20+群友的2025年度AI經驗分享

2025 年最后一天，我在社群里組織了一個征集：

過去一年，在學習 AI、使用 AI、開發 AI方面，有啥讓自己受益匪淺的新認知或者持續在用的工具/技巧么？

消息發出去2小時后，征集到了來自 23 人小伙伴的年度AI經驗，分享給大家。

如果你也想跟大家一起來學習、交流 AI，歡迎文末掃碼加入我們~

以下是我在征集消息里給的「磚」：

1.推薦一個我的年度 AI 工具：我今年使用頻率最高的工具是 RayCast，月費$16，所有模型不限量使用、支持 MCP 和一堆 AI 插件

2.推薦一篇我的年度 AI 好文：季逸超分享的Manus 上下文工程實踐 https://manus.im/zh-cn/blog/Context-Engineering-for-AI-Agents-Lessons-from-Building-Manus

3.分享我今年使用頻次最高的提示詞：/howPrompt，放在 Claude Code 里作為 commands 幫我拆解開源項目 https://github.com/comeonzhj/howPrompt

4.分享我的一個 AI +工作流：用 Dify 新版本增加的定時觸發，串聯了 RSSHub 插件，每天把幾個重要信源的信息總結以后推送給我

5.分享一個 AI 編程的小技巧：先跟AI聊需求想法，把要開發的工具整理成時序圖再丟給 Cursor，比直接發文字描述要靠譜很多。

以下是群友分享的「玉」，順序隨機。

??AI產品&PM情報局的 @火山：

1、目前我做AI產品開發的流程：claude聊出產品prd → 給prd，gemini直接出前端呈現（理解用戶需求強、產出快、設計好看且合規范，基本無需求改） → 前端代碼下載給claude code或 codex，直接生成 → 和claude code繼續細聊AI生成&后端&數據存儲

2、產品運營出身完全不懂代碼，通過讓claude code給我按天生成詳細的一步一步計劃，就可以做出一個AI產品

??AI產品&PM情報局的 @Stella

vibe coding的一些經驗：

（1）像bolt.new，ai studio這種網頁端開發網站一般都是前端能力較強，如果要跑完整項目帶后端帶數據庫可以先跑完前端然后下載代碼換cursor這種IDE進行本地開發

（2）開發網站如果有提前寫好的prd，UI提示詞或者參考網站效果會好一些，也可以指定好整個網站的風格，如賽博朋克風，野獸派風格，包豪斯風格等，整個網站的風格會比較一致

（3）推薦一個審美很不錯的ai開發網站（基于gemini 3pro）：aura.build

AI認知方面一些個人小經驗：

（1）提示詞的本質是提問，因此學習提示詞的本質是學會更好地提問，提問的質量高低會在一定程度上影響輸出質量的高低

（2）平時有空的時候可以多試一些同類AI產品，對比之間的差異與優劣勢，下次有對應任務的時候更容易想到選用哪個工具合適

AI行動派會員VIP群的 @王牧之

總結：先說結論，沒有靠AI賺到錢，靠AI跟風哥認識賺了點錢。

成長：

1.很興奮，可以靠AI coding做出可以商用的程序了，在蘭蘭幫助下寫了第一個爬抖音內容到飛書表格轉文本改寫的插件，自己幫團隊做了10多個提效的小工具點擊即用，非常效率。目前已經到了完全用AI寫一個完整的商用的小程序了。

2.在AI的幫助下學了一點python的知識，目前能已經能看懂一些簡單的代碼。

3.利用AI的總結和發散能力，在個行業頭部交流時候，能產生更深入的思考，寫了一些很有價值的筆記

困擾：

1.繼續了佳哥24年的說法，你越能干你就更干更多，活干不完。工資沒漲,小聲BB

2.AI時代變化天翻地覆，剛學完MCP又要學skills。一直這樣高強度學習什么時候能結束？

??AI產品&PM情報局的 @陳運嘉庚

1.分享我的年度 AI 認知： AI不再只是工具，而是未來的生產關系。我們在其中不再是單純的執行者，而是三種角色的疊加：問題定義者、結果審閱者、協作編排者 。

2.推薦我的年度 AI 工具組合： chatgpt + Cursor + NotebookLM。日常高頻問答用 Chatgpt/Gemini，寫代碼走 Vibe Coding 模式用 Cursor和codex，知識庫整理用 NotebookLM 。

