AI 同事不是替我写文章而是一起把堵点清方向

这时候AI 同事的价值不是给我一个数字而是继续追问数字背后的结构

剑飞

配图流程和多台电脑协作

这几天我们一直在做一件看起来很具体的事

命题先说清本页判断

解释补足为什么

行动留下下一步

把一个个堵点拆开

但真正做下来我越来越明确重点不是让 AI 同事替我写几篇文章

不是一个虚构故事

01命题

先说清本页判断

02解释

补足为什么

03行动

留下下一步

把“不是一个虚构故事”落到一个具体项目里看结果

之前已经有几十篇对话文章候选

命题先说清本页判断

解释补足为什么

行动留下下一步

把“之前已经有几十篇对”落到一个具体项目里看结果

很容易变成表层统计

这个问题如果只用普通扫描回答很容易变成表层统计

把“很容易变成表层统计”落到一个具体项目里看结果

候选池里一共有多少条

系统可以告诉我候选池里一共有多少条可采纳多少条A 类多少 B 类多少 C 类多少

有多少条可以持续写的内容线

我真正想知道的是这些对话背后有多少条可以持续写的内容线

让想法成结构

01语言

先变成材料

02材料

再形成结构

03结构

最后推动行动

把“让想法成结构”落到一个具体项目里看结果

AI 同事不能只做统计员

问题决定工具方向

材料决定生成质量

约束决定结果边界

把“AI 同事不能只做”落到一个具体项目里看结果

我们先看到候选池

这个判断一开始没有那么清楚

把“我们先看到候选池”落到一个具体项目里看结果

是候选池到底应该是什么

第二个堵点是候选池到底应该是什么

命题先说清本页判断

解释补足为什么

行动留下下一步

带走四步

找项目

从真实任务开始

出材料

把想法变成可处理内容

做交付

用结果判断能力

可复用

把完成沉淀为流程

让能力长出来

这时候 AI 同事的价值不是给我一个数字而是继续追问数字背后的结构

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