AI使用的5个层次

分为以下5个层次：

问题
单向丢给AI一个问题，把它当成聊天工具。
如：给我把这段代码容易出bug的地方找出来。
短板：没标准，没有上下文，没有参考资料，AI只能根据通用知识和你不断和它的对话，来输出答案。
工具：豆包、DeepSeek、千问、通义、ChatGPT、通义等。

材料
主动给AI投喂专属资料和输出标准。通俗点说：根据我给你的材料，生成一个什么样的结果。

比较标准的使用方法：四件事说清楚

如：根据xx，生成xxx样的产物，产物不能有xxx，格式是xxx。
这样ai可以根据材料和上下文，交付一个修改后可以拿来直接用的结果。

工具：这一层工具可以不用很高级，可以继续用第一层的工具。
另外，选择工具的标准可以遵循：

任务
让AI自己来拆解步骤，把任务推进完成。

注意不是你输入你做了什么，让AI总结，而是让AI根据你的电脑文件，如会议纪要、聊天记录、待办事项等，自己总结生成。

工具：

不能说一个很模糊的需求，例如：生成一个市场调研
而应该说，我要做市场调研，你（AI）先去找竞品公司，看他们的销量，然后xxx

总结下来就是：目标是什么，我们有什么，我们希望AI做的步骤和任务是什么，希望AI交付什么结果。AI能不能做任务，很大程度上取决于你能不能把任务跟AI表达清楚。

项目
围绕一个项目，持续性地辅助你工作。

开发最常使用，但重点不是写不写代码，重点是，AI开始理解一件事的上下文，前因后果，自己在当中的位置和任务是什么。

工具：

系统层
问题不只是一个项目，而是多个项目，多个平台，想让AI整个接管你的工作流程。

工具：

总结：

注意：

写在最后
要学会把手头正在处理的任务、项目交给AI，让AI真正地帮你做事。
ai工具要试，但是他不是能力，而是一步一步把更具体的东西交给它，让AI试图一步一步产出更具体的东西交给你。