AI帮我写了7版方案,全部不及格——问题在我自己

01

先说背景

我做供应链产品，今年年初带了一个库存对账Agent项目，用多层agent编排架构把原来纯线下的对账作业搬到了线上。这个项目后来拿了公司年度AI创新奖。

同时我还搭了个人数字分身，累计5个月，沉淀了32个AI技能，从写需求文档到审技术方案到每天复盘，AI已经嵌进了我工作的每一个环节，变成了我的工作流。

所以我不是AI小白。我是那种"已经靠AI拿过结果"的人。

但上周五，我在另一个项目上翻了车。

02

发生了什么

公司安排我做一个自动化的产品方案。这个项目我不太想做（原因后面说），但还是得做。

我的操作是：把业务方给我的所有材料——PRD、会议纪要、需求沟通记录、之前的技术方案——一股脑全扔给AI，让它直接输出产品方案。

第一版出来，不对。
改了改prompt，第二版，还是不对。
换了个思路重新组织材料，第三版、第四版……

一直到第七版，我都不满意。

当时我的第一反应是：AI理解不了这么复杂的业务。

但周末冷静下来想了想，我发现问题根本不在AI。

03

三层归因：为什么一个AI老手会犯这种错

表层：我没筛选材料，AI被"全量输入"淹没了

我给AI扔了一堆文档，但这些文档里：

· 有些跟当前场景直接相关

· 有些只是背景参考

· 有些在当前优先级下根本不需要看

我没有做任何筛选和优先级标注。一股脑全倒进去，指望AI自己分辨哪些重要哪些不重要。

这是操作层面的错误。

中层：我自己都不知道这个业务要干嘛

更要命的是——我在让AI写方案的时候，我自己都说不清楚这个业务到底要做什么。

我上周五才开始接触这个需求。业务方只跟我聊了些细节，没有人给我一份完整的业务全景。我在各种零散的会议里听了一些碎片信息，但从来没有从头到尾把"用户在什么场景下做什么事"这件事想明白。

然后我就让AI写方案了。

出了7版我都不满意，其实不是AI写得差——是我自己看不懂AI写的东西对不对，因为我脑子里没有一个"对照答案"。

这是认知层面的错误。

深层：我不想碰这个项目，用"全委托AI"来逃避

说到这里就得诚实一点了。

这个项目不是我主动选的。手上还有一个自己主导的AI项目正在关键期，突然被安排接一个全新业务线的方案，时间碎片化严重——上午会、下午会，中间能静下心来想事情的时间加起来不超过一小时。

我对这个项目的底层情绪是：被动。不是不想把它做好，而是精力已经被其他事情占满了，根本没有余量去"好好理解一个全新业务"。

但我没有正视这个状态。我的潜意识选择了一条"看起来很高效"的路——全扔给AI，让它替我完成那个我没时间做的"深度理解"环节。

而"把所有材料扔给AI让它出方案"这个动作，表面上看是在"用AI提效"，实际上是在说——"我不想碰这个东西，让AI替我碰吧。"

对比一下我在另一个AI项目上的做法：那个项目我是主动选的、有热情的、每个业务细节都亲自扒过的。所以我给AI的每一条指令都很精准，AI出来的东西我一眼就能判断对不对。

不是能力差异，是投入意愿的差异。

若带着清晰的理解去跟AI协作，AI是加速器。
若带着“提效”的心态去委托AI，AI反而会忠实地放大混乱。

04

想明白之后我干了什么

说实话，归因完我愣了一会儿。因为我意识到之前那7版不是"改得不够"，而是"从一开始方向就歪了"。

然后我想起来自己平时写方案其实有一套固定动作的——

第一件事，是搞清楚这东西到底是给谁用的，他在什么场景下干什么事。不是那种泛泛的"用户画像"，而是特别具体的：他从哪个页面进来、点什么按钮、看什么数据、做什么决定、最后到哪里去。

第二件事，是顺着用户动作往系统里看——他每点一下，系统里发生了什么变化？数据流到了哪里？

刘润有个说法我认同：ERP就是数据库的增删改查。我觉得不止ERP，大部分B端软件本质类似——用户干了个什么事，系统跟着动了，最后落到数据库里。

但这次，我两步都跳过了。

直接扔材料让AI出方案。就好像我跳过了"理解"这一步，直接进入了"交付"。

而且还有一个事我之前没意识到：我扔给AI的那堆材料里，有些跟当前这个方案根本没关系，有些优先级很低，有些甚至会误导判断。我没有做任何筛选——直接全量输入，指望AI自己判断哪些该看哪些不该看。

所以现在我给自己加了一条规矩：让AI干活之前，先问自己两个问题——"我能一句话说清楚要做什么吗？"和"我给的材料里哪些是真正需要的？"

答不上来，就别让AI动手。这个check花不了5分钟，但能省掉后面7个版本的无用功。

05

现在进展到哪了

说实话到发稿为止，这方案还没搞定。但我做的事已经变了——

我不再改prompt了。7版都不行，再改也不会行，因为问题根本不在AI那头。

我现在在做的事情特别朴素：画一张用户链路图。不写方案、不写PRD，就是想清楚"用户从哪开始、经过什么、到哪结束"。

中间有个我不太熟的环节，就去问业务方。承认自己不知道，比硬编强多了。

等我能用一句话说清楚"这个方案到底要解决什么"的时候，再让AI帮我出具体的东西。

结局还没有，但至少方向对了。

06

最后说两句

用AI踩过最大的坑不是技术坑，是心态坑。

AI不会纠正逃避。如果给它一堆混乱的材料，它会特别认真地把混乱"格式化"成看起来像方案的东西。格式很好看，逻辑不通顺——因为那是一堆我自己没想清楚的东西。

我现在对AI协作有一个体感越来越强的判断：它放大的是我的投入度，不是替代我的投入度。

如果带着清晰去协作，它可以加速。如果带着混乱去委托，它只能把混乱打扮得更体面——最后还是得拆掉重来。

写这篇的时候方案还没做完。等做完了再来更新。

也可能做完之后发现还有新坑。到时候再聊。

END

我是老贺，医疗+供应链双行业产品人。

正在用AI搭建数字分身，把干过的活沉淀成方法论。