成为AI高手，只需这4招！
王福强
2026-02-11
要想成为 AI 高手，不是靠更聪明或更有经验，而是靠建立更好的“系统”。
大多数人把 AI 当搜索引擎用（问完即走），而高手会将 AI 整合进可复用的工作流中。
以下是让你可以超越 97% 用户的 4 个关键 AI 技能 以及 1 个核心筛选原则：
1. 打造“粘性”工作流 (Sticky AI Workflows)
不要每次都从零开始，建立一套让你“回不去”的高效系统：
- 文档链接化： 把 AI 对话的链接直接粘贴到你的工作文档（如 Word/Google Docs）中。下次需要修改或继续时，点击链接直接回到当时的对话语境，而不是去翻找历史记录。
- 复用成功提示词：
- 使用 文本扩展工具（如 FooSnippets）：设置快捷键，输入简码自动展开成常用的长提示词。
- 建立 提示词库（Notion/Excel/KeeNotes）：保存效果好的提示词，并在不同模型间复用。
- 利用“Project”功能： 在 ChatGPT 或 Claude 中使用 Project（项目）功能。把背景资料、说明文档传进去，这样在这个项目里的所有新对话都自动拥有上下文，不用每次费口舌解释背景。
2. 系统化提示词工程 (Prompt Engineering)
别再只说“帮我写个商业计划书”，那是垃圾输入=垃圾输出。使用 6 步提示词框架：
- Role (角色)： 定义 AI 是谁（你是专家…），给谁看，什么语气。
- Task (任务)： 用动词明确指令（撰写、分析、总结…）。
- Context (背景)： 提供“单一事实来源”，给足数据和背景资料。
- Examples (示例)： 给 AI 看“什么是好的结果”（Few-shot prompting），这能统一风格。
- Output (输出)： 指定格式（表格、代码、段落长度）。
- Constraints (约束)： 明确“不要做什么”，防止 AI 跑偏或废话连篇。
3. AI 工具栈策略 (AI Tool Stacking)
不要陷入“工具焦虑症”，也不要为了用新工具而用新工具。
- 原则：保持工具栈精简。
- 分类：
- 通用型 (Generalist)： ChatGPT, Claude, Gemini（主力军，解决 80% 问题）。
- 专用型 (Specialist)： Gamma (PPT), Lovable (编程), Perplexity (搜索)。
- 操作方法： 先用通用型 AI 尝试解决 -> 如果效果不好，再问通用型 AI“推荐哪个专用工具” -> 只有真的必要时才引入新工具。
4. 验证框架 (Validation Framework)
AI 会“一本正经地胡说八道”（幻觉）。在专业场景下，必须有验证机制：
- 使用有据可查的工具： 使用 NotebookLM 或 Perplexity，它们会基于你提供的文档或实时搜索结果回答，有引用来源。
- 自我评估提示词： 要求 AI 给自己的回答打“置信度分数”，或者命令它“如果不知道就说不知道，不要瞎编”。
- 交叉验证 (Cross-check)： 像自动驾驶的双系统备份一样。用 Claude 去检查 ChatGPT 写的内容，让不同的 AI 互相找茬。
🎁 额外赠送：如何判断什么该自动化？
不要试图自动化所有事情，否则会适得其反。
只有满足以下 3 点的任务才值得花时间去搞 AI 自动化：
- Repeatable (可重复)： 经常发生的任务。
- Digital (数字化)： 已经在电脑/手机上操作的任务。
- Predictable Output (结果可控)： 你很清楚“好的结果”长什么样。
总之，别做只会提问的“游客”，要做会建立系统、会管理工具、懂得验证结果的“AI 经理人”。
开天窗，拉认知，订阅「福报」，即刻拥有自己的全模态人工智能。
