最近，看到推上一个观点，让我陷入了沉思。他说：“Prompt的技巧学了那么多，Prompt还是写不好，是因为我们缺乏领域知识。”这句话，像一把钝刀，却精准地划开了许多人心中的困惑。
我们身处AI浪潮之中，眼见着各种炫酷的AI工具层出不穷，但为什么，当它们真正落到我们手里时，却总感觉使不上劲，还需要参加各种各种 AI 培训班？写出来的东西甚至有些“鸡肋”呢？
难道是我们不够聪明吗？是AI真的有那么高深莫测吗？都不是。在我看来，症结恰恰在于，我们对AI的理解，存在一个巨大的误区：我们以为AI的出现，意味着我们可以彻底告别学习，躺平享受智能的便利。
这，是一个极度危险的信号。
AI是你的“躺平工具”吗？
很多时候，我们把AI想象成了一个无所不能的“阿拉丁神灯”。只要对着它喊一声“芝麻开门”，所有的愿望都能实现。市面上各种“AI速成秘籍”、“一键生成爆款”的课程和文章，更是推波助澜，让人误以为只要掌握了几个简单的技巧，就能轻松驾驭AI，从此平步青云。
但现实呢？
你可能学了上百种Prompt写法，从“赋予角色”到“少量提示”，从“指令优先”到“约束后置”，各种花哨的技巧烂熟于心。可当你真正需要AI帮你解决一个实际问题时，比如写一篇专业的报告，设计一个符合品牌调性的宣传图，或者仅仅是帮你整理一份复杂的数据，你会发现，AI给出的答案，往往是：
似是而非，难以落地。 表面上看起来像那么回事，但深入推敲，总觉得差点意思，无法直接用于实际工作。 平庸无奇，毫无亮点。 AI产出的内容，就像流水线上的产品，缺乏个性和深度，AI 味道太浓。 驴唇不对马嘴，令人啼笑皆非。 有时甚至会生成一些完全偏离主题、甚至带有常识性错误的答案，幻觉严重。
于是，你开始不断地“抽卡”，一次又一次地调整Prompt，希望AI能突然给你一个惊喜。偶尔，确实会有那么一两次，AI能歪打正着，给你一个不错的答案。但更多的时候，结果却是让人沮丧的。这种反复试错的过程，不仅耗费了大量时间，更磨掉了你对AI的耐心和信心。
为什么会这样？难道是AI还不够强大吗？
不，AI正在以超乎想象的速度进化。问题不在于AI，而在于我们对AI的认知，以及我们自身的能力储备。
为什么你的Prompt总是“差口气”？
这背后，就是“领域知识”在发挥作用。
什么叫领域知识？简单来说，就是你在某个特定领域，通过长时间的学习、实践和积累，所掌握的专业知识、经验和洞察力。它不是几句简单的指令就能涵盖的，而是你对这个领域“内行门道”的深刻理解。
打个更通俗的比方，这就像是你想让一个超级聪明的学霸帮你做一道菜。
如果你只告诉他：“帮我做个菜。” 他可能会给你端上来一盘白水煮青菜，因为他不知道你想吃什么口味，也不知道你家有什么食材。 如果你接着说：“帮我做个糖醋排骨。” 他可能会做得有模有样，因为“糖醋排骨”是个比较明确的菜名，他知道大概的食材和烹饪步骤。 但如果你能进一步告诉他：“帮我做一份地道的苏式糖醋排骨，要用新鲜的肋排，先焯水去腥，再用冰糖炒糖色，小火慢炖收汁，最后淋上镇江香醋，要色泽红亮、酸甜适中、肉质软烂脱骨。” 甚至你能告诉他具体的调料比例和火候控制的细节。那么，这个学霸就能根据你提供的这些专业的“烹饪领域知识”，做得有声有色，甚至可能比你亲手做的还好吃。
我们不是在“教”AI。AI本身是一个庞大的知识库，它储存了海量的文本、图片、代码等数据。我们所做的，是用我们特定领域的知识，去激活它，去引导它，让它理解我们真正想要什么，而不是让它大海捞针般地去猜测。
就像一位经验丰富的老木匠，即便给他最先进的电动工具，如果他不懂得木材的纹理、不懂得榫卯的结构、不懂得如何平衡承重，他依然做不出传世的家具。工具再好，也只是工具。真正能决定作品质量的，是使用工具的人脑海中的知识和经验。
正在被时代淘汰
我还清楚的记得，有一次，朋友公司，几百号人的运营公司，他们在问我有没有一键出视频的 AI 工具，然后今天 Veo3 出来，我跟他做了推荐，结果他说：为什么我试了多次出来的视频还是不满意。然后我去看了他的 prompt，结果是短短的一句话的客户需求。我哭笑不得。
