老师版 AI 词典：一篇看懂那些总被提起、却没人讲清的高频词

一、为什么我想写这篇文章

在这个 AI 满天飞的时代，我想你在抖音和小红书上，一定已经看过非常多教你怎么用 AI 的文章。这些文章里呢，也总是会提到像 API、中转站、提示词、Agent 这样各种各样的名词。

但是作为普通人，我们看这些教程的时候，总是会觉得云里雾里。因为这些教程呢，往往默认你已经知道这些名词是什么意思了。

问题不是老师学不会，而是很多内容一上来就默认你已经懂了。

作为一个非常喜欢 AI 工具的人，我觉得有必要给身边的老师朋友们，把这些 AI 相关的黑话都解释清楚：它们到底是什么意思，应该怎么用，对我们到底有什么帮助。

所以这篇文章呢，也不是一堂技术课，也不是那种特别硬的百科词典。你可以把它理解成：一份给老师准备的 AI 常用词解释手册。

二、先说明一下：这篇文章适合怎么用

那么我要先说明一下，这篇文章你完全不用从头到尾把所有内容都看完，可以先收藏起来，因为这篇文章不是拿来背的，而是拿来随时翻的。

三、第一部分：先搞懂这些最常听到的基础词

这一部分，主要就是先帮你把那些总听别人提起、但一直没完全搞懂的词，先弄明白。

1. 大语言模型（LLM）

你可以把它理解成一个非常喜欢阅读、而且看过海量文字的 AI 大脑。

它之所以会和你说话，能够帮你写东西，不是因为它像真人一样理解世界的运行规则，而是因为它读过大量文章、文本和人与人沟通的内容，所以才慢慢学会了人们常见的表达方式。

2. 生成式 AI（Generative AI）

那么 AI 其实也有很多种。有的擅长做识别和判断，比如人脸识别、语音识别这些；有的擅长预测和推荐，比如你在刷短视频或者逛购物平台的时候，它会根据你的特征给你推荐视频和商品。

还有一种比较特别的 AI，就叫生成式 AI。

它会结合自己大量的阅读和沟通记录，帮你生成一些新的内容，这里面包括文字、图片、声音和视频，当然也可以帮你修改一些已有的内容。

3. 提示词（Prompt）

你和 AI 聊天的时候，提的每一个要求、说的每一个背景，甚至你说话的语气、格式、身份，这些内容对于 AI 来讲，其实都算提示词。你可以把它理解成：你怎么说，AI 就更可能怎么做。 如果你说得太模糊，AI 给你的结果往往也会比较模糊；如果你说得特别具体，它的结果通常也会更贴合你的需求。所以说，提示词并不是什么特别玄乎的高科技，它本质上就是你和 AI 沟通时发出的指令。

后来大家越来越重视怎么把提示词说清楚，让 AI 的回答更好，就慢慢有了一种说法，叫提示词工程。听起来很厉害，其实你可以把它理解成：研究怎么把话说得更准确，让 AI 更懂你的意思。

甚至前两年还出现过一个特别有意思的岗位，叫做提示词工程师。这个岗位的主要工作不是写代码，而是专门研究怎么向 AI 提问、怎么描述自己的需求、怎么设计自己的表达方式，才能让 AI 给出更好的结果。其实当你对 AI 掌握到一定程度之后，你自己也可以算是一个不错的提示词工程师😄。

4. Token

当你在和 AI 沟通的时候，你发出去的内容，以及 AI 回给你的内容，如果把它换算成一种计算单位，这个单位就叫 Token。你可以先简单把它理解成 AI 处理信息时用到的“字数额度”。

目前很多 AI 其实都是有字数限制的。比如说你可以给它发一堆文档，让 AI 来读取，或者发一些图片，让 AI 来查看。但是当你把一整本电子书发给 AI，或者把一部电影发给 AI 的时候，它往往就处理不了了。那是因为它有 Token 的限制，也就是单次对话里，它能处理的信息总量是有限的。

而且很多 AI 的收费标准，其实也是根据 Token 来计算的。虽然现在像豆包这样子的 AI 工具是免费的，但其实你每次对话消耗的 Token 对于厂家来讲都是有成本的，只是现在厂家在免费推广而已。

