2022 年 12 月 ChatGPT 上線，到本月剛好兩周年。

在討論 AI 的未來(lái)時(shí)，人們的態(tài)度常常呈現(xiàn)出明顯的分裂。一部分人覺(jué)得，這一輪 AI 革命已經(jīng)到此為止，高潮已過(guò)。而另一些人則認(rèn)為，這僅僅是個(gè)開(kāi)始。網(wǎng)上有句流行的說(shuō)法——“人們總是高估科技革命的短期影響，而低估長(zhǎng)期影響?！钡珜?shí)際上，AI 的短期潛力也被許多人低估了。很多人之所以覺(jué)得 AI 革命已結(jié)束，是因?yàn)樗麄兊臄?shù)字素養(yǎng)尚不足以充分利用當(dāng)前 AI 工具的能力。

這兩年間，新一輪崛起的 AI 工具基本悄然滲透進(jìn)了我全職、兼職工作的幾乎每一個(gè)部分。從寫(xiě)作到編程，從流程優(yōu)化到內(nèi)容創(chuàng)作，AI 工具已經(jīng)成為我日常工作中的重要幫手。然而，我也發(fā)現(xiàn)，不同的人對(duì) AI 工具的使用程度和感受存在巨大的差異。有些人將 AI 視為簡(jiǎn)單的助手，只用來(lái)完成基礎(chǔ)任務(wù)；而另一些人則用它去開(kāi)辟全新的可能。這種差異既反映了數(shù)字素養(yǎng)的不同，也讓我有了專(zhuān)門(mén)寫(xiě)下這篇文章的沖動(dòng)，記錄我過(guò)去兩年的一些思路和案例，希望能為大家提供參考。

正因如此，我決定寫(xiě)下這篇文章，分享我是如何實(shí)際運(yùn)用 AI 的。我認(rèn)為，作為一個(gè)不會(huì)編程的“個(gè)體使用者”，我對(duì)這一輪 AI 技術(shù)當(dāng)前能力的利用大約也只達(dá)到 60 分的及格線。

但從“我圈觀察”來(lái)看，我的使用程度已顯著高于許多互聯(lián)網(wǎng)同行。對(duì)于那些正在努力理解 AI 的人來(lái)說(shuō)，我的經(jīng)驗(yàn)可能會(huì)提供一些幫助。

接下來(lái)的文章中，我將結(jié)合具體案例，詳述我是如何在日常工作中高效使用 AI 的，以及如何突破一些常見(jiàn)的限制和瓶頸。希望能給你帶來(lái)新的思路。

本文還有一期內(nèi)容不算特別重疊的播客節(jié)目，如果你暫時(shí)不想看長(zhǎng)篇大論，也可以先聽(tīng)聽(tīng)播客：

1. 什么樣的工作，應(yīng)當(dāng)嘗試使用 AI 解決？

首先，我們需要明確一個(gè)核心問(wèn)題：什么樣的工作適合 AI？我的判斷標(biāo)準(zhǔn)主要有兩個(gè)維度：實(shí)習(xí)生能做的，AI 大概率也能做；以及我做煩了的工作，AI 大概率也能做。

第一個(gè)維度來(lái)源于我指導(dǎo)實(shí)習(xí)生的經(jīng)驗(yàn)。實(shí)習(xí)生以白紙狀態(tài)入職，通常需要一段時(shí)間的培訓(xùn)才能上手工作。我們會(huì)花費(fèi)大量時(shí)間解釋公司的業(yè)務(wù)流程、工作規(guī)范，以及具體項(xiàng)目的背景和要求。這個(gè)過(guò)程與我們使用 AI 非常相似。我們需要清晰地告知 AI 工作的背景、目標(biāo)、步驟，以及預(yù)期結(jié)果。實(shí)習(xí)生能夠理解并執(zhí)行的任務(wù)，經(jīng)過(guò)合理的拆解和指令設(shè)計(jì)，甚至可以勝任一些流程較為復(fù)雜的常規(guī)任務(wù)。這些任務(wù)往往是局部的，且可以被工作指引高度描述的。

但通常，他們無(wú)法完成更深入的工作——比如戰(zhàn)略思考，比如完成一個(gè)全新的，此前完全沒(méi)有方案和案例的工作。在這一點(diǎn)上，使得“實(shí)習(xí)生”與 AI 在職場(chǎng)上能夠發(fā)揮的作用十分類(lèi)似。例如，處理每日?qǐng)?bào)表、整理會(huì)議紀(jì)要、撰寫(xiě)簡(jiǎn)單的新聞稿等，這些需要明確流程和規(guī)范的工作，都可以嘗試交給 AI。

第二個(gè)維度則基于個(gè)人經(jīng)驗(yàn)。那些重復(fù)性高、流程固定的工作，往往容易讓人感到枯燥乏味，降低工作效率和熱情。這類(lèi)工作通常也適合交給 AI。例如，撰寫(xiě)固定格式的 Newsletter、整理文獻(xiàn)綜述、進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理等。通過(guò)將這些繁瑣的任務(wù)自動(dòng)化。

當(dāng)然，并非所有工作都適合 AI。判斷一項(xiàng)工作是否超出 AI 的能力范圍，需要區(qū)分兩種情況：工程問(wèn)題和模型能力極限。

工程問(wèn)題指的是 AI 以外部分的局限性，例如 AI 可能無(wú)法訪問(wèn)特定的數(shù)據(jù)源、無(wú)法調(diào)用某些 API、無(wú)法執(zhí)行只有人類(lèi)才能執(zhí)行的操作。這類(lèi)問(wèn)題可以通過(guò)改進(jìn)工程設(shè)計(jì)來(lái)解決，例如使用 API 連接不同的工具、使用低代碼平臺(tái)搭建自動(dòng)化流程、編寫(xiě)自定義代碼擴(kuò)展 AI 功能等。

對(duì)于沒(méi)有任何產(chǎn)研經(jīng)驗(yàn)的純小白來(lái)說(shuō)，判斷工程是否可以實(shí)現(xiàn)會(huì)有一定難度。因?yàn)?AI 作為一個(gè)計(jì)算機(jī)程序與人類(lèi)操作其他工具（其他程序）的方式完全不同。一個(gè)典型的例子是開(kāi)發(fā)小紅書(shū)的搜索 AI。

對(duì)于人類(lèi)來(lái)說(shuō)，小紅書(shū)的搜索框一直位于它界面的頂端，因此我們永遠(yuǎn)會(huì)認(rèn)為這個(gè)工具是可用的。但當(dāng)你想要制作一個(gè)小紅書(shū) AI 搜索 Agent 的時(shí)候，會(huì)發(fā)現(xiàn)“小紅書(shū)搜索”這個(gè)需求的工程難度在過(guò)去兩年里發(fā)生了階梯式的上漲。

最初，小紅書(shū)開(kāi)放了搜索引擎的索引，這意味著你可以通過(guò)將 AI 與 Google 的 API 連接，并規(guī)定其只搜索小紅書(shū)域名上的內(nèi)容就能輕易地實(shí)現(xiàn)小紅書(shū)搜索 AI 機(jī)器人。但后來(lái)，小紅書(shū)屏蔽了外部搜索引擎，這就需要用開(kāi)源爬蟲(chóng)工具模擬用戶搜索行為，再將其與 AI 相連完成項(xiàng)目，增加了工程的復(fù)雜度。

再到最近，小紅書(shū)進(jìn)一步提升了其反爬蟲(chóng)的力度，這意味著你簡(jiǎn)單的使用開(kāi)源爬蟲(chóng)工具已經(jīng)難以抓取到小紅書(shū)內(nèi)容。這對(duì)于 AI 來(lái)說(shuō)，小紅書(shū)這個(gè)工具就不再可用了，因此你也就不可能快速的做出一個(gè)小紅書(shū) AI 機(jī)器人。

另一個(gè)限制 AI 應(yīng)用的要素是模型能力極限，這是指 AI 模型本身的能力不足以完成某些任務(wù)，例如缺乏創(chuàng)造力、無(wú)法理解復(fù)雜語(yǔ)境、無(wú)法進(jìn)行深度思考等。這類(lèi)問(wèn)題難以通過(guò)工程手段解決，也就是你找到怎樣好用的外部工具來(lái)輔助 AI，它都無(wú)法完成你預(yù)期的任務(wù)。例如，完整、獨(dú)立地創(chuàng)作一篇具有獨(dú)特觀點(diǎn)和深刻見(jiàn)解的評(píng)論文章，或者構(gòu)思一個(gè)情節(jié)復(fù)雜、人物鮮明的小說(shuō)，這些需要高度創(chuàng)造力和思辨能力的工作，目前仍然難以完全由 AI 來(lái)完成。