3.分享我的一個 AI + 工作流實踐： “年終總結分析 Agent”。我利用 AI 寫了代碼和前端，結合上下文壓縮技術，把幾百份年終總結文檔喂給 AI，自動拼湊出組織的發展特點和KPI完成情況分析 ，給出明年發展規劃和員工職業路徑推薦

4.分享一個 AI 開發/編程心得： 不要迷信宏大敘事，去找喜歡的方向上手做。不需懂復雜算法，只要能清晰描述場景，用自然語言作為編程語言，很多不敢嘗試的。

??AI產品&PM情報局的 @十三先生

分享我之前遇到過的case簡單經驗分享

需求1. 幫助朋友做數據分析，背景是電網的，需要對比較大規模的數據做定制化的可視化。嘗試過幾種方式達到目標，使用gemini優化需求描述，再利用coze agent產出功能網站提供長期使用； 直接利用已有的體驗比較不錯的數據分析AI tabtab 最終完成本次任務；利用cursor寫了一個輕量軟件提供使用 三者都跑通更推薦第一種

需求2. 最近抖音上比較火的與名人攝影棚拍攝合影視頻，復刻了一下，利用banana 做合照首尾幀，銜接部分利用gemini做提示詞 最后在jimeng國際版上做拼接 更便宜效果也不錯 veo太貴

需求3. cursor使用一點技巧 有個開源的提示詞代碼倉，先讓它學習后生成一份你場景下的rule role等 再進行提問編碼 幻覺率會好很多

??AI產品&PM情報局的 @Leon

1.年度ai工具：flowith, 使用頻率比較高，自由畫布可以使用任意節點對話，生圖選擇多模型對比。agent模式做一些課題調研質量比manus高。

2.年度ai好文，學習到花更多時間去設計AI的思考流程，并且正確認識不同業務需要的能力級別在哪，該做什么，不該做什么。

3.使用高頻的提示詞，面對非專業任務，跟大模型聊天，嘮人生嘮一些困境可以用的，可以杜絕大模型的諂媚和討好。

4.Ai coding心得，工作流。ai出prd，人工把不合理的部分修改，然后給另一個找毛病的ai進行二次調整。然后根據產品風格找好設計參考，讓llm寫好設計的風格，給google ai studio出具體的頁面，一個一個頁面寫，感覺ok下載。頁面文件放入trae/ cursor做完整項目。

最后推薦幾個優秀的設計案例聚合網站，提供設計感
https://dribbble.com/tags/web-design-inspiration
https://godly.website/
https://saaslandingpage.com/

AI學習行動圈5群的 @AxIn

分享兩條:

1.向ai提問時：提示詞預設資深的角色，和加一步一步思考可以提高回答質量。

2.國內ai模型適用場景，豆包適合寫作等文科類問題，千問適合技術類問題和數學題，kimi擅長長文本分析和數據分析，即夢出圖強，豆包出圖快，文生視頻也是即夢最好。

AI學習行動圈5群的 @貝貝

1.用于嘗試：老曹不客氣的話激勵了我，問別人的使用情況，不如自己去嘗試。嘗試用秒噠做了一個小工具，解決了工作的問題。永遠不要覺得自己年齡大。用豆包生成prd，丟給秒噠實現。