5. 多模态（Multimodal）

老师手头上都会有很多资料，比如说试卷、照片、音频、视频这些。如果你的 AI 不仅仅能够和你进行文字沟通，还能看懂图片、处理音频，甚至能够帮你生成图片和音频，那么这个 AI 就是多模态的。

所以大家在购买 AI 订阅的时候呢，可以看一下这个 AI 软件能读取哪些格式的文件，是否支持图片生成，或者是否支持语音和视频相关的能力。

四、第二部分：AI 是怎么被接进工具里，并真正开始干活的

这一部分呢，主要是想带你看明白：为什么有些工具能用 AI，有些教程又总在讲 API、CLI、Skills，这些东西和我们平时用工具到底是什么关系。

1. API（Application Programming Interface）

你可以把它理解成程序和程序之间相互联系、相互通信的一种方式。

比如说，很多教室里都会有希沃电视。假设你在希沃电视里装了一个豆包，这并不代表这台电视突然有了 AI 的思考能力。真正帮你回答问题、帮你生成内容的，还是豆包背后连着的字节跳动的服务器。

那么电视上的豆包是怎么和服务器沟通的呢？你可以把字节跳动的服务器想象成开了一个服务窗口，电视上的豆包接到你的指令之后，就会通过这个窗口把你的问题传过去，再把结果拿回来展示给你。

这个“沟通的窗口”，其实就是 API。

如果它还要拿着一个专属的通行证，证明自己有权限进这个窗口，那这个通行证就更像是 API Key。你可以把它理解成一种程序专用的密码。

2. 知识库

你可以把它理解成一个专门给 AI 准备的资料库。

比如说，你把自己的讲义、教案、课纲、学生情况说明、常用通知模板，或者一些固定的教学资料，整理到一个地方，然后让 AI 主要参考这些内容来回答你、帮助你做事。那么这一整套资料，对 AI 来说就可以叫做知识库。

知识库的重点，不是资料放得多，而是让 AI 更懂你的那一套内容。

比如同样是让 AI 帮你写一份通知，如果它只靠自己原本知道的内容来写，写出来的东西可能会比较普通；但如果它还能参考你平时常用的通知模板、你自己的表达习惯，或者你们学校常见的格式要求，它写出来的结果通常就会更贴近你的实际需要。

3. Agent（智能体）

普通的 AI 呢，很多都是一问一答、聊天式的形式。但是当你有一些固定任务，比如说经常需要它帮你生成单词卡，或者生成一些固定格式的文档，你就可以把这件事情的步骤拆开、详细说明，然后设计一个专门做这件事的 AI 程序。

这个 AI 程序呢，每次都会按照差不多的流程帮你完成任务。那么这样的程序，就可以叫做智能体。

4. GUI（图形界面）

你平时看到的按钮、菜单、图标、输入框，这些都属于 GUI（Graphical User Interface）。比如说你平时用的 Office、播放器，或者你在浏览器里和豆包、DeepSeek 聊天，这些其实都是 GUI 工具。

对老师来说，GUI 就是最熟悉、最容易上手的操作方式。

5. CLI（命令行界面）

CLI（Command Line Interface）和 GUI 最大的区别就是：GUI 靠点按钮，CLI 靠输入命令。

你可以把它理解成，GUI 比较像你在一个现成的页面里点来点去；CLI 更像是你直接对电脑下指令，让它立刻去做事。

那为什么还会有 CLI 这种看起来不太友好的工具呢？因为有些事情，偶尔做一次，用 GUI 点按钮当然很方便；但如果一件事要重复做很多次，或者你要直接处理电脑里的文件，那 CLI 往往会更快、更直接。

所以你以后在一些 AI 教程里看到别人提到 CLI，不用觉得这是什么特别神秘的东西。很多时候，它只是另一种操作电脑和 AI 的方式而已。尤其是在一些进阶玩法里，CLI 工具会更方便直接读取你电脑上的文档、文件夹和项目内容。

6. Skills（技能）

前面说的智能体呢，更多是集成在 AI 软件里面的。比如说豆包里面会有一些智能体，或者像扣子这样的工具里，你也可以自己设计流程，把它做成一个智能体。

但是对于普通人来说，这个还是稍微有一点门槛的。你会发现，当你和 AI 聊得多了之后，经常会反复给它交代同样的背景信息。比如说你的教学场景、学生的情况、你的写作风格，或者你希望它用什么格式来输出，这些话你可能每次都要重新说一遍。

