第六单元的核心线索是"普通人如何正确使用大模型"。Workflow 告诉我们不要追求万能 Prompt，而是把任务拆成 AI 生成、人类审核、事实核对、再生成的可检查流程。协作边界告诉我们 AI 适合做草稿、整理、比较和解释，但高风险判断、最终责任和不可逆操作必须由人类负责。
你应该已经掌握
- Workflow 比万能 Prompt 更可靠：收集材料→AI 草稿→人类审核→事实核对→改写定稿。每一步都有明确输入和输出，错误更容易定位
- 按风险分层使用 AI：低风险任务（改写语气、整理摘要）可以让 AI 大量参与；中风险任务（客户邮件、产品方案）需要人类审核；高风险任务（医疗、法律、投资）必须由人负责最终决策
- 四个判断问题：答案是否容易验证？出错后是否容易撤回？是否涉及健康、法律、财务、安全或隐私？是否需要真实世界的最新数据？
关键直觉
不是"全交给 AI"也不是"完全不用 AI"，而是把每项任务拆开——把适合机器的部分交给机器，把需要人负责的部分留给人。这是全书最实用的一课。
单元测验
检查一下你对本单元核心概念的理解（共 3 题）
1. Workflow 方法的核心做法是什么？
2. 以下哪种做法违反了 AI 协作边界的原则？
3. 判断一个任务是否适合交给 AI，关键看什么？
进入下一单元
掌握了正确的使用方法后，第七单元深入幕后：模型是怎么训练出来的？为什么小模型也有大能力？开源和闭源该怎么选？