下班在骑自行车回家的路上进行语音记录时，我给自己找了一个话题，我想要去挖掘一下「我对人味的理解」。
「人味儿更可能代表的是一个人在什么环境中长大，经历了什么事。不管是喜怒哀乐，当他经历了某些事情之后，他对这个事件所发出的属于他自己的描述、思考和感叹，这才是人味儿。」
这句话是就是我对于我自己的观察所自然流淌出来的初步结论。
我认为挺对。
过去，我也尝试过让AI写得更有"人味"，试过各种提示词技巧，什么"请用轻松的语气"、"加入一些个人感受"、"让表达更自然一些"...
结果呢？
AI确实会在文字里加一些"哈哈"、"嗯"、"就是说"这样的词，但读起来总觉得怪怪的，像是一个机器人在刻意模仿人类说话。
你可以感受一下这段文字：
直到我回想起最初在健身房的力量训练经历。
当时我刚躺下做了几个杠铃卧推，教练直接说："你的肩胛骨没有贴紧。"
我当时就有些摸不着头脑，什么叫肩胛骨贴紧？
教练示范了一下，然后去摸他的背部。
我还是不会。
然后，教练直接让我在把肩胛骨贴住后，再往后推一下。
我照着做了，瞬间感觉到背部贴紧在凳子上，整个动作都稳定了很多。
做完这组训练，我突然想到：人味往往体现在细节中，而非语言本身。
刚才这整个描述过程，我没有用任何刻意的"人味"词汇，没有说"我深深地感受到"，也没有加什么语气词。我只是还原了当时的具体情况：教练说了什么，我做了什么，身体有什么感受。
但你读完是不是能感受到那种真实感？
这让我重新思考了一个问题：我们一直在提示词里要求AI模仿"人味"，但真正的人味可能根本不在提示词中。
第一部分：提示词的局限性
我们先来看看传统的"人味"提示词都在做什么。
"请用轻松幽默的语气写作"、"加入一些个人感受和经历"、"让表达更加口语化和自然"...
这些提示词的问题在哪里？
它们都在试图让AI模仿人类的表达方式，而不是提供人类独有的内容。
就像你让一个从来没有吃过苹果的人描述苹果的味道，他可能会说"甜甜的"、"脆脆的"、"很好吃"，但这些形容词能让你真正感受到苹果的味道吗？
不能。
因为真正的味道体验，不在形容词里，在具体的感受过程中。
你可以回想一下吃苹果，咬下去的那一瞬间，清脆的声音，果汁在嘴里爆开的感觉，那种酸甜混合的味道慢慢在舌尖扩散...
你看，这些具体的感受细节，比任何形容词都更能传达"苹果的味道"。
同样的道理，真正的"人味"不在于AI如何表达，而在于AI表达的是什么内容。
第二部分：上下文工程的威力
那什么是上下文工程呢？
简单说，就是你给AI提供什么样的背景信息和素材。
我给你举个具体的例子。
前几天我在思考一篇关于"时间管理"的文章。
传统的提示词方式是这样的：
"请写一篇关于时间管理的文章，语气要轻松自然，加入一些个人感受。"
上下文工程的方式是这样的：
我先给AI提供了这样的背景信息：
"我是一个经常在通勤路上用语音记录想法的人。昨天早上骑车上班的时候，我突然意识到自己的时间管理有个问题：我总是把时间切得很碎，5分钟做这个，10分钟做那个，结果每件事都做不深入。
当时我正好在等红绿灯，看到旁边一个外卖小哥在看手机，我突然想到：他们的工作其实就是在碎片时间里完成任务，但为什么他们能做得很高效？
我观察了一下，发现送单多的外卖员有个特点：每次接单都会先看整体路线，然后按照最优路径一次性完成多个订单。他们不是在管理时间，而是在管理空间和路径。
这让我重新思考时间管理的本质..."
