乔人尹 - 课程
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items: AI 到底是什么、不是什么：先认识这个「会瞎编的聪明实习生」
items: 《AI：从围观到上手》· 系列导览

AI 到底是什么、不是什么：先认识这个「会瞎编的聪明实习生」
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date: 2026-03-11T07:09:00+00:00
description: 聊 AI 之前，我想先帮你把脑子里两个极端的念头都摘掉。第一个念头是神化：AI 无所不知，问它什么都对，它简直是个电子神仙。第二个念头是妖魔化：AI 太高深了我肯定学不会、它会抢我饭碗、它很危险。这两种想法都会让你用不好它——前者让你盲信，后者让你不敢碰。真相比这两个都朴素，也比这两个都有用。一、它其实是个「猜词高手」今天你能用到的这些 AI（ChatGPT、Claude、豆包、DeepSeek 这些），本质上是一类叫大语言模型的东西。名字唬人，干的事其实可以一句话说清：它读了海量的文字，学会了「根据前面的话，猜下一个词最可能是什么」。就这么简单。你给它一句「今天天气真」，它会猜出「好」。你写一段开头，它接着往下猜，一个词一个词地把整段话「猜」出来。因为它读得实在太多，猜得又实在太准，所以输出来的东西看起来像是经过思考的、像个懂行的人写的。但请记住这个词：看起来。它不是在「查资料」，也不是在「思考对错」，它是在做一件事——让这段话听起来最顺、最像那么回事。二、所以，把它当成一个实习生我带过实习生，发现这个比喻特别贴切。你雇了一个这样的实习生：书读得多到离谱：天文地理、代码法律、菜谱诗歌，几乎什么都聊得上。手脚快、不知疲倦：你让他写十个版本，他眼睛都不眨。态度积极到危险：你问什么他都答得头头是道，哪怕他其实不知道。最后这条是重点。一个好实习生不知道会说「这个我得查一下」；而这位 AI 实习生几乎从不说不知道——他会非常自信地、用特别专业的口吻，把一个可能是错的答案讲给你听。后面第 2 篇会专门讲这件事（这叫「幻觉」），现在你只要记住：他很能干，但他没有判断对错的能力，也没有真实世界的经验。判断和把关，是你的活。三、这改变了你和它的关系想通了「实习生」这一点，很多事就顺了：flowchart LR A[你: 老板] -->|布置任务 + 给清楚要求| B[AI: 聪明但会瞎编的实习生] B -->|快速产出初稿| A A -->|检查 + 纠正 + 再要求| B B -->|改好的版本| A注意这张图里，你始终是老板。你不是坐在台下听 AI 讲课的学生，你是那个布置任务、检查成果、拍板的人。很多人用不好 AI，是因为他们把自己放在了「观众」的位置——问一句、看一眼、觉得「也就那样」，然后走了。而真正用得好的人，是把它当下属来指挥：交代清楚背景、给明确要求、对初稿不满意就让它改。这套「怎么布置任务」的功夫，就是后面 Part 1 整整一章要讲的「提问基本功」。别急，慢慢来。四、动手感受一下（今天的小作业）光说没用，花两分钟亲手验证一下「它是个会瞎编的实习生」：打开任意一个 AI（不知道用哪个？看本系列第 4 篇，先随便挑一个能打开的）。问它一个你自己已经知道答案的问题——你老家的某个小地方、你熟悉的某个冷门话题、你专业里的某个细节。看它答得怎么样。多半，大方向它能聊得有模有样；但只要话题够具体、够冷门，你很可能会抓到它一本正经地说错。抓到它说错的那一刻，恭喜你——你已经比 90% 的人更懂怎么用 AI 了。因为你不再盲信它，开始像老板审下属一样看它的输出。这就是整个系列最重要的态度。小结AI 不是神仙，也不是洪水猛兽，它是个会猜下一个词的工具，因为太能猜，所以显得很聪明。最好的心智模型：一个博学、勤快、但会自信地瞎编、没有判断力的实习生。你是老板。指挥它、检查它，而不是膜拜它或者怕它。下一篇，我们就来正面拆解那件最让人困惑、也最危险的事：它为什么会一本正经地胡说八道，以及什么时候你能信它、什么时候千万别信。生命在于折腾。Coding the world!