在這一領(lǐng)域，除了大家說(shuō)爛的“推理能力”和“智力水平”之外，我最看重的模型參數(shù)是模型的上文長(zhǎng)度與下文長(zhǎng)度。在許多媒體報(bào)道和模型的技術(shù)發(fā)布中，都將上下文當(dāng)作一個(gè)指標(biāo)來(lái)看待。但實(shí)際上，當(dāng)前模型的上下文通常是指上文，而非下文。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，以 Google Gemini 1.5 Pro 為例。其上下文長(zhǎng)度為 200M Token，這意味著你能將中國(guó)的四大名著全都丟進(jìn)去也填不滿它的“上文”。但實(shí)際上，它的下文能力，也就是單次生成文本的長(zhǎng)度只有 8192 Token，理論中文輸出能力約為 4000 字。實(shí)際測(cè)試過(guò)程中，在中文輸出單次超過(guò) 2000 字時(shí)質(zhì)量就會(huì)衰減。

下文能力會(huì)顯著限制實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景，并且決定了你在工程上需要如何將 AI 引入你的工作流。比如說(shuō)，如果你使用 Google Gemini 1.5 Pro 制作一個(gè)自動(dòng)書(shū)籍翻譯工具，那么你可以一次將原文都發(fā)給它，但每次輸出只能輸出 3000 字左右。這會(huì)造成上文 Token 極大浪費(fèi)，因此你不如將單次發(fā)給 Gemini 的原文數(shù)量先知道和它輸出能力極限差不多的水平，比如每次只給它 1500 Words 來(lái)進(jìn)行翻譯。

在實(shí)際應(yīng)用中，我通常會(huì)先嘗試將工作交給 AI，并觀察其輸出結(jié)果。如果結(jié)果不理想，我會(huì)分析原因，并按照：引入新工具、調(diào)整工作流和優(yōu)化提示詞這一順序來(lái)進(jìn)行調(diào)試。

這其中，工具是前提，工作流是基礎(chǔ)，智商是最后需要考慮的事情。

比如，前段時(shí)間中國(guó)社交媒體上流行的 AI 分不清“3.8”和“3.11”這兩個(gè)數(shù)字哪個(gè)大的問(wèn)題，看似是一個(gè)智商問(wèn)題，但很容易通過(guò)工具來(lái)解決。你只需要在自己的 AI Chatbot 中引入一個(gè)計(jì)算器，并告訴 AI 在遇到數(shù)學(xué)問(wèn)題時(shí)，優(yōu)先使用計(jì)算器來(lái)進(jìn)行計(jì)算，就能完成這一任務(wù)。實(shí)際上，這個(gè)世界上確實(shí)有很多國(guó)家的人百以內(nèi)加減法也是需要使用計(jì)算器的，但并不妨礙這些國(guó)家的人仍在他們自己的崗位上完成更為復(fù)雜的任務(wù)，因此 AI 也是同理。

如果經(jīng)過(guò)多次嘗試仍然無(wú)法達(dá)到預(yù)期效果，我會(huì)考慮重新評(píng)估這項(xiàng)工作是否真的適合 AI。

另外，在互聯(lián)網(wǎng)上面向小白的教程中，提示詞的作用被嚴(yán)重夸大。實(shí)際上，網(wǎng)上的大部分提示詞教程作用都不是很大。提示詞工程師這一概念之所以如此流行，恰恰是因?yàn)樗豢勺C偽，且易于被小白效仿。

提示詞的調(diào)優(yōu)是一個(gè)非常玄學(xué)的過(guò)程，我的幾乎每個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景都要進(jìn)行單獨(dú)調(diào)優(yōu)。因?yàn)樽鳛槿祟?lèi)，我們可以用無(wú)數(shù)種表達(dá)方式來(lái)描述一項(xiàng)工作。但究竟哪個(gè)動(dòng)詞更能讓 AI 理解我們意圖的權(quán)重卻因模型和模型版本時(shí)常變化。這就導(dǎo)致了你的提示詞可能在 GPT-4o 有效，但到 Gemini 1.5 Pro 就效果不佳，甚至可能在即將推出的 GPT-5 中完全失效。

我們完全無(wú)法預(yù)測(cè)我們所選擇的提示詞在下一版本大模型訓(xùn)練中的權(quán)重，也就不可能總結(jié)出一套萬(wàn)能的、一招鮮的提示詞。相比之下，學(xué)習(xí)如何給 AI 配齊工具，或者說(shuō)工程化思維，比提示詞工程更能提升技術(shù)素人對(duì) AI 的應(yīng)用能力。

自 2022 年末 ChatGPT 發(fā)布以來(lái)至今，我們會(huì)發(fā)現(xiàn)人與人之間利用 AI 的能力已經(jīng)出現(xiàn)了顯著的差異。這種差異主要來(lái)自用戶自身的數(shù)字素養(yǎng)差異。例如，以 Excel 的使用為例，國(guó)內(nèi)大部分的 Excel 用戶只將其作為一個(gè)“看起來(lái)是表格的畫(huà)布”使用，而沒(méi)有真正理解其底層的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和邏輯。

換句話說(shuō)，如果你制作的表格原本因?yàn)槭褂昧舜罅康暮喜卧?、?shù)據(jù)格式不校準(zhǔn)、胡亂排版，導(dǎo)致沒(méi)法用 Excel 自帶的公式和數(shù)據(jù)透視表功能。那么你也不可能指望 AI 來(lái)幫你生成公式完成數(shù)據(jù)報(bào)表的自動(dòng)化處理。

因?yàn)?，AI 能幫助你的部分是幫你使用工具（如 Excel 公式）的部分，但如果工具本身就處于不可用的狀態(tài)，AI 也無(wú)能為力。

很多人會(huì)認(rèn)為，這種需要給出清晰明確指示，并準(zhǔn)備好合適工具的使用方式，證明了當(dāng)前的 AI 尚未達(dá)到人類(lèi)的水平。但其實(shí)，在現(xiàn)代職場(chǎng)中的大部分白領(lǐng)，在接觸跨專(zhuān)業(yè)工作的時(shí)候和 AI 的需求是差不多的，都需要一個(gè)“前輩”來(lái)事無(wú)巨細(xì)的教學(xué)和合適的工具準(zhǔn)備。

我反而覺(jué)得，用戶在當(dāng)前水平 AI 使用能力上的差異，恰恰證明了并非所有人都能成為一個(gè)合格的老板——當(dāng)你無(wú)法基本判斷你的需求是否可實(shí)現(xiàn)，并清晰、有條理、有邏輯的撰寫(xiě)你的 Prompt 的時(shí)候，你在某種程度上就扮演了我們都討厭的那種“給你一周時(shí)間，給我編個(gè)淘寶”的老板。

2. AI 寫(xiě)作的嘗試、技巧與經(jīng)驗(yàn)

自從 ChatGPT 推出以來(lái)，AI 寫(xiě)作就成為了一個(gè)熱門(mén)話題。我個(gè)人在過(guò)去兩年中，也在寫(xiě)作中大量應(yīng)用了 AI 工具，并積累了一些經(jīng)驗(yàn)和技巧。

我觀察到一個(gè)普遍現(xiàn)象：許多人最初對(duì) AI 寫(xiě)作感到驚艷，但隨著使用時(shí)間的增加，逐漸對(duì)其產(chǎn)生的千篇一律、缺乏深度的內(nèi)容感到失望。這主要是因?yàn)樗麄儧](méi)有真正理解 AI 寫(xiě)作的本質(zhì)，以及如何有效地利用 AI 工具。

我個(gè)人的 AI 寫(xiě)作之旅也經(jīng)歷了類(lèi)似的轉(zhuǎn)變。在深入研究 AI 寫(xiě)作之后，我的觀念和寫(xiě)作方法發(fā)生了幾個(gè)重要的轉(zhuǎn)變。