这个时候你就会慢慢发现：我是不是可以把这些固定要求先写成一个文档，之后每次直接拿来用？

那么这种提前写好的“任务说明书”或者“能力说明书”，其实就已经很接近 Skills 了。你把里面的背景信息、流程要求、需要调用的工具，尽可能写得更清楚、更细一点，它就会慢慢变成一个真正可复用的 Skill。

所以你可以把 Skills 理解成：给 AI 提前准备好的一项固定本领。

它和普通提示词的区别在于，普通提示词很多时候是你临时想到、临时输入的；而 Skills 更像是你把一套经常会用到的要求，提前沉淀下来，之后反复复用。

现在很多支持 Skills 的玩法，确实更常出现在一些进阶工具里，尤其是 CLI 这类环境里。这个你现在不一定非要上手，你先知道有这么一类东西就可以了。

五、第三部分：老师和 AI 打交道时，最常会碰到的高频词

这一部分会更贴近平时的使用场景。也就是你明明已经在用 AI 了，但看别人分享、看教程、看课程的时候，还是会经常碰到一些词，不太确定它们到底是什么意思。

第一类：和 AI 对话时常见的词

1. 角色设定（Role）

前面提到了，大语言模型其实是一个非常爱阅读、又读了大量材料的 AI 大脑。如果说你直接把问题抛给 AI，它其实会尽可能去找一个“最优解”，但这个最优解，不一定是你最想要的，而且这种结果很多时候往往会比较平庸。

但是反过来，如果你先给它一个角色设定，比如说你要求 AI 先作为一个小学一年级的专业英语老师来回答问题，那么它的思维方式和视角就会进一步收窄，也会更聚焦在你的这个背景上。

很多时候，你甚至不用多加太多解释，只是先把角色说清楚，最后的回答质量就已经会有一个很明显的提升。

2. 背景信息（Context）

背景信息呢，其实很好理解。就是你在向 AI 提问的时候，顺手给它的一些描述，或者说一些情况介绍。

比如说你是谁，你面对的是几年级的学生，你现在要解决的是什么问题，或者你希望这段内容是拿来发给家长、拿来备课，还是拿来做课件。这些东西，其实都属于某种意义上的背景信息。

再比如说，如果你本来就不是想听一套很复杂的解释，而是希望它讲得更简单一点，你也可以直接把这个背景提前告诉它。比如说：请你把自己当成在给一个小学生解释。

背景信息给得越清楚，AI 越不容易“会错意”。

3. 语气（Tone）

各位老师，你一定明白，和学生沟通，和家长沟通，以及写正式通知文稿，用的语气都是很不一样的。放到 AI 这里，其实也是同样的道理。

同一件事情，你让 AI 用不同的语气来写，最后出来的感觉会完全不一样。所以在你和 AI 对话的时候，也可以顺手设定一下它的语气。

比如说，你可以让它写得更自然一点、更温和一点、更像老师平时说话一点，或者更正式一点。这样它写出来的内容就不会那么干巴巴，也会更贴近你真正想要的感觉。

第二类：调整 AI 输出效果时常见的词

1. 翻译腔

这个比较容易出现在国外的 AI 模型里。因为它们学习的资料很多都是英语，所以在输出中文内容的时候，难免会带着一些翻译的痕迹。

这种内容往往不是不能看，而是你会觉得它怪怪的，好像每个字都认识，但连在一起就不太像中国人平时真的会说出来的话。

所以当你觉得 AI 写出来的内容很奇怪，或者很像翻译出来的口吻时，你就可以直接要求它不要有翻译腔，或者进一步要求它用中国人的思维和表达方式来写。

2. AI 味

AI 其实是有一些固定表达模式的。比如说它总喜欢用否定式排比，总喜欢用三段式的表达，有时候还会刻意换词。这些东西一多，你就会很明显地感觉到：这段话就是 AI 写的。

所以 AI 味和翻译腔有一点像，但又不完全一样。翻译腔更像是句子别扭，AI 味更像是它写出来的东西看起来什么都对，但就是太标准、太平、太像机器，不太像真人会这么表达。

