夜雨聆风今年开年，小龙虾（OpenClaw）火得一塌糊涂。朋友圈刷屏，人手一只虾，买服务器、接飞书、连钉钉，全家养虾，聊的不亦乐乎！
但养上之后呢？好像没有那么好用？
回答问题、写周报、做 PPT，太 AI 了，它写完之后我还要重写。
确实，工具再好，你不知道怎么跟它协作，出来的东西照样没法用。
其实方法特别简单：把AI当成坐在你对面的人。你怎么向真人求助，就怎么跟AI协作。
一、把AI当成对面坐着个人
“如果没有AI，这件事你会怎么思考，怎么办？” 这是我问自己最多的一句话。
你可以找同事A帮忙，可能会这么做：
完整地告诉A这件事的背景，让 A 充分了解上下文。 你问 A：“你全都了解了没？还有啥不清楚的吗？” A 向你询问了几个问题，彻底明白这件事。 接下来，你一句我一句讨论起来，因为 A 是专家，所以你让 A来主动思考，他需要什么信息，你都告诉他 把所有的疑问都弄清楚之后，你还是不放心，问 A：“会不会有什么因素我们没有考虑进去，会导致满盘皆输呢？”，然后你们一起复盘，补上了漏洞 用了 80% 的时间讨论了那么多内容，终于稳了，列个大纲吧。剩下 20% 的时间让 A 逐个章节来编写，你来审核，不合适的内容让 A 再改。
整个过程就是这样，像不像你在请教咨询机构的老师傅？
我利用这个思路，整理出解题 5 步法。下面我用自己这个案例，把每一步拆开给你看。
二、提示词实战
3 月份我碰上一个硬活。领导让我牵头清理600多件积压设备，3个月处理掉，人手还不够，千头万绪的。
我就用AI一步步把方案磨了出来，逻辑清晰，思路缜密，方案开箱即用，交上去领导直接就批准了。
第一步：复述需求
“航海前不定航向，再好的风都是逆风”。
清晰的需求描述，往往是事情成功的开始。在这一步，我们要清清楚楚把需求给大模型讲清楚。
怎么讲清楚呢？可以是大白话，也可以文邹邹的书面语，只要逻辑自洽，有因有果，就是好的。假如你对面有一个人，你能让他听明白，那就是对的。
当然，我也推荐你使用BRTR框架，即Role（角色）、Background（背景）、T（目标）、Requests（要求）。
但这一步的重点，在于让大模型来复述你的需求，你来判断它是否真正理解准确了。当你描述完需求，直接这句话：
不要求立即设计方案，请你先理解材料和我的需求，复述一遍我的需求，让我们的理解完全对齐。不清晰的地方，向我提问，我来清晰问你解答。所以，完整的过程参见下面的提示词：
你是一位资深的产品库存（含呆滞品）处置专家，精通呆滞品全生命周期管理（识别判定、盘点核查、分类处置、台账维护），非常擅长设计可落地的处置方案、建立高效的跨部门协作机制、在时间和资源约束下推动库存快速出清。请阅读《工作背景介绍》，了解我单位要处理呆滞品的背景。在2025年6月-9月，我和组员做了第一次呆滞品梳理，但是在梳理过程中，有呆滞品出入库的情况，没有实时更新台账。现在是2026年3月11日，领导要求进行第二次梳理，目标是：在2026年6月30日前，把库房里的呆滞品处理完成（对外发货、内部消化、废旧处置等）。……不要求立即设计方案，请你先理解材料和我的需求，复述一遍我的需求，让我们的理解完全对齐。不清晰的地方，向我提问，我来清晰问你解答。本文与大模型的所有交互，都在 claude code 中，大模型为 claude。
大模型会根据你的要求，进行需求复述。我们重点检查它的回答，是否真正理解了，如果有不对的地方，要立即纠正它。
同时，AI 会根据要求，对需求中它不清晰的地方向你提问，很自然地我们就进入了第二步：对齐需求。
第二步：对齐需求
紧接上一步大模型的提问，它会提出很多疑问，这些疑问都是它想知道的。
我们要做什么呢？一个个问题解答，直到它对于需求的理解，再没有新的疑问。
我现在解答了你的疑问。请再认真全面思考，是否还有未澄清的需求，有的话继续向我提问。这点非常重要，对齐认知，是做好一件事的良好开端。经过一两轮问答，AI 基本没啥疑问，需求就对齐了。我的对话过程如下：
