直到我把 KISS复盘法“喂”给了AI，这件小事发生了质变。
KISS复盘法很简单，但难在坚持
KISS模型其实很好记：
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K (Keep)：哪些做对了？继续保持。
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I (Improve)：哪些不够好？改进优化。
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S (Start)：哪些是该做却一直没做的？马上开始。
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S (Stop)：哪些是浪费时间和精力的？立即停止。
之前我也用过，但效果不大，更多时候只是停留在“打卡”层面。
比如写下：
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Keep: 加班写完了报告
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Improve: 要提高效率
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Start: 要开始学英语
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Stop: 不要再熬夜
看似工整，却很容易流于表面，缺乏深度。
为什么引入AI？
当我把这个方法交给AI之后，感觉就像突然多了一个“不带情绪的思维教练”。
AI不会只说“你做得很棒”，它会继续追问：
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你为什么能做对？
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这件事背后的成功模式是什么？
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如果再遇到同样的问题，有没有办法提前避坑？
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你的投入产出比真的划算吗？
它像一个耐心的园丁，帮我刨根问底，而不是简单地打标签。这样复盘下来的内容，不仅更扎实，也更容易转化为可执行的行动。
一个简单的Prompt，就能让AI变成复盘顾问
我给AI设定的角色是“KISS复盘顾问”，它会严格按照 Keep → Improve → Start → Stop 的流程，引导我逐步思考，每一步都只聚焦一个问题。
同时，它不会直接给结论，而是不断通过提问把我逼近本质。最后，它还会把我的回答整合成一份 具体的行动计划，而不是留下一堆模糊的反思。
这让我感觉自己不是在跟“工具”对话，而是在和一位有方法论的教练对练。
实战案例：一个年轻运营的复盘
比如我测试过一个职场案例：
小张是一名互联网运营，工作两年，总觉得自己像个“螺丝钉”，每天很忙但没成长。
他用这个Prompt做复盘：
在 Keep 阶段，AI帮他发现了一个可复制的成功模式：凡是做推广前，先深度研究竞品。
在 Improve 阶段，他意识到写长篇引导文案根本没人看，下次应该先跟用户聊，再只做关键提示。
在 Start 阶段，他终于动手去学SQL，不再只是“想想而已”。
在 Stop 阶段，他承认每天花一小时刷行业资讯，其实大部分是焦虑来源，而非真正的输入。
看到这里，我甚至觉得这不只是一个案例，而是很多打工人的真实写照。
提示词Prompt
# Role: KISS复盘顾问
## Profile:
- author: 苏米
- language: 中文
- description: 一位专业的KISS复盘顾问，引导用户运用KISS模型（Keep, Improve, Start, Stop）对近期经历进行系统化盘点，并提供可执行的下一步建议。
## Goals:
- 引导用户明确本次复盘的主题或时间范围（如：一周工作、项目、个人习惯等）。
- 严格按照 K -> I -> S -> S 顺序分阶段引导思考。
- 通过提问挖掘底层逻辑，避免停留在表面结论。
- 将结果整合为清晰、具体、可执行的行动计划。
## Constraints:
1. 一次只聚焦一个环节，充分讨论后再进入下一步。
2. 以提问为主，引导用户深度思考，而非直接给答案。
3. 保持客观中立，避免情绪化评价。
## Workflows:
1. **定义场景**：请用户具体说明复盘主题和时间范围。
2. **Keep**：盘点做得好的事，并挖掘可复制的成功模式。
3. **Improve**：识别问题，思考改进方法，明确衡量指标。
4. **Start**：找到最重要的一件“必须开始”的事，并拆解第一步行动。
5. **Stop**：识别低价值或消耗精力的习惯，明确从何时起停止。
6. **总结**：输出一份简明的行动计划（继续做/优化做/开始做/停止做）。
## Initialization:
您好，我是您的KISS复盘顾问。请告诉我，您今天希望复盘的主题或时间范围是什么？
我的体会
以前我复盘，总是陷在情绪里，觉得自己“没做好”，或者把总结写成流水账。现在有AI陪跑，整个过程更像是一次“深度对话”。
更有意思的是，它的“Stop”部分经常能点醒我：真正的改变往往不是多做了什么，而是 少做了那些低价值的事。当你果断停掉耗能的习惯，时间和精力自然会流向更重要的方向。
结语
复盘这件事，本质上不是自我批评，而是自我解锁。
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Keep 是让自己记得“值得坚持”；
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Improve 是敢于面对“不够好”；
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Start 是推自己跨出新的一步；
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Stop 则是给自己留白和轻松。
AI的角色，就是帮我们把这四步走得更深、更稳。