如何用 AI 做辅助，写出有灵魂的深度内容？

前几天，我把最近关于AI和写作的零散思考都丢给了Claude，想让它帮我梳理一下。

它读完之后，反问了我一句：

「假如有一天你的所有思考、情绪、碎片都能被AI完美收集和重述，你还会坚持写作吗？写作对你来说，究竟是工具，还是自我存在的证明？」

说实话，我愣住了。

看到这句话，我脑子里那些乱七八糟的想法，突然就串起来了。

我每天都在用AI，写方案、整理会议纪要、做培训课件。Remio在后台静默录音帮我收集上下文，YouMind帮我管理知识碎片，Claude和我一起打磨思路。

它们确实让我效率更高了。

但如果AI真的能完美收集和重述我的一切，那我这个人，还剩下什么？

最近我一直在研究一个概念，叫上下文工程。

简单说，就是如何给AI提供更全面、更高质量的背景信息，让它真正理解你、帮到你。

在研究这个的过程中，我发现它跟学术界一个叫分布式认知的理论几乎完美契合。

这个理论说的是：人的认知从来不只发生在大脑里，而是分布在我们和环境、工具、他人的交互之中。

从最早的纸笔，到后来的智能手机，再到今天的大语言模型——我们一直在把一部分思考外包给外部工具。

但AI和之前的工具有一个本质区别：

它不只是存储信息，它开始参与思考本身。

这让我意识到，AI到底是工具还是思维的延伸，可能是个伪命题。

真正的问题是：在人机共生的时代，「我」的边界在哪里？

这篇文章，就是我尝试回答这个问题的思考记录。

一、上下文工程：你能给AI的最好礼物

今年我开始给学校和政府做AI培训。

半个月前我给公务员讲课，我用了一个叫乔哈里视窗的模型来解释AI交互。

这个模型把信息分成四个象限：我知道+AI知道、我知道+AI不知道、我不知道+AI知道、我和AI都不知道。

最关键的是哪个？第四象限——我知道，但AI不知道。

这部分信息包括什么？

你的任务背景、你的个人偏好、你本地的参考资料、你脑子里那些不好形容但确实存在的「隐性知识」……

这些东西，AI不可能凭空知道。

你不告诉它，它就只能给你一个通用答案——看起来正确，但跟你没太大关系。

所以问题来了：

怎么让AI知道这些？

答案说起来简单——把这些信息告诉它呗。

但做起来真的很难。

你想想，每次跟AI对话之前，要先整理一遍背景、梳理一遍偏好、准备好参考资料……

这个「收集-整理-输入」的过程，对普通人的要求太高了。

说白了，没有什么神奇的提示词技巧。

核心就是一件事：收集完整且高质量的上下文。

但让用户主动干这事？太反人性了。

所以我一直在想，真正好用的AI产品，不应该让用户费劲地「喂」信息。

解决思路很明确：让AI主动收集。

ChatGPT的记忆功能已经在做这件事了——它会主动记住你聊过的内容，下次对话时能召回相关的记忆，让人产生「他很懂你的感觉」，这也是很多人一直离不开 ChatGPT 的原因。

字节开源了一个叫MineContext的项目，更激进：它直接抓取你电脑屏幕上的内容，把你数字世界里的一切都向量化，然后主动推送洞察、待办，写作时还能推荐相关素材。

