一句提示詞就是在擲骰子

之前有學員問我：現在 AI 這麼強，我一句提示詞就能做到的東西，為什麼還要把流程分成好幾步？

一句提示詞做出來的結果因人而異，自己主觀覺得符合需求，那就可行。但接下來的靈魂拷問是：你有把握每一次都達到你預期的水準嗎？

每一次回答都是重新擲一次骰子

使用 AI 本質上就是在擲骰子，每一次回答都帶有機率性。今天它可能給你近乎完美的答案，明天它可能就說自己只是一個大型語言模型。

我們之所以要把大步驟切得更小、更細，就是為了得到穩定性。做菜的時候，很少人加一次鹽就想調出精準的味道，都是少量慢慢加，邊嚐邊微調；打高爾夫球也一樣，比起長距離一桿進洞，更希望每一次揮桿都更接近目標。

模型越強，越容易有一次到位的錯覺

隨著模型越來越強，越容易讓我們有一種一次就能完成的錯覺。真的一次到位了，那很好；但更多時候，我們遇到的是成果不如人意，這時候怎麼把複雜任務分成小步驟就很重要了。

舉例來說，現在 AI 影片很氾濫，我們有多大的把握可以一次到位？我的經驗是，如果沒有先做好三視圖（角色的正面、側面、背面設定圖，讓每個鏡頭裡的角色長得一樣），沒有先建好場景，產出的影片高機率會是垃圾。

做簡報也是。如果只是整理網路資料，那種還可以；如果是分享自身經驗，簡報的架構和邏輯基本上會是一團糟，而且是還不如砍掉重來的那種。

慢慢來，比較快

長期來看，把流程分段、切成小任務，目的其實是減少無用的來回和消耗，不論是時間、精力，還是 token（AI 計算用量的單位，用得越多花得越多）都是。慢慢來比較快，真的有它的道理。

如果只想用一句提示詞就完成複雜任務，那其實就是在賭博，永遠在靠手氣做事。

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