从氛围编程到端到端内容创作：我踩过的 AI 协同深坑与心得
从氛围编程到端到端内容创作：我踩过的 AI 协同深坑与心得 关注 作者 关注 作者 关注 作者 关注 作者 2025/09/21 11:34
我们需要的不是更多的 AI 工具，而是更深层的人机协同智慧。
认知
最近这一段时间，我进行了不少关于 AI agent 内容创作能力的探索。很多人对 Vibe Coding （氛围编程）早已耳熟能详？只不过并没有亲身实践过。
我目前已经实践到了这种步骤。
我在星球里面感叹，「能在手机上语音输入控制 agent 端到端操作，这才算是真正的氛围编程」。 小宝影院在线视频 电影aiyifan
这个过程里，我踩了不少坑，有一些心得想要和你分享。 电影爱壹帆 小宝影院电影 会所
先说结论，我们需要的不是更多的 AI 工具，而是更深层的人机协同智慧。 ifun
这篇文章将带你走过三个递进的认知层次：从选择最优 AI 模型的工具基础，到掌握复杂任务拆解的技巧进阶，再到探索端到端内容创作的应用前沿。
注意我们的目标不是替代人类创作，而是找到那个让 AI 成为你最佳搭档的平衡点。
选择
模型能力是有巨大差别的。不断摸索和掉到各种坑里后，我强烈建议你使用最好的模型。如果你要处理的是严肃任务，好模型和糟糕模型输出的内容完全是两个世界。 aiyifan
你是否还在因为成本考虑而选择那些「性价比」更高的小模型？这种想法的背后其实是「只想要收益而希望成本为零」的错误逻辑。一位好友就跟我表达过这样的想法，我的答复是「你需要挣钱养家，人家研究大模型提供服务的人也得挣钱养家啊」。
一个真正优秀的模型往往能让你一看就有「于我心有戚戚焉」的感觉，而另外一些模型做出的东西，往往是让你摇头皱眉。当然，你可能马上会说好的模型价格太贵。没错，但你有没有注意到模型价格的下降趋势？
一个模型如果做出来的东西不好，你不但耽误了时间，还在这个过程中可能给自己埋下很多隐患。你觉得省下的那点模型费用，真的抵得过你重新修改、调整、甚至推倒重来的时间成本吗？你真的不在乎爆雷的时候给自己带来的经济与声誉影响吗？ 电影小宝影院
不过，即便是主流旗舰模型也没有能最优处理一切任务，所以你也不用执着于某一个厂家的某一个模型（或者以模型驱动的工具）。前两天我看到网友 yetone 贴出来的这个帖子，非常有趣。 aiyifan电影
如今你如果为大众提供 AI 产品订阅服务，确实会对这个现象有切肤之痛。但是站在用户的角度，我觉得这是非常理性的举动 —— 你的产品如果不能吸引我，那我立即就转投更好的产品。充分竞争的市场，对用户来说总是好事儿。 xxx
当然我并不是说你的任何 AI 对话，都要使用最强悍的模型。那显然是一种误解和浪费。甚至有的时候厂商这么做了，用户也未必领情。
例如 OpenAI 推出 GPT-5 时，下架了包括 GPT-4o 在内的所有「老」模型入口，导致用户众怒。因为很多人并不需要 ChatGPT 帮自己解决什么实际问题，而只是希望一个可以迎合自己的 AI 提供情绪价值。在这项任务上，便宜的 GPT-4o 远远比最贵的 GPT-5 Pro 符合需求。
我做了这样一个决策流程图，供你参考。
当你开始计算时间成本、机会成本和修改成本时，你会发现用最优模型往往能在严肃任务上给你带来意想不到的收益，比如更准确的理解、更自然的表达、更少的后期调整。
这种效率提升带来的心流体验，本身就是无价的。你最近一次因为 AI 的精彩表现而感到惊喜是什么时候？如果时间有点久远，那可能就是工具选择的问题了。 xxxxxx
提示
有人一直认为提示词工程到了反思式模型的时代就不再重要了。这个看法确实看到了一个方面 —— 处理那些中等复杂度而且模型有经验的任务时，新模型的表现确实出色。
