[🤖] 走出 AI 一次生成就能变出好结果的幻想

✨ GPT-5.6 Sol 的总结

记录我承认自己曾懒惰地期待一句话就能生成有意义的现代简洁 UI/UX，并转而决定先寻找优秀样本，与 AI 一起学习。

一句话生成的结果到头来还是垃圾

只因为我说了一句“做一个现代、简洁的 UI/UX”就冒出来的结果，终究不过是垃圾。我得反省，自己竟然多少期待过，只要一次说句“帮我做”就能产出某种有意义的东西。

AI 还没有发展到能让我这样把一切生吞活剥、坐享其成的程度。至少现在还没有。

堆再多上下文也离生物大脑很远

不管 AI 能多么高效地压缩和整理我脑中储存的大量上下文，以及公司成立至今各部门积累的大量上下文，距离追上生物大脑的上下文容量，终究还差得很远。至少现在还没有。

所以人们才会琢磨第二大脑¹、LLM Wiki²之类形形色色的方法论，各种专攻特定领域的服务也才会继续活下来吧。

我把烧掉 Token 错当成了工作

不管三七二十一先设一个 Goal，看着 Token 慢慢融化，就会觉得自己好像挺努力地在干活。但我再次意识到，实际上那只是在往虚空里撒钱。

既然我已经在 UI/UX 设计上浪费了这么多时间，要不要干脆付费试试 Figma AI？我确实有点这么想… 不过，暂时还是把它留作最后的底牌吧。

现在我明白了，期待 AI 的一次生成魔法有多么懒惰。现在我也明白了，依赖一闪而过的点子和直觉，不管不顾先做起来有多么鲁莽。

我要摆脱“只要我一个人带着一个 AI 就什么都能做到”的幻想，学会谦逊。（当然，如果我能把 AI 用得“更”好，也许真的可以，但目前我的能力还没到那个程度。）

我要意识到，自己那种横冲直撞的对话式 Prompt 可能会干扰 AI 的工作上下文，并学会谦逊。

装上谦逊以后才看见好样本

装上谦逊以后，我终于睁开了眼。仔细想想，相关行业的先驱们花了多年时间，与无数人合力打磨出的优秀 UI/UX 样本，网上不是到处都有吗？

模仿是创造之母。

先大量搜索优秀样本，边参考边把它们丢给 AI，也丢进我自己的脑子里，一起学习吧。

参考资料

1. Tiago Forte 整理的一套个人知识管理方法。它把学到的内容、想法及其来源收集到外部集中式数字资料库中，再通过 Capture → Organize → Distill → Express 的流程用于实际产出。Forte Labs, “Building a Second Brain: The Definitive Introductory Guide”. ↩

2. 本文所说的 LLM Wiki 不是某个正式产品名，而是指把公司各处的文档和工作上下文整理为内部知识库，让 AI 能够检索并将其作为回答依据。它与利用自有内容为 LLM 回答提供依据的 RAG 结构密切相关。Microsoft Learn, “Retrieval-augmented generation (RAG) in Azure AI Search”. ↩