2.一個大模型堅持用，會用得越來越好，豆包用得多，它都知道我的職業和行業了，回答會自帶彩票行業。千問和智譜適合解答數學問題。

3.在尋找適合孩子學習的ai工具，啟發式而不是答案式的回答

4.ai大會建議買直播，19個分享很超值，總會有收獲。

AI行動派會員VIP群的 @余汐燕兒

分享幾個學習心得：

1、思考方法論是什么：提示的編寫類似于在教一個小孩做事情，如果給的是一套條例清晰的方法論，那么“小孩”的思考力和“執行力”也會更加優秀；相反如果給的是雜亂無章的話術，那么也可能調教出來“笨小孩”。同時，方法論的思考與總結也有利于我們復盤和沉淀過往經驗，讓我們的大腦更加有結構化有條理的工作

2、遇事造一個工具試試：當我們在重復做一件事的時候，先比著急做，問問自己，能不能造一個工具出來替我們干活，哪怕是做一個小插件，也可能減輕90%的工作，順便還能收獲vibe coding的成就感哈哈

3、與AI相互教與學相處模式：當我們遇到一個東西可能不太懂得時候，可以丟給AI讓它給我們一些思路，同時要去消化和理解它給出來的東西，去追問和理解自己的知識盲點，甚至質疑和進一步討論它給的東西，而不是一股腦接收它給我們東西。也不要抗拒把自己會的東西變成工作流或者是提示詞，把自己的經驗“教”給AI讓它們幫我們干活，能釋放自己的精力去get新的東西。

工具層面：推薦Antigravity，模型很聰明，輸出的質量相對較高，還有羊毛可薅以及GUI界面，對我這種非技術出身的人友好性比較高

AI行動派會員VIP群的 @崔峻

角度是從老曹的產品經理大會的第一問引發的，今年確實感覺自己成倍的變強了，那變強來源于哪些時刻？我想大概是下面3個：

1.上佳哥的課，學明白了工作流，從提示詞工程走向工作流智能體。讓原來作為產品或者領導角色久不落地的自己找到了踏實感。讓自己從1變成了1.5

2.上佳哥的課，學明白了AI編程，一度不理解工作流存在的意義，也豁然開來。原理工作流就是AI功能的設計文檔，通過這個方式一度讓自己通宵干產品停不下來。讓自己從1.5變成了5

3.上佳哥的課，學明白了Agent，再一次顛覆了工作流設計思路，做出了垂直行業內好幾個首款解決什么問題的Agent。讓自己感覺從體力受益躍升到了價值受益的狀態。5變成了10

AI 學習行動圈6群的 @王云曉

1.IDE工具使用：Kiro（目前首推），cursor，trae。完成了一個本地查重程序

2.深度使用Gemini3，設計、落地并發布至netlify一款參看Stata的本地數據分析工具：

· 自動讀取上傳的數據文件，支持csv，xlsx。（目前支持行數為200）
· 自動識別字段并在可視化繪制是生成條件
· 線上地址配置了Gemini2.5API，支持命令欄用自然語言輸入分析條件。并給出了全量分析和基于已識別字段的自定義分析，通過后兩者的方式分析，大模型會返回分析報告，支持導出Html。

線上地址：https://data-stata-ai.netlify.app/
源碼地址：https://github.com/qlhouseClub/DataStata-AI

3.AI內容生產工具使用：即夢AI（大量抽卡），香蕉（高質量和效率），MJ（暫時棄用），Qwen多模態（持續跟蹤，MG動畫好評），覆蓋了視覺設計工作產出的90%。

AI行動派會員VIP群的 @屈一鳴

1.推薦一個我的年度 AI 工具：我今年使用頻率最高的工具是 Monica（v國際版），年費1499，所有模型不限量使用，深刻體會了蘋果ai和安卓ai的差距。

2.推薦一篇我的年度 AI 好文：了解到了并開始讀維特根斯坦，并把瀏覽信息平臺和輸出平臺換成了X

3.分享我今年使用頻次最高的提示詞：

第一步：自己手寫元提示詞

第二步：把元提示詞發給gemini3pro生成系統級提示詞

第三步：騰訊元器接受系統級提示詞（想用coze但是太貴了，不想花錢）

第四步：和agent進行對話

4.分享我的一個 AI +工作流：使用飛書文檔把現有k12教育的單詞全部換成了例句，并從2500個考綱詞中總結了960個句子，幫助我的8個英語在30 分水平的學生提分到了70分，讓他們重新有機會沒那么痛苦的準備中考。（飛書多維表格）