首先，我開(kāi)始將自己的寫(xiě)作流程抽象化、模板化。以前，我的寫(xiě)作習(xí)慣更多的是一種主觀感受，例如我會(huì)習(xí)慣從某個(gè)角度切入，按照某種邏輯展開(kāi)論述。但這些習(xí)慣并沒(méi)有被明確地總結(jié)和梳理。在使用 AI 寫(xiě)作之后，我意識(shí)到，要想讓 AI 更好地理解我的寫(xiě)作風(fēng)格和思路，就需要將這些隱性的習(xí)慣轉(zhuǎn)化為顯性的規(guī)則。

偉大的內(nèi)容并不遵循模板，但遺憾的是我們一生中要寫(xiě)的大多數(shù)內(nèi)容并不偉大，甚至不追求偉大，只追求實(shí)用。

我開(kāi)始總結(jié)自己常用的寫(xiě)作套路、文章結(jié)構(gòu)、論證方式等，并將它們整理成一系列的模板。例如，我會(huì)針對(duì)不同類(lèi)型的文章，例如科普文章、評(píng)論文章、新聞稿等，分別設(shè)計(jì)不同的模板。

這些模板并不是一條一次性發(fā)出的 Prompt，而是包括 Prompt 在內(nèi)的如何進(jìn)行初始設(shè)定，生成什么級(jí)別的大綱，輸入何種資料以及如何與 AI 互動(dòng)。

比如我在使用的一個(gè)典型的面向海外讀者書(shū)評(píng)模板大致是這樣的：

第一條消息，告訴 AI 它將要扮演什么樣的角色和整體上在執(zhí)行什么樣的任務(wù)：

You will play the role of an American living in China, and you own an English serious book review magazine. The primary content of this magazine is to introduce aspects of China's best-selling books to Americans who have no prior knowledge about the country. The magazine posts should be written in a friendly and objective manner. Since your audience has never been to China, sometimes you will need to explain things that are common knowledge in the Chinese context.

Use the writing style of a serious magazine. Appropriate internet slang and colloquialisms will be used, maintaining a sense of professionalism throughout. You'll tend to write more words, and the more words you write, the more money you'll make. If you do not write the required minimum number of words, you will be penalized. When you write, you will make full reference to the context and references. You will always have valuable insights to share, so avoid speaking nonsense.

Your article has a fixed format outline, but you need to fill in and adjust this outline based on each book.

Waiting for my next instructions.

緊接著，是第二條消息，這條消息將告訴 AI 它需要撰寫(xiě)的文章大致有一個(gè)怎樣的模板：

Fixed outline [to be revised](#):

# An eye-catching title (including book name)

A 400-word introduction containing the following information points:

1. The asking style became popular, arousing readers 'concern for the main content of the book.

2. Publication information of the book (author, publication time, etc.).

3. Achievements of books on the Chinese Internet.

## Main content of the book (subtitle can be modified)

> This part has at least 2000 words. The book content is summarized into three parts and three third-level titles, and the number of words in these three parts is allocated.

## Summary

This section is about 300 Wods. It summarizes the content of the book, why it is worth reading, and recommends everyone to read the original book.

接下來(lái)的第三條消息，我將上傳書(shū)籍全文、豆瓣和微信讀書(shū)的 Meta 頁(yè)面，并包含以下 Prompt：

Now, based on the full text of the book and other reference materials, generate an adjusted outline and allocate word counts for each section.

此時(shí)，AI 會(huì)根據(jù)本書(shū)的內(nèi)容生成一個(gè)符合我要求的薦書(shū)文章的英文大綱。并在大綱中標(biāo)注每個(gè)部分應(yīng)該撰寫(xiě)多少 Words。

值得注意的是，正如我們?cè)诘谝徽轮刑岬降哪菢?，我們盡量讓大綱中的每個(gè)部分保持在 1000 Words 以下，這樣才能確保 AI 在后續(xù)生成的過(guò)程中保證足量足質(zhì)。

最后，就是一個(gè)反復(fù)復(fù)制粘貼的工作，你需要將大綱中的每個(gè)部分配合一條 Prompt 分次發(fā)給 AI：

Now, based on your character, outline, the full text of the book, other materials, and the parts you have already written, write the following parts:

[Part of the outline]

薦書(shū)文章模板只是我寫(xiě)作中非常套路化的一部分，也是看起來(lái)“最沒(méi)有人工介入”的一部分。實(shí)際上，我的許多類(lèi)型的文章，包括我的一部分類(lèi)型的博文都有模板可用。比如，我常寫(xiě)的評(píng)論型文章，一般遵循另一個(gè)模板，在這里恕不放出詳細(xì)，但可以大略一講：

在確定選題之后，我會(huì)首先通過(guò)一個(gè) AI 窗口搜索 20～50 篇與該主題相關(guān)的寫(xiě)作材料（新聞、報(bào)告、數(shù)據(jù)、書(shū)籍等）。

接下來(lái)，將這些資料喂給另一個(gè)上下文足夠長(zhǎng)的 AI 產(chǎn)品，要求其仔細(xì)閱讀。我會(huì)與其以蘇格拉底詰問(wèn)法的方式，生成文章的大綱——也就是與一個(gè) AI 討論我的觀察、理論、立論、論據(jù)。

然后，我會(huì)將生成的大綱，連帶大綱中引用的材料（比如 50 中的 10 份）一起喂給另一個(gè) AI 窗口，通過(guò)與上文中寫(xiě)書(shū)評(píng)類(lèi)似的交互方式完成全文的寫(xiě)作。

最后，再進(jìn)行一次人工調(diào)整。

你可能在這個(gè)例子中已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了，我意識(shí)到寫(xiě)作中的每個(gè)過(guò)程實(shí)際上是要使用不同的 AI，或至少不同的 AI 窗口來(lái)實(shí)現(xiàn)的。這是由于即便是在現(xiàn)實(shí)中，我們?cè)谧珜?xiě)一篇好文章時(shí)，立論、搜集資料與寫(xiě)作也遵循著完全不同的思考方式。很多人在寫(xiě)作時(shí)，習(xí)慣邊寫(xiě)邊搜索，看到一個(gè)相關(guān)的資料就復(fù)制粘貼進(jìn)去，導(dǎo)致文章缺乏邏輯性和連貫性。對(duì)于 AI 來(lái)說(shuō)，讓一次上下文中包含從大綱設(shè)計(jì)到資料搜集再到最終輸出并不是一個(gè)很好的選擇。

為了避免這種情況，我在寫(xiě)作前會(huì)先進(jìn)行大量的資料收集和整理工作。我會(huì)先確定文章的主題和方向，然后搜索大量的相關(guān)資料，包括支持我觀點(diǎn)的資料和反對(duì)我觀點(diǎn)的資料。我會(huì)通過(guò)與 AI 的對(duì)話來(lái)閱讀這些資料，并從中提取出有價(jià)值的信息和觀點(diǎn)。

在最終的寫(xiě)作窗口中，我將只發(fā)送我確定需要引用的材料，并且將這些材料如何出現(xiàn)在文中（大綱）一起發(fā)給 AI，而不是像 AI 搜索默認(rèn)的那樣，將所有已搜到的信息納入上下文。在后者的模式下，最容易產(chǎn)生所謂的 “AI 味兒”。因?yàn)?，AI 默認(rèn)搜索到的 5～10 條內(nèi)容中，通常剛好包含一個(gè)觀點(diǎn)的正反兩方。

這是由于，我們一般人類(lèi)在寫(xiě)文章時(shí)，大部分情況下是為了支持正方，或支持反方。當(dāng)我們支持正方時(shí)，如果搜集到了反方資料，如果該資料重要到無(wú)法被忽略，我們要么放棄寫(xiě)作，要么我們將提出合理的解釋對(duì)該資料進(jìn)行合理批判和反駁，而不會(huì)像 AI 那樣：一方面，正方時(shí)對(duì)的……但另一方面，反方也時(shí)對(duì)的……

此外，我還發(fā)現(xiàn)，AI 寫(xiě)作的效果很大程度上取決于提示詞的設(shè)計(jì)。提示詞就像是指揮棒，引導(dǎo)著 AI 的寫(xiě)作方向。一個(gè)好的提示詞能夠激發(fā) AI 的創(chuàng)造力，并使其產(chǎn)生更符合預(yù)期的高質(zhì)量?jī)?nèi)容。