他已经是一个资深的内容从业者，面对AI，提问也犯怵了。或许你会说：“我只是个普通人，又不是什么领域的专家，我怎么可能掌握那么多领域知识？”
这句话的背后，折射出一种普遍的惰性思维：既然AI这么强大，那是不是意味着我不需要再学习了？
回想一下人类历史上的每一次技术革命。工业革命解放了体力劳动，信息革命解放了重复性脑力劳动。每一次解放，都伴随着新的技能要求和新的知识体系。那些无法适应新变化的人，最终都无可避免地被时代所抛弃。
AI时代，同样如此。
当你掌握了AI的“语言”，你就能更好地利用它来提升效率，创造价值。但如果你仅仅停留在“会用”AI的表层，而不去深入了解你所从事的领域的垂直知识或者工作方法，那么你手中的AI，充其量只是一个花哨的玩具，甚至会成为你工作效率的“拖累”。
工作效率会天差地别。 产出质量会高下立判。 职业发展会举步维艰。
就像古希腊哲学家赫拉克利特所说：“人不能两次踏入同一条河流。”时代在变，我们的能力体系也必须随之更新。那些抱着“AI来了我就可以不学习了”心态的人，最终只会发现，自己被时代的洪流远远甩在身后。
普通人怎么做？对抗“AI焦虑”
那么，面对这种焦虑，你我作为普通人，该如何破局呢？
答案很简单，但知易行难：持续不断地学习领域知识，并将其与AI工具深度融合。
这并非让你成为某个领域的“百科全书”，而是让你对你所从事的行业、你所关注的领域，有足够深入的理解，能够识别问题、定义问题，并能用专业的语言和思考方式去引导AI解决问题。
具体来说，你可以从以下几个方面入手：
1. 成为你领域的“半个专家”
不必是诺贝尔奖得主，但至少要做到对你所在的行业、你所负责的工作内容，有扎实的理论基础和实践经验。
读专业书。 不是那些快餐式的成功学，而是你所在领域的经典著作、前沿论文。它们会系统地为你构建起知识体系。 多实践。 把书本上的知识运用到实际工作中，并在实践中不断反思、总结。理论与实践相结合，才能让你真正掌握知识。 关注行业动态。 订阅行业报告，参加专业论坛，与同行交流，了解最新的技术、趋势和挑战。
就像那句老话说的：“磨刀不误砍柴工。”你对领域知识的投入，就像在磨你的“认知之刀”，它会让你在AI的“森林”中，砍柴更加轻松高效。
2. 像“教练”一样使用AI
我们不是在对AI发号施令，而是在扮演“教练”的角色。AI是你的“队员”，它有强大的计算能力和知识储备，但它需要你的指导和方向。
明确目标： 在使用AI之前，先问自己：我到底想让AI帮我做什么？它的最终用途是什么？目标越清晰，AI越容易理解。 提供背景： 不要指望AI能凭空变出答案。给它提供足够的背景信息、上下文语境，让它站在你的角度去思考问题。 细化需求： 你需要告诉AI它的风格、颜色、功能、交互逻辑等等，越具体越好。 迭代优化： AI第一次给出的结果可能不完美，这是正常的。你需要根据你的领域知识，去判断哪些地方需要改进，然后用更精确的语言去引导AI进行迭代。
这个过程，就像一个画家在创作。画布和颜料是工具，但最终能画出传世名作的，是画家脑海中的构图、色彩理论和对美的独特理解。
3. 培养批判性思维和独立判断能力
AI是强大的，但它并非完美。它可能犯错，也可能存在偏见。作为使用者，你不能盲目相信AI给出的所有答案。
质疑AI： 对AI生成的内容，要保持怀疑态度。它有没有常识性错误？有没有逻辑漏洞？有没有偏离我的本意？ 核实信息： 对于AI提供的重要信息，尤其是数据、事实性内容，务必进行核实，交叉验证，确保其准确性。 独立思考： 不要让AI代替你的思考。将AI作为你思考的辅助工具，而不是思考的替代品。最终的决策和判断，依然要由你自己来完成。
正如笛卡尔所言：“我思故我在。”
在AI时代，我们更要强调独立思考的重要性，防止自己成为被AI牵着走的“提线木偶”。
你，准备好了吗？
