在“爬”这一级，谁来做决定？

人来决定，AI 只出建议. 第一级里 AI 只提建议，由人来决定和检查。等 AI 证明了自己，才给它更多自由。

一个客服回复机器人一晚上就做出了很酷的演示，接下来呢？

准备花很长时间打磨，直到它靠谱. 成功的演示只展示了最好的情况。要让它每次都好用才最花时间：少见的问题、编造的内容、反复检查。

重复出现、结果容易检查的任务. 在重复的任务上，很快就能看出 AI 是否省时间，出错也容易发现。代价高、没法检查的任务以后再说。

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还记得吗：模型是按学到的规律接着往下写文字。所以结果是文字或代码的任务，它最拿手：邮件草稿、考前讲解知识点、把长文章缩成短摘要、帮忙写代码、做一周计划。例如：你在一家网上球鞋店兼职，每天会收到几十条差不多的物流咨询。让 AI 帮你起草这些回复，效果很好。

AI 擅长写草稿，但它也可能很自信地出错。所以先看错误的代价。帖子里一个不好笑的梗：没关系。说错鞋码、随口答应退款、编出一条店规：客户生气，店里亏钱。药品、文件和钱的事也一样。一句话：错误越贵、越难发现，给 AI 的自由就越少。

如果没有 AI 事情照样能做，AI 就是助手：它出主意，你拿主意。如果一切都靠它，它就是主角，对准确度的要求高得多。AI 还分被动和主动：被动的只在你提问时回答，比如聊天；主动的会自己给建议，比如输入法的联想词。坑在这里：没人要的建议如果很烂，会很烦人，所以对它的要求更高。

给 AI 的自由要一级一级放。爬：AI 给客户回复出个建议，你看完再决定。走：AI 自己写回复，你在发送前检查。跑：AI 自己回复，但只回简单问题，比如“我的订单到哪了”。AI 证明了自己，才往上走一级。例如：它写的物流回复你几乎不用改了。这时，而且只在这个话题上，可以多放手一些。

用 AI 做出第一个成果，往往一个晚上就够，看起来像魔法。但演示，也就是拿一个碰巧成功的例子展示，还不是每次都能用的产品。接下来会遇到奇怪的客户问题、AI 编造的内容和少见的情况。基本道理：从“太酷了，快好了”到“可以放心用”，最费力气。给这一段留足时间，别高兴得太早。

最好的起点是重复出现、又容易检查的任务：把课堂笔记做成复习卡片、回复常见消息、制定训练计划、分析一个月的开销。写一个包含角色、任务和格式的好提示词，存下来反复用。一周后你就能看出，AI 在哪里帮你省了时间，又在哪里你还得重做它的活。

在“爬”这一级，谁来做决定？
正确答案: 人来决定，AI 只出建议. 第一级里 AI 只提建议，由人来决定和检查。等 AI 证明了自己，才给它更多自由。
一个客服回复机器人一晚上就做出了很酷的演示，接下来呢？
正确答案: 准备花很长时间打磨，直到它靠谱. 成功的演示只展示了最好的情况。要让它每次都好用才最花时间：少见的问题、编造的内容、反复检查。
最好从什么任务开始用 AI？
正确答案: 重复出现、结果容易检查的任务. 在重复的任务上，很快就能看出 AI 是否省时间，出错也容易发现。代价高、没法检查的任务以后再说。