为什么 AI 总是听不懂你的话？

最近我做了一个很有意思的实验。

起因其实特别简单。

我一直有一种感觉：

AI 好像回答了我的问题，
但又好像根本没回答到点子上。

最开始我以为是 AI 不够聪明。

后来我发现，问题可能不在 AI。

而在我自己。

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一个最基础的实验

我先问了 AI 一个问题：

什么是大语言模型？

AI 很认真地回答了我一大段：

如果你懂 AI。

这段回答没问题。

甚至可以说很标准。

但如果你是一个完全没接触过 AI 的人呢？

大概率会出现一种情况：

每个字我都认识。
连起来不知道在说什么。

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于是我换了一种问法。

这次我只多说了一句话：

我是一个完全不了解大语言模型的人。
不要使用专业术语。
用一个简单易懂的例子帮助我理解。

然后 AI 的回答变成了：

看到这里，我突然意识到一件事。

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AI 变聪明了吗？

没有。

同一个 AI。

同一个问题。

同一个模型。

能力没有变。

知识没有变。

唯一变化的是：

我把自己的情况告诉它了。

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这件事不只发生在“解释概念”上

很多人会觉得，
“什么是大语言模型”这种问题本来就比较抽象，
所以回答差一点也正常。

但其实不是。

这种情况，几乎每天都在发生。

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场景一：写文章

比如你对 AI 说：

帮我写一篇关于拖延症的文章。

AI 很可能会给你一篇标准答案：

拖延症是现代社会普遍存在的问题。
我们应该制定目标、分解任务、提高执行力……

逻辑没问题。

但看完以后你会发现：

这不就是网上随便都能搜到的那种文章吗？

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如果你换一种问法：

我是一个大学生。
最近总想学东西，但一打开电脑就开始刷短视频。
我想写一篇文章记录自己的真实感受。
不要成功学。
不要鸡汤。
希望读者看完会有一种“这说的不就是我吗”的感觉。

这时候 AI 写出来的东西就会完全不一样。

它可能会写：

晚上七点打开电脑准备学习。
结果手机震动了一下。
再抬头的时候，已经九点半了。

这种东西一出来，你马上就会有感觉：

我靠，这说的不就是我吗。

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场景二：学技术

再比如你问 AI：

什么是 TCP 三次握手？

它可能会给你一堆：

• SYN
• ACK
• seq
• ack

然后再画一个流程。

如果你本来就不熟，
看完之后很容易进入一种状态：

每个字我都认识。
但我还是不懂。

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但如果你换成这样问：

我是一个大二学生。
我一直记不住 TCP 三次握手。
请用一个生活中的例子解释，
让我 1 分钟内真正理解它为什么需要三次而不是两次。
不要堆专业术语。

AI 很可能会把它解释成：

就像你给朋友打电话。
你说：“喂，你能听见吗？”
对方说：“能，你能听见我吗？”
你再说：“能。”
到这里双方才确认，收发消息都没问题。

这一下就通了。

你会突然发现：

原来我不是学不会，
是我之前问得不对。

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我后来越来越确定一件事

很多人用 AI 失败，
不是因为 AI 太笨。

而是因为我们自己给出来的东西太模糊。

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我们经常以为自己说得很清楚了。

比如：

• 帮我写一下
• 帮我改一下
• 帮我优化一下
• 帮我解释一下

这些话听上去很正常。

但真正的问题是：

你到底想让它帮你什么？

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比如“帮我写一下”，
这里面其实有一堆隐藏信息你没说：

• 写给谁看？
• 想解决什么问题？
• 什么风格？
• 多长？
• 偏故事还是偏技术？
• 想让读者看完记住什么？

你不说，AI 就只能猜。

而 AI 一旦开始猜，结果通常就是：

看起来都对，实际上都不对。

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我后来总结出了一个特别简单的方法

不是去背什么复杂的提示词框架。

而是先把脑子里的模糊想法，拆成三件事。

我现在每次问 AI 之前，都会先想：

1. 我卡在哪里？

不要直接说任务，先说问题。

比如：

我学 C++ 经常学了后面忘前面，不知道怎么安排复习。

而不是：

帮我做个学习计划。

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2. 我想达到什么结果？

比如：

我希望 30 秒内真正理解大语言模型是什么。

而不是：

什么是大语言模型？

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3. 有什么限制条件？

比如：

不要专业术语。
用生活中的例子。
面向高中生。
不要写成老师讲课的语气。

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这三件事一补齐，AI 的输出通常就会明显变好。

因为你不是在让它“猜”。

你是在让它“沿着你的思路写”。

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这其实是我最近最大的收获

以前我总觉得：

AI 生成得不够好，是因为它不够聪明。

现在我更愿意说：

很多时候，不是 AI 不够聪明，
而是我们没有把问题讲清楚。

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你可以把 AI 想成一个能力很强的执行者。

它不是读心术。

你给得越模糊，它猜得越多。

你给得越具体，它就越接近你想要的东西。

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所以我现在会这样提问

我不会一上来就说：

帮我写一下。

我会先把这几个信息补上：

• 我是谁
• 我卡在哪里
• 我想达到什么结果
• 有哪些不能碰的边界

这样 AI 才知道它到底是在帮谁、解决什么、怎么才算做好。

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但事情还没完

因为我后来又发现了一个新的问题。

即使 AI 理解了你的想法，
它也不一定会稳定地按你的要求执行。

它可能会跳步骤。

可能会偷懒。

可能会自己加戏。

可能写着写着就跑偏了。

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所以我又往前走了一步。

我开始意识到：

光让 AI 理解还不够，
还得让它按规则做事。

这就是我下一篇想讲的内容。

下一篇，我会拆开讲 Claude Code 的系统设置：

• 我怎么给它写规则
• 我怎么让它先讨论再执行
• 我怎么用 Hook 去拦住错误
• 我怎么让它在复杂任务里不乱跑

如果说这篇讲的是：

怎么让 AI 更好理解你的想法

那下一篇讲的就是：

怎么让 AI 在理解之后，真的按规则稳定执行

欢迎来到我的成长实验。
下一篇，我们聊更硬一点的东西。