夜雨聆风原文：《A field guide to Claude Fable 5: Finding your unknowns》，作者 Thariq Shihipar（Anthropic 技术团队），发在 Claude 官方博客。
你有没有过一种经验？请 AI 帮你做一个东西，它很快就做完了，看起来没什么问题，但就是跟你想的不一样。
以前我们会说，喔，AI 可能还不够聪明嘛。但现在的模型已经强到，这个借口越来越难用了。
最近 Anthropic 推出了新的模型，他们的一位工程师写了一篇文章，里面有一句话让我印象深刻。他说：现在工作品质的瓶颈，已经从"模型的能力"，变成了"我能不能把我自己不知道的东西讲清楚"。
听起来有点绕口，但今天这支影片我想聊聊这句话，因为我觉得他讲的，就是我们接下来每个人使用 AI 的方式。
这篇文章标题叫做《Finding Your Unknowns》，找出你的未知。它原本是写给用 AI 来写程序的人看的，但我突然觉得，里面的观念套用在任何 AI 工具上都成立——做简报、写文案、剪影片，全部都适用。
它用了一个比喻我觉得很好懂：你给 AI 下的指令，就像一张地图；而实际的状况——你的项目、你的文件、你脑子里真正想要的样子——才是真实的地形。地图画得再仔细，都会有没画到的地方，那些没画到的地方，AI 只能用猜的。它猜的，就算合理，也可能跟你想的不一样。
所以他说，那些地图上没画到的地方，就是你的未知。你要做的，就是在 AI 动工之前，尽量把这些未知找出来。
第一种没有问题，本来就写在指令里。但剩下的三种，全部都是地雷，AI 只能猜，然后你看到成品的时候，才会想说：怎么怪怪的。
作者给的指令大概长这样：
这招对付的就是第四种——与其自己一直猜，不如让 AI 先把整个领域摊开给你看。
平常都是我们问 AI 问题，这招是倒过来，跟它说："一次问我一个问题，把所有模糊的地方问清楚，优先问那些答案会影响整个方向的问题。"回答到一半，常常会冒出一句："这个我还真的没想过。"这对付的是第二种——那些你知道还没决定、但一直懒得面对的事情。
有些东西你讲不出来你要什么，但你看到就会知道要或不要。设计、风格、配色，大概都是这种。作者的做法是，请 AI 一次做出四个方向完全不同的版本，然后看着它们说：这个太花、这个太无聊、这个感觉还不错。你的标准，就是在这个挑选的过程中慢慢长出来的。
有时候你要的感觉，用讲的很难讲清楚，但你手上刚好有个东西，那个就是感觉。作者的做法是直接把范例丢给 AI——他有一段现成的代码，行为就是他想要的，他就跟 AI 说："读懂这个，然后在我的项目里做出一样的效果。"这招不只写程序可以用，想要某个网站的排版感觉、某支影片的节奏，直接把范例丢给它，再讲你想改哪里。跟上一招一样，这对付的是第三种——那些你觉得理所当然、讲不出口的标准，范例里通通都有。
文章后面有个案例我觉得很有意思。作者用 AI 从头到尾剪了一支影片，就是 Anthropic 这次新模型的官方发布影片。过程中他们遇到一个问题：影片需要调色，但他完全不懂怎么调色。他先跟 AI 说："我不知道调色是什么，现在让我看懂这个领域，让我知道我不知道什么。"学了一轮之后，他才开始动手。这时候，他已经能讲出自己要什么，也看得懂 AI 给的东西好不好。
这跟我们的直觉相反——用 AI 不就是为了省时间吗？不懂的东西直接丢给它，为什么还要自己先学呢？但这篇文章让我重新思考了一下：花十分钟先把自己的未知挖出来，常常比事后花一个小时修改，便宜得多。作者的原话是：每一次的头脑风暴、每一次访谈、每一个小原型，都是在事情变贵之前，用便宜的方式先发现问题。
回到开头那句话——工作品质的瓶颈，从模型的能力，变成你能不能把未知讲清楚。我自己的理解是：AI 越强，它能帮你做的事情越多，你没讲清楚的部分也就越多。以前的指令技巧，教的都是怎么把话说得漂亮；这篇文章教的是另一件事——先搞清楚自己有哪些话，根本还没说出口。
下次你要请 AI 做一个比较大的东西之前，可以先试试看那句提示词：
讲到"找出未知"，其实我自己每次在选题的时候，都会用一个工具叫做 NotebookLM，把收集到的文章、影片全部丢进去，让它帮我找到不同的切角——这个主题还有哪些角度可以讲，哪些是我没想到的。等于是在动工之前，先把地图上没画到的地方找出来。
所有人普通人都可以快速掌握自己原来不知道的其他专业领域知识，借助AI 庞大的知识库成为一个入门生，前提是你要学会这些有效使用 AI 工具的技能。
如果你要处理的东西更复杂，像是要快速搞懂一个陌生的产业或公司，报告资料一大堆，连该从哪里读起都不知道，可以看看 VK 科技阅读时间推出的 NotebookLM 研究工作流。这个课程不是教你 NotebookLM 的每个功能，而是一套七个步骤的工作流，搭配整理好的提示词清单，照着做就能一层一层把产业的脉络拆开，产出你自己的关键洞察。
等于把刚刚讲的"把未知找出来"，变成一套照着走的流程。
有兴趣看原文的话，文章链接放在这 https://claude.com/blog/a-field-guide-to-claude-fable-finding-your-unknowns。
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