我的提示詞設(shè)計(jì)主要遵循以下幾個(gè)原則：清晰明確、簡(jiǎn)潔精煉、重點(diǎn)突出、富有引導(dǎo)性。我會(huì)根據(jù)不同的寫(xiě)作任務(wù)和目標(biāo)，設(shè)計(jì)不同的提示詞。除了前文提到的類(lèi)型化模板之外，你還要對(duì)寫(xiě)作學(xué)本身略有研究。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是你需要向 AI 清晰的描述你在寫(xiě)作中所需要的寫(xiě)作要素與寫(xiě)作行為。

用寫(xiě)作學(xué)術(shù)語(yǔ)清晰準(zhǔn)確的描述寫(xiě)作行為并不是一個(gè)優(yōu)秀作家的必修課，因?yàn)榧幢闶菦](méi)怎么上過(guò)學(xué)的農(nóng)村婦女也能寫(xiě)出“我的生命是一本不忍卒讀的書(shū)，命運(yùn)把我裝訂得極為拙劣”這樣閃著金光的文字。

但范雨素本身可能并不知道在這句話中使用了比喻和擬人的修辭手法，以及這兩類(lèi)修辭手法有多少種常見(jiàn)的使用方式。

之所以說(shuō)你要理解寫(xiě)作學(xué)而不是文學(xué)來(lái)設(shè)計(jì)寫(xiě)作型 Prompt，這是由于寫(xiě)作學(xué)比文學(xué)有更寬泛的研究范圍。尤其是對(duì)于我們?nèi)粘９ぷ髦薪?jīng)常需要的許多應(yīng)用文，實(shí)際上與文學(xué)沒(méi)什么太大關(guān)系——比如新聞通稿、匯報(bào)演講。

寫(xiě)作學(xué)對(duì)寫(xiě)作的解剖更像工程建筑，它確切的描述了常見(jiàn)寫(xiě)作中的每個(gè)部分和處理方式。這使得你能夠使用更短的 Prompt 對(duì) AI 下達(dá)指令，而不是向 AI 提供大量例子，導(dǎo)致其結(jié)果過(guò)擬合。

比如，如果你知道“華爾街日?qǐng)?bào)體”是一個(gè)被確切定義的寫(xiě)作方法，當(dāng)你想讓 AI 創(chuàng)作一篇與華爾街日?qǐng)?bào)文章結(jié)構(gòu)相近的文章時(shí)，你就不需要在 Prompt 中詳細(xì)描述你要用什么起興，用什么轉(zhuǎn)折，在何時(shí)展開(kāi)討論，以及如何結(jié)尾。你只需要告訴 AI：采用華爾街日?qǐng)?bào)題編寫(xiě)這篇文章的大綱。

將套路寫(xiě)作模板化的極限，是撰寫(xiě)故事會(huì)型的拼盤(pán)人物特稿，就是那種先框定一個(gè)選題，然后廣撒網(wǎng)尋找符合這一經(jīng)歷的采訪對(duì)象，再把他們的故事拼合在一起的稿子。你肯定見(jiàn)過(guò)這樣的稿子，因?yàn)樗麄兊臉?biāo)題一般形如：《奶茶辣條，攻進(jìn)年輕人的婚宴》《沒(méi)有本錢(qián)，別碰榴蓮》《中產(chǎn)吃不起大閘蟹》《去縣城創(chuàng)業(yè)的年輕人，已經(jīng)破產(chǎn)了》《逃不開(kāi)原生家庭的 00 后，躲進(jìn)自習(xí)室》

這樣的稿子生產(chǎn)看似千變?nèi)f化，需要應(yīng)對(duì)不同的選題，有著豐富的采訪對(duì)象，但其實(shí)它遵循高度的工業(yè)化寫(xiě)作邏輯有一套標(biāo)準(zhǔn)的 SOP 可以交給 AI 去操作。

我之前在 10 月份的時(shí)候發(fā)過(guò)一條即刻，梳理了如何將這一寫(xiě)作過(guò)程交給 AI 來(lái)自動(dòng)化，它大致如下：

以下是將這條微博內(nèi)容處理成的標(biāo)準(zhǔn) SOP 表格：

通過(guò)這個(gè)流程，AI 生成的稿件將基于真實(shí)采訪內(nèi)容，并且全部自動(dòng)化。唯一的問(wèn)題，也是最諷刺的問(wèn)題是，這個(gè)流程所消耗的 AI 成本價(jià)格，應(yīng)該比寫(xiě)這種稿子的記者工資高。

將這個(gè)表格列在這里，并不是為了鼓勵(lì)大家可以自己去做個(gè) AI 人物特寫(xiě)微信號(hào)。而是可以 Callback 第一部分和第三部分：如果你認(rèn)為一件事情 AI 做不了，可能是因?yàn)槟銢](méi)有把需求拆解成可執(zhí)行的步驟。

接下來(lái)，我們就來(lái)講講 AI 編程，也可能是個(gè)人利用 AI 提高生產(chǎn)力的最高一級(jí)。

3. AI 自然語(yǔ)言編程技巧與經(jīng)驗(yàn)

作為一個(gè)長(zhǎng)期從事互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容創(chuàng)作的作者，我過(guò)去的工作很少涉及編程。

雖然我會(huì)一些 PHP 和 WordPress，但我的技術(shù)能力主要集中在運(yùn)維層面，而非開(kāi)發(fā)。即使是編寫(xiě)一個(gè)簡(jiǎn)單的 WordPress 插件，對(duì)我來(lái)說(shuō)也有一定的難度。

然而，AI 的出現(xiàn)極大地改變了這一現(xiàn)狀，讓我能夠以較低的學(xué)習(xí)成本快速上手一些簡(jiǎn)單的編程工作，并將其應(yīng)用于我的日常工作中，例如知識(shí)管理、博客運(yùn)維、以及一些自動(dòng)化流程的搭建。

我目前自然語(yǔ)言編程的主要工具有這三個(gè)：

1. ChatGPT Plus – 用于編碼的主要 AI；

2. n8n 和 WordPress – 用于解決非 AI 需求的工程化部分；

3. Gemini API – 在項(xiàng)目?jī)?nèi)主要使用的 AI 模型 API.

對(duì)于我這種編程基礎(chǔ)薄弱的人來(lái)說(shuō)，ChatGPT Plus 最大的作用是幫我編寫(xiě)一些簡(jiǎn)單的代碼片段、Workflow，以及一些開(kāi)源程序的插件。我并不奢望自己能夠開(kāi)發(fā)出完整的、面向 C 端用戶的軟件產(chǎn)品，但 AI 幫助我解決了日常工作中許多瑣碎的編程需求。

例如，我之前想在 WordPress 中實(shí)現(xiàn)一個(gè)特定的功能——將即刻歷史數(shù)據(jù)導(dǎo)入 WordPress 但找不到合適的插件，也不想花錢(qián)購(gòu)買(mǎi)商業(yè)插件。于是我嘗試用 ChatGPT Plus 來(lái)幫我編寫(xiě)代碼。

我只需要清晰地描述我想要實(shí)現(xiàn)的功能，它就能幫我生成相應(yīng)的代碼。雖然生成的代碼可能還需要一些微調(diào)和調(diào)試，但相比從零開(kāi)始編寫(xiě)，已經(jīng)節(jié)省了大量的學(xué)習(xí)成本。

3.1 除非必要，不要造新輪子

當(dāng)然，ChatGPT Plus 也有一些局限性。由于其上下文長(zhǎng)度的限制，它更適合處理一些短小的代碼片段和簡(jiǎn)單的功能。如果你的需求比較復(fù)雜，你首先應(yīng)該依賴(lài)現(xiàn)有成熟開(kāi)源項(xiàng)目縮減你需求的工程量。

除非必須，不要造新輪子。這是通過(guò) AI 進(jìn)行自然語(yǔ)言編程最重要的要義。我們通過(guò)一個(gè)例子來(lái)說(shuō)明這一點(diǎn)：

假設(shè)，你有一個(gè)每日的 newsletter 要運(yùn)營(yíng)，你現(xiàn)在希望將這個(gè) newsletter 自動(dòng)化、AI 化。實(shí)現(xiàn)通過(guò) AI 每日自動(dòng)篩選內(nèi)容，并在每周固定時(shí)間撰寫(xiě)郵件，發(fā)送給所有會(huì)員。

有一種方案是，你像一個(gè)產(chǎn)品經(jīng)理那樣，通過(guò)與 ChatGPT Plus 用自然語(yǔ)言對(duì)話來(lái)完成整個(gè)方案。但實(shí)際如果你這么做就會(huì)發(fā)現(xiàn)，由于受到上下文長(zhǎng)度的限制，ChatGPT Plus 很難完成你的這一整套需求。

