今天沒怎么干活，那晚上的文章簡單聊聊天，分享一點我自己讓工作完美的做法。

邏輯其實非常簡單，當我自己每做完一項工作時，都主動將工作成果發送給 AI，問問這些內容有沒有事實錯誤、有沒有什么內容可以更進一步完善。

場景一：腳本代碼的優化。

平時我自己會在 App Scripts 里寫一些效率提升的腳本，配合谷歌表格一起使用。

但現在我的技術水平基本趨近于零了，于是每次寫腳本之前我都是先用自然語言將自己的需求明確寫出來，然后讓模型 A 根據我的需求將相應的代碼寫出來。

幾番操作下來，想要實現的功能肯定是可以實現的，但是我不確定模型 A 寫出來的代碼質量到底如何。

于是我會將需求描述與模型 A 寫出來的腳本代碼全部粘貼給模型 B，問它這個這個腳本代碼寫的怎么樣，有沒有什么邏輯錯誤，或者有沒有需要完善提升的地方。

基本到了這一步，模型 B 會針對每一行需求與每一句代碼作出詳細的分析，然后給出它自己的意見。

如此這樣操作一下，你會發現自己只是簡單描述了下需求，便可以在 AI 的加持下將這種工作很完美的完成了。

場景二：文章內容的優化。

對于 SEO 文案創作而言，我現在的工作步驟分為兩個部分，先是將文案寫出來，然后再在已經生產出來的文案上做優化操作。

文案創作這個部分的內容，之前的文章里都分享過，就是關鍵詞調研、結構處理、分段輸出那一套邏輯。

但是文案寫完之后，我自己是不知道寫得好不好的。于是在寫完文案之后 ，我現在也習慣性加一道審核的流程。

直接將自己人工做出來的內容框架、上一步 AI 寫出來的文案，以及我的審核標準一起發送給 AI，問問 AI 關于這段文案的意見。

其實這個過程中，我自己覺得文稿審核的標準非常重要。單就文案而言，整體的語氣語調、用詞的難易度、人稱的變化，等等這些內容我覺得都挺重要的。

于是幾輪溝通下來，我肯定能得到 AI 給出的一些修改意見，然后再在這個意見下對文稿做出修改。

其實類似這樣的場景還有不少（像流程設計、小語種文案翻譯、內鏈錨文本提取，等等），其基本的原理都是差不多的。讓模型 A 充當運動員角色，讓模型 B 充當裁判員角色，彼此之間相互促進從而讓產出更加完善一些。

而且我覺得現在 AI 在技術平權中發揮著越來越重要的作用，真的只要能用好這個工具就能發揮巨大的價值。

但每個人對于“用好”的標準又有著不一樣的定義，此時不妨再次讓 AI 介入下。讓 AI 當我們自己的老師，而把自己完全放在一個入門級初學者的角色上，讓 AI 教我們怎么用好 AI。