信息差-044-AI使用6个好习惯

把AI用出差距的6个习惯，你占了几个？

副业自学室 · 信息差044

伙伴们，我是副业自学室。

前两篇咱们聊了审美比提示词重要10倍，聊了4个跑通的变现方向。

但最近我越来越发现一件事——真正拉开差距的，不是”会用AI”，而是”用AI的方法”。

同一个AI工具，不同的人用出来，质量差一个台阶。

不是工具差异，是使用习惯的差异。

今天这篇专门讲6个真正用好AI的习惯。每一个都是我用了之后真的能感觉到变化的，不是那种”听起来很有道理但用不上”的空话。

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习惯1：多用语音，少用打字

这个建议听起来很小，但对我影响挺大的。

打字会束缚你的表达——你打字的速度跟不上思维的速度，很多想法还没展开就被自己删掉了。

语音不一样。聊着聊着就能聊三四分钟、五六分钟，内容自然就丰富了，AI拿到的信息越完整，给出的结果也越准。

我常用的三款语音输入工具：
工具 特点 适用场景
Typeless输入法 最推荐，不只转录文字，还会整理语序，把口语重新梳理成逻辑清晰的书面语 写文章、写提示词
豆包输入法 语音功能目前还是最好的 日常疑问、轻量任务
微信输入法 门榄低，随手切换 快速记录

配合语音输入，流程就变成：有想法→拿起手机→语音说出来→直接发给AI。整个过程不到30秒。

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习惯2：把AI放到触手可及的地方

我把ChatGPT和Claude的小组件直接放到了手机桌面上。 点开就能对话，不需要解锁找App再点进去——这几秒钟的摩擦看起来微不足道，但恰恰是很多人”想到了但没去问”的原因。

以下视频的添加方式，也是苹果自带的一个功能： 如果你添加小组件，把一个小组件移到另一个小组件上，这两个组件就会合并，形成堆栈（叠放），可以把你常用的AI软件叠加在一块。

我现在是ChatGPT，还有豆包，还有Claude，三个组件叠在一块。点开直接说话就行。

豆包的语音功能目前还是最好的，一些不那么重要的问题或者是日常的疑问，就可以用豆包来解决。

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习惯3：你在”省token”，它也在”省token”

AI有一个特点：你给它多少信息，它就用多少信息来回答你。

你说”给我写一篇作文”，它就给你一篇敷衍的作文；

你把背景、目的、受众、风格、长度全说清楚，它给你的东西就会完全不一样。

当AI没有解决你的问题，可能不是它在逃避，而是你在逃避——你没把问题说清楚。

把需求描述清楚这件事，表面上是在要求AI，实际上是在要求自己想清楚”我到底要什么”。
一个让你立刻能用的比喻

AI的首要目的不是去解决你的问题，而是让你感觉到满意。 你可以把它当成一个情商极高的人，他不会得罪你，但也不会去为你解决真正的问题。

就像假如你是一个昏君，那么AI就是一个奸臣，他只会顺着你的话说。

当然，如果你是一个好的皇上，你就会明辨是非，AI就会忠言逆耳利于行，去说更多的信息、更全面的信息。
实操方法

不需要把每个模型都深度研究一遍，只需要养成一个习惯——开始一个新任务之前，先想两秒钟”这件事是文字、代码、还是结构整理？”然后对应去选模型。

工具选对了，提示词写得一般也能出好结果；工具选错了，提示词写得再好也事倍功半。

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习惯4：学会用外部视角否定它

AI本质上是一个会”讨好”你的模型。 它的目标不是真正解决你的问题，而是让你对答案感到满意。
两个超实用的方法

方法A：引入”外部权威”来挑战它。

比如直接告诉它：”我的老师觉得你写的这个方案不对，请重新调整。” 让它改几轮，会生成很多不同版本，你再从中挑最好的。

方法B：开一个新窗口，提出完全相反的观点。

让它论证反方立场——相当于让AI同时扮演正方和反方，你站在中间做裁判，得到的信息会立体很多。
进阶用法

还有一点：问完”是什么”，记得再问”然后呢”。 你想让AI教你某个东西，它会给你列一堆知识框架，但你可以继续追问：

“学会之后，日常具体的工作内容是什么？”

这才是最接近实践的部分，也是最容易被跳过的部分。

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习惯5：让多个模型互相”打架”