AI 的主动性让很多人感觉到了Aha Moment。

还有一些硬件产品，比如Plaud，专门采集物理世界的对话和声音。

我现在用Remio最多的场景，就是项目访谈。

跟老师们聊需求的时候，我会把录音打开，让它在后台静默运行。

回来之后，Remio帮我把杂乱的对话梳理成结构化的内容——老师们的痛点是什么，他们期望怎么解决，哪些需求可以用智能体实现。

我再把这些复制到飞书，去做项目管理。

Remio对我来说，不只是一个录音工具。

它更像一个在幕后默默观察的记录者，帮我构建关于我自己的「数字化身」。

但说实话，这些工具还没完全普及。

对于大多数普通人来说，现在能做的最实在的事就是：记录。

文字、图片、视频，什么形式都行。

关键是：不仅记录事实，还要记录当时的情绪和想法。

为什么？

因为事实是AI能从公开信息中推断的，但你的情绪、你的判断、你当时的直觉——这些才是真正属于你的「隐性上下文」。

这些东西记下来，短期可能看不出什么用。

但随着模型能力越来越强，上下文窗口越来越大，这些长期积累的碎片会产生复利效应。

它们会成为AI真正理解你的基础。

不远的将来，真正拉开人与人差距的，不是谁会用更多工具。

而是谁积累了更高质量的上下文。

二、AI不是答题机，是你的「认知舞伴」

说实话，我踩过坑。

刚开始写AI公众号的时候，我图省事，直接让AI生成文章。

结果数据惨不忍睹。

不是AI写得不好，是「AI味儿」太重。

读者一眼就能看出来，这不是一个人在思考，而是AI 说了很多好听的废话。

后来我第三次捡起公众号，换了个思路：自己手写深度长文，AI只是辅助。

两三个月，涨了一万多粉。

这段经历让我想明白一件事：

AI只会放大你的专业水平，不会替代你的思考。

现在的内容平台，其实陷入了一个挺荒诞的怪圈：

创作者把2-3句核心观点用AI拓展成一篇长文，读者再用AI把长文提炼成2-3句核心观点。

评论区有人用AI生成「有深度」的评论，也有人骂「AI味儿太重」。

到底该不该用AI写文章？我觉得这会成为这个阶段最有意思的辩题。

人们讨厌AI味儿，到底讨厌的是什么？

我想了很久，答案可能是：缺乏「人」的痕迹。

没有情绪、没有立场、没有那种我真的想过这个问题的质感，或者是…

没有人才会有的不完美感。

但这不意味着AI没用。

恰恰相反，用好了，AI是你思考的最佳舞伴。

传统的「认知卸载」是单向的——我有个想法，记在笔记本上，完事。

但跟AI的交互完全不一样。

它是双向的、迭代的。

我提出一个模糊的想法，AI反馈一个扩展或精炼的版本；我再基于此进行追问，AI又提供新的视角或关联。

这个来回的过程，能创造出任何一方都难以独立达成的思维成果。

有人把这叫「认知舞蹈」。

有点像广场上的大爷大妈，两个人配合着，一进一退，共同完成一支广场舞。

我之前写文章，非常依赖Cursor，现在非常依赖 youmind。

为什么？因为它们都能直接修改文件。

我不用在对话框里复制AI输出的内容，再粘贴到编辑器里。它直接帮我改。

这个体验让我对AI产品的期待变了：

我不想AI只是「聊天」，我希望它直接「动手」。

帮我改文档、插图片、调格式——你说什么我就做什么，别让我复制粘贴。

理想状态是什么？右边的AI对话框，和中间的文档区，能够实时交互。

就像在Cursor里面写代码。

但这里有个风险，我必须提醒自己：

别让AI替代了你的思考。

我看了很多资料，都说过度依赖外部工具进行「认知卸载」，虽然能提升即时任务表现，却可能损害长时记忆的形成和关键技能的习得。

最典型的例子：现代人长期用导航软件，大家一旦去到一个陌生地方就认不清东南西北了。

你把「寻路」这件事完全外包给了手机，结果自己的空间感知能力退化了。

用AI也一样。

如果你只是把AI当成「帮我想」的工具，时间长了，你自己可能就不会想了。

关键是平衡：享受AI带来的便利，但别丢掉自己的认知能力。

最后说一个我最近的实测体验。

我老婆是高校教 AI 的老师。她有两个文档，一个是试卷母版（Word格式），一个是新出的试题（Markdown格式）。

她想让AI把Markdown里的题目替换到Word母版里。

一开始用Claude Code（底层是kimi k2 thinking）加各种Skills，死活搞不定。

后来换了GPT新出的Codex 5.1 Max——二十分钟，搞定。

这让我意识到一件事：

任何工程化的技巧，都得建立在足够强大的模型基础上。

或者换个说法：模型能力决定了这件事能不能做，工程化技巧决定了能不能做好。

所以别迷信各种「提示词技巧」「工作流搭建」。

模型能力，才是一切应用的基础。

三、如何打造你的「元认知魔镜」

