AI公众号系列文章·AI 高效办公指南
把 AI 用好，靠的是两种能力
同一份大纲、同一句提示词，交给不同工具，结果可以差好几档。差别和模型有关，也和人的使用方式有关。
AI 能力个人能力人机协作
差别当然和模型有关，也和人的使用方式有关。任务怎么说，材料怎么给，经验有没有留下来，模型是否适合这个任务，都会影响结果。
使用好 AI，是个人能力和模型能力的双重体现。
人的判断与模型能力共同决定 AI 产出
很多人使用 AI，只说一句“帮我做个 PPT”或者“帮我总结一下”。模型只能自行猜测读者、目标、格式和完成标准，最后很容易得到一份看起来完整、实际难以交付的内容。
好的提示词更像一份任务说明。它要交代给谁看，想解决什么问题，最后要交付什么，必须包含什么，哪些内容不能出现。做 PPT 时，还要说明页数、演讲场景、叙事顺序、信息密度和视觉方向。
要求不必写得很长，但要能检查。比如每页有一个主视觉，全篇只用几种主色，哪些页面负责解释，哪些页面负责收束。这样的要求，生成后可以逐页验收。
模型根据眼前的材料做判断。原文、数据、范文和品牌规范都应该整理好，过期版本和不能使用的信息也要标出来。材料太少，模型会用常识补空白。材料太多，重点又容易被淹没。
做 PPT 时，一份清楚的大纲比一堆零散素材更有用。每页讲什么，哪些内容来自事实，都应该提前标出来。需要核对的数字另行注明。材料没有提供的内容，让模型写“未知”，比让它编一个完整答案可靠。
一次任务里有效的做法，也不要只留在聊天记录中。如果同类工作会反复出现，就把场景、步骤、输出格式和禁忌写成 Skill。dashi-ppt 把页面风格和组件提前做好，模型负责选择版式并填入内容，所以整套 PPT 更容易保持统一。Skill 没有让模型突然变聪明，它只是把个人经验变成了可以重复调用的做法。
任务说明、材料与 Skill 让 AI 输出更稳定
不同模型擅长的事情不同。有的适合组织文字和拆任务，有的适合处理长材料，也有模型更擅长理解画面和生成整页视觉。整页生图通常更有画面感，但改字和换数字不方便。偏结构和内容的生成方式更容易修改，却需要更多视觉规则和人工检查。
所以选模型时，先看任务，再看榜单。要结构清楚，就选择结构能力更强的模型。要画面完整，就选择视觉判断更好的模型。要反复修改，就优先保留页面结构和内容层次的方式。
人的能力主要体现在几件事上。把目标说清楚，把材料整理好，把重复经验写下来，判断模型的边界，最后认真验收结果。
模型可以帮你写草稿、找关系、做变化，也可以替你完成一部分制作流程。它不能替你决定目标，也不能替你承担事实错误、权限误用和对外发布的责任。涉及数据、费用、权限和公开内容时，人的确认应该放在流程里。
人机协作的工作流程
提示词、上下文、Skill 和模型并不是四个孤立的概念。它们共同组成了一种工作方式。人先把问题定义清楚，再准备材料和规则，模型在这些条件下完成生成，最后由人检查和决定是否交付。
要求模糊，模型会给出正确的废话。材料混乱，它会抓错重点。没有固定做法，同类任务每次都从头开始。模型选错，结果就算漂亮，也可能不适合修改和使用。
AI 做 PPT 的过程说明了一个更普遍的道理。模型能力决定你能借到多大的力，个人能力决定这股力能不能用在正确的地方。会用 AI，体现在能把自己的判断变成任务、材料、规则和验收标准。
当这些事情逐渐清楚，AI 才会从一个聊天窗口，变成真正能帮你完成工作的伙伴。
最后再给大家来个做PPT的工具小彩蛋，如果你觉得用这些技能工具有难度，不妨试试这个桌面工具Oh My PPT，它是一个被封装好了的使用AI专门做PPT的工具，地址：https://www.ohmyppt.cc/#/home
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