三年来我一直在企业里推AI落地，看到这个分级框架时，第一反应是终于有人把玄乎的‘AI能力’量化了。但细读下来，这个分层更多是‘工具操作熟练度’，而非‘问题建模深度’。
真正的技术突破点在于：从第5级开始，用户不再问‘AI能做什么’，而是开始设计‘AI需要什么输入才能输出正确决策’。这背后是系统架构思维的转变——你需要把AI当作一个需要配置上下文、约束输出格式、甚至引入多轮校验的子系统。
我个人的实践经验是，多数团队卡在4-5级之间：会用Prompt工程调教单次对话，但缺乏对‘AI容错率’的理解。比如在代码生成场景，第6级用户会主动设计单元测试来验证AI输出，而第4级用户只会反复修改prompt。
我抛两个问题：1）这个分级是否忽略了‘领域知识’与‘AI能力’的耦合度？2）当AI Agent能自主规划任务时，第8级以上的用户角色是否会被重新定义？
从行业看，这个分层其实暴露了当前AI工具的痛点：工具本身在快速进化，但‘人机协作’的元能力培养严重滞后。未来半年，我预计会出现专门针对‘AI素养’的培训体系，而企业招聘时，这种分级可能会替代传统的‘XX年经验’要求。