而實(shí)際上，在你的需求中，大部分只是需要自動(dòng)化的工作。比如：從一堆 RSS 中讀取文章并建立數(shù)據(jù)庫(kù)，將數(shù)據(jù)庫(kù)中指定日期范圍的文章發(fā)給 AI，在數(shù)據(jù)庫(kù)中標(biāo)記 AI 覺(jué)得符合 Newsletter 標(biāo)準(zhǔn)的文章，在特定的時(shí)間抽取一周中被標(biāo)記的文章發(fā)給 AI，將 AI 撰寫(xiě)好的 Newsletter 發(fā)送給所有的郵件列表成員。

這時(shí)，我們就要引入一個(gè)不用 AI 也不用編碼就能完成自動(dòng)化的工具：n8n。

n8n 一個(gè)圖形化的編程界面，它內(nèi)置了大量不同工具的 API 模塊，你只需要將這些模塊拖拽到畫(huà)布上，并連接起來(lái)，就能快速搭建一個(gè)自動(dòng)化流程。這就像搭積木一樣簡(jiǎn)單易懂，即使你完全不懂編程，也能快速上手。關(guān)于這一部分，我和汐箋今年推出了一份中文的 n8n 教程，你可以在這里找到更詳細(xì)的解釋?zhuān)篽ttps://n8n.akashio.com

類(lèi)似的，假如你正在試圖將一份輿情監(jiān)測(cè)報(bào)告自動(dòng)化，那么你首先應(yīng)該做的是學(xué)習(xí)一下在線文檔（Office 365 或 Google Sheets）的數(shù)據(jù)透視表工作。因?yàn)椋袁F(xiàn)階段的 AI 編碼能力，如果你想用自然語(yǔ)言讓 AI 幫你寫(xiě)出一個(gè)最終可以呈現(xiàn)給領(lǐng)導(dǎo)和同事的漂亮報(bào)表，是很難實(shí)現(xiàn)的。

想一想也知道，在微軟，僅“高級(jí)篩選”和“數(shù)據(jù)透視表”這兩個(gè)功能就有無(wú)數(shù)個(gè)研發(fā)工程師在進(jìn)行維護(hù)，它里面有復(fù)雜的數(shù)據(jù)邏輯和例外情況的處理，怎么可能被 AI 幾行代碼就取代。

當(dāng)你將最終呈現(xiàn)的步驟重新定位為“輸出到一個(gè)帶有數(shù)據(jù)透視表功能的 Excel 中”，AI 所需要的編碼工程量就大幅減少了。

這也是我說(shuō)，為什么“除非必須，不要造新輪子”。

3.2 一步一步來(lái)

如果你對(duì)軟件產(chǎn)品研發(fā)稍有理解，就會(huì)知道任何需求都不是直接轉(zhuǎn)化成工程的。

對(duì)于從未接觸過(guò)產(chǎn)研，打算純用 AI 來(lái)自然語(yǔ)言編程的小白來(lái)說(shuō)，很容易犯的一個(gè)錯(cuò)誤表達(dá)如下 Prompt：

我有一個(gè)這樣的工作，它需要怎么樣。請(qǐng)給我生成一段代碼，幫我完成這個(gè)工作。

這段 Prompt 最大的問(wèn)題在于，它要求 AI 直接將終端需求轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行工程，這不符合目前人類(lèi)進(jìn)行產(chǎn)品研發(fā)的過(guò)程——自然，也就不符合AI從海量語(yǔ)料中訓(xùn)練而來(lái)的邏輯。

產(chǎn)品經(jīng)理，這個(gè)在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)被嘲為可有可無(wú)的角色，其實(shí)承擔(dān)著重要的工作。他一般負(fù)責(zé)解釋和分析用戶實(shí)際需求，將其轉(zhuǎn)化為可指導(dǎo)工程的規(guī)范性語(yǔ)言（系統(tǒng)），再引導(dǎo)后續(xù)的研發(fā)工作。

如果你沒(méi)有任何產(chǎn)品研發(fā)經(jīng)驗(yàn)，并且不知道如何使用產(chǎn)研語(yǔ)言與 AI 溝通，那么你首先應(yīng)該讓一個(gè) AI 扮演產(chǎn)品經(jīng)理來(lái)翻譯你的需求。再用這個(gè) AI 產(chǎn)品經(jīng)理翻譯過(guò)的語(yǔ)言去與另一個(gè) AI 工程師進(jìn)行溝通要求其完成代碼。

“一步一步”，不止對(duì)這一步有效，在實(shí)際編碼過(guò)程中也是同樣。

比如，我在使用 ChatGPT Plus 或 Cursor 開(kāi)啟一個(gè)新的項(xiàng)目的時(shí)候，在實(shí)際開(kāi)發(fā)之前我會(huì)首先單獨(dú)開(kāi)一個(gè)聊天窗口，在首條對(duì)話中使用如下 Prompt 要求其扮演一個(gè)產(chǎn)品經(jīng)理：

你將扮演一個(gè)資深產(chǎn)品經(jīng)理，充分理解用戶提出的需求，并將其轉(zhuǎn)化為用于指導(dǎo)另外一個(gè) AI Agent 進(jìn)行開(kāi)發(fā)的 prompt。你的 prompt 中將包括，但不限于以下內(nèi)容：將用戶需求拆解為業(yè)務(wù)邏輯，產(chǎn)品需要包含哪些具體功能，技術(shù)選型（偏向開(kāi)源）。

然后，我會(huì)另開(kāi)一個(gè)窗口，將 AI 產(chǎn)品經(jīng)理回復(fù)給我的內(nèi)容，連帶以下 Prompt 作為 AI 程序員的 System Instruction：

你將扮演一個(gè)資深工程師，按照我（用戶）和產(chǎn)品經(jīng)理的要求進(jìn)行編碼。

我的需求是：[重復(fù)一遍你發(fā)給產(chǎn)品經(jīng)理的需求]

產(chǎn)品經(jīng)理對(duì)該需求的解釋為：

[產(chǎn)品經(jīng)理回文]

你將幫助我完成這一 WordPress 插件的研發(fā)，請(qǐng)首先生成該插件的目錄結(jié)構(gòu)，并在大致說(shuō)明每個(gè)文件的作用。

此時(shí)，AI 會(huì)生成一個(gè)它計(jì)劃該插件能正常執(zhí)行的情況下，需要生成的所有文件的目錄，以及每個(gè)文件是用來(lái)做什么的。

這對(duì)于 AI Agent 在后續(xù)研發(fā)過(guò)程中“腦子不亂”有著非常重要的作用。尤其是對(duì)于 ChatGPT 這種會(huì)默默忽略對(duì)話歷史的 C 端產(chǎn)品來(lái)說(shuō)，聊天歷史中如果曾經(jīng)出現(xiàn)過(guò)整個(gè)項(xiàng)目類(lèi)似說(shuō)明文檔的東西，會(huì)大幅提升其編碼的正確率。

3.3 “重頭再來(lái)”

很多人可能會(huì)有這樣的體驗(yàn)：讓 AI 幫忙編程，最初得到的結(jié)果與預(yù)期的結(jié)果最接近，但有一些小 BUG。在讓 AI 修復(fù) BUG 的過(guò)程中，程序距離預(yù)期目標(biāo)越來(lái)越遠(yuǎn)。

同樣的情況還有在已編寫(xiě)好的程序加入新功能時(shí)：我已經(jīng)有了一個(gè)由 AI 編寫(xiě)的可以正常運(yùn)行的程序，此時(shí)我希望多加一個(gè)功能。但當(dāng)我在聊天窗口里向 AI 提出新的需求時(shí)，它給出的修改反而讓整個(gè)程序都不可用了。

這是由于目前的許多 AI 模型雖然有較長(zhǎng)的上文能力，但它的實(shí)際推理能力會(huì)隨上文長(zhǎng)度而降低。我沒(méi)有嚴(yán)格論證過(guò)這件事，但在編碼這個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景，能力隨對(duì)話長(zhǎng)度下降是顯而易見(jiàn)的。

因此，當(dāng)你成功的讓 AI 完成向前走了一大步的動(dòng)作后，你應(yīng)該保存這些代碼，然后開(kāi)一個(gè)新的對(duì)話窗口（或舍棄之前繁復(fù)的聊天記錄），再繼續(xù)讓 AI 出發(fā)。

