用AI用得越多，我越有一种感觉。
聪明的重心，正在从“知道答案”转向“能决定该问什么”。
以前，知识储备多的人更有优势。会搜索的、记得牢的、能快速给出正确答案的人，往往更容易得到认可。
可现在，只要问一下ChatGPT这样的AI，通用知识和条理清晰的回答马上就能拿到。当然，AI的答案需要核实，但光是“给出某种答案”，已经变得容易多了。
那么，留给人的还有什么？
在我看来，就是“设计问题的能力”。
所谓议程设计，说白了就是决定“今天要定什么”
“议程”这个词，多用在开会的场合。
今天的议题是什么？要讨论什么？到最后定下什么才算成功？决定这些，就是议程。
这不只适用于开会。
工作、跳槽、向AI提问、人生的烦恼，道理都一样。
比如，只问一句“我该跳槽吗？”，得到的答案会很单薄。
但换成这样问，就不一样了。
- 如果留在现在的公司，哪些方面得到改善，才值得留下？
- 如果调岗，应该去那边拿到什么业绩？
- 如果跳槽，年薪、远程办公、被消耗的程度、职业方向，这几项优先哪一个？
- 是该马上行动，还是先用一段时间积累业绩？
拆到这个程度，AI就不再是个算命先生，而是辅助判断的工具。
也就是说，用好AI并不是掌握什么神奇的提示词。
而是把自己的处境、目的、限制条件和判断标准说清楚，整理成AI能处理的形式。
在研究和实务中，“问题设计”也备受重视
这不只是凭感觉说说。
OpenAI的提示词设计指南说明，提示词就是写出“有效的指令”，让模型给出你想要的结果。换句话说，AI的输出在很大程度上取决于一开始的指令。
Google面向机器学习的问题定义指南，同样强调要先明确“理想结果”“模型目标”“所需输出”“成功指标”。这虽然讲的是AI开发，但放到普通工作里也完全适用。
另外，在学习和解决问题的研究中，有个概念叫“元认知”。简单说，就是从高一层的位置看自己在想什么的能力。MIT的教学资料把元认知解释为：运用对任务、学习方法和自身的认识，来制定计划、检查进展、评估结果。
所以，厉害的人并不只是在思考。
他们还会留意：
“我现在到底想解决什么？” “按这个思路走，对吗？” “问题本身是不是一开始就偏了？”
这种能力，在AI时代会变得相当重要。
会设计问题的人，把AI当加工机器，而不是搜索框
用了AI却只得到浅薄答案的人，往往是把AI当成了谷歌搜索的替代品。
“有什么推荐的？” “该怎么办？” “正确答案是什么？”
当然，这样问也能得到一定程度的答案。
但真正产生价值的，是给问题加上背景的时候。
比如想养成读书习惯。与其问：
“怎样才能养成读书的习惯？”
不如这样问：
“工作日上班很累，晚上总忍不住刷手机。我很容易三天打鱼两天晒网。想先坚持每天只读10分钟，什么样的环境设计和规则比较有效？”
答案一下子就变得能用了。
这与其说是AI性能的差别，不如说是提问的差别。
把自己的处境说清楚，列出限制条件，设定目标，连想要的输出格式都指定好。
做到这一步，其实问题已经解决了一半。
我能做到这一点，大概很大程度上要归功于“在模糊环境里被烧过”的经历
就我自己而言，为什么能设计问题？
大概不只是天生的性格。
我觉得更关键的是，我在模糊的环境里吃过苦头。
目的不明确。不知道谁来拍板。看不到完成的标准。事后被说“我不是这个意思”。责任范围含糊不清。靠气氛和态度来评价人。
在这样的环境里，一上来就埋头干活，只会把自己烧光。
所以自然而然就养成了先确认的习惯。
- 目的是什么？
- 谁来判断？
- 什么时候要？
- 最低做到什么程度就行？
- 优先级是什么？
- 哪些事不用做？
- 完成的标准是什么？
这与其说是漂亮的职场技能，不如说是一种生存策略。
做事之前不先把议题界定清楚，被消耗的就是自己。于是，议程设计作为一种防御技能被磨练了出来。
对“违和感”放不下的人，更容易提出问题
另一个关键是，我没法放着违和感不管。
不会停在“是不是有点奇怪？”，而是想接着拆解：
- 到底哪里奇怪？
- 哪个前提错位了？
- 谁的责任混在了一起？
- 定下什么才能往前走？
- 这是情绪问题，还是结构问题？
这个习惯很累人。
但它和AI非常合拍。
因为你给AI的背景和条件越多，它就越强。
不只是问一句“你怎么看这个？”，而是能说出：
“在这个前提下” “在这些限制内” “如果目的是这个” “把论点分开” “用最简配置” “面试用” “用Markdown格式” “写成给Codex的指令”
能这样交代的人，就能把AI当作加工思考的机器，而不只是一台回答机。
能提出问题的人的副作用：“问题太多”
不过，会提问也有副作用。
不会提问的人，因为不知道该想什么而停住。
而太会提问的人，则因为问题越来越多而停住。
比如在思考工作烦恼的时候，会一下子扩散到：
- 该留在现在的公司吗？
- 调岗能拿到什么？
- 如果跳槽，选哪个职业方向？
- 现在的疲惫是暂时的，还是结构性的？
- 年薪和自由，优先哪个？
- 这与未来的资产积累有什么关系？
