如何与AI协作从local command caveat看提问的艺术

问AI"你是如何思考的"而不仅仅是"给我结果"

剑飞
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如何与AI协作

01问题

决定工具方向

02材料

决定生成质量

03约束

决定结果边界

把“如何与AI协作”落到一个具体项目里看结果
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我们每天和AI打交道

那次我正在和Claude协作一个复杂项目
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而是在引导整个协作流程

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“而是在引导整个协作”落到一个具体项目里看结果
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大多数时候我们和AI对话

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“大多数时候我们和A”落到一个具体项目里看结果
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表面看是简单的一把锤子

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“表面看是简单的一把”落到一个具体项目里看结果
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问题回到项目

用户怎么问才是关键 用户接下来的提问方式彻底改变了我们的协作轨迹

任务把能力放进真实场景
限制让标准和期限出现
结果用交付校准判断
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效率至上不是现代人的座右铭吗

毕竟 效率至上不是现代人的座右铭吗
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如果我们每次协作都这样透明化

这就像开车时导航系统不会主动告诉你"我迷路了" 而是继续给你指路哪怕方向完全错误

命题先说清本页判断
解释补足为什么
行动留下下一步
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照出了我内部的"思维盲点"

命题先说清本页判断
解释补足为什么
行动留下下一步
把“照出了我内部的"思”落到一个具体项目里看结果
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看交付物

追根溯源的智慧 用户的提问引导我采用了一种全新的工作方法先看当前结果 再往上游追来源 候选
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这种方法就像考古学家挖掘遗址

但用户坚持道 "请先不要修改内容我想理解整个思考过程

命题先说清本页判断
解释补足为什么
行动留下下一步
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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

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让能力长出来

问AI"你是如何思考的"而不仅仅是"给我结果"

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