对于你的疑问，回答如下：1、如果这台设备的SN在第一次台账中，就不用重新检测，直接沿用之前的检测结果。2、第二次梳理时，能拿到B和C的台账。3、呆滞品的判定，由采购部做。他们来判定设备是否为呆滞品，然后再更新呆滞品的台账。4、我提到的入库日期：产品被判定为呆滞品、进入呆滞品库的日期5、盘点呆滞品的人力有限，一共4个人（库房2人，生产车间2人），且每天抽3-4个小时做。6、按照时间倒推，我估计3月末，最晚4月初就要把呆滞品处理完成，这样才能留出充足的时间来处理它们。我现在解答了你的疑问。请再认真全面思考，是否还有没有澄清的需求，有的话继续向我提问。这点非常重要，对齐认知，是做好一件事的良好开端。第三步：讨论方案
我的目标就是让 AI 帮我设计一个开箱即用的合理方案。需求对齐后，该讨论方案的细节。
老套路，AI 需要什么，我就回答什么，当他得到了“制定方案所需的信息”，就是方案产生之时。
如果没有需求上的疑问，请根据上述需求深入思考，你需要深入了解哪些信息，来支撑你设计科学、可落地的方案。向我提问，我来解答。AI 提出的问题，我们都要一个个精心回答。如果某一个问题回答不出来，也要告诉它；或者我们存在的疑问、焦虑，一样可以告诉它。
在对答的过程，我们自己也梳理清楚了方案细节。整个过程，就像是和一个老朋友在对话。
这一步我建议进行多次，可以采用下面的提示词。直到大模型回答说，它已经掌握了充足的信息，这一步才算完成。一般都要经过 2-3 轮。
我来回答你的每一个问题：1、……2、…………请结合我提供的答案，完善你的理解和疑问。并进一步审视自己，是否还有需要掌握的信息，可以向我提问。有的人也会耐不住性子：“为什么要回答这么多问题”，“这也没有提效呀！”。对齐需求、讨论方案的过程是核心，不管是讨论一个方案，还是写一篇文章，80% 的时间是我们与 AI 的交流对话，最后 20% 的时间动笔写下来。
一定，要耐住性子，认真回答好每一个问题。回答问题的过程，也正是自己审视整个方案细节的过程。
第四步：反面思考
有的人在上一步结束之后，就直接让大模型设计方案了。也不是不行，但有点太可惜了！
我是一定让大模型做一次「反面思考」的，有效补全方案的漏洞。参考下面的提示词：
（继续回答问题）……虽然你提到，你已经了解了核心信息，但我仍然希望你站在反面的角度，即，如果这件事情在执行过程中出现混乱、纰漏、考虑不全面而导致返工，会在哪个环节思考不全，是否需要现在优化你的设计思路。请使用批判性、严格的目光来审视你的结论。我们看到，大模型给出了很多好的补充建议！仔细核查它的建议合理性，当然，如果有些方面不存在它所说的风险，也告诉它。
第五步：设计方案
经历上面四步的严谨、正反思辨，方案基本成了，接下来，让大模型专注做事，设计方案或者写作。
（继续回答问题）……确认没有其他问题，就可以设计方案了。要求：1.方案要简单可行，逻辑清晰，全局思考。2.……以我自己的这个例子，方案完成后，我检查之后，一个字都不需要改，交给领导审核一次就通过了。
后续需求发生变化、要调整的话，可以继续对话。但仍然先让它思考方案和调整思路，确保思路完全对齐之后，再输出最终结果。
三、结语
你可以看到，整个过程中，我与大模型的一问一答，始终保持着一个原则：对齐。是的，对齐需求，对齐目标，对齐信息，对齐判断。
大模型的输出结果，我都会去一字一字去读，去检查，自己要对结果负责。
有人会问，交给小龙虾就好了，还用一步步这么去要求吗？小龙虾解决的是“自动”，质量要依靠内部的大模型以及你提供的SOP。
也有人说，写个文章要这么费事吗？没有感觉提效啊？当然有提效了，而且是“提质增效”。利用半天的时间，写一份“无懈可击”、“开箱即用”的材料，怎么看都是值的。
从方法论层面，五步法是在实践中总结出来的经验。从工具层面，确实可以更加快速地实现，推荐 claude code + skills。
写完这一篇，就要起航深耕skills了，实践出一个个好用的skills。你呢？今年在AI使用方面有什么规划呢？我在评论区等待你的分享！
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我是大全，35岁失业IT老兵，All in AI赛道年入7位数，专注AI工作流和AI编程，2026年带领1000个普通人通过AIGC拿到结果。
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