我現在寫內容已經不再從寫作開始，而是從提問開始，這是 AI 真正改變我工作流程的地方。

大多數人用 AI 是讓它給出答案，但我更在意問題本身，我會先寫一個非常粗糙的問題然後不斷改進它。
比如一開始是這個項目在做什麼，我會改成這個項目改變了用戶的哪個行為，再改成如果這個模型成立，會打掉誰的生意。
問題一變，內容就完全不一樣，然後我會把這個問題丟給 AI，讓它給我多個推演路徑。
我常用的一個提示很簡單：給我三個不同角度分析這個主題，一個從用戶行為，一個從市場結構，一個從反常識角度，不要給結論，只給推演過程。
這一步不是為了直接使用，而是找出異常點，那些不符合直覺但有解釋力的地方才是內容的核心。
接下來我才開始寫，AI 只用來做結構校準，比如節奏和信息密度。
表達一定自己完成，因為風格不能外包，這個流程讓我少寫了很多正確但無聊的內容，也讓我更清楚什麼值得被表達。
這也是我覺得 @RallyOnChain 很有意思的原因。
它在做的事情，本質上就是識別這種有效表達而不是表面的數據表現。
未來內容競爭，不是人和 AI 的競爭，而是誰更會提問。