之后又借助ai像素級模仿了別人的英語資料，升級了資料的顏值，和同行的安卓資料形成了很明顯的區別，主要是用網頁來做流程圖的圖示還有首頁。

5.分享一個 AI 編程的小技巧：現實懶狗，沒有耐心去編程，想做什么直接用Manus去實現

AI 學習行動圈7群的 @楮知白

1.在拆解ai+工具實現邏輯時候可以多在github上找同類開源項目，對同樣功能的實現可以更方便理解和查看實現邏輯

2.使用ai的時候如果多次出錯，那直接新開一個，這樣會避免污染，使得ai在錯誤上越走越遠

AI 學習行動圈7群的 @熱心市民范某人

交個作業:

1.25年，從了解ai到使用ai，再到思考ai，最后又回到了解ai。個人的感受:AI無法替代你的判斷、現場的感知和你獨一無二的價值觀，這應該是我們的護城河。

2.識別“什么是好東西”才是我們最重要的天賦。比如，我真心覺得張佳老師的這個ai圈子每日推送確實不錯。

3.在智能越發泛濫的時代，個人感覺稀缺的是能做“復雜微決策”的智慧。

4.我趕上了AI浪潮，思想還不幼稚，也未被固化，這是我的幸運。

AI行動派會員VIP群的 @迷途

總結：Claude code 基于代碼自主分析業務形成知識庫及自主開發

1、基于代碼自動梳理業務

通過 Claude Code 創建業務分析 Agent，對項目代碼進行結構掃描與邏輯解析，從代碼層面自動沉淀業務知識。

實踐方式：
（1）加載倉庫代碼，讓Agent分析核心模塊、解析入口文件、依賴關系、調用鏈與數據流
（2）輸出可視化結果：業務邏輯、流程圖、時序圖 、 模塊關系圖
（3）根據分析內容，生成可復用的業務文檔或知識庫，后期主要用于需求分析、知識沉淀、新人業務了解等場景

2、自定義開發 Agent，實現需求到交付的全鏈路自動化

基于 Claude Code 打造“需求 → 開發 → Review → 提交”自動工作流，實現智能化研發助手
Agent 工作流程：

1、獲取需求
（1）通過 TAPD 的 MCP 自動拉取需求與驗收標準（如果使用TAPD進行項目管理的話，也可以對接其他項目管理工具的mcp）
（2）分析需求內容，提取關鍵詞與業務影響范圍
注意：這里的需求一定要寫的比較細、清晰，后續的業務定位及開發才會更加準確

2、定位代碼
（1）讀取項目代碼并分析模塊依賴
（2）精準定位對應業務模塊及功能入口

3、自主開發
（1）生成代碼修改或新增邏輯
（2）自動補齊單元測試、數據校驗、邊界處理
（3）遵循項目規范與編碼風格:這個代碼規范前期需要讓Claude 讀取整個項目提取項目整體架構及代碼規范輸出開發規范文檔

4、自動 Code Review （這一步可以人工，因為復雜需求存在 代碼冗余的情況，它自己有時候檢測不出來）
掃描潛在問題（邏輯缺陷、邊界遺漏、安全隱患）
（1）校驗改動影響范圍與風險點
（2）輸出 Review 報告與改進建議

5、自動提交與推送
（1）生成符合規范的 commit message：這個規則每個人/公司不一樣，可以自主定義
（2）自動推送至遠程倉庫

價值：
高效閉環研發流程，減少重復人工操作，讓人力聚焦思考和設計。

注：

1、經實踐以上對于過于復雜的需求需要拆成多個小任務，且任務內容要清晰，否則會影響生成效果，尤其是針對歷史項目進行需求迭代的情況
2、另外 新開發的需求 也需要自動更新到第一個的知識庫中，形成良性循環

