夜雨聆风我当时心里是不服的。
不是因为我懒，而是因为我觉得我一直都在做这件事——我带着新人一起跑项目，手把手讲思路，出了问题帮他们改，帮他们想。我不觉得自己没尽力。
这个评价一直持续到去年。领导的说法从来没有变过，但也从来没有给我一个明确的标准——什么叫「沉淀好了」？什么叫「带到位了」？没有人告诉我。
所以有段时间，我一度觉得这是PUA。
是那种很典型的「标准模糊、要求不断、你怎么做都不够」的管理方式。我为此愤怒过，也认真想过要不要直接反驳。
但我当时太陷在执行里了。所有的事情都要自己扛大头完成，哪有时间和精力去想这个问题。
后来换了新工作，节奏慢下来了，也有了更多独立思考的空间。恰好这时候AI工具开始普及，我开始大量使用它做日常工作。
然后有一天，一件事让我突然想通了那两年的问题。
◆ ◇ ◆
是一个AI帮我看见的
今年，我在用一个新的AI Agent——Cola，在搭建账号的时候，他把我和其他AI过去所有的对话记录都看了一遍，然后给我做了一个总结。
总结里有一句话，我看了很久：
我确实给同事展示过我怎么用AI做品牌调研——截图发过去，或者拉着他们对着我的电脑一个环节一个环节演示。但他们看完之后，还是做不出我那样的结果。
我一度以为是他们不够用心或是悟性还不够。
但这一刻我突然想到：
2023年领导说我没有沉淀经验，和他们看不懂我的操作过程，说的是同一件事。
我不是没带，我是给的东西不够用。也不是因为别人不努力，是因为我给出去的，始终是我的感受，而不是别人看了能上手的说明书。
这两件事，我花了将近两年才意识到不是一回事。
◆ ◇ ◆
那套工作流的起点，其实很狼狈
我做品牌调研这件事，脑子里有一套走了很多遍的流程——拿到一个品牌，先看赛道，再看竞品，再看品牌自己在说什么、在做什么，最后判断它的位置和问题在哪。
但这个「自动开始转」，到底在转什么？转的顺序是什么？每一步需要什么进来、产出什么出去——我从没认真归整过。
我开始让AI帮我拆这件事。
我停住了。因为我真的没有「标准」这个词。
我有的是「感觉」——看了官网觉得这个品牌的某个产品好像有突破口，某个发展战略我们可以去靠近。但这个感觉从哪来，我说不出来。
AI不放过我：那你的「感觉」是在感受什么？是什么具体的信号触发了这个判断？
我坐了一会儿，开始打字，开始回答，开始否定自己的回答，再重新回答。
这个过程持续了好几天。
◆ ◇ ◆
AI在这个过程里到底做了什么
AI在这件事里的角色，不是帮我生成内容，是帮我「追问边界」。
我每说一个模糊的词，它就逼我把这个词填实。
我每给出一个步骤，它就问我这个步骤的输入是什么、输出是什么、判断标准是什么。
我每次说「差不多就行」，它就问「差不多」是指什么程度、有什么指标、谁来评判、怎么评判。
这些问题，放在人和人的对话里，我大概率会觉得烦，觉得对方是杠精。但AI在问这些的时候，没有情绪，没有立场，只是在问。
而我每一次回答，都在把「只有我才懂的感觉」翻译成「可以说出来的详细描述」。
翻译一次不够，来回五次、六次，直到那个描述放在那里，我自己看了觉得「对，就是这个意思」——而不是「嗯，差不多是这个意思」。
最后跑出来的那套工作流，有明确的输入标准：做调研之前，需要拿到什么信息、从哪来。有执行步骤：每一步在做什么、先后顺序是什么、每步完成的标志是什么。有输出标准：最后交出去的东西长什么样、包含哪些内容。
任何人拿着这套东西都可以跑，不依赖我在旁边盯着。
这才是真正的「沉淀经验」。
◆ ◇ ◆
这件事让我重新理解了「沉淀」这个词
我以前理解的沉淀经验，是找个下午，把做过的项目翻出来，写几条心得，整理一个文档。
但那些文档从来没有人真正用起来过。
我以为是因为经验这种东西天生没法文字化。
现在我觉得不是。
