文：王智遠 | ID:Z201440

熟能生巧，意思是：

通過持續不斷地練習、實踐，一個人能夠逐漸變得非常熟練，并且能夠掌握一些技巧或技能。簡單講，做得越多，就越擅長做某事。

比如學鋼琴，一開始會覺得很難，如果每天堅持練習，慢慢地就會越彈越好，甚至能夠熟練地彈奏復雜的曲子，這就是「熟能生巧」的道理。

不過，道理是別人將復雜的過程簡化、濃縮成一個概念的結果，過學道理不如學過程。最近，我對「熟能生巧」有了新的理解，不妨將其運用到工作思維中來看。

上周一個朋友說：

他們公司的品牌工作只有他一個人負責，沒有團隊可以商量或合作，希望AI能成為他的第二大腦。

他提出了三個具體的需求。首先，他想讓AI幫他完成品牌對外宣傳資料的文字輸出，比如：撰寫企業和新產品的介紹、突出產品亮點等。

同時，還希望AI能幫他查漏補缺，看看哪些模塊還要補充什么樣的資料；其次，他還想讓AI幫他查閱大量的視覺素材，以便在與第三方供應商對接時，能夠獲得更多靈感，也能更清晰地表達自己的需求。

然而，也遇到了一些困難。他們公司主要從事技術方面的工作，資料大多是技術性很強的內容，看起來晦澀難懂，而且“不說人話”。

對此，我給出了以下心得：

關于品牌對外宣傳資料的文字輸出，要確保有足夠的資料，這些資料可能是文字、圖片或者PPT等形式。最關鍵的是先把核心內容提煉出來，然后讓AI學習資料，這樣AI才能幫他查漏補缺。

對于技術性強的資料，可以讓AI用普通人聽得懂的語言來重新表達。至于視覺素材的積累和靈感方向，主要考驗搜索能力，簡單來說，就是要找到能夠激發創意或提供思路的內容。

此外，還可以多搜索一些與公司項目相關的內容，比如小紅書就是一個不錯的資源平臺。

關于AI生成內容的判斷，我建議，不要直接拿其他品牌的資料來訓練AI，而是讓AI自己生成內容，然后根據實際需求進行調整；如果擔心AI生成的內容是直接摘取的，可以讓AI按照想要的結構重新表達，或者讓AI對生成的內容進行二次優化。

他還提到，曾看到有博主建議讓AI扮演30個大腦，給出30個不同的方案，再讓它們互相評判合理性，他覺得這個想法不錯，但不知道具體該如何操作。

我告訴他，操作并不復雜。

只要新建多個對話框，給每個對話框不同的提示詞，就能模擬多個“大腦”的效果。例如：一個用于搜索，一個用于翻譯，一個用于提煉PPT要點，以此模擬多個「大腦」的效果”。

最后，他問我除了Kimi還有哪些工具可以用。我建議他現階段先把Kimi用透。關鍵不在于工具本身，而在于思維方式。

他還提到，已經用Kimi輸出過一波內容，但覺得讀起來很假大空。我建議可以通過多次迭代和優化，逐步讓AI更好地理解他的需求，這樣，AI生成的內容才會更符合品牌宣傳的要求。

通過整個過程，你能看到什么？我認為，如今的工作方式已經發生了新變化。

第一層是基礎階段。比如：在公司接到一個寫PPT的任務，此時你可能只想著如何去寫，用什么工具，這種工作方式只能稱之為“熟”。

第二層，在此基礎上有所提升。這時，已經擁有了自己熟悉的工具和方法。當老板要求做PPT時，清楚地知道該去哪些網站尋找框架，如何整理內容，甚至掌握了一些小技巧，這可以稱之為“巧”。

第三層，將方法整合成一套完整的工作流程。

以PPT為例，老板布置任務后，你心里有一套清晰的標準操作流程，第一步、第二步、第三步等都很明確。

按照這個流程操作，工作效率會大大提高，雖然具體內容會有所變化，但整體框架和步驟是固定的，我將這個階段稱為“能”，也就是懂得了如何應對變化。

那么，“生”又是什么呢？我認為它處于第四層。

在這一層，我們會借助AI來輔助工作。在制作PPT或整個工作流程中，除了創意部分需要自己把控外，其他環節都可以交給AI來完成，人只需負責最后審核把關。

如今工作方式已經發展到了第四層，即擁有自己工作流程并結合AI使用，才能真正達到「熟能生巧」的階段；假設自己依然還停留在一、二階段，那就要抓緊梳理工作流了。

因此，一個結論是：熟能生巧不是做多了，就巧了，而是一個演進的過程，要提煉工作流，借助工具提高效率和創造力。