《AI：从围观到上手》· 系列导览
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date: 2026-03-07T06:45:00+00:00
description: 如果你打开过 ChatGPT，敲了两句，得到一段不痛不痒的废话，然后默默关掉——觉得"这玩意儿好像也就那样"；又或者你刷到太多"AI 取代一切"的标题，心里发慌但不知道从哪下手——那这 40 篇就是为你写的。这里不灌鸡汤，也不吓唬人。我们只做一件事：带你从"远远围观 AI"，一步步走到"亲手指挥它替你做出一个能上线的东西"。你会经历两个阶段：先把 AI 用顺（Part 0–3）：让它成为你日常工作里真正省时间的帮手，而不是个聊两句就跑偏的玩具。再学会指挥它做东西（Part 4–6）：哪怕你一行代码都不会，也能让 AI 帮你造出工具、网页，最后挂到公网上给别人用。怎么读这个系列顺着读最稳，每一篇都踩在上一篇的肩膀上。但你也可以挑着读：只想把 AI 用利索，读完 Part 0–3 就够用了；想真正动手做东西，重点在 Part 4 往后。Part 4 是分水岭。 在那之前，你是"用户"；在那之后，你是"指挥官"。这一跳没有想象中那么难，我会手把手陪你过去。每篇都尽量做到三件事：把道理讲透、带你动手做、让你学完手里真有个东西。🧠 讲清原理 🔧 带你动手 📦 学完有产出Part 0 · 先祛魅：AI 到底是个什么东西先把脑子里的误解清掉，建立一个靠谱的"心智模型"。这部分理论为主，是后面一切的地基。#标题你会得到什么类型1AI 是什么、不是什么同时卸下两种包袱：它不是魔法，也不是来抢你饭碗的怪物。你只要记住一个画面——它是个会瞎编、但挺聪明的实习生🧠2它为什么会"胡说八道"搞懂它其实只是在"猜下一个词"，从此你能分清：什么时候可以放心信，什么时候必须自己核一遍🧠3AI 的"短期记忆"：上下文窗口明白为什么聊久了它就开始失忆、跑偏，以及普通人怎么绕开这个坑🧠4工具全景：ChatGPT / Claude / Codex / 国产怎么选知道手里这几把"刀"各自该切什么菜，不再乱花钱、也不再拿错工具🧠🔧Part 1 · 提效基本功：把 AI 用顺这部分练的是"怎么跟它说话"。练完，你手里会攒下一套可复用的提问资产——以后提问不再靠运气。#标题你会得到什么类型5提问基本功一套可以直接复制的提问模板：目标 + 上下文 + 约束 + 期望格式。好问题是练出来的，不是碰运气碰出来的🧠🔧📦6怎么喂上下文知道信息给多少合适、怎么给，能让 AI 真正"进入状态"，而不是答非所问🔧7追问与纠错学会：不满意时不用推倒重来，而是会"修"。把每一轮对话当成一次迭代🔧8给 AI 设角色 / 系统提示亲眼看到一句身份设定，怎么把输出的质量和风格整个抬高一档🧠🔧9让 AI 帮你"想"把它当陪练、拆题搭子、框架生成器，而不只是个现成答案的贩卖机🔧10改稿与润色把它当编辑而不是代笔——润色完，文字里还是你自己的声音🔧📦11总结与提炼把长文 / 会议记录 / 一堆资料一键变成结构，同时知道怎么防它漏掉关键信息🔧📦12翻译之外调得出语气、做得到本地化、保得住术语一致——让翻译真正有"信达雅"🔧📦Part 2 · 接进真实工作：开始出活不再是练手，而是真刀真枪干活。每一篇结束，你手里都会多一个能交差的成品。#标题你会得到什么类型13整理一堆乱资料把碎片信息喂进去，拿出来一份结构清晰的文档🔧📦14做一份能交差的报告走通从大纲到成稿的协作流程，交出一份拿得出手的东西🔧📦15处理表格与数据让 AI 读懂你的 Excel / CSV，替你做汇总、给你看洞察🔧📦16做演示大纲 / PPT把一个模糊的想法，变成能站上台讲的结构🔧📦17项目化使用用 Projects / 自定义指令，把上下文沉淀成一个属于你的"专属助手"🧠🔧📦18喂图、喂 PDF、喂截图让 AI 真正"看见"你的东西，而不只是读文字🔧19用 AI 做调研让它联网、带着来源给你答案，并学会怎么核实，别被它一本正经地骗了🧠🔧20搭你自己的 AI 工作流画出一张属于你的分工图：什么活放心交给它，什么活绝不交🧠📦🎯 读到这里你已经不一样了。 AI 已经能稳定地帮你处理大部分日常工作——对很多人来说，到这一步就已经回本了。接下来，我们把门再往上推一格。Part 3 · 从"用"到"指挥"：搭一座认知的桥理论为主的一小段。它的作用是帮你完成一次心态切换——为后面"亲手做东西"做好准备。#标题你会得到什么类型21提示工程的真相从原理上明白 few-shot、示范、思维链为什么有效——你是懂道理，不是背口诀🧠22边界与风险划清自己的红线：哪些东西不能喂、哪些回答不能信。普通人也得有安全感🧠23自动化初步把重复劳动串成一条会自动跑的流程（n8n / Zapier 的概念 + 一个能看懂的例子）🧠🔧📦24认知跃迁完成一次关键转身：从"让 AI 回答我"，到"让 AI 替我做"🧠Part 4 · 踏进"做东西"：最关键的一跳这是整个系列的分水岭。别紧…