让 AI 回归实用主义，开始真正融入工作、生活和学习，迈向真正的 AI First

1 我的观察

观察1：“看热闹”背后带来的收益究竟有多少？

最近一段时间模型发布如下饺子， 发布的 AI 产品更是数不清。

现在动不动就 SOTA，动不动就成为“全球首个”。

很多自媒体搞各种花哨的测评吸引眼球，各种“突发”、“邪修”、“逆天”、“震惊”眼花缭乱。

在，热闹之余。

不知道有没有朋友真正冷静下来思考过：AI 究竟真正给我们带来多少实实在在的帮助？

观察2：同一个星球，不同的时代

拿看文章、看论文来说。

很多人还是采用传统的方式“硬看”。

有些人能够把论文上传给全国先进模型 DeepSeek 去提问。

有些人能够把论文上传给全球先进模型 ChatGPT、Gemini 、Claude 提问。

有些人用腾讯 Ima 知识库，方便存档和提问。

有些人则用 Google NotebookLM，可以提问、可以生成音频播客、视频讲解、记忆闪卡、测试题库等。

有些人则可以根据自己的喜好创建智能体，真正“以我为主”、“因材施教”更高效地学习。

很多人还在用传统的方式（你不用或很少用 AI）来解决问题，AI 没有产生什么帮助。

很多人哪怕用 AI，也只会在对话框里输入问题来解决问题，很难独立完成特别复杂的任务。

一部分人，已经根据自己生活、学习和工作场景，创建自己的“智能体军团”，成为“超级个体”，效率是普通人的很多倍。

观察3：AI 工具和使用场景的“割裂”

最近一段时间，周末参加了很多 AI 相关的行业大会和一些 AI 产品的交流会议。

包括和一些身边搞 AI 的朋友交流，以及自己的一些观察。

发现很多人哪怕用 AI，也仅限于工作，甚至仅限于工作的某个特定场景。

其他场景，哪怕可以用 AI 明显提效，还是习惯于用传统的方式来解决。

比如说一名程序员，他可能用 Cursor 来写代码，但是他画 UML 图，他就纯手工编写。

比如一名老师，他可能会用 DeepSeek 提问，但他需要快速制作 PPT 去做科普时，却想不到用 AI 来生成 PPT，也不知道哪个 AI 工具更好用。

比如说很多搞 AI 业务的人，他可能学了很多 AI 的知识，但是在开一些 AI 相关会议的时候，还是会选择用手写笔记，而不是用一些 AI 录音笔（软件）。

观察4："鱼龙混杂”、“自相矛盾”的怪现象

AI 时代早期，鱼龙混杂。

真正大厂做 AI 业务，真正非常懂 AI，有时间，有意愿，又擅长 AI 布道的人很少。

很多 AI 自媒体，不知道是真不懂，还是故意误导，有意无意地“鼓吹提示词过时了”，很多人“深以为然”。

又有 AI 自媒体，分享各种好用、复杂、专业的提示词，用户又“直呼牛逼”。

然而，当大家认真深度使用 AI 工具、AI 大模型时就会发现：思路清晰、表达能力强的人，AI 使用效果更好。

在做 AI 业务应用时也能明显看到，很多人效果不佳，其中比较突出的一个原因就是提示词写得不好。

很多人稍微花点时间把提示词工程的几个关键技巧了解了之后，就会发现自己使用 AI 的能力有明显的提升。

观察5：AI 时代最高效的或许不是“标品”

现在 AI 工具实在是太多了，有些模型不太给力，有些同质化非常严重。

市面上甚至可以说绝大多数 AI 产品都是可以在 Cherry Studio (https://www.cherry-ai.com/)、Claude、Gemini、ChatGPT 上自己写个提示词，配个知识库，配工具就可以轻松取代，甚至超越的。

当你能够特别擅长提示词工程，当你能够一直有机会用最先进的模型，这个时候你会发现真正最高效的，可能并不是市面上能够给你提供的这些标准 AI 产品。

比如说很多知名的 AI 厂商都在说，我们支持长期记忆，你越用越聪明，很多人深信不疑。

然而，模型本身其实是没有记忆功能的，都是一些外部的存储。

而且很多平台甚至不愿意让你方便地导出关键数据。

你和 AI 聊了两三年，你的家庭关系、收入水平、优点和缺点、三观等等，很难通过正常和大模型提问的方式快速沉淀出来。沉淀下来的大量数据，可能都不如你自己把关键信息整理出 500 字的作用大。