2025年遇到大家，真的特別開心！跟著佳哥學習，我收獲了很多AI領域的知識和實用技能，不僅提升了自己的認知能力，也拓寬了眼界。大家都太優秀了，每天都有學習的動力，佳哥的課 趕緊學起來 哈哈哈

AI 學習行動圈7群的 @彌弦

1.25年見證了AI的快速迭代，在多個AI間挑花了眼，目前感覺對工作效率提升最大的就是gemini 3 pro，Google AI studio也很好用，低門檻制作高保真可用的原型，是真的可以變成生產力的東西

2.國內可以把豆包當搜索引擎用，響應很快；邏輯和推理，推薦deepseek，符合國人的思維方式，幫你梳理想法和邏輯

3.視頻生成，其實即夢AI挺好用的，可以用豆包生成提示詞以后再去即夢生成圖片/視頻，更符合需求

4.越了解AI，其實越發現，AI是放大器，它其實是把很多50分的人提升到80分，就看你怎么使用了，人自身的認知和格局也及其重要

5.加油，希望新的一年里，一起共勉

AI 學習行動圈2群的 @Rita Zhao

文字問答類模型deepseek唯一，沒有其他

不勾選聯網有時候會強行聯網

語音問答類模型切換到了豆包，海螺問問對話已停用，還挺可惜的-主要針對孩子日常提問復用

??AI產品&PM情報局的 @liz

1.推薦我的年度 AI 工具：antigravity與Type less. 一個vibe IDE 一個語音轉文字。極大的提高了工作效率 ，一邊語音一邊指揮Ａｉ vibe非常絲滑。

2.推薦一篇我的年度 AI 好文：Aha（原 Head AI）的兩篇博客文章，我強烈建議所有做 AI 工具或者 AI ToB 產品的同學都讀一讀。https://aha.inc/university?universityType=Aha+insights&utm_source=inf001這里有他們對 AI 產品邊界的理解，也有很多工程和系統層面的實操細節。

3.分享我今年使用頻次最高的提示詞：提示詞：https://pcniu259gvip.feishu.cn/wiki/Ad60w4m1JimHvFknnyBcUBktnjn。通過風格設置擺脫ＡＩ設計的頁面黑紫丑樣式不美觀問題

4.分享一個 AI 編程的小技巧：spec范式驅動ai編程 https://github.com/Ljhhhhhh/spec-kit-write-spec-kit

AI行動派會員VIP群的 @

總結：

使用技巧：嘗試幾次沒有完成的功能，往往是自己先前給他限制了，最后發現其實就一句話能治它：‘請先分析一下’。 問題就解決了。

AI行動派會員VIP群的 @風

最近在和 AI 協作的過程中，對自己的一些工作習慣有了比較明顯的反思。

以前更習慣一上來就解決問題，后來慢慢發現，很多返工和卡頓，其實不是能力不夠，而是問題一開始就沒有被想清楚。

問題被怎么拆、怎么結構化，基本決定了最終能走到哪一步。

分享以下幾個思考過程：

1.現在會刻意先把整體框架想清楚，再和 AI 一起討論

框架不清的時候，討論很容易發散；框架一清楚，思路反而走得很快。

2.會盡量把問題拆到足夠小拆到每一步都能單獨討論、單獨判斷，這樣來回調整的成本也低。

3.遇到不確定的地方，不再死磕直接拿出來反復討論，很多可行性是在推演過程中慢慢浮現的。

4.不再只看結論，更關注AI推理過程追問、修正、對比不同思路，本身就是在幫自己把事情想透。
總結，我的感受是：

AI 更像是一個高頻陪我把事情想清楚的“討論對象”，而真正決定結果好壞的，還是問題定義和拆解本身。

AI行動派會員VIP群的 @′-ι_-｀

總結：

1.今年連續跳了兩次槽，從老東家離職不說，從上一家離職原因主要是我的職業需求和崗位不符合。前公司主營非 AI，今年從 dify 入手謀求 AI 轉型，可惜團隊建設不足，加我僅 3 人團隊既想完成 AI 轉型。同時沒有認清市場需求和 AI 產品的概念，僅想憑借 dify agent 就想打下市場，加之團隊文化實在難以茍同，故而離職。慶幸給我構建了 AI 團隊的基礎認知，補足了部分 PM 能力；