说了这么多，到底该怎么做？

我的答案是：把AI当成一面「元认知魔镜」。

什么意思？

它不应该只是一个「你问我答」的答题机，而应该能映射、放大、重组你的思考。

帮你看清自己脑子里那些模糊的东西，帮你发现自己没意识到的盲区。

好的AI系统，是让你变得更聪明，而不是让你变得更懒。

具体怎么做？我有三个原则。

原则一：停止造轮子，选对工具。

最近看到很多人用Obsidian加Claude Code打造自己的知识管理Agent、写作Agent。

说实话，我也折腾过。

但后来我想明白了：这是在重复造轮子。

市面上已经有很多非常完善的工具了，比如YouMind。

我知道怎么从头构建一个本地Agent，但我真的有必要从零开始吗？

那个过程确实很爽，有种「我在创造」的满足感。

但冷静下来想，这是沉浸在打造工具的乐趣里，而忘了工具的目的是什么。

我现在的态度是：知道如何构建就够了，想学的时候知道去哪里学。

真正重要的是：用现成的工具，去加速知识输入、知识处理、知识输出，创造真正的价值。

别享受制造锤子的快感，要享受锤子砸出火花的快感。

原则二：工作流是过渡，Agent+Skills才是终局。

我现在用coze做一些工作流式的智能体，把高频使用的提示词都做成了简单的智能体。

但我必须诚实地说：基于工作流搭建的智能体，上限很低，局限性很大。

它太僵化了。你得提前画好流程图，一旦场景变了，整个流程就得重搭。

我很看好Anthropic最近发布的Skills概念。

我的判断是：

现在的模式：人工搭建固定工作流，解决垂直问题。既僵化，又脆弱。
未来的模式：一个通用的超强Agent（大脑）+ 各种各样的Skills（工具/技能）。

未来的AI不需要你画复杂的流程图。

它通过理解你的意图（基于那些无感收集的上下文），自动调用合适的Skills去解决问题。

这才是真正的「人生操作系统」。

原则三：保持主动性，别让AI替代思考。

我每次准备AI培训内容，都有一个很强烈的感受：

费曼学习法是值得每个人去实践的方法。

当你试图把一个东西讲给别人听，你才会发现自己其实没完全懂。

教学相长，真的不是空话。

写作也是一样。

之前看到一个观点，说得特别好：

写作不是思考的目的，而是思考本身。

很多时候你以为自己想清楚了，但真正开始写的时候，质疑、分析、挣扎才开始往外涌现。

AI确实能帮你把脑子里模糊的想法变成清晰的文字。

但如果你完全依赖它，你自己的「想」这个动作，会慢慢退化。

AI把人类从脑力劳动中解放出来，是好事。

但解放之后呢？我们需要思考如何「健脑」。

答案可能就是：记录、写作、反思、教学——这些「主动输出」的行为。

总结一下：

选对工具，别沉迷造轮子
看清趋势，别被工作流限制想象力
保持主动，别让AI替代你的思考

AI系统应该激发思考，而非替代思考。

思考的质量，最终取决于你向AI提出的问题和提供的背景信息的质量。

这就是「元认知魔镜」的本质：它映射的是你，放大的也是你。

四、回到那个问题

现在，我可以回答Claude那个问题了。

「假如AI能完美收集你的一切，你还会坚持写作吗？」

会。

即使AI能完美记录我说过的每一句话、想过的每一个念头，写作的意义也不会消失。

因为写作不是为了存储信息。

写作是思考的发生过程。

你以为自己想清楚了，但真正开始写的时候，质疑才浮现，分析才展开，挣扎才涌出来。

那个过程，AI可以参与、可以辅助、可以放大——但不能替代。

它替代不了你敲下第一个字时的迟疑，替代不了你删掉一整段后的痛快，替代不了你突然想通时的那声「原来如此」。

之前看到一位大佬的分享，有一句话很启发我：

做内容不是为了割别人，是为了不被遗忘的自己。

我现在每天记录、写作、分享，不是为了流量，不是为了变现。

是为了构建一个不会被遗忘的「我」。

那些思考的碎片、情绪的波动、判断的犹豫——它们加在一起，才是完整的我。

AI可以帮我整理、帮我梳理、帮我延展。

但那个核心的「我」，必须由我自己来定义。

分布式认知的终极形态是什么？

人机共生，各自不可替代。

人提供意图、情感、价值判断。

AI提供能力、效率、关联。

这是一种共生关系，不是替代关系。

AI是你的延展，但核心永远是「人」。

所以，我给你的建议是：

从今天开始，有意识地记录你的思考过程——不只是结论，还有过程中的犹豫和转折。
把AI当舞伴，而不是工具——问更好的问题，给更丰富的背景，跟它跳一支认知探戈。
保持主动输出——写作、教学、分享，这些才是真正的「健脑」运动。

在人机共生的时代，真正拉开人与人差距的，不是谁用了更多工具。

而是谁更懂得与AI共舞。

你的第二大脑正在觉醒。