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Hi，我是子杰，教培从业十年老兵，目前合作了一些教培从业者，万人大校，百万老师背后的参谋，口碑还不错一人。
温馨提示：全文3054字
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大家好，我是子杰。
我发现一个很有意思的现象，我接触的老师里面，大概有一半以上已经开始用AI了。写文章、写朋友圈文案、做课程大纲、甚至用来帮自己想招生话术。
这个比例比我预想的要高，说明大家对新工具的接受度还是挺快的。
但问题是，真正用得好的人，非常少。
大部分老师用AI的状态是这样的：打开对话框，输入一句话，比如帮我写一篇关于小学数学启蒙的公众号文章，然后AI噼里啪啦给你生成了一大段。
你看了一眼，觉得好像还行，又觉得哪里不对。读起来很通顺，但就是假，一看就不像你写的。那种特别工整、特别正确、但是毫无个人味道的东西。
然后你改了半天，改到最后发现还不如自己重新写一遍快。于是你得出一个结论：AI没什么用，还是得靠自己。
我跟你讲，不是AI没用，是你不会用。今天我从底层逻辑聊一下，我们应该如何用好AI，让你知道它背后的原理是什么。
1、
先搞明白AI到底在干什么
在讲怎么用好之前，你得先理解AI是怎么工作的。你不需要懂技术细节，但你要知道一个最基本的东西。
AI的核心其实就是预判，预判这个关键词记下来。
比如，你给它一句话，它根据海量的数据来预测你接下来想要什么样的内容。
举个例子，你们应该都有输入法对吧？你打一个今字，输入法会猜你可能想打今天，然后你打了今天天，它猜你可能想说今天天气不错。
AI做的事情本质上一样，只不过它的预判范围更大、更复杂。你给它一个问题，它根据它训练时候见过的海量文本，来预判一个最可能让你满意的回答。
理解了这个，你就能明白AI目前的两个核心问题。
第一个问题是预判不准确。
你问它一个问题，它给你的回答可能偏了。因为你的那句话可以有很多种理解方式，AI不确定你到底要哪一种，它就挑了一个它觉得概率最高的方向。但这个方向不一定是你想要的。
尤其是，它会给你一些很正确的废话。
第二个问题更让人头疼，就是抽卡效应。
同样的问题，你问两遍，可能出来完全不同的结果。第一次觉得挺好，第二次觉得完全不行。这不是AI在跟你开玩笑，是因为预判这个过程本身就有随机性。它每次选择的路径可能不一样，所以结果也不一样。
嗯，说到这里，你其实可以把AI想象成一个特别博学但是不太了解你的人。他什么都知道一点，但他不知道你具体要什么。你说得越模糊，他猜得就越远。你说得越清楚，他给你的东西就越接近你的预期。
那么，这就引出了最关键的一个东西。2000的提示词，不是我在开玩笑。
也许你会问我，到底怎么解决AI预判不准的问题？我觉得最好的答案就是提示词。
提示词这个概念很多人听过，但大部分人对它的理解就是跟AI说清楚你要什么。说清楚当然没错，但说到什么程度，差距就非常大了。
我给你举个例子。
一个老师想让AI帮他写一篇公众号文章，他输入的是："帮我写一篇关于孩子数学学习习惯的文章，语气自然一点。"
这就是大多数人使用AI的方式。简单、直接，感觉该说的都说了。
....
但你想想，这句话给了AI多少信息？AI知道你的读者是谁吗？不知道。知道你平时写东西的风格是什么样的吗？不知道。知道你希望文章多长吗？不知道。
知道你想讲哪些具体的学习习惯，是针对小学生还是高中生吗？不知道。知道你不喜欢什么样的表达方式吗？也不知道。
你什么都没告诉它，它就只能按自己的理解去猜。猜出来的东西，自然就是那种通用的、正确但没有个性的内容。
所以我一直在做的一件事是给我陪跑的老师们写提示词，而且这个提示词我一直在更新和迭代。
你们可能想象不到，我给老师们用的提示词有2000左右。
弄这么多字，其实是这2000里面每一段都在做一件事，我的目的就是缩小AI预判的范围。
你给的信息越详细，AI的预判范围就越小。范围越小，它给你的东西就越精准。这就像你给一匹马套上了缰绳和鞍，它就不会乱跑。你什么都不加，它想往哪跑就往哪跑，你根本控制不住。
这也是为什么我的陪跑老师们用AI写文章效率非常高。不是因为他们比你更懂AI，是因为他们的提示词足够详细，AI出来的东西基本上不需要大改。
你可能会说，那我也去网上找一个提示词模板不就行了。这个想法没错，但你要注意一个事情。提示词不是通用的。一个适合做英语启蒙内容的提示词，拿去给做高中物理的老师用，出来的东西一定不对味。
因为受众不同、表达风格不同、内容深度不同。所以你需要一个针对你自己情况定制的提示词，而不是一个万能模板。
这里面有个很实际的问题。提示词到底该怎么写？我给大家一个思路。你想象一下，如果你要请一个助手帮你写文章，你会怎么给他交代？你肯定不会只说帮我写篇文章就完事了。