比如以我的例子來(lái)說(shuō)，我在最初開(kāi)發(fā) JikePress 這個(gè)插件的時(shí)候，沒(méi)有考慮做“從 RSS 自動(dòng)同步”的功能。那么，當(dāng)我前期定義的插件功能已經(jīng)完全正常運(yùn)行后，我應(yīng)該做的是，新開(kāi)一個(gè)聊天窗口，將現(xiàn)有的全部文件發(fā)給這個(gè)新的窗口，告訴它這是一個(gè)什么樣的插件，我需要增加一個(gè)新的功能，請(qǐng)給出新功能的研發(fā)方案。

如圖示例：

你的每一次功能添加和大的 BUG 修改，都應(yīng)該開(kāi)一個(gè)新的上下文窗口，而不是在原始的聊天窗口中無(wú)限繼續(xù)下去。這能保證 AI 將所有的推理和編碼能力，都用在你“這一次”的需求，而不是“整個(gè)工程是如何編碼到這一步”的。

3.4 選什么工具？

對(duì)話類(lèi)（ChatGPT Plus ）-

適合什么：代碼片段或 5 個(gè)文件以內(nèi)的小規(guī)模項(xiàng)目；
這是大家最常用的 C 端 AI 產(chǎn)品，但受限于對(duì)話模式，它在編碼上的應(yīng)用會(huì)略顯麻煩。還有一個(gè)很?chē)?yán)重的問(wèn)題，就是 ChatGPT 會(huì)以未知的邏輯舍棄過(guò)往的聊天歷史，你無(wú)法確定它會(huì)忘記哪些你已經(jīng)提的需求或它自己編寫(xiě)過(guò)的代碼。因此，這個(gè)產(chǎn)品不適合編寫(xiě)任何業(yè)務(wù)邏輯過(guò)于復(fù)雜、文件工程量過(guò)大的項(xiàng)目。
值得注意的是，在實(shí)際使用過(guò)程中，ChatGPT 推出的專(zhuān)門(mén)為“編碼和寫(xiě)作”設(shè)計(jì)的假面 Canvas with 4o 在編碼體驗(yàn)中更差。因?yàn)槟阋坏┮梢粋€(gè)以上的代碼文件（也就是至少兩個(gè) Canvas），它就經(jīng)常錯(cuò)誤判斷你的需求要修改哪個(gè)文件，并導(dǎo)致亂改代碼。
如果你在用 n8n，需要 AI 來(lái)幫你解決一些 n8n 內(nèi)部無(wú)法處理的功能，那 ChatGPT 就足夠了。

IDE 編輯器類(lèi)（Cursor ）-

適合什么：5 個(gè)文件以上的中規(guī)模項(xiàng)目；
這是目前在研發(fā)工程師群體中非常流行的 IDE 產(chǎn)品，但對(duì)于“純自然語(yǔ)言編程”來(lái)說(shuō)，Cursor 對(duì)比 ChatBox 類(lèi)產(chǎn)品只有一點(diǎn)點(diǎn)交互優(yōu)勢(shì)。簡(jiǎn)單理解的話，就是它本身首先是個(gè)碼代碼的編輯器，然后讓 AI 介入其中。它的特點(diǎn)是，能夠在對(duì)話中快速地引用某個(gè)特定的文件，或在提出需求的時(shí)候自動(dòng)引用可能存在相關(guān)關(guān)系的文件。實(shí)現(xiàn)了“指哪打哪”，避免使用 ChatBox 類(lèi)產(chǎn)品寫(xiě)代碼時(shí)，你不能將過(guò)往的錯(cuò)誤代碼從聊天記錄中刪除的問(wèn)題。
你甚至可以直接將相關(guān)的文檔鏈接在對(duì)話中引用，這對(duì)于開(kāi)發(fā)成熟開(kāi)源項(xiàng)目的插件和外掛來(lái)說(shuō)尤為有用。
但對(duì)于純小白來(lái)說(shuō)，由于小白用戶本身不具備分辨“指哪”的能力，所以它“打哪”的能力也發(fā)揮不出來(lái)。不建議小白單獨(dú)買(mǎi)會(huì)員使用，如果你有其他在用的 API，以 BYOK 模式用一用時(shí)可以的。

3.5 如何選擇模型？

當(dāng)你使用自然語(yǔ)言指揮 AI 編程時(shí)，很重要的一點(diǎn)是，你要選擇一個(gè)在訓(xùn)練語(yǔ)料中包含更多關(guān)于你項(xiàng)目相關(guān)知識(shí)的模型。這比 AI 模型在天梯榜上的編碼能力評(píng)分更重要。

比如，如果你要編寫(xiě)一個(gè) WordPress 的插件，那你最好測(cè)試一下你要使用的模型在不聯(lián)網(wǎng)的情況下是否能回答一些關(guān)于 WordPress 開(kāi)發(fā)的問(wèn)題。如果不能，那么你最好換一個(gè)模型。

雖然在各種排行榜上，一線模型的編碼能力都“大差不差”，但在自然語(yǔ)言編程、依賴(lài)開(kāi)源項(xiàng)目進(jìn)行延展研發(fā)的過(guò)程中，該開(kāi)源項(xiàng)目的相關(guān)文檔、Github repo 和論壇是否被納入其模型的訓(xùn)練語(yǔ)料，對(duì)編碼是否成功有這著至關(guān)重要的作用。

舉一個(gè)例子，在我的測(cè)試中，Google Gemini 1.5 Pro、GPT-4o 和 Claude 3.5 Sonnet 在編寫(xiě) WordPress 插件時(shí)展現(xiàn)了相似的編碼能力。但到編寫(xiě) Buddypress 插件時(shí)，Gemini 1.5 Pro 明顯掉隊(duì)，幾乎無(wú)法編寫(xiě)正確的代碼，GPT-4o 則略遜于 Claude 3.5 Sonnet。

Buddypress 是 WordPress 的一個(gè)官方插件，它允許你將 WordPress 實(shí)例從一個(gè)博客轉(zhuǎn)化為一個(gè)微博+貼吧。與 WordPress 的區(qū)別在于，Buddypress 并沒(méi)有那么知名，應(yīng)用也并不廣泛。

Buddypress 定義了許多原本 WordPress 中不存在的鉤子。如果你要開(kāi)發(fā)一個(gè) Buddypress 的插件，就需要知曉并理解這些鉤子。

當(dāng)大模型的底層訓(xùn)練語(yǔ)料中不包含 Buddypress 的文檔與代碼時(shí)，它就無(wú)法正確調(diào)用這些鉤子。當(dāng)然，你可以通過(guò)在對(duì)話時(shí)引入 Buddypress 的文檔來(lái)臨時(shí)補(bǔ)足 AI 在這方面的知識(shí)。但正如我們?cè)谇拔乃f(shuō)的，當(dāng)你在對(duì)話中引入了過(guò)量的上文，AI 就無(wú)法將足夠的注意力聚焦在你提出的實(shí)際問(wèn)題上。而實(shí)際的效果就是，即便我將完整的 Buddypress 官方文檔作為資料嵌入到與 Google Gimini 1.5 Pro 的對(duì)話中，它也在編寫(xiě) Buddypress 插件時(shí)縷縷犯錯(cuò)，這是因?yàn)檫^(guò)長(zhǎng)的文檔分散了模型的注意力。

另一個(gè)例子是，我們?cè)谕瞥?n8n 教程的時(shí)候，希望讓大家能與 AI 結(jié)對(duì)一同學(xué)習(xí) n8n 的使用。我們最初嘗試了使用 Coze 作為 n8n 知識(shí)伴侶，但發(fā)現(xiàn)它在不額外讀取材料的情況下，完全無(wú)法回答有關(guān) n8n 的問(wèn)題。

這意味著它的訓(xùn)練語(yǔ)料中并不包含這個(gè)開(kāi)源項(xiàng)目，盡管我們可以通過(guò) RAG 功能來(lái)讓它“看起來(lái)懂 n8n”，但這種 RAG 得來(lái)的知識(shí)缺乏舉一反三的靈活性，不足以應(yīng)對(duì)小白用戶在提出的許多千奇百怪問(wèn)題。

