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AI 不好用?大概率是你用得太少

AI 不好用?大概率是你用得太少
AI 调教 · 个人知识库2026.08

AI 不好用 = AI 不够聪明?

AI 不好用?

大概率是你用得太少

调教、沉淀、天天用、养知识库--把 AI 变成你自己的样子

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PART 01

为什么不好用

预期差太远

PART 02

怎么调教

告诉它你是谁

PART 03

沉淀成工作流

别每次从零开始

PART 04

天天用边用边修

转起循环

PART 05

个人知识库

底座

PART 06

回到那个问题

三件事

PART ///

写在最后

从知识库开始

前两天有个朋友问我,为什么他的 AI 总是调教不过来,写出来的东西不是他想要的味儿。

我第一反应不是 AI 有问题。是他用得太少。

这个判断我憋了一段时间,今天简单展开聊聊。

01

PART

为什么觉得 AI 不好用

Why it feels wrong

大多数人抱怨 AI 不好用,其实是这么个场景:打开对话框,输入一句话,看了一眼回出来的内容,觉得不像自己要的,关闭,下次再说。

或者就是反复试几句提示词,发现调来调去还是差点意思,最后得出结论:AI 还不够聪明。

但 AI 不是你肚子里的蛔虫。你不说,它很难想象你到底想要什么样子。

这件事说穿了,问题其实出在预期上,不在 AI 本身。

你期待的是「我说一句,AI 就全懂」,但 AI 实际能做的,是「你给我足够的信息,我帮你组织出来」。这两件事,差得远。

那信息从哪来?两个地方。一是当下你给它的输入;二是它在你知识库里能翻到的历史。

后者没人提醒,大多数人就忘了。

02

PART

怎么调教 AI

Tell it who you are

拿写作来举例,这是大多数人都能用上的场景。

你想让 AI 写出你的风格,光说「写得像我」是没用的。你得真的告诉它:你平时怎么写、喜欢用什么词、讨厌什么句式、节奏偏快还是偏慢、长句多还是短句多、有哪些口头禅、有哪些绝不会用的词。

更直接一点--把你以前写过的几篇文章丢给它,让它读,让它分析,让它总结出规律。

然后它写出来不对的地方,你改,改完丢回去让它看:你看这里不对,应该是这样。

这个过程就是调教。说出来不神奇,做起来其实挺花功夫。

但大多数人就是卡在这里:懒得把话说清楚,懒得给案例,懒得来回改。改两轮觉得烦,就说 AI 不行。

03

PART

沉淀成 skill 或工作流

Make it reusable

光会调教一次还不够。

你今天用 AI 写了一篇文章,调得还行,明天又要写,下个月还要写。每次都从零开始调,累也累死。

所以这一步很关键:把调教过程沉淀下来。

具体沉淀成什么样,看你的用法。常见的两种:

·一份 skill 或者 prompt 文件,写清楚:你的风格是什么、你常用的结构是什么、每一步怎么做、有什么禁忌。

·一套工作流脚本,每一步用什么模型、传什么参数、生成什么结果、怎么校验。

沉淀的意义在于,下次再写的时候,不用从头开始。你把它打开,AI 直接接上,能省一大半功夫。

我自己就是一直这么干的。写文章、写排版、写脚本、写调研报告,每一块都有自己沉淀下来的 prompt 和工作流。里面没有花里胡哨的东西,就是一步一步写明白,每一步给 AI 看什么、改什么、留什么。

04

PART

天天用,边用边修

Iterate every day

接下来这一步,很多人都忽略了。

沉淀完之后,不是放着不管了。

你得天天用。天天拿出来跑一遍。看它哪里好用了,哪里又出问题了。

AI 再聪明,也不可能一次调教就完美。它在某些地方会偏,某些细节会丢,某些你没说清楚的预设会暴露。

这就是日常使用的意义:边用边发现问题。发现了问题,让它修,让它补。修完以后,回过来更新到方法论里去。

也就是说,这个循环是:

·调教 -> 沉淀 skill / 工作流

·天天用 -> 发现新问题

·修复问题 -> 回填到方法论

·再用 -> 再发现

这套循环转起来,你的 AI 才真的越来越像你。

不转这个循环,skill 就是死文档,AI 还是那个 AI。

05

PART

你的个人知识库

Your knowledge base

前面这些步骤能成立,前提是你得有东西沉淀。

你给 AI 说「写得像我」,它没读过你的文章,它怎么知道像不像?

你让它总结你的风格,它没看过你的文章,它怎么总结?

你让它在内容里引用你的经历,它不知道你做过什么,它怎么引?

这就是个人知识库的作用。你的个人知识库,至少要有这些内容:

·你的个人经历,做过什么、踩过什么坑、有什么成绩。

·你的人设背景,是什么样的人、写给谁看、语气怎么定。

·你的故事,原材料越具体越好,AI 才能讲得像你。

·你的原创文章、笔记、思考,越多越好,这些是它的语料。

·你的金句、你的表达习惯、你常用的词、你反感的词。

这些东西越丰富,AI 调起来越省事,最后产出的东西也越像你。

我自己的知识库就是 Obsidian + 各种 AI Agent(Codex、WorkBuddy 这些)搭起来的。每天的输出、阅读、思考、项目进展,全在里面。日积月累,半年一年下来,AI 已经能很自然地用我的语气说话、调我的素材、帮我接续之前写过的观点。

靠调教一次搞不定这件事,得靠知识库慢慢养出来。

06

PART

回到那个朋友的问题

Back to the question

如果你觉得 AI 不好用,先别急着下结论。

大概率是这三件事之一:

·你用得太少,没把它逼到必须学你的程度。

·你说得太少,没给它足够的素材和反馈。

·你没有自己的东西可以给--没有知识库,没有历史文章,没有风格沉淀。

这三件事补上,AI 自然会好用起来。

AI 不是买回来就行的家电,是需要你天天用、天天磨、天天喂素材的工具。

说白了,跟养一个新人差不多。你不告诉它规则、不给它看案例、不让它试错、不让它复盘,它永远只是个通用模型,跟你没关系。

调教它,本身就是个功夫活。急不来,也没法绕过。

///

PART

写在最后

Start from here

如果你也想开始养自己的 AI,可以先从知识库开始。

工具的话,个人用 Obsidian 就够,再配一个能长期陪你工作的 AI Agent(Codex、WorkBuddy、Claude Code 这些都能选)。

先把每天写的内容、读到的、想到的,都丢进去。养个两三个月,再回头调教 AI,你会发现顺很多。

用得太少,是 AI 不好用的唯一原因。

我是小路,做 AI 编程出海。这个号主要写我自己用 AI 折腾内容、做产品、跑自动化的事,都是真用真踩坑过的。

如果哪篇对你有用,点个在看或转发,就是对我最大的支持。

既然看到这里了,顺手三连吧

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