【TT-Talk】用好 AI 的三个步骤

蔡坨坨2026-06-302026-06-30

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你好，我是测试蔡坨坨。

爬上来说两句。

Claude Code 账号今天又跪了。

这事没什么好展开的，刚好借这个由头，聊聊我最近对 AI 工具的一点想法：用好 AI，到底应该抓住哪几件事。

第一步，停止使用 ChatGPT 这类 chat 工具，开始使用 Agentic 工具。

编程 AI 就用原生 Claude Code，模型选 Opus 4.8；通用 Agent 就用 Codex，模型选 GPT-5.5，推理档位开到 xhigh。

没必要一直跟傻模型扯淡。

有些模型最后也能拿到差不多的结果，但耗费的时间可能是 3 倍、5 倍。

你以为自己省了点成本，最后可能全都在时间里还回去了。

第二步，写好一个 Skill。

什么是好的 Skill？

我认为，不是那种纯风格型的 Skill。

比如“苏格拉底 Skill”“测试蔡坨坨 Skill”“离职同事 Skill”，这些东西不是完全没用，但更多是在模拟一种说话方式。

真正有价值的 Skill，应该跟流程有关，跟工具有关，也跟你的标准有关。

它要告诉 AI：遇到这类任务，先做什么，再做什么，用什么工具，结果要达到什么标准。

这样的 Skill，才是真的能复用、能稳定产出结果的 Skill。

第三步，尽可能多地积累上下文，并尽可能把上下文提炼好。

这件事今天就可以开始。

刚开始你可以先不用管怎么提炼，先跟 AI 多轮对话，跟它聊你的想法，让它给你提供思路。

等对话多了、材料多了，再回头想怎么整理，怎么提炼你的上下文。

因为你不可能做任何任务时，都把所有上下文一股脑扔给 AI。

AI 需要更聪明地知道：做什么任务，需要调用你的哪些上下文。

这一步值得好好做。

不管是对个人、团队，还是整个公司，这都是非常关键的一步。

最后大家的工具都差不多，模型也差不多，真正拉开差距的，其实是你的 Context。

Context 的含义很广，Skill 也属于 Context。

它还包括你对隐性知识的提炼。

有些知识原本只在你的脑子里，怎么把它落到文字上，怎么跟 AI 聊明白，本身就是一门技术活。

这里面也包括你对“好”和“坏”的定义。

尽量多去积累这些东西，很重要。

AI 不可能无中生有。

它可以把人的能力放大 10 倍，甚至更多，但前提是你得先有东西让它放大。

这件事是一个复利工程。

当你的上下文积累到一定厚度，不管遇到什么需求，都可以更有针对性地去做。

用好 AI 很简单也很难：先选对工具，少跟低质量模型反复拉扯；再把重复流程沉淀成 Skill；最后持续积累和提炼 Context。

工具会越来越像，模型也会越来越像。到最后，真正值钱的是你手里那套上下文，以及你能不能把脑子里的隐性知识讲清楚、写下来、喂给 AI。