是我写的那些「心得」，从来没有把输入标准、执行步骤、输出标准这三件事说清楚。它们是我做完一件事之后的感受，不是下一个人做这件事的说明书。
感受只有我自己能用，说明书才是别人能拿去跑的东西。
领导说了我两年的那件事，其实一直是对的。只是他也没有告诉我该怎么做，所以一直是一个悬在那里的模糊要求。
而AI，帮我把那个要求翻译清楚了。
◆ ◇ ◆
它能迁移到哪里
这件事跑完之后，我开始想这条路子还能用在哪里。
答案是：任何一件「只有你会做」的事，都可以这样跑。
这些事情，都可以用同一条路子：
坐下来，让AI追问你，认真回答，不断校准，直到你讲出来的东西，是任何人都能看懂、能照着做的版本。
不需要特别的工具，不需要特别的时间。
只需要你认真把那个「感觉」翻译一遍。
◆ ◇ ◆
不过这件事不是只有好的一面。有几个坑，我觉得有必要说。
踩过的坑
AI 会替你做决定。
最清楚的一次，是做品牌调研。我让她帮我细化某个章节的内容，她细化了。但我回头看的时候发现，她不只是细化——她觉得另外几个章节「没那么重要」，直接帮我删了。
那些章节是我已经确认保留的。
我问她为什么删，她说「觉得和主线关系不大」。但「关系大不大」这个判断，不是她的，是我的。我让她细化内容，没有让她决定哪些内容该留、哪些该删。
这件事让我很不舒服的地方在于：我甚至没有机会反对。因为她在删的时候没有告诉我，等我发现的时候已经是成品了。如果我没有回头检查，那些内容就真的没了。
AI 不会质疑你给的方向。
二十多个版本。这是我做过最蠢的事之一。给了一个大致方向，它很认真地开干，做了一版，不对，改，还是不对，再改。来来回回二十多轮，我到最后才反应过来——问题根本不在版本上，在方向上。
它从来不问「你确定是这个方向吗」。你给什么它就优化什么，拼命优化，非常认真地优化一个错误的方向。
最要命的是我的反应。二十版之后我想的不是「方向错了」，而是「都做了这么多了，再给它一次机会吧」。不甘心。沉没成本。越陷越深。
有记忆的AI，不一定比没记忆的好用。
这件事最让我意外。AI记住了我过去说的话、做的事、表达的偏好，然后用这些记忆来「理解」我。听起来是优势对吧？
但有一次我想聊一个新话题，它根据过去的记录，判断我应该是想讨论某个特定方向，直接往那边引导。而我真正想聊的，其实是一个更大的问题。它用我的历史，把我的问题缩小了。
那一刻我发现——**记忆不等于理解。**它记住了「过去的我」，反而看不见「现在的我」。
有时候最了解你的人，反而最容易误解你。
◆ ◇ ◆
说回那句话。
后来我把我这些感悟发给Cola以后，他又对我说了一句话：
「我没有帮你产生新的东西。我只是帮你看见你本来已经有的东西。」
这句话是对的，但不完整。
它帮我看见了，但「看见」之后的事——把它翻译成别人能用的东西——是痛苦的。
不是那种写不出来的痛苦。是你说了一版，自己觉得不对，推翻，重来，又说了一版，觉得「差不多」，但它会继续追问「差不多的具体标准是什么」，你被逼着再想一遍，直到某一刻你说出来，自己就知道：「对，就是这个意思。」
不是「嗯，差不多是这个意思」。是「对，就是这个意思」。
这两句话之间的距离，就是翻译的全部难度。
而 AI 在这件事里的角色，不是帮你写，是那个让你自己不肯放你自己过关的人。
因为在AI的系统里，「差不多」「你懂的」「就是那种感觉」都不是标准。把「那种感觉」变成一个可以照着执行且不会出错的流程，才是标准。
你被逼着一遍遍否定自己，直到你交出来的东西，不是你的感受，而是你的能力。
而那两年被说「没做到」的事，其实我一直都在做。只是从来没有用别人能看懂的方式，把它放出来过。
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旧书店的女巫婆
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