知己知彼
中国有句古话，叫“知己知彼百战百胜”。这一部分，先简单介绍一下 AI 到底是什么。
AI，也就是人工智能，是一个很大的概念，所有能让机器表现得像人一样聪明的技术，都属于 AI，比如手机的人脸识别，自动驾驶，围棋机器人，都属于 AI。
现在我们天天接触到的 AI，很多其实都是 LLM，大语言模型。像 ChatGPT，DeepSeek 这种聊天 AI，背后就有 LLM。本质上是用海量文本数据训练出来的一个模型，然后猜下一个词是什么，但是具体原理笔者实力有限，不是很能看懂。
举个通俗的例子，我问他“床前明月什么”，AI 在它的数据库里计算，当出现这四个字时，后面接什么字的概率最高？输出第一个字：概率最高的是“光”，于是它输出“光”。然后就这么下去。
这个原理导致他并没有真正的人类理解的逻辑思维，只是一个接一个地生成。和我们平时理解的“先想明白，再说出来”其实不是一回事。它有时候能推得特别漂亮，有时候也能一本正经地胡说八道。这也是幻觉的来源。
简单来说，现在的 LLM 就是有一堆参数的函数。（但是不得不说，笔者在书写此篇文章时，正是 GPT-6 Astra 发布的时候，目前来看是最接近 AGI 的 AI 了，真的太强了）
点击展开：有关于 LLM 的补充说明
（假如严谨来说，单词应该换为 Tokens，但是笔者认为没必要）
- 严格来说，LLM 的基本训练目标可以简单理解为根据前文预测下一个单词。这听起来很简单，但当模型拥有海量参数和数据后，它能够从数据中学到非常复杂的语言规律，知识关联乃至某些推理模式。所以，预测下一个单词是它的基本机制之一，但不能简单等同于“它只是在背答案”，这也是为什么同一个问题两次回答不一样。
- 实际生成时不一定每次都选择概率最高的单词，还可能使用采样策略，因此同一个问题有时会得到不同答案。
- LLM 的推理能力并不是以传统程序那种“明确写出的规则”存在的，而是通过神经网络参数表现出来。
- LLM 的目标并不是直接判断“这句话是不是真的”，而是生成在当前上下文下合理的输出。因此，即使模型没有足够可靠的信息，也可能生成听起来非常像真的内容，这就是通常所说的“幻觉”
至于 AGI 是什么，这个问题其实比想象中麻烦，因为目前压根没有一个所有人都认账的标准。笔者将它简单理解成“啥都能干的又快又准的人工智能”。维基百科解释：
到这里，我们大概知道了 LLM 是怎么回事。但网上还有几个经常出现的词，经常会让人搞混，如 Agent 以及最近很火的 Vibe Coding。
这只是 AI 投入生产时的不同用法而已，Agent，就是你让 AI 可以用你电脑搜索，各种东西，帮你操作电脑，甚至买东西，发消息，拥有感知，决策，行动，学习等能力的赛博员工。 但是少交一分钱工资就罢工
至于 Vibe Coding 就是你把变成任务丢给 AI，他自己写代码测试（实际上还是要人辅助，不然会出各种问题，因为他并不知道自己写的对不对，所以说人类程序员暂时不可能被完全取代！！你至少要理解这一部分代码是什么意思）
AI 的使用
提示词工程
AI 的使用，笔者感觉也有点跟不上时代了……在笔者立志写下这篇文章时，Claude Fable5 都没有出，那时候与 AI 沟通交流还需要较好的 Prompt 以及思路，但自从 Anthropic 推出 Fable5，以及 Open AI 推出 GPT6 Astra，提示词似乎越来越没用了，毕竟一句模糊的话就能让 AI 帮你解决问题，但是，学习 AI 的使用真的没用了……吗？
笔者极其不同意这个观点。至少在现在，AI 越来越强，并不代表人就可以什么都不想了。恰恰相反，AI 能帮你做的事情越多，你就越得知道自己到底想干什么。
说白了，Prompt 可以不会写得特别漂亮，但自己的需求得说得明白。
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先明确自己的需求，比如说我想要学习 Photoshop，这就不是你的需求，这是你实现需求的方法，你是想要学习平面设计，还是想让图片更好看，亦是说你想要更加深刻了解图片相关知识？
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思考成本和对你的意义，比如我只是想要简单的修图，那就没必要学 Photoshop。醒图，美图秀秀，甚至说 AI 就够用了。这放在 AI 上也是同理，你想要什么，做这件事大概要花多久，值得吗？期间的花费大概多少，你能接受吗？在明确你确实需要后再行动。
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整理思路，你可以用框架，简洁明了的表达你的需求，要让这个 Prompt 给人类看了也能一下子懂你意思。你要告诉 AI 什么时候行动，按照什么规则，能做什么，不能做什么，你要给我输出什么。
简单来说，为什么做，怎么做，做什么
（高中司马政治说是），这个需要练习，没办法速成。总而言之，少看多做，必要时让 AI 辅助书写框架。（其实网上也有很多框架，但笔者习惯这么用，读者可以咨询查询相关内容） -
与 AI 讨论，在一个复杂任务之前，先让 AI 与你自由讨论，人与人沟通也是如此，你不开口，别人不问，永远不能理解对方想法，保持沟通。
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日常多多积累，互联网最大的好处就是，很多别人的经验都会被分享出来。别什么都自己摸索，看到好的案例就学，慢慢就知道 AI 到底还能干什么。
在这小技巧之后，务必务必要自己检查一遍，AI 并非全知全能智者，只是一个工具。而且 AI 不只是用来偷懒。有时候笔者遇到一个完全不会的东西，也会先问 AI，让它给我解释，举例，甚至让我继续追问。这个过程比自己翻一大坨资料肯定要更快。
但是请各位读者警惕，“快”不等于“学会”。AI 可以把路给你指出来，但也只是指路，更加具体的还是要靠自己。工具可以越来越强，但用工具的人不能连自己要什么都不知道。