上周有个刚入职的实习生问我，AI 工具到底该装几个。他手机里已经有十来个了，每个都打开过一两次，然后就再也没点开。我说这个状态挺正常的，我当年也一样——工具列表越长，越不知道用哪个，最后干脆一个都不用了。
所以下面写的不是什么榜单，就是我自己这几年留下来的几个用法。不一定适合你，但至少都是真的在用的。
先想清楚你要它解决什么问题，再决定装几个
把需求拆开看，学生和新人其实就四件事：查资料、写东西、处理表格和 PPT、把不懂的东西讲明白。这四件事看着像，但对工具的要求差挺多。
- 查资料，重点是有没有来源。没有出处的内容读着很顺，引用起来是要出事的。
- 写东西，重点是它得知道你写给谁看。简历、周报、课程论文，语气完全不是一回事。
- 表格和 PPT，重点是能不能吃你现有的文件，不认格式的工具基本等于白装。
- 把不懂的东西讲明白，重点是它能不能陪你来回追问，而不是一次性糊你一大段。
拆完你会发现，两三个工具就够了，剩下的都是重复的。
我同事的那次翻车，比任何教程都管用
大概半年前，一个同事把 AI 给的行业数据直接贴进了周报。数字看着挺合理，小数点后两位都有。开会的时候 leader 问了一句数据来源，他翻了半天聊天记录，最后说"是 AI 说的"。那场面我不太想回忆。
这事之后我们组形成了一个不太成文的习惯：AI 给的事实性内容，一律当成线索，不当成答案。它告诉你"这个方向可能有说法"，然后你自己去搜原始出处。效率还是比自己从零开始快不少，但中间那一步不能省。
反过来，需要它发挥的地方，比如帮你把一段啰嗦的话改短、把简历里的项目描述重写一版、给一个你完全不熟的领域搭个入门框架，这些用起来就没什么心理负担。反正出来的东西你自己会再改一遍。
提示词这东西，说穿了就是多给点上下文
我到现在也不太认同"提示词工程"这个说法，感觉把一件挺日常的事包装复杂了。我的经验就一条：你交代得越像跟人说话，结果越像样。
"帮我写个自我介绍"和"我是应届生，应聘的是数据分析岗，之前做过一个校园用户调研的项目，帮我写一段 150 字左右的自我介绍，别太客气"——这两个提问的差距，比你换哪个模型大得多。
还有个我最近才用顺的招：让它先别急着回答，先问你三个问题。学生写论文尤其管用。与其让它替你写一段看上去很完整的综述，不如让它当个陪练，专门挑你论证里的漏洞。它挑出来的毛病不一定都对，但至少能让你意识到自己哪句话其实没证据。
我们在做幻简的时候发现的一件事情，跟这个有点像。很多第一次用的人卡住的地方，不是模型不够聪明，是他不知道自己该问什么。所以比起把回答写得更长，怎么把问题引导出来可能更值得花心思。这一点我到现在也没完全想明白，还在试。
现在我手机上就留了三个，一个负责查，一个负责写，一个负责陪我想。前两天那个实习生又来问我推荐哪个，我说你先用满一周再说，装早了也是躺着。他大概觉得我在敷衍他，其实不是。