# AI交互和头脑风暴

# AI 交互和头脑风暴

## 定位

文档是人和 LLM 沟通、交流的中介。提供一套写文档的方法学——把"写一份文档"组织成自顶向下、和用户逐级讨论的过程。

## 写法

从大到小地设计一个文档：

1. 从最大的骨架开始——先和用户一起分出几个一级标题。
2. 然后一步一步地和用户讨论，逐步细化每个章节。
3. 一直拆分到最细的细节。

每一步的拆解都要明确的设计与合理性判断。这不是流程口号，而是对**成品**的要求——写出来的文档本身要承载明确的设计与合理性。

之所以要分步、要逐级讨论——AI 的模型中间参数的数量决定了，一次性的思维深度不能太深，不能一次性存储整个高层级的概念抽象。告诉他 AI 芯片，LLM 不能直接反映出常见的 AI 芯片的一些领域的细节的软硬件知识。但是如果拆成一步一步的进行构建，从整体到细节就能工作得比较好。

是不是让 AI 对讨论的事物进行更高一层次的表达会更有效？比如：

1. **让 AI 进行对讨论的设计进行建模，比直接输出技术设计方案更有效**
2. 让LLM充当虚拟机，而不是直接的解答机器，带入角色，是不是更高效？
3. 直接设计一个 AI 加速芯片很难，但是让 AI 进行建模，编写算子，评测性能，更改架构，优化性能，就能做得比较好

就是在强迫 LLM 采用分步骤的方式进行思考。

逐级讨论的具体动作：

1. 每一行、每一句、每个设计点的写入都要人类进行审核、确认
2. 更简单的沟通方式

   1. 一次性最好只问几个有关联的问题，不要一次性问很多不同方面的问题
   2. 最好是选择题

可以参照"设计出成熟项目所有细节"的这样一个过程。

## 目标

生成的文档前后逻辑完整、合理。

具体动作就是保证生成的文档符合这个要求；不规定输出形态、不附加自检协议、不预设 checklist。

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AI 越来越强做什么方向的工作不会被淘汰？？\
所有的思考类都要采用AI协助，开发类都要直接用AI ，AI进行头脑风暴的最佳方式，比如说开始一个什么新的设计，对已经有的不清晰的文档进行整理
设计几个非常基础的协作SKILL

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### 沟通框架

1. 双方共同讨论一个话题
2. 大模型汇报一个情况
3. 大模型需要给个判断、输入
4. 用户主动让大模型执行一个任务