2.現公司純自研中臺，基于本身的算力基礎推動 AI 產品產研，自身經濟基礎雄厚，不必擔心金錢問題，所以整體產研氛圍比較愉快。老板同事對于 AI 有明確的邊界認知，雖也是基于 workflow 構建的 AI 產品，但老板和同事有明確的后續 code 替代 workflow 的計劃。先爬再走，餅畫很大，向奮斗出第一個滿血 AI 產品前進。

3.總體而言今年發展較為符合個人預期，雖途中稍有波瀾，但整體而言瑕不掩瑜，未來可期。道阻且長，好在途中有志同道合之友同行，望未來賡續鼎新的同時，訥言敏行、行穩致遠。

??AI產品&PM情報局的 @Allen

1.通過ai編程生成html代碼，并通過MasterGo上的插件將其轉換為可編輯的UI設計圖，可有效提升設計效率。

2.5月份開始接項目，那時候還沒有規格驅動的說法，通過Markdown文檔先行明確需求、樣式、接口規范，再進行實現。實踐下來，AI可以輔助設計，以及最終編碼，但軟件工程的標準流程與人的關鍵思考仍不可或缺。

ps：曾經連續編碼12小時以上，把trae干上限了

AI行動派會員VIP群的 @Lucky

時間過得可真快呀，今天就是25年最后一天，我靜悄悄地看了一下自己的聽課情況，應該還不算差，至少我個人必須要聽的課聽了，才提筆寫寫這以下的總結。

25年對我來說是個關鍵的年，人生職場轉折點，就是佳哥為我開啟了 AI 前沿技術的大門。

從3月底開始我加入了一家AI咨詢公司，至今負責了3個客戶，其中有兩個客戶是先通過企業內部AI大賽，大賽案例都是實際業務應用，基本上我親手帶的項目都可以發揮AI的最大價值，基本上都會在大賽中脫穎而出，而這其中能讓我有這樣的底氣和信心，就是來源于我們的課程，從大模型的基本原理到項目實戰，每節課都是干貨。（此處沒有廣告，而是實戰的受益）

每次為客戶做技術方案的時候，我都會想起課程里佳哥說的“使用AI，利用AI”，我覺得這句話不是口號，是核心準則，怎么樣將 AI 技術與實際業務深度融合，為客戶創造真正的價值。尤其是最近負責的兩個客戶，都是制造業，說句心理話，都很落后，而且是一個比一個落后，我這個經歷過企業信息化數字化變革，如今又接受了AI這個前沿技術，還是經常會陷入以前的思維，深知想要把AI用好，像客戶這樣的現狀，必須要先幫客戶進入信息化后才能更好的利用AI來降本增效，但現實時間是不允許的，成本也太高了，怎么樣能用新的技術來解決一個“20年前”的現狀問題，而每當這種情況，我就回到課程學習，我知道課程里沒有教方法，卻可以給我提供了寶貴的思維模式。

我經常感嘆，這個時代太好了。作為一名技術出身的從業者，我以前只會后端和數據庫，短板就是前端。

但AI編程（AI編程課），真的可以讓你成為一個全棧工程師，是真正拓寬了我的技術邊界。

2025年，對我來說是充滿挑戰與成長的一年。這一年的學習和工作實戰，突破了我不少的邊界尤其是技術邊界，思維方式和解決問題。

最后，感謝與大家相遇！（記住要聽課）

AI學習行動圈

歡迎加入 AI 學行動圈與我們一起學習、交流 AI。

這是我 23 年底開始，和人人都是產品經理社區共同運營的一個圈子，截止目前已經持續運營、維護超過 600 天了。

2026 年，跟 AI 一起雄起！