别再幻想“大模型能替你决策”了

我最近又用 Replit 跑起了一个小项目。

没有团队，没有写一行代码，一个人一周搞定了 capture-agent.com 的原型。

通过 Webhook 接收语音，把它接上我们的系统，就能跑自动任务了。

只要方向够清晰，GPT + 工具确实能干活儿。

AI 编程真的可以是一人公司起飞的引擎。

但——很关键的“但”来了。

如果你对业务没有结构性的理解，对代码没有边界感，那 AI 编程不但帮不上你，反而会拖垮你。

这半年我基本都在测各种 AI 编程代理：Cursor，Lovable，v0，Bolt.new，Replit。

它们能干事，也能乱干事。

复杂项目几乎都会被反复误解、修改无用信息，还动不动就幻觉输出。

原因很简单：上下文太贵了。

现在最强的 GPT-4o、Claude 3.7、Gemini 2.5，它们理论上记得更多，对话能力提升了。

OpenAI还说GPT-4o开始“有记忆”了。

但在实际开发里，它们“失忆”的概率还是高得离谱。

哪怕你设计了 token 控制机制，或者做了 prompt 管控，依然改着改着就迷失在上下文里。

结果是：

本来十分钟能搞定的功能，拖三个小时；早上信誓旦旦地指令，下午问就完全没印象。

别被“无所不能的大模型”骗了。

它不懂你业务的因果，它只是在凑字数。

我现在跟大家反复强调的是：你不能靠它替你做决策，它只能替你做执行。

所以最核心的问题来了：你凭什么让 GPT 成为你的助理？

——答案是：你要有判断。

判断是怎么来的？靠系统，不靠直觉。

我过去一年构建了一整套认知系统，落在 Tana 笔记里，模块化卡片管理，结构化抽象，围绕一个核心目的：让输入不过载，让输出能落地。

简单说，我的玩法是：

1. 把每个想法拆成标准卡片：概念-定义-作用-案例
2. 用自动化系统，把对话、阅读、灵感流入这些卡片
3. 换脑用 Tana Schema，把复杂事拆成通用结构，让决策更高效 结果是——

我用了大量 GPT，却很少翻车。

因为我从不用它“整活”，我让它写我定义好的模块。

你不懂业务，AI 给你解释业务；你有模型，AI 帮你撸代码。

这才是规训 AI 的正确方式。

为什么有人说：“GPT 给我的答案都不一样”？

因为你问得不对。

语境不清晰，它当然会按概率胡说八道。

它是语言模型，不是逻辑模型。

一个问题问五遍，五个答案没问题。

这不叫智能，这是语言重构器。

判断的本质，是你怎么切分问题，怎么设定评估标准。

真正强的不是你 prompt 写得多华丽，而是你搞清楚“你要他干嘛”。

你现在要建网站、立产品、上自动化系统，光靠提问就想解决太天真了。

有标准、有输入、有目标，AI才是你的助理。

我现在只用 AI 来做三件事：

1. 快速原型 - 比如用 Replit 搭 capture-agent.com
2. 内容生成 - 用 Deku 自动做图文和短视频，没 prompt 全自动
3. 自动任务 - 用轻联+快捷指令跑跨应用链路 这些都依赖一个前提：你脑子里已经有标准流程。

未来 GPT 再强，它也不会对你做的人生决策负责。

它不是保姆，是放大的你。

你笨，它帮你放大“懵”；你清晰，它帮你放大执行。

市面上很多人在教“如何写 prompt，让 GPT 更聪明”。

这类课我看了十几种，废话太多，方法太少。

你知道吗？Prompt 技巧一半都在“结构化输入”上。

而结构化输入，说到底就是你能不能清晰拆解问题。

你不拆问题，它也只能回答废话。

AI 是放大器，不是点子机。

一旦你脑子不清楚，它只能陪你迷路。

于是——我会建议所有开始用 AI 的人先做一件事：

训练你的结构化思维，别练 prompt，先练结构。

我说得很绝，但我敢负责任。

未来五年，能收成 AI 红利的人，都不是工具流。

是那些能驾驭系统、有模型、有认知框架的人。

那些人用的 GPT，只是他们认知系统的下游执行者而已。

他们才是真正的决策结构，GPT 就是 API 调用。

分享出去吧——

懂得用 AI 做事，是核心竞争力，不是附庸风雅。