3.6 如何描述問(wèn)題？

沒(méi)有接觸過(guò)代碼的純小白還有這樣一個(gè)問(wèn)題，就是當(dāng)程序沒(méi)有按照預(yù)期運(yùn)行的時(shí)候，不知道如何向 AI 描述問(wèn)題。

實(shí)際上，大部分人類(lèi)工程師在面對(duì) bug 的時(shí)候，也沒(méi)法僅憑現(xiàn)象來(lái)定位問(wèn)題，更何況我們與 AI 溝通的時(shí)候一般還沒(méi)法準(zhǔn)確傳達(dá)“現(xiàn)象”——因?yàn)楣こ處熓怯醒劬Φ?，而我們可能沒(méi)法準(zhǔn)確復(fù)現(xiàn) bug 并截圖發(fā)給 AI。

因此，與其描述問(wèn)題，不如發(fā)送日志。假設(shè)你在開(kāi)發(fā)一個(gè) WordPress 插件，那么大概有三層的日志可以讀?。?/p>

1. 插件層日志 – 這個(gè)部分的日志是由你正在編寫(xiě)的插件生成的。但有時(shí)候，如果你沒(méi)有要求 AI 開(kāi)發(fā)插件時(shí)生成日志，那么你就不會(huì)擁有這一層的日志。

2. WordPress 層日志 – 如果你打開(kāi) WordPress 的調(diào)試模式，那么 WordPress會(huì)記錄它的所有問(wèn)題。如果你的插件沒(méi)有生成日志，并且插件導(dǎo)致了 WordPress 程序的崩潰，那么問(wèn)題就會(huì)寫(xiě)在 WordPress生成的日志里。

3. Docker 層日志 – 如果你的 WordPress 運(yùn)行在 Docker 里，那么在 Docker 里還能看到一些日志。這些日志對(duì) debug 一般作用不大，因?yàn)樗荒芸吹揭恍┩獠啃畔?，比如你在訪問(wèn)哪些文件時(shí) Docker 崩潰了。

將 WordPress 替換成其他成熟的開(kāi)源項(xiàng)目也是一樣，你一般都能從“你正在開(kāi)發(fā)的插件部分”、“插件所屬的開(kāi)源程序部分”、“運(yùn)行開(kāi)源程序的系統(tǒng)環(huán)境”三個(gè)層級(jí)獲得錯(cuò)誤日志。

這些錯(cuò)誤日志經(jīng)常會(huì)直接指出究竟是哪里出現(xiàn)了問(wèn)題，導(dǎo)致了錯(cuò)誤，這能避免 AI 工程師像無(wú)頭蒼蠅一樣的四處亂改甚至越改越糟糕。

在把日志發(fā)給 AI 之前，你自己也要稍微讀一下。大部分日志并不是代碼，而是簡(jiǎn)潔的英語(yǔ)。它一般會(huì)指出錯(cuò)誤發(fā)生的文件、在文件中的所在行（PHP）、以及錯(cuò)誤類(lèi)型。有時(shí)日志文件是一大坨，你需要從發(fā)生錯(cuò)誤的時(shí)間戳來(lái)判斷究竟哪一段日志是與你正在排查的 BUG 相關(guān)，不要將一堆不相關(guān)的日志丟給 AI，降低 AI 的推理能力。

除了把日志發(fā)給 AI 之外，你對(duì)問(wèn)題的描述還應(yīng)當(dāng)包括整個(gè)問(wèn)題的背景信息。比如，我在做 JikePress 的時(shí)候，最后添加的功能是 Sitemap 生成的功能。但在增加了這個(gè)功能之后，我發(fā)現(xiàn) RSS 同步出現(xiàn)了問(wèn)題。

AI 最初一直認(rèn)為這是 class-rss-sync.php 的問(wèn)題，因?yàn)閹缀跛械?RSS 同步代碼都在這個(gè)文件中。但我知道的是，這個(gè)問(wèn)題是在 sitemap 功能添加后才出現(xiàn)的，因此，我修改了 Prompt：

這是一個(gè)將即刻動(dòng)態(tài)導(dǎo)入和同步到 Buddypress 的 WordPress 插件。我今天為它添加了 sitemap 生成的功能（相關(guān)文件：class-sitemap.php）。在該功能添加后，RSS 同步功能出現(xiàn)了故障（相關(guān)文件：class-rss-sync.php），故障的具體表現(xiàn)為：使用“手動(dòng)同步”功能，會(huì)提示同步失敗，但實(shí)際上將 RSS 中的最后一條內(nèi)容重復(fù)加入了數(shù)據(jù)庫(kù)。定時(shí)同步也有類(lèi)似的情況，每隔 30 分鐘就會(huì)重復(fù)導(dǎo)入 RSS 中的最后一條內(nèi)容，沒(méi)有成功去重。

以下是插件日志：

[插件日志]

以下是 WordPress 日志：

[Wordpress日志]

請(qǐng)定位問(wèn)題，并給出修復(fù)方案。

在主動(dòng)提及 Sitemap 功能和相關(guān)文件之后，AI 準(zhǔn)確定位了問(wèn)題，并給出了解決方案。

五、對(duì) AI 未來(lái)發(fā)展的思考

AI 的快速發(fā)展，無(wú)疑正在深刻地改變我們的工作、生活和社交方式。我個(gè)人在過(guò)去兩年中，也一直在思考 AI 技術(shù)帶來(lái)的影響和挑戰(zhàn)，以及我們?cè)撊绾螒?yīng)對(duì)。

成本與效益：人是否真的比 AI 貴？

首先，從成本和效益的角度來(lái)看，AI 的優(yōu)勢(shì)顯而易見(jiàn)。它能夠以遠(yuǎn)低于人工的成本，完成許多重復(fù)性、機(jī)械性的工作，從而解放人力，提高生產(chǎn)效率。這也是 AI 投入到生產(chǎn)力領(lǐng)域許多人最先考慮的事情。

但是一個(gè)略顯殘酷的現(xiàn)實(shí)是：在某些領(lǐng)域，人的優(yōu)勢(shì)是比 AI 更便宜。

之前提到的寫(xiě)拼盤(pán)式人物特稿的場(chǎng)景就是一個(gè)例子，許多媒體這類(lèi)稿件交給實(shí)習(xí)生或應(yīng)屆畢業(yè)生去做，月薪在2000～3000 元左右。這些實(shí)習(xí)生的主要工作是根據(jù)選題，在抖音、小紅書(shū)等平臺(tái)上尋找采訪對(duì)象，進(jìn)行簡(jiǎn)單的線上采訪，并將采訪錄音整理成稿件，一個(gè)月能出4～5篇稿件，并且由于是全職員工，還可以做些其他工作。

這意味著，之前提到的將工作利用 AI 自動(dòng)化是得不償失的，因?yàn)锳I 太貴了。

社交網(wǎng)絡(luò)：AI 是人類(lèi)的替身？

AI 也正在改變我們的社交方式。我個(gè)人就是一個(gè)例子。我最近在做一件事情，就是把一個(gè) AI 接入到一個(gè)單機(jī)版的微博上面。大家會(huì)發(fā)現(xiàn)我最近的即刻發(fā)的少了。因?yàn)槲野l(fā)現(xiàn)我不需要和真實(shí)的人互動(dòng)了。

我發(fā)現(xiàn)，隨著互聯(lián)網(wǎng)社交平臺(tái)的商業(yè)化，高質(zhì)量的討論空間越來(lái)越少。每個(gè)人都帶著預(yù)設(shè)的立場(chǎng)和目的參與討論，要么是為了帶節(jié)奏，要么是為了賺錢(qián)。在這種環(huán)境下，我越來(lái)越難以找到真正有價(jià)值的互動(dòng)。

我之前的主要社交平臺(tái)是即刻，我使用即刻的目的并非為了盈利或擴(kuò)大影響力，而是為了尋找能夠與我進(jìn)行高質(zhì)量討論的人。我需要那些能夠提出有建設(shè)性意見(jiàn)，或者能夠提供不同視角的人，而不是單純的贊同或反對(duì)。因此，即刻已經(jīng)是微博環(huán)境惡化之后退而求其次的選擇。但即便是在即刻，如果你將一條內(nèi)容發(fā)到圈子里，帶來(lái)的體驗(yàn)也不是很好。畢竟，廣場(chǎng)式社交網(wǎng)絡(luò)這一產(chǎn)品形態(tài)本身就不鼓勵(lì)人進(jìn)行完備的討論，尤其是評(píng)論區(qū)會(huì)鼓勵(lì)人們以短平快的方式與博主或他人溝通。

