夜雨聆风
大家好，我是小萨。
在5月24日的 AI 内部培训里，前面我讲了一个很重要的观点：普通人使用AI，不要一上来就被工具牵着走，先从自己的真实需求出发。小萨老师 Al 工作流内训分享：AI 真正有用的地方，在你的日常工作里
到了第二部分，我更想讲一件具体的事：我们到底怎么让AI产出更有用的东西？
很多人会觉得，AI效果不好，是因为模型不够强、工具不够新、提示词不够高级。但我自己的感受是，很多时候问题出在输入端。你给它的东西太随意，它自然只能给你一个很普通的结果。你前面做的判断、筛选和准备越多，AI后面能放大的价值就越大。
先从数据可视化开始
培训现场，我拿Kimi做了一个演示，让AI用HTML和CSS的方式，展示厦门过去几年岛内房价的变化。
HTML和CSS听起来像技术词，但大家可以简单理解成网页上那些能被看见的东西。你让AI用这种方式做可视化，本质上就是让它用一个网页，把信息和数据更清楚地呈现出来。
我为什么喜欢这种方式？因为它好改。
如果你让AI生成一段视频，后面想改一个字，成本会比较高。让它改一张图，也不一定稳定。但如果是代码形式，它能很精准地找到某个标题、某个数字、某段文字，然后直接修改。比如把五年走势改成十年走势，它就能很快调整。
这对普通人很实用。你不一定要会写代码，只要知道这种呈现方式存在，就可以指挥AI先做出来。做完以后，你再看哪里不对，继续让它改。
好结果来自好输入
我在培训里反复讲，AI时代有一个老原则仍然成立：输入端是什么质量，输出端就大概率是什么质量。
如果你只给AI一句很模糊的话，它做出来的东西往往只是模仿一个大概样子。看起来有点像，仔细看就会发现不够准、不够贴近业务，也不太能打动真正的客户。
在数据可视化这件事上，非技术人员其实很有优势。因为我们了解客户，知道客户关心什么，知道信息在哪里，也知道哪些内容值得被挑出来。
比如我的一个重要客户群体，是IB国际课程体系的学生家长。家长当然关心孩子所选课程的难度，也关心过去有多少学生拿到高分。IB考试局每年都会发布官方成绩报告，但很多家长不会认真读。英文材料太长，信息太多，读完以后也未必知道重点在哪里。
这时候，人就要先发挥判断力。你知道家长想看什么，知道该去哪里找报告，也知道哪些数据可能有价值。你把这些前期工作做好，再让AI帮你整理和可视化，结果就会完全不一样。
AI负责执行，人负责判断。这是我现在很重要的工作方式。
让AI先给你选择，你来做判官
现场有人问到数据清洗的问题。比如拿到一大堆材料，自己也不想看，怎么知道AI提炼出来的东西是不是有价值？
我的想法是，新时代的工作方式可以更大胆一点。你不一定一开始就知道自己要什么，但你可以让AI先给你几个选择。
很多工作里，人真正厉害的地方，不一定是提前定义出一个完美答案。很多时候是东西摆在你面前以后，你能判断哪个更好，哪个更接近目标，哪个值得继续做。
所以你可以让AI先从一份报告里找出几个家长可能感兴趣的数据方向。看完以后，你觉得第三个方向比较好，就让它继续深入。等它把数据整理出来，再让它做成可视化。
这个过程很像你在做甲方。AI先给方案，你来判断。你选中一个方向后，它再继续往下做。这样一轮一轮推进，结果通常会比一开始憋一个完美提示词更好。
给AI加一个小尾巴
很多人用AI时还有一个痛点：它会输出很多废话。过渡句很多，解释很多，看起来很完整，真正有用的信息反而被淹没了。
我在培训里提到一个方法，我叫它小尾巴。
简单说，就是你在某一类任务里，慢慢积累自己不希望AI做的事情。比如不要写太多套话，不要过度解释，不要把内容写得像说明书，不要输出一堆无关背景。以后每次做类似任务，都把这段要求贴在最后。
我现在发现，要求AI一定要怎么做，有时候会限制它的发挥。但告诉它哪些不要做，往往很有效。
这其实也是一种新的工作习惯。我们要慢慢把过去的工作方式调整过来。不是每次都从零开始写提示词，而是把自己常用的要求、禁忌和偏好沉淀下来，让AI越来越懂你的工作标准。
审美也是AI时代的重要能力
这一部分我还讲到了审美。
我做PPT时，并不太喜欢让AI直接生成完整PPT。它有时候做得也还可以，但不一定符合我熟悉的表达方式，也不一定符合受众熟悉的视觉语言。
所以我更常用的方法是，让AI像设计师一样，先帮我生成一些视觉元素。然后我把这些元素拿过来，放进自己的PPT里。
想把这件事做好，人自己要不断看好东西。你要知道有哪些设计素材库，知道不同风格长什么样，也要愿意持续积累参考。重要项目里，不要只给AI一个参考方案。多给几个，它更容易从不同方案里找到共同点，做出的东西也会更接近你真正喜欢的方向。
我一直觉得，审美不是靠背知识点学出来的，它更多来自持续接触。你看得越多，越知道什么是好的，也越能指挥AI做出更接近目标的东西。
对有孩子的家长来说，这一点尤其重要。未来的孩子只会做题是不够的，审美、表达和判断力都会越来越重要。AI能帮助人生成内容，但人要知道什么值得留下。
AI也能帮老师少纠结
我自己的工作里，还有一块是教学。
比如我讲历史课时，经常会用到一手史料。有些材料是几百年前的信件，语言也不是现代人熟悉的表达。没有AI的时候，备课会很花时间。现在我可以把材料交给AI，让它先识别内容，再挑出适合某个年级学生听的部分。
它给我几个方向以后，我再判断哪些值得讲，哪些可以展开。
这节省的不只是阅读时间，更重要的是减少纠结。很多时候，备课最消耗人的地方，是决定讲什么、怎么讲。AI先帮我筛一遍，我就可以把精力放到真正的讲解上。
风格混搭，会让内容更容易被看见
最后我讲到一个对内容工作很有用的点：风格化创作。
AI的底层逻辑，可以简单理解成根据你的输入，推测接下来最可能出现什么。所以你给它高质量输入，它更可能给你高质量输出。你给它一种明确的风格，它也能沿着这个风格往下写。
这对工作很有帮助。很多人写产品文案，会写得像说明书。内容可能很准确，但客户不愿意看。以前要把说明书改成更适合传播的文字，需要很强的写作能力。现在你可以把原材料交给AI，让它换几种风格，比如更通俗一点，更像在安利一个产品，更适合短视频口播。
有意思的是，写说明书的人自己可能会觉得这些版本不够专业，但客户反而更愿意看。
所以不要只用自己的品味定义所有东西。AI可以成为一个风格实验室，帮你快速生成不同表达方式。你要做的，是拿这些版本去判断，哪一种更适合你的客户。
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