企业官网建设流程全解析

现在网上把AI吹得挺神的，好像什么都能干。但用久了你就发现，AI有自己的特性，很多地方跟人想的不一样，你反着平时的习惯去用它，才会越用越顺手。下面讲四个我体会最深的场景。

第一个反常：别舍不得新开窗口

不用AI的时候，人做事的习惯是什么样的？就着一个文件，从头编辑到位。写文档就在同一个文档里改，聊事情就在同一个对话窗口里聊。一整块地儿干完一件事，干净利落。

但用完AI之后，我发现最大的一个习惯转变，就是要擅长新开窗口。不是新开个什么正经的窗口，是新开一个AI对话。不要舍不得，不要就着一个地儿死磕。

为什么？因为就着同一个对话聊久了，上下文就会堆起来。堆起来之后，AI的注意力就容易被分散。你前10轮聊的是方案A，后10轮改了方案B，又改到了方案C。等你第30轮问它一个细节，它脑子里同时转着A、B、C三套东西，有时候就会把你已经否掉的方案又翻出来。

跟人聊天不一样。人聊了半小时忘了你说过什么，可能会直接问你，但AI不会，它会假装记得，然后给你一个看似合理、其实是把A和C混在一起的东西。

所以现在我的习惯是，聊得差不多了，或者感觉AI开始有点跑偏了，直接开新对话。把之前定下来的关键结论复制过去，新对话开头贴一下，就当给AI看个总结。这样AI拿着干净的上下文直接干活，注意力集中多了。

第二个反常：不能把AI当人看

这条里面有两个点，我放一起说，因为根儿上是一回事。

AI写的，逻辑合理不一定靠谱

AI特别擅长干一件事：把假的写得像回事。有的时候是一眼假，比如你让它查一个很冷门的年份数据，它编了一个数字，单位还写错了。但有的时候，它编出来的东西逻辑自洽、用词专业、甚至格式都对，你不仔细核对的话根本看不出来。

尤其是涉及到一些你不太熟悉的领域，或者需要引用具体数据、具体出处的场合。你让它整理一段行业数据，它能给你列出五六条来源，但你去搜的话，可能一条都找不到，或者那篇文章根本没提过那个数字。

所以现在我自己的习惯是，AI给我的任何带具体数字、具体出处、具体案例的内容，都得核对一下。大段的文字逻辑你可能没精力逐字核对，但涉及到“是什么年份”“出自哪篇文章”“数据是多少”这种具体的点，一定要自己查一下。

做事不能只提结果，要告诉它过程怎么走

很多人用AI有一个误区：相信AI是全能的。每次用它，就是跟它说“帮我做个XX”，然后等结果。不对过程做任何约束。

这件事在跟人合作的时候是可以成立的。你找人帮你办事，有时候对方真能直接给你结果，不问中间细节。

但AI不一样。你不给它约束，它就按它自己默认的流程走。举个例子，你让它查某篇资料，它可能直接上去就联网搜了。但你自己知道，你本地电脑上那套资料库里面早就存了这篇东西，AI直接读你本地文件就能给你准确答案，还不费流量。可是你不告诉它，它就不知道，直接从零开始联网搜，搜了半天还不一定搜得到。

所以现在我用AI，特别是涉及到资料查询、信息获取这类任务的时候，开头就会先说清楚流程。比如“先用我本地D盘的资料库查，查不到再联网”，或者“不要联网，就用项目里这几个文件夹”。这不是不信任它，是你不说它确实不知道。

把AI当人，让它自己决定怎么干活，这是很多人容易掉进去的一个坑。AI有它自己默认的做事逻辑，但你的做事逻辑跟它不一样。你得主动把你的流程告诉它，不然它就按它的来，可能反而低效。

第三个反常：AI跟AI差异很大

很多人对AI有个误解：AI就是AI，都差不多。觉得这个模型不好用，换个那个，还是不行，就觉得AI就那样。

其实AI跟AI之间的差异，比你想的大得多。

先是模型。能看图片的不一定能生成图片。某些设定是AI天生的，不具备就是不具备，不能因为你请求的强烈，它就给你造出来一个。

还有一个是载体。对话版的、网页版的、本地部署的，三者的体感完全不一样。网页版的AI聊完了所有东西都堆在对话窗口里，聊长了就开始失忆、变卡。本地部署的AI能直接读写你电脑上的文件，长流程任务越用越好用。

所以，一定要试试不同形态的AI。你现在觉得难用的那个AI，可能只是没遇到对的用法。

第四个反常：不让AI替代，让AI辅助

现在AI铺天盖地的宣传都是替代人、让人失业，但实际用下来你就发现，AI交付的质量是飘忽不定的。你不给它目标、流程、规则、结果这些东西，它就会飘，给出来的东西有时候像样有时候离谱。

所以营销归营销，真到了工作交付的场景，你可千万不能让AI替代你。你只能让它帮你做一些固化的、重复的流程，比如整理资料、生成初稿、批量改格式。做完了你得自己审核，不能直接往上交。别被宣传带偏了，AI现在还没到能替你交付的地步。

最后说几句

这四个反常，本质上都是一件事：别用跟人打交道的方式跟AI打交道，也别被营销带着走。人有经验会猜，AI不会。人知道什么该查本地什么该联网，AI不知道。人会觉得有些事理所当然，AI不会。宣传说能替代你，实际上它还不行。