第七章你用 AI 做东西。这一章换一种用法——让 AI 陪你思考。
先分清两种用法
一种用 AI 手搓，
一种用 AI 反思。
很多人只会第一种，把 AI 当产出机器——结果就是平庸的 AI 腔。会用第二种的人，把 AI 当对话伙伴。这两种用法，你要同时握在手里。
"我跟 AI 对话，
像是跟一个苏格拉底的人在对话。"追问、反问，陪你看见自己不懂。
辅助思考的主节奏
发散 ↔ 收敛，
是一个 N 轮循环。
不要把"发散"当成开头做一次的动作。每收敛出一批新材料，就重新发散一轮；每发散出一堆可能，就再收敛一次。想法在这个节奏里越磨越清楚——一次到位的，往往是平庸的。
"压缩—解压，
是 N 轮循环。"发散 → 收敛 → 再发散 → 再收敛。
一个能让 AI 想得更深的词
第一性原理，
是一句 magic word。
当你对 AI 说"用第一性原理来想这件事"，你是在让它抛开所有中间结论、所有约定俗成，从最本质处重新推一遍。你不是在问它要答案，你是在带着它层层往下挖——挖到那个"再往下就是地基"的地方。
现象 → 差异 → 本质 → 推论一条从现象到本质的追问链。
"超级个体有什么不一样？"（现象）
→"为什么这些人能成功？"（差异）
→"第一性原理是什么？"（本质）
→"那能推论出什么？"（推论）
挖到地基，往往就看见了别人没看见的东西。
一条反直觉、却特别值钱的纪律
先让 AI 发散，
把 taste 留到最后。
人的本能是一上来就给 AI 划框："我要 A 风格、B 调性、C 方向。" 但这等于在它还没帮你想之前，就把可能性砍掉了一大半——它只会在你画好的小圈里打转。正确的姿势是反过来。
给我 10 个、给我 100 个，别先入为主。先有"一堆"可选，品味才有用武之地。
从这一堆里挑，砍掉你不要的。你选哪个、砍哪个，就是你的品味在起作用。
"AI 给你 100 个版本，
你选哪一个？为什么？"把 taste 留到最后才放——这是质量的来源。
AI 最被低估的一种用法
不是"帮我做"，
是"挑战我"。
把"找盲区"当成 AI 的一种标准用法：每做完一件事，问它一句"我没看到的是什么"。这就是苏格拉底式对话的力量——它陪你看见自己看不见的地方。
"你先看一下我现在做的所有事情……给我一些建议，觉得有哪些是我的盲区？我希望知道一些我不知道的东西。你可以用多个并行子代理去做调研。"
这条 prompt 在现场跑出来的结果：
"你在教别人做超级个体，你的个人品牌建设却几乎为零：故事库空白，演讲做了好几场，文章 0 篇。"
辅助思考最容易翻车的地方
警惕 AI Slop：
高效产出大量平庸。
"AI Slop 不是 AI 写得不好，是人没用判断力做过滤。" AI 太能产了。你不做过滤，它就给你"平均水平"——大量、平庸、看着像那么回事、其实没有灵魂。三个解法：
"品味是负面定义出来的。你拒绝过什么，就是你的品味。" 写作不要 AI 句式、设计不要彩虹渐变、产品不要 demo 感——清单越长，产出越像"你的"。
AI 默认在做加法（越写越多）。你要主动让它做减法："哪些是空话？""套话删掉剩什么？"——收敛本身，就是对抗 AI Slop 的武器。
"AI Slop 是批量交付物，无过程。" 别人能仿出你的成品，仿不出你怎么走到这个成品——纠结、推翻、来回拉锯，这些仿不了。把过程亮出来。
一条不能松的底线
你的思考，
要在 AI 之上。
"使用 AI 的关键不是工具技巧，而是不能盲目信 AI——使用者的思考应在 AI 之上。" 有一个最危险的时刻，叫 70 分陷阱。
那 90 分，
永远是你自己加上去的。停在 70 分，你交付的就是"AI 平均值"。
"孩子的能力可能只有 30 分，但他对 AI 说'帮我做一款软件'，AI 一下子给了他 70 分，他会觉得做得好好，然后就把自己那些独特的东西忘了……只有把他独特创造的东西加上，才能到 90 分——否则只是一个 AI 平均值下的作品。"
"AI 是画龙点睛——如果脑袋是个鱼目脑袋，那它点出来的，其实也是鱼目。"
AI 辅助思考的终极目标，不是"答出正确答案"，是"生出下一个问题"。每完成一个阶段，问自己一句：基于此刻的全部认知，最应该存在、但还不存在的东西是什么？下一章，我们就把这股冲动，变成你的第一个项目。