早期模型能力不行的时候，宝玉老师就提出了三步翻译法：先初步翻译，然后进行反思式纠错，把初翻结果、原始语料再加上给出的建议一起要求细化翻译。
这在当时被证明是非常有效的途径，也是提示词工程优秀样例。后来有了反思式模型，自己把这些任务在内嵌的工作步骤里一步步实施。那些中等难度又是 AI 比较熟悉的任务就变得非常容易处理，不需要你单独绞尽脑汁设置更好的工作步骤、策略和提示词，只需要描述清楚目标就行。
因此，有人说，提示词工程没必要存在了。 寻芳网
但你想过没有，如果要做一个非常复杂的任务 —— 那些人类会引以为傲，甚至能够让你在人群中靠着这样的能力被识别出来的任务 —— 会怎样？ 小寶影院
例如创意写作 —— 写小说、写公众号、写博客、写报告等 —— 这些任务的复杂度和翻译一篇文章是完全不一样的。 爱一帆电影 爱壹帆 华人影视
你可以让任何一个 AI，特别是那些包含了 Agent 能力的 AI 去帮你以某个主题写一个什么东西。甚至有人会尝试给某些 Deep Research Agent 一些数据和参考文献，让它去写论文（反面案例，不要模仿）。 免费在线影院
初看起来 AI 生成内容效果不错，找到了很多相关文献，论述得似乎也是头头是道。但很不幸，写出来的结果，往往会被业内人士一眼看上去便认为质量不达标。为什么会这样？ xnxx
这就涉及到复杂任务的本质问题。我们看到的这些人类创作的高度复杂内容，是一遍直出写出来的吗？你可以去读读路遥的 《早晨从中午开始》，也可以看看 《权力的游戏》 作者这些年创作的漫长艰辛过程。
优秀的作品，都需要大量的研究工作、不断规划、调整、修改，才能真正做出来。要管理复杂的时间线索和人物关系，哪里是一条提示词能够帮你完成的？
（图片来源：https://en.wikipedia.org/wiki/A_Song_of_Ice_and_Fire）
人类用户需要做的是依照自己的专业技能，把问题进行合理的拆解。大语言模型虽然更加通用，但是也很难做到「一心多用」时每一个任务都处理得完美。大模型能力的优秀往往是强化学习训练得来的。对于它没见过的任务，对于它不知道深浅的任务，它往往会束手束脚、畏首畏尾。 爱壹帆免费版
在 AI 不知道该怎么拆解时，你需要帮它进行合理的拆解。因为只有把拆解做到位了，才能让每一个模型对分割后的小任务都到达一种信手拈来、游刃有余，或者至少是「虽有难度有挑战性，但蹦一蹦能够得着」的地步。 伴游
如果没有中间的这些设计，不体现人机协同，寄希望于让 AI 来随便乱试，心中祷告能够创作出精品，那就有些天真了。这就如同让一千只猴子在键盘上随便敲打，而你所期望的是快速打出一个莎士比亚等级的传世之作。
一个关键问题是，很多人都要么觉得提示词要太难写，要么应该由纯人工来书写。 这其实都不对。在很早之前就已经有 AI 可以帮助人们自动优化提示词了（例如 Claude 3.5），而现在具备这样能力的 AI 有更多。 xxxx 爱壹帆
注意我们即便要写提示词，也绝不应该从头到尾每一个字都追求自己来写，那样就如同现在明明有了 AI 协助却非要坚持手动编代码的程序员一样。这样写出的「纯人工代码」当然有好处 —— 完全的控制性（或者至少是掌控感），但从效率上讲是非常低下的。
AI 怎么才能帮好你呢？ 还是那句话，你必须把一些让 AI 原先心里没底的东西变成有底。明确告诉它你的目标，范围限制，给它一些样例，这些都是很好的方式。 iyf 爱一帆
在某些探索性阶段，你就应该让 AI 去充当先锋快速出原型。它给出的结果如果与你的预期不同，也不要紧，你可以在提示词设计阶段就帮它去校准。
不要总想着用一个 AI 模型包打所有的事。有的 AI 模型适合根据你的理解去起草，有的适合做全局细致修改和一致性检验…… 这跟它的上下文长度有关，跟它训练的语料有关，跟它本身强化学习的任务也有关联。
