让 AI 用我熟悉的东西打比方
它不知道你熟悉什么，只能从公共题库里抽一个源领域。在提问里空出这一格，填你已经会的东西，比方才接得住。
AI 挑了一个听起来通俗的牌局类比，Alice 却不熟悉打牌，最后把「沉没成本」理解成了「花得越多越要继续」。
Alice 买了一门线上课。听了三节后，她发现课程内容和宣传不符，却舍不得已经付掉的 899 元。朋友提醒她，这笔钱可能是「沉没成本」。她第一次听见这个概念，便请 AI 打个比方。
AI 回答：「像牌局里已经押进底池的筹码，接下来只看继续下注值不值得。」句子很顺，可 Alice 从不打牌。她不知道底池是什么，也不知道什么时候该跟注，只能凭字面猜。
第二天，她反而得出错误结论：既然已经花了 899 元，就更应该继续投入时间。一个陌生概念套上另一个陌生经验，解释看似完成，理解却偏得更远。
问题不只在比方准不准。AI 不知道 Alice 熟悉网购退货、做饭还是项目排期，只能替她抽一个常见参照物。常见不等于你熟悉，听得顺也不等于能验证。
换个问法，先把你熟悉的经验交给它。Alice 经常整理冰箱，就可以要求 AI 用已经坏掉的食材来讲：买菜的钱已经回不来，今晚吃什么只该看食材还能不能吃，以及重新做饭要花多少时间。
- 指定已知源领域：写出你亲手经历过、能判断后果的一件事，别只说「用生活例子」。
- 列出映射对应关系：要求 AI 说明源领域里的每个动作，分别对应目标概念里的什么。
- 标明类比边界：追问哪些细节不能照搬，防止把局部相似误当成处处相同。
类比能接住你，前提是借来的那个东西已经在你脑子里。下面把同一个概念换三种参照物，看看哪一种能让你自己验证。
演示里真正改变结果的，是你把源领域的选择权拿了回来，同时要求 AI 交代映射与边界。下面两句可以整段抄走，只需替换括号里的内容。
- 先指定你真正熟悉的源领域
我正在理解【沉没成本】。请用我每周都会做的【清理冰箱里已经坏掉的食材】来打比方，只解释「过去投入为什么不该左右当前选择」。
- 再要求逐项映射并划边界
请逐项说明：已经付掉的钱、失效的课程和今天是否继续投入时间，分别对应买菜钱、坏食材和今晚吃什么。最后单列「类比边界」，说明哪些细节不能照搬。
「熟悉」要能落到经验上。用过理财软件，不代表你理解投资亏损；每周清理冰箱，则意味着你看过食材变质，也做过丢弃与重买的决定。
一个比方有没有用，看你能不能检查它的每一步。买菜钱已经花掉，对应课程费已经付掉；坏食材继续吃也不会恢复价值，对应失效课程继续听也不会自动变好；今晚是否另做一顿，只看现在的收益和代价。
「用生活中的事打比方」仍然把选择交给了 AI。「用做饭解释」虽然更具体，却没有告诉它你熟悉做饭的哪一步。写成「用我每周清理坏食材的经历」，源领域才具体到可检查。
冰箱类比也有边界：课程也许还能退款、转让或挑选部分章节，坏食材通常没有这些选项。类比只搬运当前要理解的结构，不负责覆盖所有细节。要求 AI 主动指出失效处，能避免你把「该停止继续投入」误解成「立刻放弃一切」。
这是使用经验。把参照物放进完整提问的哪个位置，见 让 AI 按我的情况讲清楚。