夜雨聆风AI 入门科普
AI 像外包？因为它还没听过你们公司的“八卦”
用生活类比，先听懂概念，再决定怎么用。
有些 AI 答案最烦人的地方，不是错。
是你明知道它语法通顺、逻辑完整，但就是不像你们公司的人写的。
它不知道老板说“稳一点”是什么意思。
不知道客户 A 上次已经炸过一次。
不知道这个需求看起来紧急，其实只是某个部门又在试探边界。
这就是今天从 X 上看到的一个很有意思的判断：
AI 最大的问题，可能不是不够聪明，而是还不知道你们公司到底怎么运转。
AI 先听公司八卦
先给 5 个标题候选
• AI 像外包？因为它还没听过你们公司的“八卦”
• 外网热帖说：AI 不缺智商，缺的是公司常识
• 为什么 AI 写得很对，却一点都不像你们公司的人？
• 别急着让 AI 写方案，先给它一张“公司小抄”
• AI 进公司第一课：不是干活，是听懂潜台词
我选第一个。
它有点口语，也有点扎心：很多 AI 不是能力差，而是太像外包——只看任务，不懂现场。
外网热帖在说什么？
最近 X 上有一条很适合普通人理解 AI 的观点。
Tom Blomfield 打了个比方：
如果你用一群天才替换掉 90% 的员工，但这些天才完全不知道公司怎么运转，那会是一场混乱。
这句话很绝。
因为它说中了很多人用 AI 的真实感受。
AI 很像“天才外包”。
它会写，会总结，会改格式，会给建议。
但它不知道你们公司的历史包袱、权力关系、客户脾气、流程暗门。
Garry Tan 又补了一句：
模型已经够聪明了，真正缺的是锁在资深员工脑子里的公司特定知识。
这句话更狠。
意思是：问题不一定在 AI 那边。
问题可能在公司这边——很多真正有用的知识，从来没有被好好写下来。
什么叫“公司八卦”？
这里的八卦，不是茶水间闲聊。
它是那些文档里不一定有，但做事时必须知道的东西。
比如：
• 哪个客户不能用模板话术；
• 哪个数据口径去年改过；
• 哪个需求以前被否过，原因是什么；
• 哪个老板说“可以看看”，其实不是批准；
• 哪个流程看起来有 5 步，实际第 3 步才是真卡点。
你看，这些东西是不是很熟？
新人刚进公司，最难学的往往不是系统怎么用，而是这些“潜台词”。
AI 也一样。
你不给它这些潜台词，它就只能写出一份看起来正确、但没有灵魂的标准答案。
公司小抄
换个生活类比：AI 不是没厨艺，是没菜谱
想象你请了一个很厉害的厨师来家里做饭。
他会刀工，会火候，会摆盘。
但你没告诉他：
你妈不吃香菜。
你爸血糖高。
孩子一吃辣就咳嗽。
家里那瓶酱油特别咸。
上次做红烧肉大家都嫌腻。
那他做出来的菜可能很好看，也不难吃，但不一定适合你家。
AI 也是这样。
模型能力像厨艺。
公司知识像菜谱边上的小字：
“这个客户别催太紧。”
“这类汇报先给财务看。”
“这个数字别单独拿出来讲。”
“老板不喜欢长铺垫，先说结论。”
真正好用的 AI，不只是会做菜，还要知道这桌人怎么吃。
普通人今天怎么做？
不用等公司上什么高级系统。
你可以先做一个很小的动作：给 AI 一张“公司小抄”。
下次让 AI 写周报、邮件、方案前，先补这 5 类信息：
| 小抄项目 | 你要告诉 AI 什么 |
|---|---|
| 人 | 谁看这份东西，谁拍板，谁会反对 |
| 事 | 这件事为什么发生，前面卡过哪里 |
| 规矩 | 哪些话能说，哪些结论不能乱下 |
| 历史 | 以前类似事情怎么处理过 |
| 证据 | 哪些文件、数据、聊天记录可以引用 |
你可以直接复制这段：
先别急着写。 我给你一张公司小抄： 1. 读者是谁： 2. 这件事的背景： 3. 不能碰的边界： 4. 以前发生过的类似情况： 5. 可以引用的证据： 如果信息不够，请先问我 5 个问题，再开始写。
这段提示词不花哨。
但它把 AI 从“外包写手”往“新同事”方向拉了一步。
要小心：别把所有秘密都倒进去
这里有个边界。
公司小抄不是让你把客户隐私、合同金额、内部账号、完整聊天记录一股脑扔给 AI。
你要做的是“够用”，不是“全给”。
能脱敏就脱敏。
能摘要就摘要。
能只给结论和背景，就不要给原始敏感材料。
给 AI 上下文，不等于给 AI 所有钥匙。
今天先记住一句
AI 写得像外包，不一定是它笨。
可能是你只给了任务，没给它公司常识。
以后你让 AI 干活前，可以先问自己一句：
我有没有把那些“只有老员工才知道的潜台词”，翻译成 AI 能看懂的小抄？
如果你愿意，可以在评论区留一个场景：
你最想给 AI 补哪类“公司小抄”？客户、老板、项目、流程，还是数据口径？
插图说明
本文封面和正文信息图为本次原创绘制，使用本地品牌视觉素材作为角标和页尾识别，不使用第三方 AI 产品 logo，不热链网络图片。
资料参考
• Tom Blomfield on X：Imagine replacing 90% of your employees with a team of geniuses who have no idea how your company operates.
https://x.com/t_blom/status/2060806313001746792
• Garry Tan on X：The models are smart enough already. What is missing is the company-specific context locked in senior people heads.
https://x.com/garrytan/status/2061076595474121073
• Aaron Levie on X：The #1 problem for AI agents in the enterprise is the context problem.
https://x.com/levie/status/2061247380897579500
本文复盘点
• 选题理由：承接用户反馈，采用 X 高互动观点做“摘译 + 白话解释”，减少模板化原创腔。
• 主线：一个问题，AI 为什么像外包；一个判断，缺公司常识；一个类比，厨师没看菜谱边注；一个动作，先给 AI 公司小抄。
• 封面策略：办公室餐桌/小抄类比，突出“AI 先懂潜台词”。
• 互动问题：你最想给 AI 补哪类公司小抄？
