我怀疑，自己追求更厉害的 AI 提示词，也就是写给工具的任务说明，有一部分原因是觉得在这方面能超过别人。
承认这一点有些别扭。原本该问“我需要做出什么”，后来却花了很多心思证明自己很会用 AI。比较模型、收集工作流、重做看板，都能让人觉得今天没白忙。至于那篇难写的稿子，还可以等一等。
效率工具会这样变成拖延。工具当然可能有用，只是得先知道，眼下究竟要完成什么。
工具转了一圈，旁边那张稿子还在等着。
任务换了好几次住址，内容没多多少
一篇草稿可以从这个软件搬到那个软件。每次搬家，都有新的标签、新的模板，以及“这次终于理顺了”的感觉。没写出来的部分，也跟着搬过去。
麻烦在于，这些活动确实有价值。整理来源、配置自动化，都可能是必要的工作。光看动作，分不出来；得看它和当前任务是什么关系。
假设要写完博客的一节。查一条这一节必须用的资料，通常能帮上忙。为了写这一段，先重建整个文献系统，下午过去，文字可能仍然没出现。两件事都能叫“准备”，差别就被藏住了。
再开一个配置教程之前，先用普通话说清楚卡在哪里。“这条说法的来源总找不到”，可以处理。“知识管理系统还没优化好”，就足够让人一直忙下去。
也可以单纯喜欢研究工具。今晚想试 App，就承认今晚在试 App。别把另一项仍没动的义务，也算进完成进度里。
先在文档里放进一点东西
粗做一次，能让必要的准备露出来。一直没开始，往往是在为想象中的困难做准备。
还是写那一节博客。用已经在用的文档，先放进解释、例子和没回答的问题。来源链接跟在它支持的说法旁边。暂时写得难看一点，也能检查。
这时可能发现，缺的是资料，或者两个文件不好对照，也可能压根没想清这一节要讲什么。几种问题，处理方式不同。最后一种，换看板大概帮不上多少忙。
做自动化也一样。先手动跑一遍有代表性的任务，看清输入、例外、权限和想要的结果。机器接手以后，才知道应该拿什么核对。
可以把准备和整理放到工作前后：开始前列清这次要做的事，过程中使用必要的辅助，结束后留下可复用的信息。中间那段动手的时间，要有实际结果出现。
| 原计划写的是 | 可以检查的结果 |
|---|---|
| 搭写作工作流 | 一个粗糙开头和一个完整例子 |
| 学一个主题 | 脱稿解释，再对照材料纠错 |
| 自动化某件事 | 手动跑通一个代表性任务 |
| 提高 AI 水平 | 为一个真实需求交付经过检查的结果 |
有些工作产出的是决定，也算数。把下一步所需的不确定性解决了，能说清发生了什么变化，准备本身就在推进。
想逃向工具时，提前定一个动作
“以后更自律”很难告诉人，看到一个诱人模板的瞬间该怎么办。可以把反应说具体：
如果这段文字还没出现，我就想重做工作台，先保存想法，写完一个粗糙版本再看。
或者，觉得非换工具不可时，先写明被挡住的步骤，再打开比较页面。
这类把明确情境和具体动作连起来的计划，研究中称为“执行意图”。Gollwitzer 与 Sheeran 2006 年的执行意图元分析，汇总了 94 项独立检验，报告总体效应量 d＝0.65。这里的 d 用统一尺度概括研究中的效果大小，不能解读成“成功率提高 65%”；研究也没有直接检验上面这条写稿规则。
对眼下这个问题，它提供了一种安排下一步的方式。想查新工具，就把链接留到旁边，回来接着写还没讲清的例子。等例子写出来，再看新工具需要改进什么。
先搭一小块，真卡住了再拿工具。
好想法也可以先放着
一个功能很复杂、当前收益又抵不上投入时，可以先记下需求，暂缓实现。等实际困难反复出现，再判断是否值得做。
几行就够。哪里反复费时，最小能改什么，什么时候再考虑。“写稿总丢来源，下一篇先把链接跟在说法旁边”，已经能用。没必要顺手升级成“重构知识管理架构”。
技术也在变化。有些现在做起来很费劲的功能，以后可能很容易。如果眼下的替代方法还能接受，就先把时间放在更重要的事上。
记过的想法也允许删除。后来发现这个问题不再出现，那条需求就可以拿掉。清单用来帮忙，用不着变成欠条。
如果使用的 AI 服务按 token，也就是模型处理文本的计量单位计费，或者设有使用额度，就按当前任务估算成本。真的遇到预算或额度限制，再比较方案。还不知道要交付什么，就先比较所有模型，很容易把一个小决定做成长期研究。
有些问题，确实需要换工具
不可靠、不能协作、不满足无障碍需要、有隐私风险、处理不了要求的格式，这些都值得先解决。
把要求说清楚，用一个代表性任务测试最小替代方案。写作者反复丢参考资料，可能需要更好的来源管理；生活笔记不一定要一起搬家。
必要的准备，通常能说清停止条件：正在消除哪项不确定，看到什么结果就能继续。拖延式的准备，范围则越做越大，和原任务的关系越来越难解释。
所以复杂系统也可以有充分理由。多人合作需要共享结构，大量资料需要检索。只要解释得清，这些复杂度正在解决什么，就不用为了显得克制而硬撑一个不合适的工具。
别把真正动手的时间切碎
工具探索很容易串起来。比较页带出教程，教程带出讨论，讨论又带出新的配置。回来还坐在原来的椅子上，思路却已经离开原来的问题很远。
Gloria Mark 等人 2008 年的实验，让 48 名参与者做模拟办公任务。受到打断的人通过加快工作补偿，同时报告了更高的压力、挫败感、努力程度和时间压力。研究没有给出每次打断固定损失几分钟的结论，却说明“最后也做完了”未必代表没有代价。
一次尝试里，先只开需要的文件。临时冒出的改进放到旁边，等例子解释完、来源查清，或者这一节能交给别人看了，再去处理。
容易离开任务，可以先定一段工作时间，设好倒计时，把临时想改工具的念头写在旁边，等这段时间结束再看。专注计时器的用法介绍了不同安排。卡在需求说不清，就先写明目标、已有材料、限制和输出形式；怎样向 AI 提出更好的问题可以作为进一步的参考。
结束时看一眼文档。什么都没出现，就找出回避的具体部分：太大、太模糊、缺信息，还是很不想面对？下一次要处理的是这个困难。
我希望明天能从今天留下的东西继续，哪怕只是没写完的例子。回来面对一段不满意的文字，确实没有新建工作台那么兴奋。但起码，有东西可以接着做了。