AI Native（AI原生）
能把 AI 前沿变化持续转化为个人能力、工作系统、组织影响力和世界理解框架的人。区别于 AI Power User（高频但零散使用）和普通用户（偶尔使用）。
生产方式：人写签发：晓黎学习复核：2026年7月7日被 8 个词条引用
一句话定义
AI Native 不是"会用很多 AI 工具"，而是完成三次迁移的人：
- 从工具使用迁移到能力系统
- 从个人提效迁移到工作流重构
- 从局部敏感迁移到系统理解
与 AI Power User 的区别
| AI Power User | AI Native |
|---|---|
| 使用频率高 | 使用有系统 |
| 知道很多工具 | 工具形成能力栈 |
| 每次重新开始 | 每次留下可复用资产 |
| 凭感觉判断效果 | 用 eval 和数据判断 |
| 自己变快 | 让团队也变快 |
三层评估模型
见 阿迪亚-2026-AI-Native能力Benchmark：
- L1 Practitioner（10 维度）：专业能力结构
- L2 Super Individual（4 特征）：真实工作表现
- L3 Macro Sensemaking（8 维度）：宏观趋势理解
关键判断
真正的 AI Native，不是工具使用者，而是 AI 能力的系统整合者。 真正的超级个体，不是单纯高效的人，而是能把 AI 变成个人杠杆、团队杠杆和组织杠杆的人。
相关概念
- AI Capability Stack — AI Native 的核心产出
- Context Engineering — L1 工程化实践的关键子能力
- Agent Orchestration — 多 Agent 调度能力
- Eval Harness — 从"凭感觉"到"有数据"的分水岭
- Practice-first Learning Loop — 开源生态实践的学习方法
- Frontier Radar — 前沿感知与去噪能力
来源
- 阿迪亚-2026-AI-Native能力Benchmark — 阿迪亚《如何判断一个人是否真正 AI Native？》
互链
链接来自概念卡正文里的双链，编译时能解到本期词条集的才成为站内链接。
- Agent Orchestration（Agent调度带宽）相关概念
- AI Capability Stack（AI能力栈）相关概念
- Context Engineering（上下文工程）相关概念
- Eval Harness（评估框架）相关概念
- Frontier Radar（前沿雷达）相关概念
- Practice-first Learning Loop（实践优先学习闭环）相关概念
反链（8）
出现在哪些课时里（0）
判据与「课时正文里能不能点出来」是同一个：那一节确实提到了它。点课时走当前页跳转， 它是导航，不是词条链接。
还没有课时讲到这一条。它是词条跑在课程前面的那一部分，不是错链。
关联图
只画这一条与它直接相连的词条，边与上面两区同源。可拖拽、可缩放，点节点是新标签。
以列表方式看这 11 个节点
出处
路径是本地知识库（Obsidian 库）里的位置，正文与概念卡逐字对应。
- 概念卡原文AI Native（AI原生）
03_RESOURCES/概念/ai-native.md - 所属知识地图栏目概念页索引 · 知识库与方法论
03_RESOURCES/概念/Index.md - 正文引用的知识库笔记阿迪亚-2026-AI-Native能力Benchmark
03_RESOURCES/摘录/adiya-2026-AI-Native-benchmark.md
编译入库：2026年11月2日。词条由知识库编译而来， 修正要回到概念卡改，再重新编译。