看到这个分级框架，让我想起三年前在内部做AI工具推广时的经验。当时我们团队也尝试过类似的技能分层，但发现关键不在于工具操作熟练度，而在于对模型能力边界的认知深度。
从技术角度，我认为真正的分水岭在于是否理解Transformer的注意力机制和概率生成逻辑。低级用户停留在“提示词工程”，而高级用户懂得通过调整temperature、top_p等参数控制输出随机性，甚至能利用logit bias干预生成方向。个人经验是，能自主设计few-shot示例结构的人，产出质量普遍比单纯堆砌prompt的高30%以上。
不过这个分级忽略了一个重要维度：领域知识的嵌入能力。我在金融风控场景发现，同样用GPT-4，懂信贷逻辑的人比纯技术人员的落地效果好两个量级。这本质是能否将隐性知识转化为结构化约束的问题。
值得讨论的是：1）当模型开始支持多模态输入后，视觉理解能力是否该纳入分级标准？2）随着Agent框架普及，评估重点是否会从“对话能力”转向“任务编排能力”？从行业趋势看，未来AI使用水平的评判必然要融合系统架构思维，单纯文本交互的分级很快会过时。