今日实践：用 RBGO 重写你的第一个问题
今日实践 回忆一下你今天（或最近一次）问 AI 的第一个问题——越随意越好，不用挑。 把那个原问题原封不动地再问一遍，把回答存下来。 然后，用 RBGO 框架重写同一个问题： ...
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AI 之路初阶升级指南（二）：从模糊提问到精确指令
📖 本文是「AI 之路初阶升级指南」系列的第 2 篇（共 5 篇）。 第一篇：理解你手里的工具 · 第二篇：从模糊提问到精确指令 · 第三篇：把 AI 变成协作伙伴（即将发布） · 第四篇：建立个人体系（即将发布） · 第五篇：毕业考核与下一步（即将发布） ...
4 变量 A/B 实验——正面示例为什么有害
TL;DR： 四变量 A/B 实验测试 Why Articulation 的结构、语气、位置和示例。正面示例反而有害——模型倾向模仿而非独立思考。开放式 prompt 方向性提升质量，同时节省 33% token。 ...
选 AI，看场景不看排名
技巧卡：选 AI，看场景不看排名 试了一圈 ChatGPT、Claude、Gemini，最后还是不知道该用哪个？ 别纠结了——这个问题本身就问错了。不存在"最好的 AI"，只有"最适合当前任务的"。 ...
从 Anthropic 的对齐研究到一个 Prompt 设计思路
TL;DR： Anthropic 的对齐研究表明，教模型"为什么"比教"做什么"更有效——误对齐率从 22% 降到 3%。本文拆解四组实验，提炼出三个可迁移的 prompt 设计教训。 ...
AI 的「桌面」和「文件柜」
技巧卡：AI 的「桌面」和「文件柜」 你是不是也遇到过这种情况——跟 AI 聊了半天，它突然开始答非所问，好像完全不记得你十分钟前说过的话？或者换了个对话框，又得把背景从头解释一遍？ ...
别再把 AI 当搜索引擎了：3 个认知转变
上一篇我们聊了一个底层认知：LLM 是概率性生成，不是检索。它不"查"答案，每次都在"重新想一遍"。所以回答有波动是正常的，你需要自己验证。 ...
今日实践：问 AI 同一个问题 3 遍
今日实践 打开你平时用的 AI 工具（ChatGPT、Claude、DeepSeek 都行），挑一个开放式问题，问它 3 遍。 问题随意选，比如： “如何培养阅读习惯？” “给初学者的 Python 学习建议” “怎么提高开会效率？” 每遍可以换一种说法，也可以原封不动再问一遍。但每条消息要单独开对话——不要在同一段对话里连续追问，而是开三个新对话。 ...
AI 之路初阶升级指南（一）：理解你手里的工具
TL;DR： 这是「AI 之路初阶升级指南」系列的第一篇。整个系列共 5 篇，覆盖 4 周练习 + 毕业考核。系列导航将在全部篇目发布后更新。 引言：你是不是也这样用 AI？ 我观察过身边很多朋友使用 AI 的方式，发现一个普遍规律——他们已经对 ChatGPT、Claude 这些工具不陌生了，日常也偶尔会用，但体验非常不稳定：有时候 AI 给出的回答让人拍案叫绝，有时候却牛头不对马嘴，完全没法用。 ...
AI 之路：从初触者到原住民
TL;DR： 一个使用 AI 的人会经历怎样的成长？这篇文章把从"第一次打开对话框"到"以 AI 的方式思考"的旅程分为五个阶段——初触者、使用者、工程师、架构师、原住民。每个阶段的本质不是学会更多工具，而是思维方式发生一次跃迁：从被动接受输出，到主动设计输入，再到编排多 Agent 协作，最终重塑自己的认知框架。文末链接到交互式路径图，可以展开探索每个阶段的完整内容。 ...