有个人写技术博客写了很多年，每年有一件雷打不动干一件事——把大家对 AI 的误会，挨个拎出来戳破。

他叫 Simon Willison，是圈里公认最懂怎么用 LLM（也就是 ChatGPT、Claude 这类大模型）的人之一。天天用 AI、又隐隐担心自己用法早就过时的人，这篇值得看看；图个新鲜随便用用的，可以划走。他每年总结里最值钱的，是那些跟大多数人想的正相反的经验，我挑几条对普通人最有用的。

第一条，也是他翻来覆去强调的：AI 看着谁都会用，其实是个老手才玩得转的工具。

它就一个对话框，简单得让你以为没任何门槛。可真正把它用出花的人，和只会「帮我写个东西」的人，水平差着十万八千里——区别全在你愿不愿意花时间摸清它的脾气。所以别停在随便问问，挑一两件你天天要干的活，认真琢磨怎么让它干得更漂亮。

第二条更反直觉：所谓的「提示词工程」，被严重高估了。

网上那些「万能咒语」「提示词模板」，其实没那么玄。比起在一句话上字斟句酌，把你的背景、要求、想要的样子给够，才是真关键。别背模板，多花一句话，把「我是谁、要干嘛、想要什么样的结果」说清楚，比什么咒语都管用。举个最直白的：同样一句「帮我改改这段话」，随手一发，AI 给你改得平平淡淡；可你要是顺口加上「给谁看、什么场合、想要什么语气、哪句别动」，出来的东西能差出一个档次。差的从来不是 AI，是你喂给它的料够不够。

第三条：小模型、便宜的模型，很多时候已经够用了。

不是干啥都得搬出最贵最强的那个。日常的总结、改写、问个常识，便宜的、甚至免费的模型经常就够使了。按事挑工具，杀鸡真不用宰牛刀。

第四条，他还专门造了个词来骂一种东西：slop，可以理解成「AI 拉的垃圾」。

现在网上正被大量没人把关、AI 随手生成的垃圾内容淹没。这事给你的提醒很简单：你用 AI 产出的东西，发出去之前自己先过一遍，别也成了那个往外倒垃圾的人。

还有最关键的一条：这行变得太快，去年的经验，今年可能就不作数了。

他一连写了好几年总结，每年都得亲手推翻自己的一些旧判断。所以别把任何一条用法当成铁律——隔段时间就重新试试，你以为 AI 干不了的事，没准早就能了。

当然，他也不是句句都对，有几条判断我自己也将信将疑。

但有一条我觉得肯定没错：把 AI 当成一门得一直学下去的手艺，而不是一个按一下就一劳永逸的开关。

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