立正给了一个 3C 模板：Context（背景）、Component（要素）、Criteria（标准）。他认为只有把这三样清楚交给 AI，AI 才能理解意图，agent 才能在此基础上自动迭代和纠错；如果结果和预期不符，通常就是这三项出了问题⁠1。他还强调不能只说“好或不好”，而要告诉 AI 什么算好、什么算不好，这被他称为损失函数思维，也是评估的核心⁠1。换句话说，用好 AI 的第一步是替自己把问题想清楚，而不是急着找更花哨的工具。

立正把“系统复利”列为用得好与普通人的关键差距：普通人今天写一篇好文章，明天又从头调，经验没有沉淀，只能线性增长⁠2。他的对应办法是个人上下文架构——区分长期不变的（风格、价值判断）、按项目加载的、需要定期更新的内容；再为反复做的任务类型准备模板或 skill，每用一次优化一次⁠2。他还建议渐进迁移：先选一个最频繁、最标准化的任务完全搬到 AI 上，跑通后再迁移下一个⁠2。这与他在别处说的“把上下文沉淀成 Markdown、写结果类而非风格类的 skill”是同一思路⁠3。

立正主张停止只用聊天工具，改用能调用工具、能操作电脑的 agent 类工具，理由是聊天式用法有三点缺陷：上下文每次要重新交代、产出留不下来、能调用的工具有限，因此没有复利⁠4。他用蒸汽机换电机的类比说明：工具本身带来的生产力提升有限，真正的大提升来自围绕新工具重构流程⁠4。他也提醒，把权限交给 AI 的前提是有备份系统，并建议先用一用、知道 AI 的边界⁠3。这是他的个人做法，不是对所有人都成立的处方；涉及账号、支付、文件删除等操作时，备份和权限范围需要自己先定好。