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收好這套 DRAG 框架:把 80% 的機(jī)械瑣事甩給 AI

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AI時代,我們該如何聰明地使用工具而非被工具取代?這篇文章揭示了大多數(shù)人陷入的多巴胺陷阱與優(yōu)先級盲區(qū),并提供了DRAG框架——從草擬初稿到處理繁瑣雜務(wù),教你如何將80%的低價值工作交給AI。

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面對 AI 浪潮,很多人陷入了兩個極端:要么焦慮得想去學(xué)編程,要么把它當(dāng)成一個好用的“自動搜索”。

事實上,大多數(shù)人并不需要學(xué)會寫代碼,也不需要獨(dú)立制作復(fù)雜的 Agent 。真正的競爭優(yōu)勢,來自于你如何使用 AI 來訓(xùn)練你的大腦,而不是讓它取代你的思考 。

這篇文章就是給普通人的“科技指南”:如何在 AI 時代,用最少的精力,換取最前沿的自由

《哈佛商業(yè)評論》的一項研究發(fā)現(xiàn),首席執(zhí)行官們有 72% 的時間都浪費(fèi)在毫無實際意義的會議上。

這樣的會議我們都經(jīng)歷過,本只需 15 分鐘就能做出決策的事,偏偏開了一小時的會,還難以叫停。

為什么那些成就斐然的人,也會陷入這樣的困境?因為我們都受一種生理認(rèn)知偏差的影響,那就是 “完成偏誤”。

人類的大腦天生渴望完成任務(wù)后獲得的即時多巴胺獎勵,于是我們會把所有任務(wù)同等看待 —— 畢竟,無論是反復(fù)修改一封內(nèi)部郵件,還是打磨一份價值百萬美元的戰(zhàn)略文檔,投入時間后得到的多巴胺獎勵似乎相差無幾。

所有事情都成了頭等大事,結(jié)果就是,沒有一件事真正被重視。

逃離多巴胺陷阱大腦也有惰性

即便有了 AI,普通人的工作依然每天陷在回不完的郵件、改不完的 PPT 中。

事實上,大多數(shù)人并不需要學(xué)會寫代碼,也不需要獨(dú)立制作復(fù)雜的 Agent 。真正的競爭優(yōu)勢,來自于你如何使用 AI 來訓(xùn)練你的大腦,而不是讓它取代你的思考。

比如如何避免優(yōu)先級盲區(qū)?試試用兩條曲線來審視所有任務(wù)


  1. 收益封頂曲線(低優(yōu)先級任務(wù)): 文章排版、寫內(nèi)部通知、報銷流程 ,只需要追求“滿意化”——即做到“足夠好”就立刻停手,因為多花一秒鐘都是浪費(fèi) 。

  2. 收益無上限曲線(高級任務(wù)): 比如產(chǎn)品設(shè)計、個人品牌、尋找人生合伙人 。哪怕只做到比別人好 1%,帶來的結(jié)果也遠(yuǎn)非 1% 的提升,甚至能幫你解決剩下 99% 的問題。要為這類事全力以赴。


第一條曲線是你的 “偷懶區(qū)”,第二條曲線就是你的 “極致專注區(qū)”。

再說說 AI 該如何發(fā)揮作用:頂尖 1% 的人,會把AI 用在第一類 “偷懶區(qū)” 的任務(wù)上。把越多的第一類任務(wù)交給 AI,就有越多精力專注于第二類 “極致專注區(qū)” 的事。

使用DRAG 框架讓你學(xué)會把第一曲線的任務(wù)全部“甩”給 AI

D(Drafting)草擬初稿

我們都有面對空白頁面無從下筆的困擾,從 0 到 1 的第一步最難,而 AI 能幫上大忙。

告訴 AI“扮演某個角色,基于這些信息,完成這個目標(biāo)”。借助這個方法,你能快速著手寫郵件、寫代碼、做演示文稿。

AI 生成的初稿可能粗糙拙劣,但這都沒關(guān)系 —— 有了起點,不用再對著空白頁面發(fā)呆,大腦也會被激活,接下來就能順理成章地推進(jìn)工作。

R(Research)調(diào)研分析

幫你解決信息過載的問題。但凡需要深度調(diào)研的事,AI 都能大幅提升效率。

總結(jié)內(nèi)容、提取關(guān)鍵信息、分析競品情報…… 這些事別自己埋頭做,交給 AI 就好。用 ChatGPT、Gemini 或 Claude 的深度調(diào)研功能。

AI 會自動發(fā)起數(shù)百次二次搜索,爬取海量網(wǎng)頁信息,整合結(jié)果,甚至?xí)圆樾畔⒙┒床⒅鲃友a(bǔ)充,最終呈現(xiàn)一份詳實的報告。一位顧問需要做一周的調(diào)研, AI 十分鐘就能完成。

A(Analysis)數(shù)據(jù)分析

讓 AI 先對信息做一輪初步分析、總結(jié)和推理,尤其是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) ——AI 能發(fā)現(xiàn)我們普通人難以察覺的規(guī)律,要學(xué)會好好利用這一點。

G(Grunt work)繁瑣雜務(wù)

