先记住三个不同层次：AI 是一个广泛领域；大语言模型是一类处理和生成语言的模型；聊天界面则是使用模型的一种产品形式。不要把某个聊天产品的功能当作所有模型的能力。
从“会说什么”转向“能完成什么”
面对一项任务，先列出输入材料、期望输出和核对方法。例如整理读书笔记时，输入是笔记，输出是摘要，核对方法是逐句检查是否忠于原文。这比笼统判断模型聪不聪明更实用。
上下文不是无限记忆
当前对话提供的说明和材料会影响回答。不要假设模型始终记得早先的全部细节；开始新任务时，重新提供必要背景，并把重要约束放在清楚的位置。
流畅不代表正确
语言模型可能输出看似可信但不准确的内容。把答案作为候选结果，涉及事实时回到来源确认，不能以语气自信作为证据。
动手练习
用自己的话分别解释“模型”“聊天产品”和“任务”。然后选一个熟悉的小任务，写下输入、输出、验收标准。完成标准：不用工具名称，也能清楚描述这个任务。