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L1 用起来

写文案、写代码、搬表格

不谈原理了。这一页给三段能直接抄的结构。

跟三条不同流水线打交道 ​

模型干活的形态其实很固定,就像三条流水线:一条负责把话写漂亮,一条负责把事做对,一条负责把数搬准。

三者的失败方式完全不一样。

写代码的失败是「跑不起来」,这个你自己一执行就知道,藏不住。

写文案的失败是「读着顺但不是你想说的」,它藏得最深,因为读起来太舒服了,你很难觉得不对。

搬表格的失败更怪:数字看着像那么回事,格式齐整,甚至加了合计行,但就是有一行是空的或者串位了。

先知道这三种坑,后面每种给一个专门的结构。

写文案:先给料,再给壳 ​

我的结构是三段。

第一段是原料:把事实一次性倒给它。客户是谁、卖什么、这次的差别在哪、不能用哪几个词。这段越长越好,它是在给后面那句「写得像人」提供地基。

第二段是约束:发给谁看、什么场合、多长、语气偏哪边。

第三段才是任务:让它出三个不同路子的版本,而不是一个。

为什么要三个?因为一个版本你只能接受或者拒绝,三个版本你才有得挑。挑一个改,比从零写快得多。

我自己最常用的一个硬约束是「不许出现形容词堆砌」。加上这句之后,出来的东西立刻会安静很多。

写代码:先要它解释,再要它改 ​

顺序很重要。多数人上来就说「帮我写个函数」,然后拿着一段不动的代码干瞪眼。

上下文窗口(context window)——模型一次能看进去的词元总数——你贴进去的每一行都占这个额度。

先贴环境,再贴需求,再贴报错。三样都要具体到能贴的程度:Python 什么版本、操作系统、完整报错文本。报错只贴最后一行是查不出东西的,我在这上面浪费过一整个下午。

然后让它先说打算怎么改,说清楚了再写代码。这一步不是仪式。我遇到过好几次,它一说思路,自己就发现某个边界情况没想到,直接改了对的方案,省掉一次返工。

写完还有一步:让它自己挑毛病。「逐行检查这段代码,指出会崩的地方和会算错的地方,不要给改写版本。」

搬表格:把列名当合同 ​

这是三种活儿里最需要耐心的。

我做过一次很典型的失败。我丢给它一份三十行的数据,说「帮我整理成表格」。它给了我一张漂亮的表,行数对得上,看起来毫无破绽。我用了两周才发现,其中一行的日期是它自己补的——原文那里是空的,它觉得不能空着。

问题出在我没规定「空着的地方怎么办」。

现在我固定加三句:列名一字不改,照抄表头;原文是空的格子就留空,不要猜;日期一律写成 YYYY-MM-DD。

还有一条经验:让它先输出五行给我看,格式对了再让它出全的。三十行不多,但两万个单元格很常见。

我自己的判断标准是:凡是它给出的、你原文里没有的数字,一律当作幻觉处理,去原文里核。

什么时候该停下来 ​

三种活儿里有一种情况我会立刻收手:需要精确数字的计算。求和、统计、折算这些,一律让它写过程,不看结果自己验。

我自己踩过的坑是让它「顺便把总数也算一下」,它给的那个合计行,我核了三遍才发现它把两个空行当成了 0,还多加了一个月份。

延伸阅读 ​

  • The Impact of AI on Developer Productivity: Evidence from GitHub Copilot(Sida Peng、Eirini Kalliamvakou、Peter Cihon、Mert Demirer,2023,arXiv 预印本)—— 一个对照实验:让人用 JavaScript 写一个 HTTP 服务器,有 AI 搭档的那组比没用的那组快 55.8%。这个 55.8% 后来成了讨论「AI 写代码到底有没有用」时被反复搬出来的数字。不过任务被刻意做窄了——一个明确的、有标准答案的小题目。换成你手上一堆互相牵扯的老代码,这个数不成立。arXiv: 2302.06590

  • Are We Asking the Right Questions? On Ambiguity in Natural Language Queries for Tabular Data Analysis(Daniel Gomm、Cornelius Wolff、Madelon Hulsebos,2025,arXiv 预印本)—— 专门研究「让人用一句话指挥表格」这件事到底怎么评。他们分析了 15 个数据集里的问题,发现大部分题目是糊的:有些其实没说清楚,研究者却当成模型答错。作者的建议是把责任摊开算——问的人该把该说的说清楚。这一页第三节那三句固定话,就是按这个思路写的。arXiv: 2511.04584

动手试试 ​

挑一件你最近真干过的活儿。就搬表格吧,最容易看出差别。

同一份十行左右的数据,问两遍。第一遍直接说「帮我整理成表格」。第二遍加三句:列名照抄表头、空格子留空不要猜、日期写成 YYYY-MM-DD。

然后逐格核对第一遍的结果。我猜你至少能找出一个它自己填上的东西。

下一站 ​

活儿干得顺了,你会开始想塞更多东西进去——整本合同、整个代码库、一整年的会议记录。能塞吗?塞进去之后它还看得见吗?

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