像带团队一样用大模型

今天继续研究大模型，想把心得写下来，提醒自己别在信息洪流里迷失。

上下文是最宝贵的内存

和模型一样，人脑的即时记忆极其有限。我开始刻意把需求和问题拆开记录，让笔记承担“向量数据库”的角色，再把最关键的提示保留给大模型。能给出的上下文越精准，就越能减少废话，也能保护自己的注意力不被稀释。

把提问当成领导派活

减少机械地“问问 AI 看看”，而是在动手前先写清目标、约束、验收标准，再把任务交给模型。像领导布置工作一样，把交付定义清楚，让 AI 真正接住，而不是让我自己在模糊的回答里兜圈子。

行动带来真正的认知

行动是通往知识的唯一道路。

和模型对话只是准备功夫，真正的学习还是要落地。每一次调试、复现、总结，都是在补全自己的上下文，也是在训练自己像模型一样进行迭代更新。

付费上班的心情

今天给模型充了 99 块钱，算是“付费上班”的一天。花钱买的是反馈速度，也是对自己的一种逼迫：既然投入了成本，就要让产出对得起这段上下文窗口。

写下这些提醒自己：把有限的注意力用在关键动作上，用明确的提示喂养模型，再用行动把答案变成真实的经验。