项目复盘与自测

本课程最后一节。收尾这次任务，并给出长期的使用原则。

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一周后的验收

回到你在任务书里写的验收标准：

【当初的验收标准】____________
【实际结果】____________
【达标了吗】□是 □否 □部分

【如果没达标，是哪里的问题】
  □ 方案本身不对（AI 的建议不适合我）
  □ 方案对但我没执行（不是 AI 的问题）
  □ 验收标准定得不合理
  □ 时间太短，看不出

第二项要诚实。 很多「AI 给的方法没用」，实际是没执行。分不清这两者，下次还会白折腾。

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完整复盘表

【这次任务】____________

【我用了几轮迭代】____　【最有效的一轮做了什么】____________

【AI 帮上忙的地方】
  ________________________________

【AI 帮倒忙／说错的地方】
  ________________________________

【我核实出的错误】___ 处，最典型的一处：____________

【最终方案里，我自己加的部分占比】___%

【下次我会改变的一件事】
  ________________________________

「我自己加的部分占比」值得注意：

占比	说明
0%	完全照抄，说明你没有真正参与判断
20–50%	健康——用了它的框架，补上了自己的约束
80%+	这个任务本来可能不需要 AI

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这门课教了什么（回顾）

章	核心
一	AI 在预测下一段文字；幻觉与边界；它帮你想全，不替你定夺
二	TARGET 提问五要素；核验三分类；迭代三纪律
三	完整任务：任务书 → 对比 → 找证据 → 验收复盘

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十条最该记住的

1. AI 的机制是预测下一段文字，这解释了它的一切强弱。
2. 语气的确定性和内容的正确性无关。
3. 输出是草稿，不是答案。
4. 它适合帮你想全，不适合帮你定夺。
5. 要练的能力，先自己做，再让它点评。
6. 提问决定输出上限：TARGET 五要素，至少给三个。
7. 给示例比描述十句要求更有效。
8. 学习场景一定要加「先不要给答案」。
9. 迭代要「只改哪里 + 怎么改 + 其余不动」。
10. 确认必须来自 AI 之外。

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长期使用的三条原则

① 分清「工具场景」和「训练场景」

工具场景（不需要练这个能力）→ 放手用
训练场景（这是我要练的）→ 先自己做

这条界线要你自己划，而且会随着目标变化。

② 保持「我能不能自己做」的能力

定期做一次「断网测试」：不用 AI，我还能完成这项任务吗？

如果答案是「不能」，而这项能力对你很重要——那就是一个警报。

③ 把核验变成条件反射

看到具体数字、人名、引用，手先动起来去查，不需要每次都做决定。

这个习惯建立起来，你就比大多数使用者安全得多。

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最后一段话

AI 素养的核心不是「会用多少技巧」，而是知道什么时候该信、什么时候该查、什么时候该关掉它自己想。

技巧会随着模型更新而过时，判断力不会。

练习：做一次「断网测试」——挑一项你最近常用 AI 完成的任务，不用它做一遍，看看差距在哪。