别再学提示词了，AI时代真正值钱的是判断力
上周我在公司看见一个做运营的同事写周报。她把一堆数据丢给 AI，又对着屏幕一点点改提示词。来回十几次，只是为了让它生成一个格式稍微像样的表。

很多人用 AI 用得不顺，第一反应都是：是不是我提示词写得不够好？

但纳瓦尔用 AI，基本不研究提示词技巧。

纳瓦尔是 AngelList 创始人，也是硅谷很有代表性的天使投资人，早期投中过 Twitter、Uber 等公司。

他的理由也简单：模型进化的速度，比他学习怎么使用模型的速度还快。与其花时间研究怎么跟机器说话，不如直接把问题丢给机器，让机器来适应你。

纳瓦尔遇到复杂问题，他会同时把同一个要求丢给 Codex、Claude、Gemini。目的只有一个：省自己的时间。

机器多跑几次无所谓，人别在那儿耗着。

很多人心疼几毛钱的调用费。但纳瓦尔看得很清楚，再贵的单次调用，跟人的时间比，还是便宜。只要能省下判断和执行的时间，多花点算力就是划算的。

真正贵的不是 token，是你的注意力。

那模型给错了怎么办？

很多人用 AI 时，第一反应还是自己上手改。文案不顺，就自己重写。Excel 公式报错，就自己查函数。方案结构乱了，就自己重新理一遍。

纳瓦尔不是这么干的。他会继续把问题丢回给模型，让它自己读、自己查、自己改。你不需要把 AI 当成一个一次性工具，而是要把它当成一个可以反复压榨的执行系统。

这背后其实是一个更大的变化：人正在从“亲手做东西的人”，变成“判断东西能不能用的人”。
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