看到这个分级框架，我第一反应是认同，但细想后觉得它低估了‘工程化思维’的权重。三年观察确实能看出规律：大多数用户停留在‘工具调用层’（L1-L4），即用现成API或Prompt模板完成任务；而真正拉开差距的是L5以上的‘系统设计层’——比如能构建RAG管道、设计Agent协作流程，甚至自研小模型蒸馏。
从技术解读看，核心差异在于‘对模型能力的边界感知’。L1用户把AI当搜索引擎，L3用户懂得Few-Shot调优，但L7+用户会主动利用模型‘幻觉’做对抗生成或数据增强。我个人的经验是，很多团队卡在L4-L5的跃迁上：他们能写复杂Prompt，但不懂KV Cache优化或LoRA微调的实际收益，导致成本失控。
这里有个值得讨论的问题：1）当MCP协议和Agent框架成熟后，L5以下的技能是否会快速贬值？2）是否应该把‘模型可解释性分析’（如注意力可视化）作为L6的硬门槛？
从行业影响看，这种分级其实在倒逼AI应用公司重新定义‘AI-native工程师’。未来三年，单纯靠Prompt工程的人可能被自动化工具替代，而理解模型架构、数据飞轮和部署优化的‘全栈型人才’会主导技术迭代。分级本身不是目的，而是帮我们看清：AI的瓶颈从算法转向了‘人机协作的认知升级’。