实践总结

这一章不再讲“某个工具怎么点”，而是总结更稳定、可迁移的方法。换模型、换产品后，真正还能留下来的，通常就是这些做事原则。

本章主要内容

这部分会逐步沉淀几类高频实践：

任务怎么拆，才更适合交给 AI
Prompt 怎么写，才更容易得到可用结果
验收标准怎么定，才知道输出能不能进下一步
人工应该在哪些环节介入，避免把错误一路放大

如何学习更合适

如果你刚开始用 AI，先把方法当成“工作清单”，不要急着背术语
每读完一篇，最好立刻拿自己的真实任务试一次，观察哪些方法真的有用
不要追求一次写出完美 Prompt，先把目标、约束、验收标准说清楚

当前优先原则

AI 是实习生，不是全能专家。
Prompt 三要素：角色 + 任务 + 约束。
先定义验收标准，再让 AI 生成。

学完后你应该获得什么

能更稳定地把任务交给 AI，而不是靠运气碰结果
能分清“模型回答得像不像”与“结果能不能交付”是两回事
能逐步形成自己的提示词、检查项和协作习惯