立正把“会用 AI”描述为把 AI 当搜索引擎、当工具人：prompt 有花活、会这个工具那个工具，但流程本身没变，只是写得更快、改得更快。他明确说这类能力在这个时代不构成核心竞争力⁠1。他还用蒸汽机与电机的类比说明：新工具本身带来的提效有限，真正的提升来自围绕新工具重构工作流程；只把 AI 当作替代搜索引擎或某个岗位，仍是在旧生产方式里打转⁠2。

另一篇署名文章把同样的区分讲成名词与动词：工具是名词，有“学会了”的那一刻，但几个月就换一轮；留下的是拆解模糊需求、结果不对先找原因这类方法，换工具、过一年都还在⁠3。

立正对 AI Native 的起点给了一个明确说法：不是选一个新工具，而是在新能力边界下重新求解“这件事现在最好的做法是什么”。他以数据分析为例，产品是更好的决策，而不是 SQL 或看板；如果 AI 让分析快十倍，组织仍不知道下一步做什么，那只是更快地生产中间品。他还提醒，AI 是变长的杠杆，方向错了会把错误放大⁠4。

这与“会用工具”的差别在于：前者先定义目的和好坏标准，再决定 AI 放在哪；后者默认流程不变，只把某一环换得更快。

立正描述 AI Builder 的下一阶段：AI 不只在你不擅长的领域给出有质量的判断，还能指出你的决策与你自己的原则之间的矛盾，并提出你原本想不到的方向。他强调这不是一句 prompt 能触发的，前提是 context 密度——积累你的价值判断、历史决策、工作原则和取舍逻辑，并且分层提炼，去掉噪音保留信号⁠5。

他举的例子是：有人为 AI 搭脚手架，把上下文、工具、偏好都接进去，同样一句 prompt 背后能路由到大量资料和工具；而普通人一句 prompt 就是一句 prompt⁠2。他也把能力分成从消费模型输出，到构建可靠工作流，再到设计能长期运行的 AI 系统，并指出会用 AI 做出一个东西，不等于会设计一个 AI 系统⁠6。