你会告诉他，这篇文章写给谁看的，我想表达什么观点，我平时写东西的口吻是什么样的，有哪些话题我不想碰，文章大概多长。你把这些交代清楚了，助手写出来的东西才可能接近你的预期。
对AI也是一样。你就把它当一个很聪明但完全不了解你的新助手。你交代得越清楚，它做得越好。
2、
一个对话塞太多东西，AI就开始胡说了
还有一个问题我观察到很多老师会碰到的。
就是你刚开始用AI的时候觉得挺好，聊了几轮之后发现它越来越乱，给出来的内容开始跑偏，甚至开始胡编乱造。有时候它会把你前面说的某个信息跟后面的混在一起，生成一些莫名其妙的内容。
这里我要说一下，这不是AI变笨了，是它的记忆满了。
我打一个比方。你可以把每一次跟AI的对话想象成一张A4纸。对话刚开始的时候，这张纸是空白的，你写什么它就记什么，很清楚。但随着你们的对话越来越长，这张纸上的内容越来越多，AI开始分不清哪些是重要的、哪些是随口说的、哪些是早期的信息、哪些是你刚刚纠正过的。
它一混乱，就开始乱预判。给你的内容就越来越离谱。
现在AI的解决方案是把这张纸变大，从一张A4变成四张、十张。但即使纸再大，你往上面塞的东西足够多了，它还是会乱。这个问题目前在技术上没有彻底解决。
豆包这个问题尤其明显。就是从实际使用来看，豆包在长对话的情况下特别容易出现幻觉，就是它会自己编一些你根本没提过的信息出来，还编得有模有样的。你不仔细看根本发现不了。
很多老师犯的错误就是在一个对话里反复折腾。越折腾AI越混乱，给出来的东西越不像话。然后你就觉得AI不行。不是它不行，是你把它那张A4纸写满了。
3、
不是AI不行，是你的提问方式不行
目前AI的能力，对于教培行业的日常内容生产来说，已经完全够用了。不管是写公众号文章、写朋友圈文案、写课程介绍、写招生话术、做内容选题，AI都能做得很好。
瓶颈不在AI，在使用者，最常见的问题就是不会提问。
你问AI帮我想几个招生方案，它给你的一定是那种放之四海皆准的套话。
但如果你问"我是做高中数学一对一的独立老师，坐标成都，学生主要是高一高二，目前有15个在读学生，主要靠家长转介绍获客，但最近三个月新增为零，我的朋友圈每天发但互动很少，帮我分析可能的问题在哪，给出具体的改进建议"，AI给你的内容就完全不一样了。
区别在哪？就是你给的上下文信息量。
这里我推荐两种提问思路，你们可以试一下好吧，但我觉得这是一个刻意练习的过程。
对，刻意练习，记下来。
第一种是苏格拉底式提问。
就是你不要一上来就让AI给你最终答案，而是通过一系列的追问来引导它。比如你不要说帮我写一篇文章，而是先问我想写一篇关于家长陪学误区的文章，你觉得从哪个角度切入比较好。
它给你几个方向之后，你挑一个再往下问，如果从这个角度写，开头应该用什么样的场景切入。
一步一步地引导，每一步你都在做筛选和判断，最后出来的东西质量会好很多。
第二种是限定式提问。
就是你在提问的时候给AI足够多的限制条件。你告诉它哪些要做、哪些不能做、风格是什么样的、字数多少、受众是谁。限制条件越多，AI的发挥空间就越小，但它在这个小空间里面给你的东西就越精准。
说白了，你越懒，出来的结果就越差。有些老师，真的很懒，我都不知道为啥要这么懒...
你往对话框里扔一句话就等着出奇迹，那是不可能的。AI是一个需要你花心思去调教的工具。你在前期投入的时间越多，花在写提示词上的时间、花在优化提问方式上的时间，后期它帮你省的时间就越多。
有一个现象，我的ai，不管出什么结果，都比你们的会好一点。这是我的输出的足够多，我的内容给的足够多。
但前提是我的提示词已经打磨了很多个版本了。第一版提示词出来的效果也一般，我是反复试、反复调，才调到现在这个水平。
所以如果你刚开始用AI，不要指望一上来就能用得很好。给自己一点时间，先从写一个基础版的提示词开始，然后每次用完都看看哪里不满意，把这些不满意的地方变成新的限制条件加到提示词里。
用个十次八次，你的提示词就会越来越好，AI给你的东西也会越来越接近你想要的。
这个过程没有捷径，就是一点一点磨出来的。
但你一旦磨好了，后面的效率提升是非常明显的。以前写一篇公众号文章可能要两三个小时，现在5分钟就能搞定。这个时间差，放到一个月、一年来看，省出来的精力是非常可观的。
你把这些精力拿去上课、拿去做教研、拿去跟家长沟通，哪个不比你自己闷头写文章有价值。
但大家注意，ai只是工具而已，不要焦虑。到最后，大家还是想看一个活生生的个体的。
最近GEO（用豆包和deepseek招生）比较火，我有好几位老师都可以实现这个结果了，下期要写这个文章么？
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以上
2026年4月12日
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