒸馏.skill、老板.skill等等。他花了一个晚上浏览了所有相关内容，越看越觉得荒诞，但也饶有趣味。

于是，他决定制作一个“女娲skill”。

GitHub上“女娲skill”的开篇介绍写道：“‘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？不如去蒸馏芒格、费曼、马斯克。只需输入一个名字，女娲便能自动完成调研、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位大佬给我打工（开源免费）》。

“录制视频时大概有六千多Star，随着内容的传播，它获得了更广泛的关注，这是我最初没有预料到的。”花叔并非技术出身，他没想到能在GitHub这样的技术社区产生影响，这超出了他的预期。

花叔并没有将自己定位为“老师”。他认为，自己更像是一个将新工具试用一遍后，回到人群中展示路径的人。他的视频并非仅仅解释概念，而是在展示一种学习的态度：首先承认自己也在摸索，然后将摸索的过程分解开来与他人分享。

对用户而言，这种身份认同感比“权威教学”更能贴近他们面对AI时的真实状态。他们会发现，原来别人也像自己一样在试错，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起点——这样的叙事方式，更容易让观看视频的人放下情绪，转而关注问题本身。

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。

在读研期间，他就对深度学习产生了浓厚的兴趣。加上自2022年以来，ChatGPT的崛起及其后续的持续密切关注和探索，他几乎亲历了过去四年现代AI所有重大的进展。这也解释了他为何其内容更偏向前沿和底层原理。

2025年底，“五道口纳什”意识到，周围清华、北大相关专业的学生已经不再手动编写代码了，“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写代码了，可能会出现两个问题：第一，如何确保你生成的代码是正确的？第二，如何确保你生成的代码是易于维护的？

“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，他专门制作了一期视频介绍这个skill，“这条视频最初的播放量并不高，现在也不算太高，大概有4万多。”

由于内容的深度和连贯性，这自然会构成一部分学习上的门槛。

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轮对话。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直接掌握。

他提出的解决方案，不是追求更多的碎片信息，而是将这些碎片连接成线。AI学习者最容易获得的是零散的知识点：一个论文中的概念、一个框架的名称、一次模型更新、一个实践案例。但真正能够缓解焦虑的，往往不是更多的碎片，而是理解这些碎片之间是如何相互关联的，以及自己应该从何处切入。

AI降低了许多入门的门槛，但并未取消深度理解所需的时间成本。

上一代在线教育平台，如慕课网，其成立的前提是知识相对稳定，课程可以提前规划、录制、上架，然后由用户分章节学习。

但AI学习的入口已经被切割得更加细碎。一个人可能在B站看完提示词教程，在GitHub上复制一个项目，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，而是在一系列的跳转、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”非常短。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完成的课程迅速过时。传统的课程“货架”模式强调体系化、完整性和较长的销售周期，但AI学习者往往等不到一门“从入门到精通”的完整课程。

他们需要优先解决眼前的问题：这个工作流程如何跑通？这个插件为什么会报错？这个API该如何调用？这个提示词为什么在新模型上失效了？

B站等内容平台，正是这种学习路径被看见、被修正的场域，也是花叔、“五道口纳什”这类UP主存在的价值所在。

“五道口纳什”试图将内容“串联起来”，并希望未来能提供更清晰的导览。例如，为本科生设计学习路径，为研究生提供学习建议，说明需要具备哪些基础知识，以及对应哪些学习内容。这种导览意味着不替观众走完全程，也不承诺捷径，而是在知识的密林中标识出路径、坡度和方向。

正如“五道口纳什”这个名字一样，尽管他讲解的是高度理性的数学和逻辑，但在分享时，他会为自己设定一个定位，为那些未曾谋面的观众勾勒出内容的轮廓。

他将自己比作“实验室的大师兄”，面对那些缺乏导师指导、资源不那么充足、不知道如何学习、也不知道该学什么的师弟师妹，分享他的学习笔记。在这种定位下，他并非站在讲台上给出标准答案，而是站在稍靠前的位置，为后来者提供路线、判断和学习笔记作为参考。

之所以这类内容能够吸引一批观众，恰恰是因为AI学习者的焦虑已经从“不会使用工具”转向“看不懂系统原理”。“因为我早期内容偏向底层原理，后来我发现，粉丝中可能有百分之六七十是博士或博士生。”他告诉《盒饭财经》。

和这件事在一起

他们一个快一个慢，却共同指向同一个目标：焦虑不能仅仅通过观看而消解，它需要被转化为实际行动。

花叔希望大家能够利用顶尖的工具，解决自己实际工作中的问题：第一，尽早使用当前最先进的AI工具和模型，例如OpenAI的Codex和Anthropic的Claude Code。这些顶尖模型结合产品的Agent实际执行能力，将让你看到当前AI的巨大潜力。第二，不要刻意为了学习而学习，而是要找到工作中那些让你烦躁、痛苦、不想做的事情，然后让AI来帮助你解决。总而言之，就是用最好的工具，解决自己实际工作中的问题。

“五道口纳什”则希望大家拥抱AI，与AI一同进化，追求极致的人机协作。“要了解AI