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

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。

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：

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：

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。

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：

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

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。

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：

你可以直接复制这段：

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。

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。

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？

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。

https://x.com/t_blom/status/2060806313001746792

https://x.com/garrytan/status/2061076595474121073

https://x.com/levie/status/2061247380897579500