学会与 AI 协作，比学会操作 AI 更重要｜Digital Explorer#062

Editor’s Note

今天是 2025 年 5 月 28日，您正在阅读的是第 62 期 Digital Explorer。

这期是一个特别策划。

过去两年多时间里，我在 Digital Explorer 中分享了大量关于大模型使用的实践和思考——从递进式沟通到多模型验证，从心理成本分析到工具组合策略。这些内容散落在不同期数中，每次都是解决具体问题的局部方案。

直到最近读到 Superhuman 产品副总裁的一个观察：「AI 产品的体验质量很大程度上取决于用户的提示技能」，我突然意识到，我们正在经历的不仅仅是工具的升级，而是工作范式的根本性转变。

于是就有了这期内容：将过往的实践经验重新整理，构建一个完整的框架来理解这场变化。如果你是新读者，这篇文章是理解「人机协作」的最佳入口；如果你一直在关注这个专栏，这期内容会帮你将碎片化的技巧串联成系统性的工作方法。

这不是又一篇「AI 工具推荐」，而是关于如何在 AI 时代重新定义「专业能力」的深度思考。

本期要点预览：

• 为什么同样的 AI 工具在不同人手中效果迥异？
• 从「工具掌控」到「协作共创」意味着什么？
• 如何构建适合 AI 时代的新技能体系？
• 5 个立即可用的协作策略和具体实践方法

想象一下这样的场景：两位同事使用同一个 AI 工具完成相同任务，一个收获了超出预期的洞察，另一个却只得到平庸的回应。技能水平相当，工作经验相似，问题究竟出在哪里？

关键在于，那个得到精彩回答的同事并没有掌握什么高深技巧，他只是学会了如何与 AI「聊天」。这听起来简单，实际上却颠覆了我们对工具使用的认知。Superhuman 的产品副总裁说得很直白：「AI 产品的体验质量很大程度上取决于用户的提示技能」。

换句话说，过去我们熟悉的「学会操作」正在被「学会沟通」所取代，一场关于工作方式的深刻变化正在我们身边悄然发生。

欢迎阅读 Digital Explorer 专栏。

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