为什么清晰的沟通——而不是巧妙的提示——才是你真正的人工智能超能力

Why clear communication—not clever prompts—is your real AI superpower

（转载自https://www.iamcharliegraham.com/ai-coding-and-the-peanut-butter-jelly-problem/ ）

过去一年，我全身心投入到人工智能领域——使用 Claude Code 和 Cursor 等工具以超光速构建产品，并观察着这个领域日新月异的发展。过去六个月里，我利用这些工具开发了：

• 🧠 Betsee.xyz：一个预测市场聚合器，甚至可以根据推文预测市场。

• 📝 TellMel.ai：一位富有同情心的个人传记作家，分享人生故事和经验教训

• 📞 GetMaxHelp.com：由人工智能和语音驱动的支持热线

• 💬 YipYap.xyz：基于线程的社区聊天应用

就连我儿子也加入了AI潮流，用Lovable、Replit和Bolt等工具开发了一款模仿《荒野乱斗》的学习打字游戏。这既令人振奋，又令人大开眼界。六个月前，除了自动完成之外，我还不相信AI能做太多事情。现在，如果没有它，我根本不想写代码。

但是，尽管取得了这些进步，我却不断遇到同样的问题——这个问题让我回想起我的第一堂计算机课。

🍞 PB&J 问题

早在大学期间，我选修了哈佛大学如今声名远扬的CS50课程的早期版本之一，由出色的Margo Seltzer教授。如今，CS50在全球范围内在线授课，是最受欢迎的计算机科学课程之一。但在当时，它并不出名。我们当时做了一个课堂练习，至今仍让我记忆犹新，而且他们至今仍在教授这门课程。

开学第一天，玛戈拿着一条面包、一罐花生酱和一罐果冻走了进来。

“我是一台电脑，”她告诉我们，“你们是程序员。一步一步地给我指示，教我如何做花生酱果酱三明治。”

然后混乱就来了。

第一个学生说：“从袋子里拿出一些面包。”玛戈没有乖乖地拿出两片面包，而是在袋子上撕开了一个洞，把五六片面包捏成了一团，用拳头捏成了糊状——因为这也意味着“从袋子里拿出一些面包”。

下一个人说：“把面包放下。” 玛戈把那块面包掉到了地上。毕竟，“放下”的意思可以是地面。

然后有人试了：“把果冻抹在面包上。” 你知道接下来会发生什么……玛戈直接把整罐果冻倒在面包堆上。不用勺子，也不摊开。只剩下一大团糖。

最后，到处都是花生酱、果冻和面包。没有三明治。不过我们学到了一点：你必须非常清楚地给出指示，否则它不会知道你想要什么。

🤖 今天的人工智能仍然存在 PB&J 问题

LLM无疑比20年前的计算机先进得多。说实话，今天的人工智能或许都能做出一份像样的花生酱果酱三明治。它们很可能会推断出你想要两片面包，放在柜台上，均匀地涂上适量的果酱和花生酱。

但当你跨越熟悉的领域时，问题又会再次出现。使用人工智能工具常常感觉像是在与一位来自全球各地的初级开发人员合作——他速度快、能力强、愿意付出，但却缺乏你的产品背景、客户洞察或细微差别。

如果你的“三明治”产品没有明确的配方——比如一个新颖的应用、一个陌生的用户体验，或者一组独特的功能——那么LLM就会很吃力。他们擅长复制以前的做法，重新组合已有的代码。但如果要求一些新东西？一些有创意的东西，或者一些符合你愿景的东西？一些“刚好”适用于特定用例的东西？现在你又回到了向来自全球各地的初级开发人员发出模糊或含糊不清的指令，而他们不了解你的客户、你的环境，也不知道“正确做法”究竟是什么样子。

💡 AI-rena 的真正技能

身处人工智能领域前线的经历让我明白，快速工程并非真正的瓶颈。真正的差异在于清晰的沟通。我指的快速工程并非那种通过告诉人工智能祖母即将离世或假装它是某个领域的专家来诱骗它做某事的工程。快速工程的难度要大得多：你必须对想要构建的东西有一个清晰、精确的愿景，知道什么是“正确的”，并能够一步步解释清楚——并在人工智能偏离轨道时及时纠正。

这种能够用清晰、完整的术语定义你期望的结果的能力，是人工智能时代最重要的超能力之一。人工智能的推断能力有限——你仍然需要给它提供背景信息和清晰的指令。

大多数人不会这么做。他们会挥挥手，输入一些模糊的“最佳实践”提示，然后希望人工智能能够解决。结果往往是弄得一团糟。

在人工智能领域，成功不会属于速度最快的程序员，而是属于那些能够清晰理解并解释如何将模糊的想法变成真正有用的东西的人……

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shadow：正确地表达你的需求，其中一个技巧就是引导 AI 逐步完成你要的项目。先测试 AI 的理解能力，站在AI能够理解的概念的基础上引导他。

如果你发现 AI 开始偏离航道，你可以及时终止他，然后告诉他应该怎么做。

欢迎交流 AI 的使用技巧~~~

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