最近 Open Claw特别火，甚至衍生出了一个新的服务——帮人上门安装，499一次，大家都在焦虑学AI，以前要做App，必须懂代码，现在这些壁垒正在快速崩塌，各类以前我们不敢想，不敢做的事情，有了AI之后也不再是难事，但脑子里没货的人，AI帮不上什么忙，而这个"货"来自于哪里？
它就来自于过去读的那些看似无用的闲书，所谓闲书，只要是和自己本职工作不相关的，都可以算，比如，你是程序员，那么心理学、设计类的就是闲书。以做App为例，代码只是其中的一部分，它还涉及到产品设计、营销等等。再比如做自媒体，你不仅要会写，还要懂传播学、懂剪辑、会数据分析等等，而这些知识，就来自于过去看的闲书。
前段时间，我开发了小程序"问问毛选"，我自己是产品经理出身，做过需求分析、竞品调研、产品设计等，但这个小程序还需要对《毛选》本身的了解。
我每年都会看一遍毛选，做这个产品时，我发现市场上充斥着大量滥竽充数的毛选卡片，很多内容根本不是毛选里的，而是随意拼凑的心灵鸡汤，如果自己没读过毛选，就难以发现这个问题。
乔布斯曾经在里德学院旁听了一门书法课，当时完全不知道有什么用，十年后设计Mac，这些无用的美学知识，让苹果的字体和界面领先了整个行业。他后来说过：你无法预先把点点滴滴串联起来，只有在未来回顾时，才会明白那些点点滴滴是如何串在一起的。
在AI时代，这些点点滴滴会串联得更快、更有力。
那么，为什么在AI出现之前，这些点点滴滴难以很快看出效果？
因为缺乏实践。
比如，你可能看了许多历史书，但只有走上管理岗位时，才能更深刻地体会到过去看的历史书的用处。有了AI之后，实践的机会大大增多，如果你懂产品思维，AI可以帮你写代码；如果你懂营销，AI可以帮你做设计；如果你懂内容，AI可以帮你剪视频，脑子里的每一本"闲书"都多了一条通往未来的路。
现在有个趋势越来越明显，"一人公司"会将越来越多，一个人要同时承担产品、设计、开发、营销的角色，所以脑子里装的这种"杂货"越多，能够调动AI完成的事情也就越多。
AI虽然打破了执行的壁垒，但它可能没有打破认知的局限性。它能帮你写代码、画图、做视频，但是它不能帮你决定该怎么做、做什么、为什么做、做给谁。这些判断力都来自于过去读的每一本"闲书"。
所以，在AI时代，读书其实要更"杂"一些，那些看似无用的书，终有一天，会派上大用场。