夜雨聆风
一个只有5行字的东西，被下载了700万次
前阵子看到一个数据，挺震撼的。
TypeScript圈有个大神叫Matt Pocock，GitHub上16万颗星的那种人物。他写了一个叫 /grill-me 的小东西，全文只有5行字，被下载了700万次。
grill，英文里是"拷问、炙烤"的意思。这5行字干的事，说出来你可能会愣一下：它不是让AI帮你干活，而是让AI反过来审问你。
你对它说"开始grill"，它就会顺着你的想法一路追问，每次只问一个问题，还必须附上它建议的答案。最关键的是——在你把所有问题答清楚之前，它绝不动手帮你产出任何东西。
就这么个玩意儿，700万次下载。
我一开始也不理解，后来自己用了一个月，才算想明白它为什么火：因为它戳中了一个大多数人都搞反了的事情——我们用AI的姿势，从根上就错了。
我们大多数人，都把AI用反了
先回想一下你平时是怎么用AI的。
"帮我写个方案。""帮我做个年度计划。""帮我分析一下要不要跳槽。"
然后AI噼里啪啦给你一堆看起来挺像回事的东西，你复制、粘贴、改改名字，交差。
这就是现在最流行的用法，程序员圈子里管这个叫vibe coding——凭感觉来，模糊的想法丢进去，让AI自己填坑。
结果是什么？AI为了让你满意，会给你一套看起来很完整、实际上全是坑的答案。它不会问你"预算超了怎么办"，不会问你"这个时间节点是不是太乐观了"，不会问你"你凭什么觉得用户需要这个功能"。
它只是个特别会讨好人的乙方。你付钱，它交货，货好不好用，它不负责。
Matt那5行字干的事，本质上是把AI从乙方变成了考官：你有一个想法？行，先过我这一关。答不上来？回去想清楚再来。
这个思路对我启发太大了。写程序的本质是连续做出几百个微观决定，其实做任何事都一样——写方案、谈offer、做预算、规划旅行，哪一件不是几十上百个小决定堆起来的？
而这些决定，我们大多数时候都是拍脑袋定的。AI本来可以是那个帮我们"把拍脑袋变成想清楚"的工具，结果我们只拿它来生成漂亮的废话。
把AI调成"拷问模式"，只需要一段话
方法特别简单，不需要下载任何东西，把下面这段话发给任何一个AI就行：
接下来请扮演我的"拷问官"。我会告诉你一件我想做的事。
规则：
1. 每次只问我一个问题，不许一次问一堆。
2. 每个问题后面，附上你建议的答案，让我可以直接反驳或确认。
3. 顺着我的回答继续深挖，把每个决定背后的连锁反应挖出来。
4. 在我把所有关键问题答清楚之前，绝对不许帮我写方案、出计划、做总结。
我说"开始"之后，你先问我第一个问题。
就这一段。发出去，然后把你想做的事丢给它。
我第一次用是准备季度规划的时候。本来我的想法是"这季度把账号粉丝做到X万"，结果被它连环追问了四十多分钟：
这个目标是怎么算出来的，还是拍脑袋定的？做到之后能换来什么？如果只能做一件事来接近这个目标，是哪件？上季度没做到的原因是什么，这季度那个原因消失了吗？时间从哪里来，你准备砍掉什么？
好几个问题我当场卡住。卡住的那几个，就是我规划里真正的雷。
以前这些雷，要等到季度结束复盘的时候才会炸出来。现在它们在开工前就被排掉了。这就是这套方法最值钱的地方：把"事后后悔"变成"事前想清楚"。
五个场景，我把拷问法用了个遍
这三个月我几乎把能拷问的都拷问了一遍，挑出五个最好用的场景给你。
场景一：写方案之前，先被问到哑口无言
方案最容易翻车的点，从来不是文笔，是你没想清楚的逻辑漏洞。
现在我做任何方案，第一步不是打开文档，是打开AI："我要写一个XX方案，开始grill我。"
它会问：这个方案是给谁看的，他最关心什么？他凭什么现在就要做这件事，下个月做行不行？如果资源砍掉一半，你保哪部分？方案失败最可能死在哪个环节？
有个细节特别好用——因为规则里要求它"附上建议答案"，所以哪怕我一时没思路，也能看着它的参考答案反驳："不对，我们老板根本不在乎这个，他在乎的是……"反驳的过程，就是你想清楚的过程。
一般被拷问20分钟左右，方案的骨架自己就立起来了。这时候再写，又快又稳，因为每一个论点都被预先攻击过一遍。
