做了几年产品经理，看 PC 互联网历史，自己从事移动互联网和 SaaS，再到现在蓬勃发展的 Agent，深知泛互联网行业的发展，最大的要素是技术（或者说世界物质财富的增长最大的要素是技术进步）。

社交和 IM 来自无线通信，电商来自在线支付，O2O 来自 LBS，短视频来自算法，以及现在 Agent 来自大语言模型。

产品和运营是技术的注脚。

以互联网工作者或用户的视角，理解 AI、实践 AI，会有很多新的发现。

用好 AI 的前提

推荐一种 ROI （Return of Investment）用 AI 帮你解决工作、生活中的具体问题，不是 FOMO 地关注每个新出的 AI 产品、满世界地找邀请码和加入 waiting list，也不是关注很多 AI 新闻或听博客。

因为 ROI 的重点在 Investment，你投入注意力在哪里，决定你获取的回报。看公众号、听博客，可能每天是低注意力投入一小时，相比你自己用 AI、不断和 AI chatbot 对话和实践，看内容的投入是低时间、低注意力投入的，难以获得更高的回报（Return）。

以下结合自己亲身经验，分享不懂技术，在今天可以如何理解和实践 AI。

用在工作

之前我写过 {知识工作者的窘境}。现在看，作为知识工作者要抱有一种心态，就是有些工作 AI 做得一定比我好，以及有些工作即使我做得再好，也要放过自己，用 AI 来做。

文字处理

作为知识工作者，日常没有太多完全重复的工作，AI 构建自动工作流用处小，但文字处理可以都教给 AI 来做。

比如需写对外对内的项目沟通、产品沟通、功能说明文档。AI 之前保存了一套各种类型的文档模板，每次填充新的内容，每个字自己写、可复用的内容从之前发布的文档中复制。

有了 AI 之后，最早我写完之后，给 AI 润色，后来把模板和内容要点给到 Chatbot 类产品，完全交给 AI 写，自己做最后一关的检查和润色。

在写没有风格要求的文案上，AI 做得比人好，在这个场景大量用 AI，释放了我很多时间。

头脑风暴

需求调研时候写访谈问题列表，提需求给 AI，它往往能从新的角度帮助头脑风暴，补充问题问题。

当然它提出问题大部分是不可用或者你已经想到，10 个里面，有 1-2 个创意问题或有价值的问题被采纳，考虑到使用成本低，也是值得的。

类似工作场合用得多了，有些高频的任务，每次对话都会用到。

我日常维护一个 prompt 模板库，有几十个 prompt，用在优化英语文案、用户访谈问题生成、竞品分析、竞品特定功能搜索等场景。

也写过两个特色的 prompt：一个用来将 “一句话 prompt” 扩写和优化成结构化的精确 prompt，一个用来逐字逐句检查和分析 AI 输出的幻觉。

复现产品功能

除了在主流 Chatbot 里通过 Prompt，单点完成语言处理的任务，市场上还有各种工具，让你从用户变成作者。

Dify 是一个 AI 应用构建工具，让不懂技术的用户，快速搭建一个 AI 应用。{ Dify 可以做什么}

它目前因为原生功能和工具集成较少，还无法融入生产环境工作流，无法做完整产品，但可以用来低成本实现 AI 应用的 demo，对如何做 AI agent 有一手体感。

你也许会问，选什么功能来复现？

第一用例是客服/问答机器人，任何产品都有咨询的需求，在 Dify 中接入产品知识库和豆包 API（有很多免费额度），一小时可以上线一个智能客服机器人。

做完这个简单的应用之后，你会用最低成本、快速理解 AI agent 是怎么工作的，你会发现 AI agent 消耗 token 的高成本是以往产品没有遇到过的问题、你会发现 Prompt 虽然重要但还有更多 Prompt 无法解决的问题、以及简单的 prompt 或未经微调的模型，在意图理解和信息表达上，离你见过的 ChatGPT、Gemini 或 Deepseek 还有巨大差距。

另外，Dify 用户社区本身有工作流模板分享，Github 的 Awesome-Dify-Workflow 也有不少灵感，另可以从中找一个感兴趣的，复制成为自己的项目然后按需修改。

用在兴趣，日常含 AI 量

AI 最擅长的是信息输入和输出处理，在这方面多用多体验“推背感”。

比如对于阅读量大的人，现在 AI 做速读和摘要，比之前的内容摘要模型产品有代际的提升。详见 {内容摘要 API 对比}

有很多 Chrome 插件比如 Slax Reader、Monica 能帮你做摘要抽取，让你判断一篇内容是否值得细读。

日常含 AI 量可以看使用的深度和频次。深度代表使用 Deep Research、GPTs 等付费功能，频次看的是每天对话次数和 token 消耗（消耗 token 多也意味着付费）。

最早我之前订阅 ChatGPT Plus，做了几个 GPTs 连外部 API，实现：

  • 对话查询 Shopify 店铺商品信息（价格、库存、类目搜索）
  • 对话找电影，返回电影海报、版本、剧情信息；
  • 对话查询名人名言；

后来公司买了 Gemini Pro 就没有续费 ChatGPT 了，模型角度 Gemini 最智能。

  • 用 Deep Research 学习新知识和调研问题
  • 用 Google NotebookLLM 速读论文、行业白皮书和电子书

在知识管理方面，如果你电脑有知识库文件，或者用在线文档如 Notion，可以用 Cherry Studio 接大语言模型 API + MCP，通过对话来搜索和抽取知识。

最后是日常轻量搜索，用豆包语音输入准确识别文字，再复制到 Deepseek 获取更高质量结果。豆包的语音输入因为准确，极大降低了交互门槛，使得用户很愿意凡事问豆包。