为什么你的AI写不好代码?我们又能从中学到什么

真正拉开差距的，不是思考能力，而是你脑中那张「知识卡片」

很多人以为，AI 写不好代码，是因为它不够聪明。
但在 vibe coding 的实践中，我反而看清了另一件事：

AI 的思考能力几乎是稳定的，真正决定输出质量的，是你给它的那张“知识卡片”。

一旦需求文档结构混乱，AI 再强，也写不出好东西。

一、AI 写不出好东西，往往不是它的问题

现实中经常发生这样一种情况：

• 文档看起来写了很多

• 需求好像什么都提到了

• 但就是没有“中心结构”

结果是——
AI 会非常努力地思考，但产出依然是：

• 逻辑自洽

• 表达流畅

• 整体却不可用

原因只有一个：
它拿到的是一张坏掉的知识卡片。

二、什么是「知识卡片」

所谓知识卡片，不是笔记形式，而是——

对一个事物的结构化理解模型

它至少包含：

• 这件事是什么

• 边界在哪里

• 核心目标是什么

• 哪些是关键，哪些是噪音

AI 并不是“从零理解世界”，而是严格依赖这张卡片进行推理。

卡片模糊，推理就只能在模糊中打转。

三、关键发现：人脑和 AI 用的是同一套机制

真正让我警觉的，是下面这一点：

人脑和 AI，在这一点上几乎是一样的。

我们的大脑同样在做一件事：

• 把复杂世界

• 压缩成一张张“内部知识卡片”

然后再基于这些卡片进行判断、推理和决策。

区别不在机制，而在卡片质量。

四、为什么“聪明的人”也会持续做错事

一旦理解到这一层，很多现象就解释得通了：

• 有些人逻辑很强，但人生决策一塌糊涂

• 有些人分析能力极高，却长期困在错误选择里

不是因为他们不够聪明，而是因为：

他们脑中的知识卡片，从一开始就是错的，或者被情绪污染了。

而更残酷的是——
思考能力不会修正卡片，只会放大卡片。

五、思考能力是放大器，不是校正器

这是一条反直觉，但极其重要的结论：

• 错误的知识卡片 + 强思考能力 = 更高级的错误

• 模糊的理解 + 强推理能力 = 更复杂的混乱

无论是 AI，还是人脑，结论完全一致。

你给什么结构，它就把那个结构推演到极致。

六、情绪，是最常见的“卡片污染源”

在人脑中，最容易破坏知识卡片的，不是无知，而是情绪：

• 恐惧

• 焦虑

• 不甘

• 怨恨

这些情绪一旦进入“理解层”，
就会伪装成“判断依据”。

从那一刻起，理性就不再是理性的。

七、一个一针见血的自检问题

无论你是在：

• 写需求文档

• 给 AI 下指令

• 做重大决策

• 判断一个人或一件事

都可以先问自己一句：

“我现在脑子里这张知识卡片，是结构化事实，还是情绪加工品？”

如果是后者，
那最该做的不是继续思考，而是先换一张卡片。

结语

真正拉开人与人、人与 AI 使用者差距的，不是思考能力。

而是：

谁能构建出更清晰、更干净、更接近真实的知识卡片。

当卡片对了——
AI 会像天才，
人脑，也会突然恢复应有的锋利。