然后我让AI基于这个上下文来写文章。
结果完全不一样。
AI写出来的内容充满了具体的场景感，有真实的观察细节，有基于经历的思考过程。读起来就像是一个真实的人在分享他的发现。
关键在于，我没有要求AI模仿任何表达方式，我只是给了它真实的、有细节的、有思考过程的素材。
第三部分：上下文工程的三个层次
基于这段时间的实践，我发现上下文工程可以分为三个层次。
第一层：事实层
这是最基础的层次，就是提供具体的事实信息。
不是说"我觉得时间管理很重要"，而是说"昨天我花了3个小时整理邮件，结果重要的项目推进只用了30分钟"。
不是说"这个方法很有效"，而是说"用了这个方法一个月，我的工作效率提升了40%，具体表现在原来需要2小时的报告现在1小时就能完成"。
具体的数据、时间、地点、人物，这些都是事实层的素材。
第二层：过程层
这个层次要提供具体的操作过程和思考过程。
不是说"我深入思考了这个问题"，而是说"我停下手头的工作，盯着电脑屏幕发呆了5分钟，脑子里一直在想这个逻辑哪里不对，然后突然想到可能是因为..."
不是说"我尝试了新方法"，而是说"我先在纸上画了个流程图，然后按照这个流程试了一遍，发现第三步有问题，于是我修改了..."
真实的操作步骤、思考过程、试错经历，这些都是过程层的素材。
第三层：感受层
这是最深的层次，要提供真实的感受和情感体验。
不是说"我很兴奋"，而是说"当我看到结果的那一瞬间，我忍不住握紧了拳头，心跳都加快了"。
不是说"我有点困惑"，而是说"我皱着眉头看了看数据，又看了看分析结果，总觉得哪里不对劲，但又说不出来"。
具体的身体反应、心理活动、情感变化，这些都是感受层的素材。
第四部分：为什么上下文工程更有效？
我觉得原因有三个。
原因一：AI擅长的是信息整合，不是情感模拟
AI的强项是什么？逻辑分析、信息整合、结构化表达。
AI的弱项是什么？情感体验、个人经历、感受细节。
当我们用提示词要求AI"写得有人味一点"，其实是在要求它做自己不擅长的事情。
但当我们通过上下文工程提供真实的经历和感受，然后让AI来整合和表达，这就是在发挥AI的长处。
AI不需要模拟人味，它只需要准确地表达人味。
原因二：真实性胜过技巧性
什么叫真实性？
就是这个经历确实发生过，这个感受确实存在过，这个思考过程确实经历过。
什么叫技巧性？
就是通过某种表达技巧来制造"人味"的感觉。
我发现，读者对真实性的感知能力远比我们想象的要强。
一个真实的、有细节的经历，哪怕表达得不够完美，也比一个技巧性的、但缺乏真实基础的内容更有感染力。
因为真实性是无法伪造的，它有一种天然的说服力。
原因三：上下文工程才是最大化利用AI的协作
AI是怎么工作的？
它基于输入的信息进行模式识别和内容生成。
当你给它的输入是"请写得有人味一点"，它只能基于训练数据中的模式来模拟"人味"。
但当你给它的输入是具体的、真实的、有细节的经历和感受，它就能基于这些真实素材来生成内容。
前者是让AI模仿人类，后者是让AI表达人类。
这两者的差别是巨大的。
第五部分：具体怎么做？
说了这么多理论，具体应该怎么操作呢？
我总结了一个三步法。
第一步：素材收集
在写任何内容之前，先问自己几个问题：
比如我要写"工作环境对工作效率的挑战"这个话题，我会先回想：
上个月我在家办公的时候，有一天下午2点，我正在写一个重要报告，突然楼下开始装修，电钻声音特别大。我试着戴耳机，但还是很难集中注意力。我起身关了窗户，但声音还是很明显。
最后我只能收拾东西去咖啡厅工作。到了咖啡厅，我发现虽然也有背景音，但反而比家里更容易专注。我当时就在想，为什么会这样？
后来我意识到，可能是因为咖啡厅的声音是"白噪音"，而装修声音是"干扰噪音"。这让我重新思考了工作环境对效率的影响...
