ChatGPT不是魔法棒，别低估「上下文」的力量

我花了一整天研究技术选型和模板。

想把多个项目的脉络梳理清楚就足够烧脑，更别说这些年层出不穷的新工具和 AI 应用。

信息太多，脑子装不下，人越来越焦虑。

所以我试图借 ChatGPT 来协助流程设计和文档编写，一开始还挺顺，但很快我踩到了坑。

大部分坑都是「上下文错乱」造成的。

特别是有多个项目背景同时存在的时候，ChatGPT 给出的建议，听起来有模有样，实际上却错得离谱。

我今天就被一个“性价比极高”的 VPS 推荐给坑了。

ChatGPT 推荐的是一家德国的服务器供应商。

我照着它说的注册、提交资料，好不容易完成流程。

接着悲剧发生了：账号直接被封。

官方邮件回得很客气，但其实是因为国内用户的限制根本无法使用该服务。

这就是问题。

从操作本身来说，我走的是它建议的每一步，可根本就没法落地。

你以为我只是运气不好？NONONO。

ChatGPT 所提供的「建议」，常常是在忽略背景信息的前提下给出的。

而这种背景，不是它自动能理解的。

即便你在对话中大量提供资料，它也会「选择性遗忘」，或只取一部分信息来回答。

尤其你问的是一个和流程、代码、接口、权限、用户地理等有关的系统问题，它的回答经常答非所问。

误导并不是AI造谣了，而是它缺乏你“当下情境的连续理解”能力。

试问我们有多少人，给AI问问题，是临时扔个问题过去？

可我们的问题，是依赖过去结构的，是高信息密度、强依赖历史上下文的内容。

这在内容模板设计文档、流程自动化图、产品架构图上尤其明显。

我最近筛选几个 Webflow 和 Wized 的模板就发现，它们文档里写得都很好。

可当我真正套入我们项目时，才发现逻辑和本地实际需求并不匹配。

再比如 Notion 模板，很多看上去很有逻辑，但你导进自己的项目实际测试，就很容易「不如新建一个干净的」。

你真正要警惕的，不是 AI 说错了什么，而是你以为它理解了你的一切。

这太危险了。

因为你一旦放松警惕，很容易掉进「它说的应该没错」的陷阱。

我个人感觉，现在的 AI 能力非常有限，但因为回答的语气太自然，很容易让人误以为它已经懂了。

但我们要清醒：AI 的流程记忆仍然靠不住，特别是当你从一个话题切换到另一个项目时。

它没有对话中的“跳转状态感知”。

除非你每一次都讲清楚上下文，但这样你也就失去了效率。

今天类似的事情不只 VPS，一个自动化系统的接入方案，我套用模板时也出了问题。

ChatGPT 说可以通过某个 webhook 实现自动触发，但我们项目里用的是私有端口，根本不支持外部订阅。

看出问题了吗？它忽略了我们的具体部署架构。

越复杂的场景，越不能依赖 ChatGPT 一锤定音。

你还是得自己理解、校对、整合，然后再交给它补强。

其实这跟我们前面学效率工具时的一个洞察类似：

工具不是用来变懒的，是用来放大的。

如果你基础理解不到位，它只能放大你的盲点。

别指望 ChatGPT 协助你做战略决策，它远远做不到。

但你让它切图、码字、排列格式，它仍然无可替代。

理解工具边界，才能保护资源集中。

很多人说 AI 会彻底改变工作方式，我同意，但前提是你自己有一套判断系统。

这也是我做 Deku 和我们自动化系统的初心，不是做一个万能系统，而是做一个分类放大器。

你只有看懂文档，才能甄别建议；你只有梳理上下文，AI 才能有用地回答。

我们不是要AI取代人，而是取代反复无效劳动。

而不会判断的决策，是更浪费时间的。

问题不在于工具越来越多，而在于你是否有选择什么该学，什么该抛弃的能力。

真正吃亏的，是那些没搞清楚自己做什么，还拼命“学习AI技能”的人。

信息过载里最稀缺的，是判断力。

别在不值得的地方高强度投入。

别以为 AI 已经懂你，它还在长大，你要自己走路。