来源:互联网 更新时间:2026-06-24 13:52
开始摸透这些AI工具之后,工作效率的提升确实很惊人。围绕这个话题,核心心得可以浓缩为三点:

一直都在用 ChatGPT 和 DeepSeek 来润色文案、设计贴图,感受非常明显:比一年前顺手太多了!
去年刚上手那会儿,细节处理不好,大框架也经常跑偏。那时候用AI,还得专门去研究什么“提示词工程”,怎么写 prompt,一大堆套路和技巧。为了写好提示词,甚至专门去啃过吴恩达的课程……
但现在,AI 使用的关键早就不在“提示词”本身了,而是
如果你还不太会用AI,其实不用担心说不清楚。现在的AI更像一个“愿意不停修改方案的乙方”,你只需要像甲方一样,不断地表达、修改、再表达。在这个过程中,你会慢慢发现——
学会用AI,最关键的一步是什么?——“
有一个习惯,每次和 AI 展开一项任务时,不只是给它下一个简单的命令,而是会:
最重要的一步是:
这个知识库,就是与AI之间的“默契储备”。每次开启新任务前,把相关文档甩给它,它立刻就能进入状态。效率从原来的来回沟通几十个回合,到如今一次成型、20分钟完成所有,
如果你也常做重复性的工作,强烈建议也建立自己的知识库。
话说回来,AI如果不知道你到底要什么,它就会开始“瞎猜”,输出一些看似合理、实际跑偏的内容。所以,每次都尽量清晰地说清楚:
到底要什么?
要它做成什么形式?
是写给谁看的?
有哪些特别在意的细节?
如果一开始自己也不确定需求,那也没关系!
用了久了之后,发现AI也会犯些“老油条”式的错误,比如:
把重音符号搞错
图片里的颜色乱改
一堆英文里夹着一个“汉”字……
会忍不住质疑它:“你是不是开始敷衍我啦?”
结果它啪啦啪啦解释一大堆。后来才意识到,是每次的输入太相似,它以为还在说之前那一套,于是
于是让AI回顾整个项目的所有对话,自己总结出:
核心需求
输出的格式
关键细节和容易出错的点
并要求它做成文档。把这些文档收进知识库,每次开新任务前先发给它参考,
在做长期任务时,ChatGPT 的优势更突出。它能“记住”前面所有讨论,回溯能力强,“记忆力”也好。
而 DeepSeek 的分析更扎实,经常能从逻辑角度给出更全面的方案。尤其喜欢看它的思考过程,能学到很多
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