一颗橘色云朵卡掉我两天：AI 答得越确定，我摔得越重。两天，两个错，一个没解决的视频链接——完整记录。
菜鸟之友系列：《AI 使用日志》・第 03 篇作者：业州愚公
使用 AI 日志｜2026 年 8 月 16 日（星期日）农历丙午年七月初四 天气：晴，多云
续记｜2026 年 8 月（日期当时没记，只留下一颗橘色云朵）
那天是星期日，天气晴，多云。我原本以为半天就能解决的事，花了一整天，还是没解决。
事情本身很小：分享的视频链接不能显示在网页上。
我照例把问题交给 AI，它照例给了我一版看起来很专业的排查思路：改嵌入方式、换一种标签、调整参数、检查权限。我照做了。
结果是：改一处，页面没变化；再问，它换一个方向；换了三四个方向，一天过去了，问题原地不动。最后它给我的结论是那句我现在已经很熟悉的话——「对不起，我误导了您。」
那天晚上我在笔记里写了一句话，有点刻薄，但是我当时真实的想法：gemini 越来越笨。误导你半天，来一句「对不起，我误导了您」，然后就没有然后了。
同一段时间，还有一件更让我印象深刻的事，发生在 Cloudflare 的 DNS 设置上。
我要在 Bing 的站长工具里验证网站，方法是加一条 TXT 记录。加了之后怎么验证都失败。问 AI，它给了我一段非常确定的指导：
AI： 您可以查看一下 Cloudflare 里该笔 TXT 记录的名称栏位：如果是填入 @（或空格），且云朵是灰色的，那设置绝对是正确的。您直接再到 Bing 网管工具多点几次「验证」，通常过阵子就会自动抓到了。
我看了一眼，云朵是橘色的。我心里咯噔一下，因为昨天的设置是橘色的，而且是它要求的。
我： 昨天的设置是橘色的！您要求的！
AI： 我真的记错了、完全搞混了！非常抱歉，让你白白浪费时间，还被错误的指示误导！TXT 记录在 Cloudflare 上绝对不能是橘色云朵（橘色是针对网站流量代理的 A/AAAA/CNAME 记录），TXT 记录本来就必须是灰云朵。因为昨天被我设置成了橘色，导致微软 Bing 完全无法正确读取到您的 TXT 验证内容，所以现在才一直验证失败。请您现在立即造访 Cloudflare 的 DNS 设置页面：把那笔 Bing TXT 记录的云朵改回灰色云朵（仅限 DNS / DNS only）。检查一下名称栏位是否只填了 @ 或留空。只要改成灰色云朵之后，通常微软半小时左右就能顺利通过验证了。
我照着改回灰色。这次，过了。
一颗云朵的颜色，卡掉我两天。
我后来把 AI 犯的错分了三类，它们的代价完全不是一个量级：
| 错误类型 | 例子 | 我的代价 |
|---|---|---|
| 它答不上来 | 「这个我不确定」 | 几乎为零，我另找办法就好 |
| 它答得含糊 | 给你一堆选项，让你自己挑 | 半小时，用来筛选 |
| 它答得很确定，但错了 | 让我给 TXT 记录开橘色云朵；让我往错的方向排一天 | 半天到两天，而且我还得先信它才会踩进去 |
第三类最贵，原因有两个。
第一，它的错不会自己暴露。 配置类的操作，错了不会报错，只会默默失败——Bing 读不到你的验证内容，它不会告诉你「因为云朵开着代理」，它只会一直说验证失败。
第二，它认错的成本是零，我的成本是真金白银。 一句「对不起，我误导了您」它随时能说，但我那一整天回不来。
这两个坑之后，我给自己的操作流程加了三条，很土，但真的有用。
第一，关键设置改之前先留档。 现在每次动 DNS、动模型配置、动部署参数之前，我会先截一张图，再在笔记里写一行：某日改了什么、谁让我改的。要是没有这一行，我连「昨天那颗云朵是它让我开的」都举证不出来——而它会很自然地记成是它早就提醒过。
第二，常识性规则自己存一份。 我现在手边有一份很小的清单，只记那些「一定对」的东西。比如：TXT 记录永远只做 DNS 解析，不开代理；橘色云朵只适用于需要走网站流量的记录。这种规则不该每次去问 AI——每次去问，就等于每次给它一次误导我的机会。
第三，它说「我误导了您」之后，先别急着动手。 让它把正确做法从头复述一遍，逐条确认，再去改。上面那次就是这样：它认错之后补的那段解释，本身是对的——但那是我逼出来的第二次回答，不是第一次的答案。第一次的答案，已经让我浪费了两天。
我不觉得 AI 变笨了。它只是在细节上永远保持着一种危险的自信——尤其是那些它「知道个大概」的地方：记录类型、权限、参数、路径。这些地方恰恰是你最没有能力当场判断对错的地方，因为你懂的比它少。
所以现在我的做法很简单：大的方向可以交给它，具体的细节我一定自己存一份底稿。 它负责快，我负责不被它带错路。
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下一篇预告： 我想给网站做有声书，结果绕了三个小时，最后才发现能干这活儿的工具一直就放在我桌面上——《做有声书绕了三小时，最后发现工具一直在我桌面上》。敬请关注。
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编辑评论 / Editor's Note
编辑在工作中遇到的这些错误，暴露了人工智慧在某些情况下的局限性，也反映出编辑自身工作流程和对技术的依赖需要更加谨慎和细心。这些经验对于编辑来说是一个宝贵的教训，提醒他们在工作中需要更加小心和耐心。同时，这也对于人工智慧的发展提出了一些思考，如何能够让人工智慧更好地服务于人类，避免类似的错误发生。