我大部分时间都在用中文和 AI 工作。
我的英文其实很差，现在还在学习。讨论产品、设计页面、整理自己的想法时，中文仍然是我最自然的表达方式。但在使用 Codex、Claude Code 这类国外 AI 时，我开始有意识地学习英文，以及英文背后的工作语境。
这不是因为我认为英文比中文高级，也不是因为以后应该放弃中文。只是我慢慢发现：我用中文以为自己已经表达清楚了，国外 AI 理解到的内容，可能并不是我真正想表达的那个意思。
我以为说清楚了，AI 可能听到了另一层意思
当我用中文描述一个问题时，我脑中其实已经带着完整的意图：这个词在这里是什么意思，事情应该做到什么程度，哪些地方不能被改变。
但 AI 并不知道这份意图。它需要把中文输入放进自己更熟悉的语义和知识结构里。很多国外模型接触过大量英文资料、产品文档和开发者指令，因此它们对英文词语背后的技术语境往往更熟悉。
问题就可能出现在这里：我以为自己说的是一个明确的概念，模型却需要在多个英文表达之间进行对应；而一个英文词语放进不同语境，又可能对应不同的中文意思。经过这一层映射之后，原本以为清楚的要求，可能已经出现了偏移。
这不一定是中文表达能力的问题，也不一定是模型能力不足。更准确地说，是我和模型使用的语义坐标还没有完全对齐。
比如我说“简单一点”，我想表达的可能是减少不必要的功能；模型也可能把它理解成减少视觉细节，甚至直接缩短实现。只有当我逐渐理解它熟悉的英文语境，知道某个概念在技术场景里通常对应什么词、什么边界，我才更有可能把自己的意思准确地送过去。
学英文，不只是为了读懂单词
我现在学习英文，并不是为了让自己看起来更像一个专业人士，也不是为了强迫自己用英文聊天。
我更想理解的是：一个词在国外 AI 的语境里通常怎样被使用，它和相近的词有什么区别，在产品、代码、命令行或 Skill 中分别承担什么作用。
同一个中文概念，有时不能只找到一个英文翻译就结束。真正重要的是这个词在句子里承担什么动作，限制了什么范围，和其他词组合后会产生什么具体要求。
当我开始关注这些区别，英文就不再只是“把中文换成另一种语言”，而是帮助我进入 AI 熟悉的语义环境。我的目标也不是写出复杂的英文，而是尽量让关键的词和边界少被误解。
Skill 是我验证这件事的一个例子
Skill 只是其中一个例子，却让我最明显地感受到语言对执行结果的影响。
Skill 通常包含角色、步骤、限制条件和输出要求。有些 Skill 原本是中文写的，我尝试把它翻译成纯英文，再交给 Codex 或 Claude Code。翻译之后，我发现里面的命令行问题和其他执行细节更容易被看见，指令之间的层级和边界也更容易保持一致。
这不意味着中文 Skill 不能使用，而是当一组说明最终要交给一个主要在英文语境里训练、又需要通过命令行执行的工具时，纯英文有时能减少中间的转译。
文件名、命令、代码、API 名称和参数仍然保留原样。需要转换的是角色、步骤、限制和判断标准，让它们尽量对应到工具熟悉的表达方式。
对我来说，这次尝试最大的收获不是“英文更好”，而是发现了一个以前没有认真注意的问题：语言会改变 AI 对任务边界的理解。
我仍然主要使用中文
如果问题涉及中文用户、中文文案、本地文化、生活经验或细腻情绪，我依然会使用中文。
让 AI 写一段面向中国用户的产品文案，判断一句话在中文里的分寸，或者整理一段只属于自己的经历，用英文反而可能损失那些不容易翻译的部分。语言不只是传递信息，也承载着记忆、习惯和判断。
所以我并不认为“英文提问”应该成为一条普遍规则。我的实际情况是：大多数思考和交流使用中文，只有当问题进入国外 AI 的技术语境时，我才会尝试用英文重新确认关键概念。
一种正在学习的工作方式
我现在还没有一套完美的方法，只是在慢慢形成一种更适合自己的工作方式。
先用中文把真实处境说清楚：我在做什么，给谁使用，遇到了什么问题，为什么在意这个结果。然后找到其中最关键的概念，去理解它在英文语境里通常怎样表达，以及它和相近词之间有什么区别。涉及 Skill、命令、代码或严格的执行条件时，再把这些部分翻译成更接近工具语境的英文。
最后回到中文，检查 AI 的回答是不是解决了我真正的问题，而不是只看它的英文表达是否流畅。
可以把这个过程记成一句话：
中文帮助我说明意图，英文帮助我对齐语境，结果仍然要回到问题本身。
这不是一次性完成的翻译，而是一个不断学习词语边界的过程。我的英文还很差，也会犯错，但每一次发现“我以为表达的是这个，AI 实际理解成了另一个”，都在帮助我更具体地认识这两种语言之间的距离。
英文不是答案，理解才是
如果换成英文之后问题变得更清楚，说明语言可能确实影响了这次交流；如果换成英文之后仍然不对，问题也许出在上下文、边界或目标没有说清楚。
英文不能替代思考，翻译也不能自动消除歧义。它能做的，是让某些概念更接近国外 AI 熟悉的语义和工具环境。
所以我不会把这件事总结成“使用国外 AI 就应该用英文”。更准确的说法是：当我想让国外 AI 更准确地理解一个技术概念时，学习它所处的英文语境，可能比单纯把中文句子翻译成英文更有帮助。
我还在学习怎样更好地使用英文，也还在学习怎样和国外 AI 沟通。现在能确认的只有一点：
语言没有让 AI 变得更聪明，但它可能决定了 AI 究竟听见了什么。