场景二：谈offer之前，让AI扮演面试官拷问我
这个场景我推荐给好几个朋友了，反馈都特别好。
提示词改一个字就行："接下来扮演一家顶级公司的苛刻面试官，根据我的简历和目标岗位拷问我。每次一个问题，附上你期待听到的答案。"
它会问你：你简历里写"负责了XX项目"，具体你做的部分是什么，用数字说明白。你离职的真实原因是什么，官方说法我不接受。你觉得自己值这个薪资，凭什么？
被AI问到答不上来，总好过被真人面试官问到答不上来。AI这关过不去的问题，大概率真人那关也过不去。
场景三：做年度计划，先过AI这关
每年一月，朋友圈全是flag。到三月，全倒了。
今年我换了个玩法，让AI拷问我的年度计划。它第一个问题就把我问住了："你列了8个目标，如果年底只能完成1个，你选哪个？"
我盯着屏幕想了十分钟。这个十分钟，比我往年做计划花的三小时都有价值——因为我第一次逼自己承认，那8个目标里有7个是"写着好看"的，不是"不做会死"的。
然后它接着问：为了这一个目标，你每周愿意固定投入几小时？具体安排在周几的几点？哪件现在占着你时间的事，准备为此让路？
年度计划失败的真正原因，从来不是意志力，是你没回答过这些问题。
场景四：想买东西，先让AI劝退我
这个是我自创的"消费拷问"，专治冲动消费。
想买任何东西之前，先让AI拷问你："你要买这个XX，用它来解决什么问题？这个问题上周困扰了你几次？你家里有没有东西已经能解决它？如果三个月后它在吃灰，你觉得原因会是什么？"
上个月我想买一台新的相机，被拷问完之后发现：我想解决的是"视频画质差"，但困扰我的真实场景一个月只有两次，而且手机加个几十块的补光灯就能解决80%。
省了八千块。这大概是AI给我创造的最直接的一笔"收入"。
场景五：每周一次的"删除测试"
最后一个场景最特别，不是拷问"要不要做"，而是拷问"要不要删"。
每周五下午，我会让AI帮我过一遍这周的事情："这是我这周在做的事、订的订阅、加的群。挨个拷问我：如果这个停掉，我是慌了还是松了口气？"
松了口气的那个，就是该删的。
人的注意力就那么多，加法谁都会做，减法没人逼你。让AI当那个逼你的人，比靠自己"顿悟"靠谱得多。
三条使用原则，少一条效果都打折
用得多了，我总结出三条原则，照着做，这套方法才能发挥最大威力。
第一，一次只让它问一个问题。
千万别让它"给我列20个我该想清楚的问题"。看着很高效，实际上你只会扫一眼就关掉。一次一个问题，你才逃不掉，才会真的停下来想。拷问的核心不是问题清单，是"被卡住"的那几分钟。
第二，聊完立刻把结论记下来。
跟AI掰扯一小时，好不容易对齐了，关掉窗口，明天它全忘了，你后天也全忘了。
我的做法是：拷问结束后，让它用十句话以内总结最终结论，我复制到自己的笔记里。而且只记"要解决什么问题"和"定了哪几个关键决定"，不把易变的细节钉死进去——细节会变，结论是你回去翻的时候真正要看的东西。
第三，动手之前，先写下"做到什么程度算完"。
这是被拷问了几十次之后，我发现AI最爱问、而我最答不上来的一个问题："这件事，做到什么样算done？"
减肥？三个月后体脂率降到多少，写下来。写文章？读者读完必须带走哪一句话，写下来。学剪辑？第一个成品是几月几号前剪出一条30秒的片子，写下来。
标准写死了，你才糊弄不了自己。没有完成标准的事，最后都会变成"永远在进行中"的事，而那是精力最大的黑洞。
AI越强，"想清楚"越值钱
回到开头那5行字。
700万次下载，大家抢的不是一个工具，是一个提醒：AI可以无限提升你"做"的速度，但它替代不了你"想清楚"的过程。
甚至反过来说——AI生成东西越快，"想都没想就开工"的代价就越大。以前写个方案要两天，你有大把时间被迫思考；现在两分钟出稿，你唯一的思考机会，就是开工前的那二十分钟。
这二十分钟，你是拿去让AI多生成几个版本，还是拿去让AI把你问个底朝天？
我选了后者。这大概是今年我做的最划算的一个决定。
结尾互动
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