第二步：细节提取
有了基本的经历素材，接下来要提取具体的细节。
感官细节：电钻的声音、耳机的感觉、咖啡厅的背景音
动作细节：起身关窗、收拾东西、戴耳机
心理细节：难以集中注意力、困惑、突然的理解
时间细节：下午2点、上个月、装修持续的时间
这些细节越具体越好，因为细节是真实感的来源。
第三步：上下文构建
把这些素材和细节整理成结构化的上下文，提供给AI。
不是简单地罗列，而是要有逻辑关系，有因果链条，有思考过程。
比如：
"我要写一篇关于工作环境对工作效率的挑战的文章。以下是我的一个真实经历：[详细的经历描述]。这个经历让我意识到[具体的洞察]。请基于这个经历和洞察，写一篇深度分析工作环境对工作效率的挑战的文章。"
第六部分：实际效果对比
我用这个方法试了一下，效果确实明显。
传统提示词方式生成的内容：
上下文工程方式生成的内容：
最关键的是，我发现自己不再纠结于"怎么让AI写得像人"，而是专注于"怎么让AI更好地表达我的真实经历和思考"。
这个转变很重要，因为前者是让AI模仿人类，后者是让AI服务人类。
第七部分：更深层的思考
这个发现让我再次思考了人机协作的本质。
我们一直在讨论"AI会不会替代人类"，但可能问错了问题。
真正的问题应该是：在人机协作中，人类的独特价值是什么？
我现在觉得，人类的独特价值不在于表达技巧，而在于：
1.真实的经历：AI没有身体，没有情感，没有真实的生活体验
2.独特的视角：每个人的成长背景、价值观、思维方式都不同
3.价值判断：什么重要，什么不重要，这需要人类的判断
4.创意跳跃：从A联想到Z的能力，这是人类思维的特色
AI的价值在于帮助我们更好地表达和传播这些独特的人类价值。
当我们把重点从"让AI模仿人类"转向"让AI表达人类"，整个协作关系就变了。
AI不再是一个需要被训练得"像人"的工具，而是一个能够放大人类独特性的伙伴。
第八部分：对内容创作的启发
这个认知对内容创作有什么启发呢？
我觉得有三个重要的转变：
转变一：从技巧导向到素材导向
以前我们关注的是：怎么写得更好？用什么技巧？什么句式？
现在我们关注的是：我有什么独特的经历？什么细节最有价值？如何还原真实的过程？
好的内容不是写出来的，是经历出来的。
转变二：从完美表达到真实表达
以前我们追求的是：语言要优美，逻辑要严密，表达要完美。
现在我们追求的是：经历要真实，细节要具体，过程要完整。
真实的不完美，比完美的不真实更有价值。
转变三：从单打独斗到人机协作
以前我们认为：好内容必须是人类独立创作的。
现在我们认为：好内容可以是人类提供素材，AI协助表达的结果。
重要的不是谁写的，而是写的是什么。
结语
回到最开始的那个洞察：人味不在语言，在经历；不在形容，在细节；不在完美，在真实。
如果这个判断是对的，那么：
人味不在提示词中，而在上下文工程中。
因为提示词只能影响AI如何表达，而上下文工程能决定AI表达什么。
而真正的人味，恰恰在于"表达什么"，而不是"如何表达"。
当我们停止让AI模仿人类的表达方式，开始让AI表达人类的真实经历时，我们可能会发现：
最有人味的内容，往往来自最真实的人机协作。
你觉得呢？你在使用AI的过程中，有没有类似的发现？
那种不是通过技巧，而是通过真实素材获得的"人味"体验？
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