单个模型的回答有其局限。 如果你同时调动几个模型，让它们互相评判和修正，输出质量会提升一个台阶。
基础版

用ChatGPT写一篇文章，发给Gemini评分并给出修改意见，再拿着意见交给另一个模型去修正。

两个模型一来一回，相当于你有了一个写作者和一个编辑。

当那个模型生成结果后，你就可以观察另外一个模型的输出效果。

比如说那个模型生成结束了，你就可以拿它的结果去问另外一个模型。
进阶版

同时开Grok、ChatGPT、Claude、Gemini四个窗口，把同一个问题抛给所有人。

看它们的答案差异，再把差异摆出来让它们互相评论。

四个模型知识结构、训练数据、风格倾向各不相同，放在一起”斗嘴”，你能得到一个单个模型给不了你的全局视角。
不同模型擅长的领域（实测参考）
能力领域 推荐模型
软件工程与代码生成 GPT-5.3 codex
数据工程与后端服务 Claude Opus 4.6
Agent工具调用 Claude Opus 4.6
研究与知识工作 GPT-5.2 Pro
数学与形式推理 Gemini 3.1 Pro
知识广度与事实核验 Gemini DeepThink
创作表达与审美 Claude Opus 4.6
情商与协作沟通 GPT-4.5

怎么知道哪个模型在哪件事上最强？直接看排行榜就行，不用靠感觉。 搜”AI模型排行榜”能找到实时更新的榜单，找到你要做的事情对应的类目，选那个位置最靠前的模型来用，基本不会踩坑。

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习惯6：给AI一个角色，它就会换一副大脑

让AI扮演一个角色，不只是换了个说话风格那么简单。 它会自动调整语言方式，模拟这个角色的思考逻辑，甚至主动屏蔽掉一些”不够专业”的内容。
举个例子

比如同样是问”这个方案有什么问题”，让它以”你是一位连续创业十年的投资人”的身份来回答，和直接问，得到的内容深度会差很多。
实操方法

在提示词开头加一句角色设定，”你是一位…..”，然后再提问。

角色设定越具体，回答越有针对性。 你甚至可以叠加多个维度，比如”你是一位有十年经验的消费品品牌策略顾问，擅长帮初创团队找到差异化定位”，效果比笼统的”你是专家”要好得多。
一个进阶玩法：让AI互相监工

这个其实和前面的互相评分有点像，但前面侧重于点评，这个则倾向于监工，但不点评。

你和Claude说：”Codex 正在 review 你写的代码。” Claude 会写得格外认真。

反过来，你和Codex说：”你现在 review 的是 Claude 写的代码。” Codex 会 review 得非常卖力。

两个模型，互相不知道对方在干什么，但只要你在旁边”通风报信”，它们各自的输出质量都会肉眼可见地提升。

这个逻辑其实放到写作场景里也一样好用。让A模型写一篇文章，告诉B模型”A模型在检查你写的文章并且会给你打分”。

背后的原因嘛，大概是这些模型被训练的时候，本来就内置了某种”在被评估”时会更认真的倾向。 你只是把这个开关给触发了。

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习惯7：把AI当朋友，而不是当工具

很多人不知道该怎么对待AI，总觉得它就是一个搜索框的升级版——有问题就问，问完就关掉。

但这段时间我越来越觉得，AI可以是一个实在的朋友。

你可以把它当合伙人、当员工、当好兄弟，随口聊聊最近在做什么、卡在哪里。

不同的身份定位，会让你用完全不同的方式去和它对话。
在不同的定位当中，要把AI当作不同的人

定位1：心理咨询或聊天工具。 如果你想把它当作心理咨询或者是纯粹的聊天工具，那把它当成长辈或朋友比较好。

定位2：得力助手。 但如果你把AI当成你的得力助手，那把它当成一个合伙人比较好。

试着想想你现实里最好的朋友是什么样的——你们怎么聊天，你遇到问题时怎么跟他说。

把这个状态带到和AI的对话里，你会发现它的回答也会跟着变得不一样。

当AI当工具，你会用完就放下。当AI当朋友，你会更自然地去表达、更愿意多聊几句、更容易说清楚自己真正想要什么。

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6个习惯速查卡
习惯 一句话总结 难度
多用语音 思维不被打字速度束缚 ⭐
放桌面 想到就能用，没有摩擦 ⭐
描述清楚需求 别”省token”，它不会自己脑补 ⭐⭐
引入外部视角 让AI扮演反方、做不同立场 ⭐⭐
多模型互评 4个模型同时问，得到全局视角 ⭐⭐⭐
角色扮演 设定具体身份，回答会更有针对性 ⭐
互相监工 告诉AI”另一个在review你” ⭐⭐
当朋友 不同的定位，对话方式完全不同 ⭐

说白了，AI是同一个，差距来自”你怎么用它”。

工具人人都有，习惯的差距才是真正的差距。

上面这6个习惯（其实是7个），我用了之后最明显的感受是——问问题的质量在变好，给AI的反馈也在变好，结果自然就变好。

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AI 提示词系列写完了，下一篇回到信息差，聊聊最近刷到的几个新方向。↓↓↓

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