夜雨聆风我让 AI 帮我写一份周报。它写得条理清楚、用词漂亮，单看挑不出毛病。可我的周报根本不长这样。每一段都对，每一段又都得改，改到最后，比我自己从头写还累。
前阵子爬山，一个在医院的朋友也跟我吐槽过一模一样的事：AI 看着挺能干，可一让它按科室的标准来，总差那么点意思，到底怎么治？
我猜你大概率也遇到过：让它写方案、回邮件、出个文案，它给的东西样样在理，就是跟你这边的实际情况对不上。先别急着换工具。这事我后来想明白了，问题多半不在 AI，在我们没给它该给的东西。
本文是《小白的 AI 扫盲课》第 7 篇，也是第 2 部分"使用 AI"的第 3 篇。上一篇讲怎么给 AI 收拾出一张干净的桌子，这一篇接着说：桌上到底该摆些什么，它才能真照着你的情况来办。
顺便先问一句，留着到文末：你试过把自己的文件直接丢给 AI 吗？还是一直纯靠聊？
它什么都懂，就是没看过你的那一份
要理解这件事，得先知道 AI 的知识是从哪来的。
它学的是全世界公开的资料：书、网页、论坛、文档。所以凡是大家有共识的东西，它都门儿清。可你每周那份周报的格式、你们公司邮件的腔调、某个客户这两年的来龙去脉，这些只存在你这儿，外面查不到，它自然也不知道，而且本来也不该知道。
我后来是这么理解的：AI 像一个履历漂亮的新顾问。行业大道理张口就来，听着头头是道。可他没看过你公司的账本。你不把账本摊开给他，他能给你的就只有教科书答案，正确，但悬在半空，落不到你这摊具体的事上。
所以当 AI 又开始输出那种"正确的废话"时，与其怪它不懂行，不如先回头问自己一句：它该知道的材料，我递过去了吗？
很多时候答案是没有。那解法就不是把需求描述得更花哨，而是直接把材料递过去。与其费劲描述你的周报长什么样，不如把上周那份直接发给它看。
喂什么，怎么喂
操作本身朴素得让人意外：能传文件就传文件，传不了就把内容粘进对话框。主流 AI 都支持，入口一般就在输入框旁边那个回形针。没有什么神秘操作。
关键不在动作，在于你喂的是不是它真正缺的那块。最值得喂的材料就三类，下面这张表建议直接截图收藏，下次拿不准喂什么，照着对：
你可能注意到了，表里每一行都跟着一句话。这就是最容易被漏掉、却最要命的一步：光把材料扔过去没用，得告诉它这是干嘛的、要它怎么用。
同样一份周报甩进去，你不说话，它可能当成参考范本去模仿，也可能当成背景信息去分析，全凭它猜。你补一句"这是我们以前的格式，照这个风格写新的"，它立刻就明白了。材料加用途，才算喂到位。
那到底是粘进对话，还是传成文件？给你一个简单的分法：几句话能说清的，比如一段背景、一个短示例、几行要求，直接粘进对话框最省事，它当场就能看见。整份要原样保留的东西，比如完整报表、多页文档、正式范本，传成文件更好。一来不占对话那张"桌面"，二来 AI 解析得更稳，三来下次还能再调出来用，不用重新复制一遍。
这些范本、背景，最省力的来源其实就是你平时跟 AI 聊出来的好东西。随手存下来，攒成自己的一个小素材库，下次直接喂。怎么把对话沉淀成素材库，留到后面"AI 提效"那部分专门讲。
喂料的四个坑
材料对了，还有几个地方容易翻车，不注意反而把对话质量带坏。
第一，别一股脑全塞。材料也占桌面（这就是上一篇说的工作台）。你把整个文件夹的存档全倒进去，AI 反而在一堆东西里找不着重点，越喂越乱。挑跟这件事相关的那几份，比贪多管用。
第二，给最新版。它分不清新旧，你扔进去一份去年的旧模板，它就老老实实按旧的办。手上有新版，就只给新版。
第三，划死范围。让它回答前加一句："只根据我给的材料回答，里面没有就直说没有。" 这一句能治它拿公共知识硬编的毛病。它瞎编的概率会大幅下降，而且就算编了，你也能对着材料一句句查出来。这招其实还能当验证器用，下一篇细说。
第四，先脱敏再喂。客户真名、身份证号、内部财务数字这类东西，递出去之前先抹掉。除非你用的是公司内部的大模型，否则别拿敏感信息去喂公网上的 AI。哪些绝对不能给，2.5 会专门讲，这里先提个醒。
还有个容易混的地方顺手划清：喂资料，和让 AI 联网搜，是两回事。私有的、它本来不知道的东西，得你自己递；公开但要最新的信息，可以让它去搜。但搜回来的也不能照单全收，怎么核实，正好是下一篇的事。
写在最后
绕了一圈，其实就一句话：AI 不缺道理，缺的是你的材料。挑对材料、交代清用途、划死范围，它就能从一个"什么都懂一点的通用顾问"，变成"看过你账本的自家顾问"。而且不管 AI 以后升级到多聪明，"私有的信息得你自己递"这个道理都不会变。
回到开头那个问题，你试过把自己的文件丢给 AI 吗？评论区选一个：A 没试过，一直纯聊；B 丢过，但它用得乱七八糟；C 早就习惯带着材料问了。我想看看大家卡在哪一步。
也可以把这篇转给那个总说"AI 写的东西没法用、还得自己重写"的同事。多半不是 AI 不行，是没给它看材料。
下一篇聊"怎么判断 AI 说得对不对"：材料喂进去了，它就一定老实了吗？未必。几招让它现出原形，想接着拿方法，就关注这个系列。
