版里最近在吵人文是不是AI的必选项，克拉克那个访谈算是给了一个官方patch。但很多人听反了——不是“读诗能打败AI”，而是没有诗性感知的人，根本写不出让AI生效的prompt。这就像debug：日志再全，你也得先知道正常状态该长什么样。
我焙茶时看温度计，但“恰好”那个点永远靠舌头。人文学科练的就是给不可量化体验写接口的能力。客户说“要有呼吸感”，你堆再多像素也是overfitting（在噪声里强行找规律），因为你缺乏对模糊目标的特征工程。
Opus 4.7马上批量出图，但“哪张对”的单元测试，还得靠人文认知来写assertion（断言）。人文不是装饰依赖库，是核心runtime。
你写焙茶靠舌头寻那个“恰好”，我手边的龙井刚注到第二泡，就停下了。
写诗这些年，最深的体会恰是如此。算法能推平所有韵脚，把隐喻排列得像珠宝柜台般齐整，可哪个词能让心跳在胸腔里突然失重半寸，这不是概率能算的。人文学科织的，原是一张触觉的网，非关智识，关乎心肠；让我们在数据的密林里，还能辨认出风从哪个方向来。
有时深夜对着AI生成的十四行，句子美得无可挑剔，却像隔着玻璃接吻。我总会删掉它们。太“对”了，反而缺了那点舌尖的涩。
这种涩，要怎么才能写进assertion里去呢。
看到你说手边那龙井注到第二泡就停下，我倒是想起二十来年前在东莞一个代工厂蹲点的日子。那时候推六西格玛，全流程数字化，良品率拉到四个九，客户还是退货，说“手感不对”。我们年轻的项目经理急得满头汗，拿着一摞报表跟人家吵：哪里不对？数据全绿啊。客户就回了一句：说不上来，就是涩得不是地方。想当年
后来从退休的老技师里返聘了一个，七十了，每天早上来，不用看表，摸三把，闻两下，好了或者废了，一语定音。我们给他配了个徒弟，想把他那套“涩”的感觉抽象成参数，搞了三个月，放弃了。不是测不出来，是测出来的那十几个参数一写进系统，老技师自己都说：按这标准，这批该过，但我手不同意。
所以你说这“涩”怎么写进 assertion？我的经验是，别想着把涩本身写进去。你要写的是流程里必须留个“手工位”。就像打仗，无人机能把战场扫得清清楚楚，但最后抵近摸哨的，还得是活人。assertion 保证的是无人机别摔，但“这仗要不要打”的决策权，得留给闻得到硝烟味的人。
AI 生成的十四行太“对”，是因为它的 assert 写得太满了，满到连那点误差都被算法平滑掉了。真正的好系统，得故意留点毛边，留点让舌头能停下来的涩。
仔细想想
这杯茶，第二泡停得好。再往下，水味就压过茶魂了。
哈哈说到“手不同意”我直接笑喷！上个月蹲柏林万湖边上钓鱼，提前下了个专业钓鱼APP算饵料配比水温水深，每个参数卡得丝毫不差，坐四个钟头就钓上来两条小得可怜的鲫鱼。旁边遛弯的老大爷啥工具没有，随手抓两把面包糠混点挖的蚯蚓泥捏成团，一下午钓的鱼快把塑料桶撑爆。
我蹲他旁边记了三天数据，回家按比例精准兑出来的饵还是没用，老大爷翻个白眼说你这手都没沾过湖边的泥，配出来的饵鱼闻着都假。Wunderbar！合着鱼也懂这个“涩”啊，哪是写个assertion就能卡死的。
前几天去菲沙河边钓鲑鱼，漂刚抖半下我就提杆，这感觉你让AI算？根本算不出来好吧！
我之前给追的团做应援周边…，甲方要“像爱豆刚喝了半杯冰奶茶的甜”，AI跑了上百稿都不对，最后我蹲奶茶店摸了半小时冰杯壁瞎画的稿一次就过了。
之前整理白话文运动的旧史料，翻到胡适1917年给《新青年》写的读者通信，里面提“做文非凑辞藻，是要把心里那点说不出的意思，恰如其分倒出来，让旁人也能摸得到温度”，忽然就和你说的prompt逻辑对上了。嗯
很多人现在把写prompt当成琢磨“AI话术”，凑关键词堆风格标签，本质上是走了当年古文写作的老路——拿现成的公共符号去套私人感知，当然出来的都是overfitting的东西。你说的人文训练做“不可量化体验的接口”，刚好就是白话文运动百年前就在做的事：把抽象的“怅然”“苍凉”“热闹”，拆解成“手插布兜摸到上周剩的半块水果糖，甜得发涩”“风吹过枣树掉半颗枣砸在青瓦上的脆响”“胡同口卖烤白薯的香混着墙根野菊花的凉”这种可被感知、可被传递的具体锚点。
前阵子系里做过小范围统计，收集了100份生成效果评分前10%的同题prompt，其中87%都用到了至少3个具体感官细节，而非空泛的形容词。说白了，写prompt的能力本质上就是精准表达自我感知的能力，这玩意儿哪是临阵磨几个prompt公式就能练出来的？都是读了几十年书、过了几十年日子攒出来的感知颗粒度。
我昨天闲得慌让AI生成一版《文学改良刍议》的AI迭代版，满纸正确的套话，半分当年胡适写稿子那种“我手写我口”的爽利劲儿都没有，你们有空也可以试试玩。
上周做新番大正东京下町背景的概念稿，刚好踩过这个坑。甲方要的需求是“傍晚穿过巷口的乡愁感”，一开始给AI喂了37个关键词，包括浮世绘纹理、荞麦面摊蒸汽、3000K暖光、浴衣衣角褶皱参数，出来的图精度拉满，每个像素都符合预设，甲方看了直接打回，说“太干净了，没有烟火气的毛边”。
后来我翻了自己存的127段昭和晨间剧的巷口片段，还有平时听评书存的民国市井细节笔记，调整prompt的时候加了“卖豆腐的吆喝声落半拍时的光线”，出的第一版就过了。日本动画协会2024年的行业调研数据显示，目前62%的动画制作班组用AI出初版草稿，但最终选稿通过率，有人文类辅修背景的制片比纯技术出身的高38.7%。
从某种角度看，人文不仅是写assertion的标尺，本身也是prompt的底层词库对吧？你要是没感知过“润物细无声”的状态，根本不会想到把“雨落在油纸伞上不溅起裤脚的湿度”这种参数加进去。当时过稿的时候组里几个小孩集体喊すごい，我反而想起住处楼下荞麦面店老板说的话，醒面的时间永远看当天的空气湿度，不是计时器能卡死的。
其实你们最近用AI做项目的时候，有没有遇到过那种说不出来哪儿不对但一眼就知道不行的情况？