我给 AI 配了个递纸条的助理

他不抢话，不替我发言。庭上每一句他都记着，看到期限要过、证据漏了，才把一张纸条推到我手边。

这几天，我给自己用的 AI 也配了这么一个助理。

一

这两年，不少同行和我一样，办案的大量工作已经搬进了跟 AI 的对话里：梳理证据、起草文书、核对法条。

问题出在对话越聊越长。

对话是一条线，案子却是一棵树。聊到第四十轮，我已经说不清：哪几件办完了，哪一件正在做，哪一件在等我拍板，哪一件根本没人提。

所以我做了一个东西：在 AI 对话窗口的右侧，挂一个只旁观、不干活的“助手”。每聊完一轮，它把整段对话重读一遍，折成一棵任务树，标出四种状态：闭环、在做、等您、缺口。

它还会主动补空档。比如它会提醒：受理费三天后截止，对话里没人提。它补的每一条都必须写明依据；涉及法条的，一律写“法条待核”，不许它凭记忆写条号。

用了两天，我的感受是：这才是 AI 该有的样子。不是我问它才答，而是它看着我干活，在该开口的时候开口。

二

做完之后我意识到一个问题：这东西好不好用，不只看 AI 聪不聪明，还要看设计。

于是我去补了一课。人机交互这个领域，研究这件事已经三十年了。

1995 年，施乐帕洛阿尔托研究中心的两位研究者提出了“平静技术”：好的技术应该待在你注意力的边缘，需要时走到中心，用完再退回去。

就像开车时的发动机声。你平时听不见它，可它一出异响，你立刻就会注意到。

我的侧边栏，平时就该是那个发动机声。

三

真正让我受触动的，是一个关于“打扰”的研究。

2002 年有学者把打扰人的方式分成四种：立即打断；先亮一下、让你决定何时看；到固定时间统一给；由一个中间人判断该不该打扰。

回头看我的侧边栏，问题一下就出来了。

假设它同时发现三件事：受理费三天后截止；下周三个庭撞在同一天；某份证据还能再补强。

现在它把这三件事都挂在树上，只是颜色不同。

可这三件事的分量根本不一样。受理费截止，就该立即打断我；撞期谁让，可以亮个卡片，等我有空拍板；证据补强，复盘时看就行。

纸条写得好不好，是本事；什么时候递，是规矩。

四

另一个提醒来自 1983 年的一篇老论文，题目叫《自动化的反讽》。

它说：机器越可靠，人越只负责盯着；盯得越久，人的手艺越生疏；真出了事要人接手时，人反而最接不住。

放到律师身上就是：我开始只看右边那棵树，不再看对话本身。它写“闭环”，我就当闭环了。

这比 AI 出错更危险。AI 出错是一次性的，人的复核能力退化是长期的。

所以我给侧边栏定了规矩：每一项都能一键回到当时的原话核对；标“闭环”的，要附上产物在哪；法律结论，仍然回到权威数据库去查。

建议权可以交给 AI，签字权必须留在律师手里。

五

这次补课，我列了一张自己要掌握的能力清单，一共六项：

看人：知道用户在什么状态下看它。开庭间隙瞄一眼，和晚上复盘细看，需要的信息密度不同。

注意力：分清什么该待在边缘，什么该走到中心。

情境意识：不光告诉我过去和现在，还要告诉我接下来会卡在哪。

混合主动：它有把握时给建议，没把握时问一句，我随时能否决。

可视化：先总览，再细节。处处都醒目，就等于没有一处醒目。

信任与控制：让我更容易发现它的错误，而不是更容易相信它。

六项里，有三项我凭直觉做到了。真正新的只有三件：打扰要分级，要补上“预测”，每次变化要让我一眼看得见。

下周，我就按这三件改代码。

六

不会写代码的同行，也能先做这三件事：

第一，让它每轮报进度。 在给 AI 的固定指令里写一句：每次回答完，用三行列出本案已办完、正在办、等我决定的事项。线变成了清单，就不容易漏。

第二，给提醒定档。 告诉它：涉及期限、不可逆操作的，放在回答第一句；一般建议放在最后。纸条有了轻重，你一眼就知道先看哪条。

第三，结论必须带出处。 要求它每个结论注明依据在哪份材料、哪一页；法条一律回权威数据库核对。它的话只当线索，不当结论。

同行之间常聊，律师用 AI 到底用到什么程度才算会用。

我现在的回答是：会让 AI 写东西，是第一步；让 AI 在你旁边，知道什么时候闭嘴、什么时候递纸条，才算真正把它用进了工作里。

这件事，考验的不只是技术，还有你对自己工作节奏的了解。