这个时候呢，你也可以直接要求它去掉 AI 味，或者让它用更自然、更像中国人平时说话的方式来表达。

3. 口语化

有的时候呢，AI 会一本正经地输出一些看起来很高深、很正式的内容。这个时候你就可以直接要求它用口语化的方式来表达。

口语化并不是让它变得很随便，而是让它更自然一点，更像人平时真的会说出来的话。尤其是你要写给家长、写朋友圈，或者写短视频文案的时候，这个词会特别常用。

4. 简洁（Concise） / 改写 / 润色

还有一种很常见的情况，就是 AI 写出来的东西不一定错，但是太啰嗦，铺垫太多，废话太多，读半天还没到重点。这个时候你就可以要求它更简洁一点。

所谓简洁，不是让它少写几个字而已，而是让它把重点说清楚，不要绕。

如果你当下其实也说不清楚到底怪在哪里，只是隐隐约约觉得它讲得太绕、太虚，或者不像人会这么说，那你也可以很直接一点，就告诉它：请你说人话。

如果你觉得一段内容大方向是对的，但是表达方式你不太满意，那你就会经常用到改写和润色这两个词。

改写更像是换一种说法重新表达，润色更像是在原来的基础上把句子修得更顺一点、更自然一点。

所以这一组词，你其实可以放在一起理解。很多时候，当你觉得 AI 写出来的内容“不对味”的时候，你就会用到翻译腔、AI 味、口语化、简洁、改写、润色这些词。

第三类：让结果更稳定时常见的词

经常用 AI 的老师一定会有这个疑问，就是同样的问题，它这一次写得不错，换一个聊天窗口又感觉像完全变了一个人，这种感觉呢，其实就特别像在游戏里抽卡。

而下面这几个词，其实都和一件事情有关：怎么让 AI 没那么飘，怎么让它的结果更稳一点。

1. 模板（Template）、复用（Reuse）

模板和复用，其实可以放在一起理解。因为模板是先把你常用的那套话固定下来，复用就是下次继续拿来用。

比如说，你在教哪个年级，你在上什么课程，你对内容风格有什么偏好，或者你希望它输出成什么样的格式，这些东西其实很多时候你每次都会反复跟 AI 交代。

那如果你把这些固定下来，整理成一个模板，之后每次都让 AI 参考这个模板，其实就是在复用。

这样做的好处就是，你不用每次都重新啰嗦半天交代背景信息，AI 也更容易保持在一个你熟悉的方向上。

2. 迭代（Iteration）

职场上的人都会知道，一份材料往往都要经过很多次修稿，最后才能定稿。放在 AI 这里，其实也是一样的。

你不要每次都指望它一口气给你最满意的版本，而是把它想象成一个先出草稿，甚至先出一个大纲，然后再慢慢往上修正的过程。

所以迭代的重点就是：不要每次都重新抽卡，而是在上一版的基础上继续修改和优化。

3. 稳定性（Consistency）

说到底，前面的模板、复用、迭代，最后其实都是在帮你提高稳定性。

稳定性这个词，你可以把它理解成：同样一件事情，你希望 AI 每次做出来的结果，不要忽高忽低，不要这次很好、下次又完全变味。

如果你每次都从零开始问，AI 的发挥就很容易飘。但是如果你有固定模板，懂得反复复用，也知道在上一版上继续迭代，那它最后出来的结果通常就会稳很多。

六、最后想和你说几句

如果你看到这里，也欢迎你认识一下我的新频道：码上就懂。

接下来，我会专门为老师朋友们，持续做更多和 AI 有关的科普、工具介绍，以及真实可用的提效方法。我一直很想做的一件事情，就是：把繁琐交给 AI，把时间留给自己。

这个频道，我会认真去经营。
我也很希望在这里认识更多老师朋友。因为只有这样，我才会知道你们更具体的需求是什么，真正卡住的地方在哪里，对 AI 又有哪些困惑、疑问和好奇。这样我后面写出来的内容，才会更有帮助。

这也是我的一个新项目。
我接下来还计划开一个周刊，更完整地记录我在这个项目上做了哪些努力、做了哪些尝试，又拿到了哪些结果。这次起心动念，其实是来自《百万美元周末》这本书，我也想认真把它实践起来。

如果你愿意，也欢迎你告诉我：
你对 AI 还有哪些困惑、疑问，或者好奇。你们的问题，很可能就是我下一篇最想写的内容。

下一篇文章，我会接着写：和 AI 沟通时，最有效的两个套路。

如果你最近也在用 AI，又总觉得“明明会用，但结果还是不稳定”，那这篇你应该也会有共鸣。