所以在今年 9 月末，我通過(guò) n8n 和 Buddypress 的開(kāi)發(fā)，做了一個(gè)單機(jī)版的微博，這個(gè)微博通過(guò) AI 來(lái)模擬人類(lèi)互動(dòng)。我只需要發(fā)一條微博，AI 就會(huì)生成一堆可能對(duì)該內(nèi)容產(chǎn)生互動(dòng)的虛擬的人物卡，這些人物卡擁有詳細(xì)的人物設(shè)定，它的性別、年齡、職業(yè)、家庭狀況、財(cái)力、學(xué)歷、人生背景等等。然后，再用另一個(gè) Agent 扮演這些人物卡，與我的微博進(jìn)行互動(dòng)。

他們會(huì)支持，會(huì)反對(duì)，會(huì)質(zhì)疑，會(huì)聯(lián)系自己并不存在的生活實(shí)際提出補(bǔ)充意見(jiàn)，就像真實(shí)的網(wǎng)友一樣。

通過(guò)這種方式，我能夠在一個(gè)虛擬的社交環(huán)境中，獲得更純粹、更專(zhuān)注于內(nèi)容本身的討論，而無(wú)需理會(huì)那些無(wú)意義的爭(zhēng)吵和攻擊。

當(dāng)然，這種方式也存在一些局限性。例如，AI 生成的評(píng)論和反饋，仍然難以完全模擬人類(lèi)的思維方式和情感表達(dá)。但對(duì)于我來(lái)說(shuō)，這已經(jīng)是一個(gè)不錯(cuò)的選擇，至少比在充斥著噴子的真實(shí)社交網(wǎng)絡(luò)中，更容易獲得有價(jià)值的信息和觀點(diǎn)。

人類(lèi)的價(jià)值：尋找新的方向

最后，也是最重要的一點(diǎn)，AI 的發(fā)展對(duì)人類(lèi)主體性和價(jià)值提出了新的挑戰(zhàn)。正如我在《》這篇文章中所探討的，在生產(chǎn)和工作環(huán)境中，人正在逐漸失去主體性，越來(lái)越像流水線上的螺絲釘。

這種趨勢(shì)在 AI 出現(xiàn)之前就已經(jīng)存在，尤其是在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)。許多公司的決策，已經(jīng)高度依賴(lài)于數(shù)據(jù)報(bào)表，而不是個(gè)人的判斷和經(jīng)驗(yàn)。

AI 的出現(xiàn)，則進(jìn)一步加劇了這種趨勢(shì)。當(dāng)很多工作都可以由 AI 來(lái)完成時(shí)，人的價(jià)值該如何體現(xiàn)？

我最近在嘗試用 AI 寫(xiě)小說(shuō)，我發(fā)現(xiàn)，AI 能夠很好地完成一些程式化的寫(xiě)作任務(wù)，例如生成人物設(shè)定、構(gòu)建故事情節(jié)、甚至撰寫(xiě)對(duì)話。但是，AI 仍然缺乏創(chuàng)造力和想象力，無(wú)法像人類(lèi)作家那樣，賦予作品以靈魂和情感。

比如，你讓 AI 創(chuàng)作一篇有關(guān)于 996 的短篇小說(shuō)，它也許可以創(chuàng)作出非常讓人共鳴的作品。因?yàn)樵诨ヂ?lián)網(wǎng)上，已經(jīng)有大量關(guān)于 996 的吐槽、段子甚至是已經(jīng)成型的文學(xué)作品提供給 AI 學(xué)習(xí)。

但 AI 對(duì) 996 困境的學(xué)習(xí)，并不來(lái)自于肉體。AI 沒(méi)有身體，不休不眠，在任何“人”首先發(fā)起吐槽之前，AI 無(wú)法切身的意識(shí)到：這是個(gè)選題，我要寫(xiě)篇稿子/小說(shuō)/段子。

換一個(gè)尚未成型的題材，比如“東北精神小妹”愛(ài)情故事，AI 就無(wú)法寫(xiě)出比較好的作品。這是由于，整個(gè)中文互聯(lián)網(wǎng)上，都缺乏對(duì)這一群體的詳細(xì)描述，在 AI 的訓(xùn)練語(yǔ)料中自然也就沒(méi)有這一塊。至于東北精神小妹精神小伙的生活有多精彩，可以參考我之前在即刻發(fā)的這一條。

在 AI 時(shí)代，人的價(jià)值或許將體現(xiàn)在那些需要通過(guò)肉體才能獲得的觀察、想法與靈感。

我目前的另一個(gè)感悟是，人們對(duì)生產(chǎn)價(jià)值的定義會(huì)發(fā)生改變。比如，如果我們邀請(qǐng)一個(gè) 300 年前的巫醫(yī)（無(wú)論是東方的還是西方的）參觀現(xiàn)代醫(yī)生給醫(yī)生治病的過(guò)程，它可能會(huì)覺(jué)得那些做檢查的機(jī)器才是醫(yī)生，而并不認(rèn)為操作機(jī)器的醫(yī)生是醫(yī)生。

因?yàn)?，巫醫(yī)雖然隨便一治就能治死 70% 的人，但他們確實(shí)在“非常努力的治病”。比如要研究卦象，要跳大神，要嘗百草，要給病人放血等等。而相比之下，現(xiàn)代醫(yī)生只要坐在辦公室里，點(diǎn)幾個(gè)按鈕，做幾個(gè)檢驗(yàn)就治好了病人，這根本沒(méi)有“在治病”，而是“在指揮機(jī)器治病”。

在這些 300 年前作為體力勞動(dòng)者的巫醫(yī)看來(lái)，現(xiàn)代醫(yī)院里坐坐辦公室開(kāi)開(kāi)單子的醫(yī)生（哪怕是中醫(yī)）可能根本沒(méi)有在勞動(dòng)。

那么，腦力勞動(dòng)是否也會(huì)經(jīng)歷這樣一個(gè)轉(zhuǎn)變。比如當(dāng) AI 寫(xiě)作日漸普及，人們會(huì)認(rèn)為“寫(xiě)出絕妙的句子”不再是一個(gè)小說(shuō)家的基本功，因?yàn)樵谖谋緦用妫瑹o(wú)論你寫(xiě)的多好都不如 AI 隨機(jī)拼湊出來(lái)的好。而“發(fā)現(xiàn)寫(xiě)作靈感”，成為了小說(shuō)家這一職業(yè)中更重要的因素。正如上文提到的那樣，AI 無(wú)法發(fā)現(xiàn)新的故事線索，但它可以幫助發(fā)現(xiàn)線索的人完整創(chuàng)作故事。

用另一個(gè)例子也許我們可以更好地理解職業(yè)中人類(lèi)價(jià)值的轉(zhuǎn)化。假設(shè)有一部漫畫(huà)，由兩個(gè)人來(lái)創(chuàng)作，一個(gè)人只負(fù)責(zé)畫(huà)，另一個(gè)只負(fù)責(zé)撰寫(xiě)劇情（但不單獨(dú)發(fā)表）。當(dāng)我們形容這部漫畫(huà)作品“好”的時(shí)候，軍功章應(yīng)該歸屬寫(xiě)劇情的人，還是畫(huà)畫(huà)面的人呢？

在創(chuàng)作領(lǐng)域，我們與 AI 的關(guān)系，會(huì)越來(lái)越像這個(gè)雙人合作的漫畫(huà)作品——哪一邊更稀缺，軍功章就更屬于誰(shuí)。

既然所有人都能通過(guò) AI 寫(xiě)出一樣優(yōu)美的文本，那么優(yōu)美文本的價(jià)值本身就會(huì)降低。而通過(guò)優(yōu)美文本表達(dá)的精神內(nèi)核或故事核心，就會(huì)變得更加重要。

從這個(gè)角度上來(lái)講，AI 確實(shí)進(jìn)一步抹平了內(nèi)容創(chuàng)作的門(mén)檻——如果初中肄業(yè)的精神小妹能用 AI 寫(xiě)出自己的故事，那么功勞何必分給一個(gè)作家？

如果你也對(duì)如何將 AI 融入日常工作有獨(dú)特的見(jiàn)解，或者在使用過(guò)程中遇到過(guò)什么有趣的挑戰(zhàn)，非常歡迎你在即刻或我的博客平臺(tái)留言與我交流。

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