- 说到底，我人生中想守住的是什么？
这当然是一种能力。
但在疲惫的时候想把所有问题同时处理，大脑会直接宕机。
所以，会提问的人需要的，不是问得更多的能力。
而是舍弃“现在不必问的问题”的能力。
接下来需要的，是把问题分成4类
问题层出不穷的人，最好不要把所有问题都等量齐观。
对我来说，分成下面4类，整理起来轻松很多。
1. 现在就要定的问题
与今天的行动有关的问题。
例如：明天之前交什么？这周投不投简历？今晚是睡觉还是干活？
这类问题要处理掉。
2. 以后再想的问题
重要，但不必马上得出结论的问题。
例如：几个月后的职业发展、婚恋观、资产积累的大方向。
这类问题先记到备忘里。
3. 想了也意义不大的问题
对方的真实想法、过去的岔路口、完美的正确答案等等。
想想也许多少有点收获，但很难转化成现在的行动。
这类问题不要长时间纠缠。
4. 最好先睡一觉的问题
夜里冒出来的沉重问题。
被疲劳、饥饿、孤独、愤怒、不安放大的问题，到第二天早上往往会小得多。
这类问题不要分析，交给睡眠。
AI时代的强大，不是“给出正确答案的能力”，而是“把问题整理好的能力”
在AI时代，人要是想跟AI正面竞争，会很吃力。
在知识量、速度和覆盖面上，很难赢过AI。
但如果站在使用AI的一方，情况就不同了。
需要的不是用漂亮的措辞下命令。
而是整理自己的处境、设定目的、列出限制、建立判断标准、指定输出格式。
也就是把问题整理好的能力。
比起“给出答案的人”，更重要的是“能决定该问什么的人”。
比起“手握标准答案的人”，更重要的是“能说清此时此刻定下什么才能往前走的人”。
AI越聪明，这种能力就越值钱。
问题贫乏，答案也会贫乏。
问题具体，AI就是相当得力的搭档。
所以今后该锻炼的，不只是提示词技巧。
而是直面自己的现实、提出问题，必要时还要舍弃问题的能力。
会做议程的人，在AI时代也相当有优势。
不过，做得太多的人，最后最好再问自己一句：
“那么，此时此刻真正要定的是哪个问题？”
能回到这一个问题上，思考就能真正向前推进。
内部链接备选
- 工作累的原因，与其说是“工作量”，不如说是“目的不明”和“事后变卦”
- 犹豫要不要跳槽时，先定义“留下来的条件”
- 用了AI也出不了成果的人，卡的不是提示词，而是前提没理清
- 反复琢磨停不下来时，把要想的问题和该睡一觉的问题分开
- 30岁前后的人生分岔口，需要的是建立判断标准，而不是寻找正确答案
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- 《在跳槽、调岗、留任之间犹豫时的议程设计》
参考与出处备忘
- OpenAI API Docs, “Prompt engineering”
https://developers.openai.com/api/docs/guides/prompt-engineering - OpenAI Cookbook, “GPT-5 prompting guide”
https://developers.openai.com/cookbook/examples/gpt-5/gpt-5_prompting_guide - Google for Developers, “Framing an ML problem”
https://developers.google.com/machine-learning/problem-framing/ml-framing - MIT Teaching + Learning Lab, “Metacognition”
https://tll.mit.edu/teaching-resources/how-people-learn/metacognition/ - Harvard Business Review, “AI Prompt Engineering Isn’t the Future”
https://hbr.org/2023/06/ai-prompt-engineering-isnt-the-future - García et al. (2014), “The effects of question-generation training on metacognitive knowledge, self regulation and learning approaches in Science”
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/25069559/
发布时备忘
- 没有写入职场专有名词、人名和具体的公司内部情况，所以比较容易公开。
- 不过“在模糊环境里吃苦头”这一段自述色彩较强，如果在求职期间发布，可以再进一步概括。
- SEO入口大致是“AI时代 聪明”“提问的能力”“会用ChatGPT的人 区别”“议程设计”。
- 草稿日期：2026-07-01
