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普通人用 AI 的最大浪费,不是工具不好,是“要得太少”
Anthropic 工程主管 Felix Rieseberg 最近发了一篇长文，核心判断很扎心：多数人拿着顶级大模型，只让它干最简单的活——等于开着歼-20 送外卖。他提出，用好 AI 有四个维度：速度、高度、深度、广度。绝大多数人，只用了其中一个。原文写给 AI 工程师，例子里全是国外模型。这篇把它翻译成人话，供你借鉴。
你今天大概率已经用过 AI 了。查了个资料，润了段文案，或者让它写了份周报。
这可能是很多人一天里，对人类历史上最强大的工具，说过的全部的话。
前几天，Anthropic 工程主管 Felix Rieseberg 在他的个人博客上发了一篇长文：《How to be more ambitious: A tutorial for humans with models》（如何更有野心地使用模型）。
这个人什么来头？他先后负责 Claude.ai、Claude Code 等核心产品的工程工作，更早之前，是 Electron 框架的长期核心维护者。换句话说，他天天站在大模型产品最前线，看成千上万个顶尖用户是怎么用 AI 的。
01
FOUR DIMENSIONS
怎么才算把 AI 用到极致？
大部分人拿着当下最聪明的 AI——DeepSeek、豆包、Kimi、智谱、千问——却只让它干三件事：查资料、润色文案、写周报。
Felix 说，这是巨大的浪费。真正把 AI 用到位，要从四个维度入手：
速度
同样的活儿，让它更快交付。把做 PPT 的时间从 3 小时压到 20 分钟，这是在用「速度」。
高度
别只让它完成任务，让它对「最终结果」负责。
深度
别让它用「业余办法」糊弄你，逼它用真专家的招儿。
广度
别只让一个「助手」干活，让它拉一支虚拟团队进场。
绝大多数人，一辈子只停留在第一个维度。而真正拉开差距的，是后面三个。
— 四个维度，大多数人只停在了第一级
02
ALTITUDE
高度：从「帮我做这事」，升级到「帮我拿到那个结果」
高度，就是把视角往上抬一层——不看单个任务，看最终结果。
平时你给 AI 下指令，都是微观具体的：「帮我写一份年终总结 PPT。」结果它只能给你一堆套话，谁用都一样。
因为 AI 一直在猜「你让它做什么」。你指挥得越细碎，它交付得就越碎。
想让它脱胎换骨，每次让它干活前，先问自己一句：我要的最终结果，到底是什么？
比如那份年终总结 PPT，可以改成这样问：
升级问法
我给你三个材料：今年我做的 10 个项目的清单、领导上季度的两次反馈、部门明年的目标。请先告诉我：这一年我真正拿得出手的成果是哪 3 件事、为什么、分别对明年哪个目标有用。然后基于这个结论，再帮我搭 PPT 框架。
再举个例子，给孩子选兴趣班：
普通问法：「帮我比较一下钢琴和围棋哪个好。」
升级问法
我家孩子 5 岁，坐不住，动手能力强，周末只有半天空闲，预算每月 1000 以内。请基于这些条件告诉我：钢琴、围棋、乐高三个选项，哪个最匹配孩子的特点，哪个最容易半途而废。你作为教育顾问，最推荐哪个，为什么。
当你的提问从「帮我做这件事」升级到「帮我拿到那个结果」，AI 就会从更高的视角重新审视问题、重新定义问题——交付的东西，完全不同。
「AI 不是执行器，是杠杆。支点放在哪，决定它撬动的是一个个任务，还是你要的那个结果。」
— 从执行器到杠杆，差的是一个支点
03
DEPTH
深度：别让它用「业余办法」糊弄你
深度，就是用领域顶尖专家的方式思考任务——不停在表面，往下钻一层，碰到原始的数据、工具和方法。
你肯定也让 AI「像专家一样回答」。说实话，那常常只是换了词汇，没换方法。
Felix 的对策是：逼它用真专家的工具。什么时候下手？当 AI 给你的答案「看着专业，但感觉像套话」的时候。几个场景感受一下：
写文案
普通问法：「帮我写个卖货文案。」
挖深一层：「先列出顶尖文案高手写这类产品时会研究什么、会避开哪些俗套，然后再写。」
做决定
普通问法：「这份工作该不该辞职？」
挖深一层：「从财务、心理、职业发展三个角度各列正反论据，并指出我的判断里最可能存在的偏见。」
学东西
普通问法：「解释一下什么是通货膨胀。」
挖深一层：「假设我要给完全不懂经济的老爸讲明白，用他听得懂的例子，避开教科书术语，最后用一个生活场景收尾。」
做规划
普通问法：「帮我做个健身计划。」
挖深一层：「基于我身高体重、每天只有 30 分钟、膝盖不好、不爱跑步这四个事实，先指出常见健身计划里不适合我的部分，再定制。」
下面这段，是可以直接抄的「深度版万能提示词」：
REFERENCE
「我要这个任务的更深版本，不是更长的版本。在重新回答之前，请先告诉我：
这行的顶尖高手遇到这件事，会做什么而我根本没想到的？
他们会从什么最原始的资料入手，而不是用别人嚼过的二手信息？
他们会用什么具体的方法和工具？
除了你我之外，还有什么能证明结果是对的？
然后按这个标准，重写我的问题并给出回答。」
这一段话，几乎能把 AI 的输出质量往上抬一个档次。
04
BREADTH
广度：别只请一个助手，请一支团队
广度，就是调用多个领域的知识，而不是只用在任务表面需要的那一个。
遇到重要的事，先想清楚「这件事本质上是让谁干什么」，然后让 AI 一次扮演几个不同视角的专业人士，各自给出意见，再互相打架。
实操模板，抄了就能用：
专家小组模板
「假设你组建了一个专家小组，帮我评估【你手头的事】。成员包括：
一位精打细算的家庭主妇（管钱、管性价比）；
一位经验丰富的老江湖（看人情世故、看坑在哪）；
一位喜欢抬杠的反方（专挑这个方案的毛病）；
一位真正做成过这件事的人（讲实操经验）。
请每位成员先单独发言，然后让他们互相反驳一轮，最后给我一个综合后的建议。」
套到具体的事上：
换工作
开个四人会议
请「HR、猎头、过来人、你妈」各自发言
装修
四方会审
请「设计师、包工头、精算师、住过同户型的邻居」
选学校
各说各话
请「老师、心理专家、邻居家娃、毕业十年的学长」
Felix 在原文里反复强调一点：别让它「扮演」就完事。你要让它做那个角色真正会做的事——请「精算师」，不是让它「用精算师的口吻写文章」，而是让它真的把方案里的漏洞算一遍账。
前者是演戏，后者是干活。
∞
THE END
最后一句话
Felix 想说的其实就一件事：你可以更有野心地使用大模型。
你手里的免费 AI，能力已经远远超过你敢问它的问题。差的不是模型，是你开口要的勇气和方式。
从今天开始，每次准备敲问题前，多停一秒，问自己一句：“我能不能要得更狠一点？”这一秒，就是普通人和高手之间的全部差距。
你最近一次让 AI 干活，是如何下达指令的？评论区说说看……