調(diào)整格式、翻譯內(nèi)容、制作表格、清洗數(shù)據(jù)…… 所有枯燥的手工活,全都交給 AI。

智慧進(jìn)階別把AI當(dāng)計算器

出于安全感,我們會偏愛有明確規(guī)則的世界,在計算器里輸入 2+2,答案永遠(yuǎn)是 4,一切盡在掌控。

很多人對AI失望,是因為AI喜歡胡言亂語。

但AI 不是計算器,而是一個 “概率引擎”。同一個問題,再問 AI 一次,答案可能截然不同;除非你要求它驗證,否則它會毫無顧忌地編造信息。

AI 有時絕頂聰明,有時又混沌不清(也就是AI幻覺),但無論何時,它都絕不會承認(rèn)自己一無所知,還總愛憑空捏造。所以,和 AI 溝通,不能像和普通人說話那樣隨意,必須精心設(shè)計你的問題。

大多數(shù)人用的是 “零樣本提示法”,比如直接問:“給我一個最好的創(chuàng)業(yè)新點子”。

AI 當(dāng)然會給出答案,還會告訴你這個點子為何絕妙,但本質(zhì)上就是碰運(yùn)氣。

1)單樣本提示法

提問時,給 AI 一個清晰的例子,避免它盲目猜測。比如這樣提問:“寫一篇關(guān)于遠(yuǎn)程辦公的領(lǐng)英帖子,以這篇帖子為風(fēng)格模板”,然后把參考帖子粘貼到提示語對話框的附件里。這個簡單的做法,就比憑空讓 AI 作答靠譜得多。

2)多樣本提示法

給 AI 三個及以上的例子,讓它從中捕捉你想要的風(fēng)格、內(nèi)容和語氣??梢愿缴衔臋n、鏈接、數(shù)據(jù)或你過往的作品,也就是 “為模型錨定現(xiàn)實”,能讓 AI 停止編造,貼合實際。

比如這樣提問:“這是我之前的五份演示文稿,結(jié)合我的表達(dá)風(fēng)格,寫一份關(guān)于 XXX 主題的新文稿”。

有個小技巧:先讓 AI 解釋它從例子中發(fā)現(xiàn)的規(guī)律。這會迫使 AI 清晰闡述自己的思路,更重要的是,也會讓你看清自己的思維模式 —— 這些規(guī)律是如何形成的?在這些協(xié)作中,你也會開始學(xué)著 “變聰明”。

3)思維連推理法

名字聽起來復(fù)雜,核心卻很簡單:讓 AI 深思熟慮后再作答。你要做的,就是放慢 AI 的思考節(jié)奏,要求它清晰展示推理過程,這也是減少它編造信息的有效方法。

比如你在做一份研究報告,可以這樣向 AI 提問:“先不要修改我的研究報告,分析后列出三個最需要優(yōu)化的核心點,說明原因并給出解決方案,一步步推理,把每一步的思考過程都告訴我”

最后這句話,是整個提示語的關(guān)鍵。

4)智能體協(xié)作法

據(jù)賽富時數(shù)據(jù)顯示,在海外市場,僅網(wǎng)購狂歡周期間,AI 智能體就推動了全球 670 億美元的銷售額 ——AI 智能體早已融入我們的生活。

理解智能體的最佳方式,就是把它想象成你為某項任務(wù)雇的專業(yè)團(tuán)隊。

比如你需要研究員、分析師和文案,只需一個智能體提示語就能實現(xiàn):“深度調(diào)研 XXX 主題的行業(yè)趨勢,交叉分析所有趨勢并找出三個核心趨勢,草擬一份一頁紙的備忘錄總結(jié)研究結(jié)果,確保內(nèi)容具備可操作性”

漸進(jìn)式提問

這是高手與普通人拉開差距的分水嶺。

長期智力的構(gòu)建不是通過便利,而是通過“阻力”。

頂尖 1% 的人,遵循著截然不同的原則:處理信息類任務(wù),用 AI 減少阻礙;完成成長類任務(wù),用 AI 增加挑戰(zhàn)。

過于依賴AI, 就像是思維的“零重力環(huán)境”,沒有摩擦力,就沒有成長 。

  • 對于信息類任務(wù)(瑣事): 用 AI 消除摩擦 。

  • 對于轉(zhuǎn)型類任務(wù)(提升): 用 AI 增加摩擦 。


在需要提升自身能力、變得更聰慧的事上,不妨把 AI 當(dāng)成你的健身搭檔。

讓 AI 進(jìn)行 “漸進(jìn)式超負(fù)荷提問”,分四個難度等級:


  1. 像考高中生一樣考我;

  2. 像考大學(xué)生一樣問我問題;

  3. 像招聘高管一樣嚴(yán)格盤問我;

  4. 像覺得我毫無準(zhǔn)備的嚴(yán)苛老板一樣挑戰(zhàn)我。


這樣的方式,才能真正深化你對概念的理解,讓思維變得更強(qiáng)大。

阻礙人變得聰慧的最大障礙,從來不是無知,而是自負(fù)。這也是為什么真正聰明的人,總執(zhí)著于探索自己的未知領(lǐng)域。

人類的大腦始終具備神經(jīng)可塑性,能不斷重新連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。而這種重塑,只發(fā)生在能力的邊界處—— 在你犯錯時,在你感到沮喪時,在你直面不適時。

如果你從未覺得自己 “笨”,那你就從未真正學(xué)習(xí)過。

珍惜 AI 這個永遠(yuǎn)不會對你翻白眼的“超級老師”:


  • 去問那些你不敢問同事的“愚蠢問題” 。

  • 要求 AI “像教 10 歲的孩子一樣解釋這個概念” 。

  • 連續(xù)三次要求它“再簡化一點”,直到你徹底理解底層邏輯 。


有勇氣在當(dāng)下做一個 “愚者”,才能在未來成為真正的智者。

本文來自公眾號:朱莉的產(chǎn)品筆記 作者:朱莉的產(chǎn)品筆記

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