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八大领域 / 第 1 块（共 8 块） · 工具

AI

AI 工具是一种杠杆，而杠杆是双向的。用得好，起草、学习、规划都会更快；用得马虎，只会更快地犯下“自信满满”的错误。这个板块讲的，是那些保留好处、控制风险的工作方法。

核心方法

智能体工作流与“延展心智”

把 AI 和智能体（agent）看作你思考方式的延伸：目标和判断由你来定，具体步骤交给智能体去跑，最后由你检查成果。

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入门指南

核心方法1.1

你的延展心智：设计一个智能体工作流

原理

哲学家 Andy Clark 和 David Chalmers 在《The Extended Mind》（延展心智，1998）一文中提出：思考并不止于大脑。一个你长期稳定依赖的工具，比如一本认真记录的笔记本，可以成为你思考过程的一部分。AI 智能体把这个想法又往前推了一步，因为它们能替你完成多步骤的工作。但只有当你始终是那个设定目标、判断结果的人时，这个想法才真正有用。

方法

  1. 用一句话写下目标，并写清楚“完成”是什么样子。
  2. 把任务拆成步骤，决定哪些交给智能体，哪些由你自己来做。
  3. 给智能体提供它需要的背景和工具；它用不到的隐私信息，一律不给。
  4. 设置检查点：在发送、购买或发布任何东西之前，智能体必须停下来，把成果给你看。
  5. 维护一份持续更新的笔记，让智能体读取和更新，这样你的延展心智就有了一份你随时能检查的记忆。
试一试
目标：整理我们家孩子开学第一周的清单。
步骤：1）列出学校网站要求准备的东西，附上链接；2）起草清单；3）在联系任何人之前，先停下来给我看。
规则：每一项都注明来源页面；不确定的地方标出来；不要使用我们的姓名或任何身份号码。

行动：你的下一块积木

资料来源（2）
框架1.2

R-C-O 提示词：角色、背景、输出

原理

AI 开发者公开的提示词指南，核心建议都差不多：说得具体一点，把模型猜不到的背景告诉它，并说明你想要的格式。R-C-O 是帮你记住这三点的三块积木。

方法

  1. 角色（Role）：让 AI 扮演谁？“请你做一位细心的编辑。”
  2. 背景（Context）：写给谁看？目标是什么？有哪些限制？
  3. 输出（Output）：格式、长度、语气，以及要避免什么。
  4. 最后，在使用前亲自核实每一个事实。
试一试
角色：请你做一位细心的编辑。
背景：这是一封写给孩子老师的 200 字英文便条。英语不是我的母语，我希望它礼貌、清楚。
输出：先给出修改后的便条，再用要点列出你改了什么、为什么改。不要添加新的事实。

行动：你的下一块积木

资料来源（1）
习惯1.3

先核实，再相信

原理

生成式 AI 可能产出听起来很笃定、实际上是错误的内容。美国国家标准与技术研究院（NIST）把这种现象（称为 confabulation，“虚构”）列为生成式 AI 的主要风险之一。一项针对管理咨询顾问的实地实验发现：在一项略超出 AI 擅长范围的任务上，使用 AI 的人得出正确答案的可能性，反而低于不用 AI 的人。

方法

  1. 把 AI 给出的每个数字、人名、日期和引用，都当作“待核实的说法”。
  2. 让工具给出来源，然后亲自打开看。如果来源不存在，或者原文并没有这么说，就不要用这条说法。
  3. 涉及税务、健康或法律的问题，直接去看官方来源。

行动：你的下一块积木

资料来源（2）
提示词1.4

把 AI 当家教，而不是答案机器

原理

一项针对高中数学的大型实地实验（Bastani 等人，发表于 PNAS）发现：可以随意使用 AI 聊天机器人的学生，练习题做得更好，但之后在不能用 AI 的考试中反而考得更差。而一个按“家教”方式设计、只给提示不给答案的版本，在很大程度上避免了这种负面影响。

方法

  1. 告诉 AI 不要直接给出最终答案。
  2. 让它每次只问一个问题，或只给一个提示。
  3. 把你的思路讲给它听。讲出来的那一刻，知识才真正记住。
试一试
不要直接告诉我答案。每次只问我一个问题，直到我自己解出来。如果我连续卡住两次，给我一个小提示，而不是答案。

行动：你的下一块积木

资料来源（1）
规则1.5

哪些内容绝不能输入聊天机器人

原理

你粘贴进在线 AI 工具的任何内容，都会离开你的设备，并按照服务商的政策处理。NIST 的生成式 AI 风险框架把数据隐私（包括个人信息泄露）列为核心风险。最安全的数据，是从未分享出去的数据。

方法

  1. 绝不粘贴身份号码（SIN、SSN）、密码、银行或信用卡号码，或完整的医疗记录。
  2. 用占位符替换姓名和细节：“[孩子]，9 岁”。
  3. 用于工作之前，先查看工具的数据和隐私设置。

行动：你的下一块积木

资料来源（1）

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