我现在已经沉淀了 10 万多字的个人数据，做一些脱敏。

AI 给我的一些建议，或者帮我整理出来的一些东西，适合大家能够直接使用的那些工具的效果是完全不一样的。

当然，数据并不是越多越好，而且也并不是说你写了这些数据，AI 就能够更高效、准确地提取到，这里还是有很多经验的。

之前部分粉丝听过这次分享，后面有机会还会再找个时间再分享一次。

2 我的建议

建议1： 选择更适合或强大的模型

不同的大模型就像不同水平的人，不同性格的人。

很多人只知道 DeepSeek。

其实国内外还有很多大模型。

国内模型和国外模型的差距正在缩小，但，依然还有差距。

尤其是在输入过长的时候，差异更加明显。

如果有条件， Coding 优先选择 Claude，文字创作优先选择 Gemini。

如果只能使用国内模型，那么你的任务最好在多个模型上都试一下，选择表现最好的那一个。

比如同样是国产模型，我在使用代体 AI 语音输入法的时候，发现自己配置的模型服务商的一款模型实测效果不咋地（咱就不说是谁了），换了一个模型（Kimi-K2）之后效果明显提升。

建议2: 更高效的 AI 工具

我会倾向于在不同的场景下选择「自己认为」这个赛道最先进和最好用的一款工具，固定下来。

当然，如果以后能够出现一个确实更好用的工具，那么也会及时地更换。

比如我经常写文章，经常慢，而且打错字。

最近发现免费的 AI 语音输入法代体（https://daiti.ai/），能够让我的打字速度提升一倍。

那么我现在写作时就会一直用这个软件，除非有更好的选择。

虽然软件是免费的，为了更好地使用这款软件，我还专门买了一个高颜值的麦克风。

当然，但也有一些使用场景的限制。上班时不方便说话就没法用了。

详情参见：告别错别字和退格键！这款AI语音输入法，让你的打字效率倍增（含实测体验）

我认为随着 AI 能力的不断提升，个人数据和企业数据的价值都会越来越高。

我经常会参加一些 AI 的大会。有些大会的某些主题学分享质量确实非常高。

如果用手机来录音，影响使用而且耗电；用电脑录音，收音效果也不是很好。

用一些 AI 笔记软件，容易被某个软件给“捆绑”，如有些软件故意不支持你导出。

所以我会优先买一支 AI 录音笔（啥牌子不太重要，好用就行），既能解决音质和耗电问题，又能沉淀出有用的数据，方便存档并用 AI 进行分析和学习。

如果是偶尔在自己电脑上写一点代码来学习 AI 的话。

客户端我可能会优先选择 iFlow Cli，主要是免费。如果你要求特别高，可以考虑 Claude Code、Gemini Cli 等。详情参见：Claude Code 太贵，Cursor 用不了？阿里出品的这款免费的 AI 终端神器你一定不要错过！

IDE 会优先选择 Cursor。我也体验过 Trae 和 Qoder 等。

如果是在 IDEA 装插件的话，我可能会优先选择 Cline。也有些朋友更喜欢 Augment Code。

其实哪个工具不是最重要的，关键还是看模型。

如果是对某个专题进行快速学习的话，我可能会优先选择 NotebookLM。

支持提问，支持音频播客、视频概览，支持闪卡，支持思维导图，生成题目等。

详情参见：高效 AI 学习工具：NotebookLM 播客、做视频、生成报告、做闪客等，All in One！（附国内平替）

AI 搜索会优先使用 Perplextiy ，AI 浏览器会优先使用 Comet。

详情参见：AI 浏览器新战场：热门 Atlas 让人失望？实测 Dia、Comet、Atlas 谁是效率王者！

当然，这里只是根据个人喜好分享我的选择，你也可以根据自己情况选择最适合的 AI 产品。

还有很多其他的工具，由于篇幅有限，这里就不展开介绍了，以后有机会会陆续将一些好用的 AI 工具分享出来。

建议3： 积极掌握最佳实践

不同的大模型、不同的 AI 工具对你的使用效果有很大的影响。

但，哪怕使用相同的模型和 AI 工具，大家使用出来的效果也千差万别。

比如同样是 AI 生成 PPT:

有些人自己都没想清楚，就打一句话，让 AI 去生成。

而有些人把先自己的想法说清楚，甚至把自己知道的最高质量的一些资料都会给到大模型，那么生成出来的效果会截然不同。

详情参见：别再盲目跟风！AI 生成 PPT，我为什么劝你“慎用”？（附5款工具实测）

比如同样是用先进的 AI 工具来写代码：

有些人提示词写得不清楚， AI 写代码需要感知的关键信息也不给。

有些人则能够积极学习和掌握最佳实践，编码的效果更好，效率更高。上面这两张图从一次 AI Coding 经验分享中随机截取的两页。

建议4： 打造自己的智能体军团

如通俗讲解专家，先用生活化的例子快速抓住主要意思，然后再通俗地讲解，再给出一些顺口溜，最后用一张图来更直观地帮你理解知识。

详情参见：我的“AI学习军团”揭秘：一套提示词帮你搞定概念理解、通俗解释、速记口诀和专业图解

如把文章转成包含核心观点、解释说明和行动建议的"知识卡片智能体"。

如把文章转化成可视化的网页的“文章转网页智能体”，让我们更高效地阅读。

详情参见：我的“AI学习军团”揭秘之“文章高效阅读智能体”

你可以根据自己的缺点，根据自己的目标来创建各种智能体。比如说你可能经常写一些错文字，或者是你的材料缺乏逻辑。那么你可以搞对应的智能体，让他帮你规避这些问题。

当然我也探索了很多场景，后续在公众号也会陆续分享出来。

我觉得大家不只是说拿来用，更多的是能够根据自己的场景，“以我为主”打造真正属于自己的智能体。

建议5： 思想转变（AI First）

思想转变是最难的，也是最重要的。

很多人都在吹“超级个体”。我一直认为并不是因为你用了 AI 或者你用的 AI 工具更多，你就能成为超级个体。超级个体更多的还是能力和思维的转变。

当我们遇到比较简单、固定、繁琐的事情时，要优先想到 AI 能不能帮我们减轻负担，更快更好地解决问题。

比如说我们可能需要做一个科普的 PPT，那么我们就可以用前面介绍的一些 PPT 工具，只需要把材料准备好，让它快速生成一个还不错的 PPT，做一些科普工作之类的。甚至有可能它做的 PPT 比自己做的质量还好。

比如说很多人找用扣子搞智能体研发。

虽然扣子很专业，但是它的文档并没有做成知识库，不允许用自然语言方式提问。遇到一些疑难杂症或问题时，查文档效率非常低。

我之前分享过一个方案（当时扣子还没开源）：把它的文档用 Markdown 下载下来，做成知识库，有任何报错或疑问都可以通过提问高效获取信息。

很多人才反应过来，这样确实更好。

比如说我上周末回母校，看到研究生分享 LangChain/LangGraph，讨论某个平台怎么用 LangChain/LangGraph 设计框架时，好几个研究生讨论很久也没给出理想方案。

我就告诉他们：LangChain 框架是开源的，我们可以把代码拉下来，用 Cursor 打开，这样就有了源码，里面还有文档和示例；再把业务需求讲清楚，让 AI 给出完整专业的技术方案，轻而易举。

很多同学听后很震惊。

当你用了更强大的模型，使用更好用的 AI 工具，懂更多的 AI 原理的时候，思想会不断发生改变。

3 写在最后

我相信当大家一次一次见到很多 AI 工具过度宣传，上手完全不是那么回事之后。

随着越来越多的人真正开始回归理性，不再只是看热闹，而是选择一些靠谱的 AI 工具，感受到 AI 带来的真正帮助。

越来越多的人会真正回归到实用主义路线，会选择 AI 工具，“以我为主”构建智能体军团等来提升效率，真正让 AI 为工作生活学习带来实实在在的改变。

希望更多真正从事 AI 行业、懂 AI、热爱 AI 又乐于分享的人，能够进入到这个赛道，发出更多客观和理性的声音。

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