你 AI 用得好不好，不靠感觉，靠清单。下面这份自测覆盖从选工具到沉淀流程的完整链路，逐项对照打勾，勾得越多说明使用越接近熟练。自测的目的不是给自己贴标签，而是找出短板——每一项后面都附了对应的补练方向，测完就知道往哪使劲。
任务与工具匹配的五项
- 遇到任务会先判断适不适合交给 AI，而不是习惯性手动硬做到底；
- 知道同类任务有多个可选工具，并且实际对比试用过至少两种；
- 长文本任务会把原文上传给模型，而不是凭记忆转述个大概；
- 需要最新信息的任务，知道该用带联网搜索的入口，比如 DeepSeek 的联网模式这类功能，避免拿模型记忆当新闻；
- 图像、语音、表格等非纯文本任务，知道该换专门工具，而不是硬让对话模型输出一堆没法用的结果。
这五项练的是「选对战场」。工具用错方向的努力，效果常常是负的，做得越勤偏得越远。
提问与核验的四项
- 提问时习惯交代背景、约束和期望的输出结构，而不是丢一句短句碰运气；
- 对关键数字、引用和事实性结论，会去原始出处核对一遍再采用；
- 答案不满意时，会补充信息重问或者换个问法，而不是直接放弃下结论；
- 知道模型会出错，重要决策从不只依赖一次回答。
这四项是熟练与生手的分水岭：前者决定一次回答的起点高度，后者决定错误会不会流进你的下游工作。
效率与沉淀的四项
再对照四项：常用提示词保存成了模板，随取随用，不用每次重想；重复性任务整理过固定流程，每次照着走，步骤不靠回忆；处理过的任务留有记录，方便回溯与复用；会定期看工具的新功能更新——工具迭代半年，可能就换一种更省事的做法。沉淀做得好的人，同样一件事第二次做的时间往往只有第一次的一半。
数一数，对号入座
十三项全勾属于熟练使用者；八到十二项说明框架已有、细节欠缺，挑勾选数最少的一组补；七项以下建议从「提问结构」这一组补起，它是投入产出比最高的一项，练两三周就能看到回答质量的明显变化。自测不必频繁做，每两三个月对照一次，把勾选数记下来，你能清楚看到自己的进步曲线，也能发现哪些习惯在退步。
| 勾选数 | 对应的水平 | 先补哪一组 |
|---|---|---|
| 十三项全勾 | 熟练使用者 | 挑两个高频任务专项打磨 |
| 八到十二项 | 框架已有，细节欠缺 | 勾选数最少的那一组 |
| 七项以下 | 基础习惯还没成形 | 提问结构，投入产出比最高 |
自测之外，还可以做一次「单任务计时对比」：挑一个每周都做的重复任务，比如整理会议纪要或写周报，分别记录纯手动与使用 AI 后的耗时和返工次数，连续记两周。如果 AI 流程没带来可感知的节省，问题多半出在模板没沉淀或核验太散，正是沉淀四项要解决的事。数据比感觉诚实，不少人自认为用得熟练，一计时才发现返工把节省全部吃掉了。
再留意两个信号：经常在对话里重复交代同样的背景，说明提示词模板缺位；经常对答案半信半疑又懒得核实，说明核验工序缺位。出现哪个信号就补哪一项，比整份清单一起抓更见效。补短板的阶段不必贪多，一次只改一个习惯，稳定两周再加下一项，三个月后这套自测对你来说应该接近全勾。
延伸阅读：一次问一个还是一次全问、换种问法答案就变了、免费 AI 够不够用。
补短板的四条顺序
- 先补提问结构，两三周能见变化
- 一次只改一个习惯，稳定两周再加
- 挑一个高频任务做两周计时对比
- 反复交代背景就说明模板缺位
最容易被跳过的是第三条，感觉省时和真的省时常常差很远。
AI 使用自测，测完之后怎么补短板？
- 每项都勾了，为什么效果还是一般？：自测考的是习惯存在与否，效果还取决于任务难度与练习量，可以挑两个高频任务做专项打磨。
- 团队里别人用得好，差距主要在哪？：多数差距集中在提问结构与结果核验两组，前者决定回答起点，后者决定错误会不会传下去。
- 要不要专门报班学提示词？：入门内容公开资料足够，报班前先自测，缺哪补哪比整套课程更省时间。
