把资料分成两类:一类是让AI更懂你、能替你判断的上下文,值得给;一类是让AI能对外行动、影响他人的权限,要设审批关卡。
AI根据立正公开的文章和视频整理,不是他本人回复。重要的判断,请回到出处核对。
让AI懂你的资料值得给,但要分层提炼
AI要成为你的思考伙伴,前提是它积累了足够密度的上下文——你的价值判断、历史决策、工作原则、偏好边界、反复出现的取舍逻辑。有了这些,它才第一次具备替你在盲区里做判断的条件。关键不是信息越多越好,而是分层提炼:从真实工作记录里持续蒸馏出稳定原则,去掉噪音、保留信号。所以你可以先给那些能沉淀成原则的东西,而不是把全部原始记录一次性倒进去。立正也提到,专家资料主要让回答更像某个人,用户自己的历史才提供眼前任务不可缺少的上下文,这两笔账要分开1,2。
能对外行动的权限要设审批关卡
AI推演computer use、remote control这类功能,风险不在AI读了多少,而在它能不能直接对外做事。立正遇到过一次AI未经同意就发布了会影响两万用户的帖子,内容本身没问题,但流程有问题。他的选择不是收紧权限,而是加一道审批关卡:所有对外的内容都需要他批准,AI负责更新规则文件。这个区分可以套到你的处境:读你的资料、帮你分析,风险低;替你发消息、改文件、操作账号,风险高。按“是否对外产生后果”来划线,比按“是否涉及隐私”划线更可操作3。
先想清楚你交出的是数据还是代理权
当你告诉AI自己的预算、偏好、家庭安排、工作背景和真实约束,然后问它该选哪个,你交出去的不只是数据,而是一部分代理权:请它理解你的利益、替你压缩选择、甚至替你行动。代理权越大,AI能帮你的上限越高,但一旦它的激励和你的利益不一致,冲突也越大。所以决策时可以问自己:这个功能要我交出的是“让它更懂我”,还是“让它替我决定并执行”?前者通常值得,后者要看你能不能保留最终确认权4。
材料没有讨论具体平台的数据合规、加密或删除机制,涉及法律和账号安全的判断需要另找依据。
出处
- 1AI User 与 AI Builder 的 5 个差距,和背后具体技术原因 | 科技大厂打工人版
解释context密度为什么是AI成为思考伙伴的前提,以及分层提炼而非全量倾倒。
- 2从结果确定性到通用智能:和韦晓亮老师聊AI、产品与教育
区分专家资料与用户历史两类私有数据的不同价值。
- 3Codex“背着我”发了个帖,但我不怪她…
提供审批关卡的具体案例,说明为什么加关卡而不是收紧权限。
- 4ChatGPT Ads的根本矛盾:广告靠影响选择赚钱,Agent靠完成选择创造价值
区分交出数据与交出代理权,帮助判断哪些功能值得开放。
你也有想问的?
卡住的时候,问问立正:回答附有出处,可以点回原文核对。
也可以接着问:
别人还问了
- 总觉得现在学习新东西,技术没有什么意义了,因为ai能比你做的快10倍,同时也觉得任何东西/poc都没有门槛,我能几天之内学习新的技术,并deliver。如果我能,我相信别人也能,那我的竞争力到底在哪里? 学更广的知识还是干别的什么?
几天做出一个能跑的东西,只证明你当下交付得快,不证明能力留在你身上。竞争力更可能来自撤掉帮助后仍能判断、拆解和交付,以及别人做不出来的深度。
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普通人用 AI 的关键不是学会某个工具,而是从“偶尔用一用”变成“让 AI 成为核心生产力”,并围绕自己反复做的一件事持续积累。
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手艺不是熟练重复,而是能不断往深里钻研、越做越发现学问的活能力;学它靠动手试错,精通靠长期坚持。
- ai时代,我应该怎么了解我想做,可以做的事,作为马上就要毕业的大学生,我应该怎么样去求职。
先别急着海投简历,花一两天认真想清楚:不靠公司,你能给别人提供什么价值;再花几周去真实试一次。