我看宝玉老师的微博，有一篇微博，我深受启发，分享给大家。宝玉老师发现一个有意思的现象：那些把AI用得最顺的，往往不是代码写得最溜的程序员，反而是之前带过团队、做过项目管理的产品经理和研发管理者。更让我意外的是，我曾经做智能体教练的时候。有意思的是，来找我咨询的学员中，那些本身有管理经验的，进步速度明显更快。
他们不是技术专家，但太知道怎么"把事情交代清楚"了。
一个公式，帮我做了很多决策
沃顿商学院的Ethan Mollick教授提出了一个决策公式，我自己在工作中经常用：
委派是否划算 = 你的耗时基线 × AI成功概率 × 协同成本
说人话就是：这件事你自己做要多久？AI一次做成的概率有多大？写提示词、等待、检查加一起要花多少时间？
我踩过坑。一开始觉得AI啥都能干，疯狂委派任务。结果发现有些任务AI做出来和我想要的差太远，反反复复修改，加起来花的时间比我直接做还久。
后来我学乖了。现在派任务之前，我会先问自己：这个任务我自己做要多久？如果只需要10分钟，我可能就自己干了——不值得折腾。如果要花我几小时，那值得花时间和AI反复磨合。
三个方法，让AI产出质量飙升
Mollick教授说的三个方向，我结合自己的实践深有体会：
第一，更好的指令——目标清晰，边界明确，完成标准具体。
我给自己总结了一个"五段式指令"模板：
目标与动机：要达成什么？为什么？ 权限边界：可以发挥什么，绝对不能动什么？ 验收标准：什么样的结果才叫"做完了"？ 中间产物：别憋大招，先给我看大纲或草图 自检清单：交作业前，先自己检查哪几点？
这就像包工头写施工单——不是只说"给我盖个楼"，而是说清楚楼层高度、承重标准、验收流程。
第二，更好的评估——能更快识别出哪里不对，就能更快纠正。
我之前用CrewAI框架做自动化周报系统的时候深有体会。AI生成的周报，我一眼就能看出哪里不对、哪里漏了——因为我自己写了十几年代码，太知道一个项目该汇报什么了。
这就是专业判断的力量。你知道最终结果应该是什么样，AI的产出对不对，你看得出来的。
第三，更好的反馈——一次反馈就能让AI改对，比来回磨合三四次强太多。
我摸索出一个技巧：反馈的时候不要只说"不对"，要说清楚"哪里不对+应该是什么样的"。
比如AI写的代码报错，我通常会这样反馈："第3行的函数参数类型错了，应该传字符串而不是列表，你看测试数据第二个字段就是字符串类型。"
一个我的亲测案例：让AI自动验收
说个最近的真事。
我用Claude Code开发公众号文章自动发布功能的时候，不仅说明怎么做、参考什么代码，还会清楚告诉它怎么测试验证。
具体怎么做？我直接配好API Key，给它一个文档，让它写完后自己用这个Key和文档去发布验证。我跟它说："写完代码后，你自己调用发布接口测试，通过了再告诉我。"
过一会儿去看——已经实现好了，直接可用，完全不需要我手动验证再告诉它哪里不对。
这就是"验收标准"的力量。你把验收方式定义清楚，AI可以自己完成闭环。
一个跨领域类比：导演与分镜脚本
我是电影迷，想到一个类比。
电影导演怎么控制最终成片质量？不是靠演员自己发挥，而是靠分镜脚本（Storyboard）——每个镜头怎么拍、光线怎么打、演员怎么演、剪辑点在哪，全都提前定义清楚。
给AI下指令，本质上就是在写"分镜脚本"。你越清楚自己要什么，AI的产出越接近你想要的结果。
你见过哪个导演只跟演员说"给我演一段悲伤的戏"就能拍出好电影的？好导演连演员的眼神往哪边看都提前设计好了。
我的行动建议
先有意识：我最大的转变不是学了什么新技术，而是意识到——不是凡事都要亲力亲为。很多事可以委托出去。我以前觉得什么事都自己干才靠谱，现在学会了"偷懒"。
多用AI协作：我写代码现在基本上都是先让AI写一版，然后我来review和提意见。这个过程其实特别锻炼人——你得想清楚自己要什么才能提得出意见。
多练习专业知识：我带学员最大的感受是——管理经验需要专业知识支撑。我之前写《利用CrewAI框架打造高效自动化周报系统》那篇文章，从设计到实现花了差不多两周。过程中我发现，如果没有之前十几年写代码积累的认知，根本不知道该让AI做什么。
专业知识不是凭空产生的，需要大量实践。
写在最后
我转型做AI独立开发这两年，最大的体会是这句话：
以前稀缺的是执行力。现在稀缺的是"知道要执行什么"。
会写代码、会做设计、会写报告——这些技能曾经很值钱。现在AI可以执行越来越多的任务，稀缺的变成了：清晰定义问题、判断产出好坏、知道什么叫"做完了"。
我这些年积累的专业判断，正在成为AI时代的超能力。
你的也是。
