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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