所以我经常干的就是让一个大模型去写提示词，让另一个来修改。我觉得很多时候它确实能产生事半功倍的效果，因为这里形成了一个 AI 大模型之间的同行评审（peer review）机制。 小宝影院 xxxvideo
探索
按照上面的思考，我进行了一些应用探索。例如提供非常详细的框架，让 AI agent 帮助我 撰写小说，或者 调研后创作博客。 电影aiyifan 小宝影院
小说写作的成果嘛，你可以参考这个视频：【AI 写作进化史：从垃圾内容到让专业读者认真阅读的转变】。 小宝影院
我的阶段性目标其实并非让 AI 替我创作博客、小说，而是让 AI 帮助我去创作定制化的互动教程。只不过，相对于包含多模态和交互设计的教程来说，文本形式的博客和小说更为简单，易于做原型验证。
在之前 我们也介绍了一些 AI 做教程的样例。我在上学期的机器学习课上也给学生们展示了很多当时的 AI Agent，包括 Manus 和 Flowith 做出来动图甚至交互式教程。
当时我的感觉就是，效果还不够理想。用户对内容的控制、AI 对任务的理解，以及全自动生成，这几者之间一定要达到一个拿捏的火候，以便平衡。否则最终生成你会等待很久，而流程容易失控，导致你想要「前门楼子」，生成的是「胯骨肘子」。几番挫败下来，可能你就不想干了。
能不能把中间的过程像编制程序一样变得非常可控，但同时又能够让 AI 模型根据用户的输入动态调整，最后达成完满的定制化、个性化的教程生成？ xxxxx
我觉得我前面设定的写作应用框架就能很好达成这一点。
后续我希望能将其迁移到可视化教程制作应用领域。这样可以降低广大教师朋友们工作的复杂度和负荷。 寻芳阁
但如果 AI 真的能在按照我们每个人个性化的理解和风格去生成定制化教程，那么这样的讲授就能够做到千人千面，同时也能够照顾到教师群体所面对的学生的差异化接受水平。 小寶影院电影
现实的挑战在哪里？ 楼凤阁
你想要机器有创造力，但又不能让它完全脱缰；你希望流程高度自动化，但关键节点必须有人工介入的机会。这种平衡极其微妙，稍有不慎就可能导致整个流程崩溃。调试周期长、失败率高，这些都是我们必须面对的现实。 爱壹帆在线
当然，AI 模型使用成本目前确实也是个问题。所以如果你打算自己研发，更建议你采用包干订阅制的 AI agent 应用来尝试。否则高昂的 token 账单会让你望而却步。
别问我怎么知道的。
小结
从选择最优模型到掌握任务拆解，再到探索端到端应用，这不仅仅是技术技巧的学习，更是思维方式的根本转变 —— 从「如何使用工具」到「如何与智能协同」。 爱壹帆影视
如果你是一个严肃的内容创作者，我觉得你不得不了解一下现在 AI 的前沿能力。可能某一天突然发现自己的竞争力大受折损，甚至找不到原有的需求，那都毫不奇怪。我们总是在高喊着人机协同，但肉眼可见的未来，恐怕不是所有人都能和机器协同的。 海外华人视频网
诚然即便在快速变化的环境里，每个人也可能因为自己的积累都有引以为傲的「相对静态常量」—— 包括你建立的信誉、你的投资和储蓄，你的人脉圈…… 但你专注做的事情、你服务多年的岗位、你经验丰富的任务，却分分钟有可能变得毫无意义。这个警示某些行业的人看来依然会觉得是耸人听闻嗤之以鼻，但如果你处在另一些行业，这恐怕早就不是什么「贩卖焦虑的预言」了。 xxxvideo
现在我特别想听听你的想法：你在与 AI 协同中遇到的最大挑战是什么？是模型选择的纠结，提示词设计的困惑，还是对未来变化的不安？在评论区分享你的经历，让我们一起在这个快速变化的时代找到属于自己的协同节奏。
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