这周没有AI协作记录，我反而学到一件事

这期原本想写「最近我用 AI 做了什么」。

但我翻了最近 7 天的协作摘要，结果很简单：没有 AI 协作记录。

这不是一个特别漂亮的开头，却是一个很真实的 building in public 片段。因为如果我没有记录，就不能假装自己完成了某个很具体的 AI 提效案例。

一、没有记录，就不能讲具体价值

很多时候我们说「AI 提效」，其实很容易停留在感觉层面。

比如：好像写得更快了，好像排查更顺了，好像想法更多了。但如果没有留下过程，就很难回答几个关键问题：

AI 到底参与了哪一步？ 它解决的是信息整理、代码实现、排错，还是文案表达？ 最后我采纳了多少？又放弃了哪些建议？

这周的空白提醒我：如果我要持续公开记录产品进展，就不能只记录结果，也要记录协作过程。

二、空白也是一种信号

最近 7 天没有 AI 协作记录，可能说明几件事。

第一，确实没有把 AI 深度放进当周工作流。 第二，可能用了 AI，但没有形成可追溯的记录。 第三，当前的复盘机制还不够细，无法自动沉淀真实过程。

这三种情况都不适合被包装成「我又用 AI 做了很多事」。更合适的做法，是把它当成一次流程校准。

三、我准备调整记录方式

接下来每次让 AI 参与开发、产品、内容或排查时，我会尽量留下一个很小的记录：

它帮我解决了什么问题？ 我最后采纳了什么？ 它哪里判断错了，或者没有上下文？

这三个问题比「今天用了什么模型」更重要。因为真正能复利的不是工具名，而是判断力：什么时候该让 AI 参与，什么时候应该自己判断，什么时候需要回到用户和产品本身。

四、公开构建不只展示高光

我越来越觉得，building in public 的价值不是每次都讲一个漂亮结果，而是把真实节奏说清楚。

有进展就讲进展，有踩坑就讲踩坑，没有记录就承认没有记录。

这周没有一个可以夸张包装的 AI 协作故事，但它让我看见了一个更基础的问题：如果想长期和 AI 协作，就要先让协作过程可复盘。

下周我会继续记录，重点不是证明 AI 多神，而是把它在真实工作里解决了什么问题讲清楚。

如果你也在用 AI 做项目，可以试试这个简单模板：问题是什么、AI 做了什么、最后你怎么判断。欢迎留言聊聊你的记录方式。