20+群友的2025年度AI经验分享

2025 年最后一天，我在社群里组织了一个征集：

过去一年，在学习 AI、使用 AI、开发 AI方面，有啥让自己受益匪浅的新认知或者持续在用的工具/技巧么？

消息发出去2小时后，征集到了来自 23 人小伙伴的年度AI经验，分享给大家。

如果你也想跟大家一起来学习、交流 AI，欢迎文末扫码加入我们~

以下是我在征集消息里给的「砖」：

1.推荐一个我的年度 AI 工具：我今年使用频率最高的工具是 RayCast，月费$16，所有模型不限量使用、支持 MCP 和一堆 AI 插件

2.推荐一篇我的年度 AI 好文：季逸超分享的Manus 上下文工程实践 https://manus.im/zh-cn/blog/Context-Engineering-for-AI-Agents-Lessons-from-Building-Manus

3.分享我今年使用频次最高的提示词：/howPrompt，放在 Claude Code 里作为 commands 帮我拆解开源项目 https://github.com/comeonzhj/howPrompt

4.分享我的一个 AI +工作流：用 Dify 新版本增加的定时触发，串联了 RSSHub 插件，每天把几个重要信源的信息总结以后推送给我

5.分享一个 AI 编程的小技巧：先跟AI聊需求想法，把要开发的工具整理成时序图再丢给 Cursor，比直接发文字描述要靠谱很多。

以下是群友分享的「玉」，顺序随机。

⚙️AI产品&PM情报局的 @火山：

1、目前我做AI产品开发的流程：claude聊出产品prd → 给prd，gemini直接出前端呈现（理解用户需求强、产出快、设计好看且合规范，基本无需求改） → 前端代码下载给claude code或 codex，直接生成 → 和claude code继续细聊AI生成&后端&数据存储

2、产品运营出身完全不懂代码，通过让claude code给我按天生成详细的一步一步计划，就可以做出一个AI产品

⚙️AI产品&PM情报局的 @Stella

vibe coding的一些经验：

（1）像bolt.new，ai studio这种网页端开发网站一般都是前端能力较强，如果要跑完整项目带后端带数据库可以先跑完前端然后下载代码换cursor这种IDE进行本地开发

（2）开发网站如果有提前写好的prd，UI提示词或者参考网站效果会好一些，也可以指定好整个网站的风格，如赛博朋克风，野兽派风格，包豪斯风格等，整个网站的风格会比较一致

（3）推荐一个审美很不错的ai开发网站（基于gemini 3pro）：aura.build

AI认知方面一些个人小经验：

（1）提示词的本质是提问，因此学习提示词的本质是学会更好地提问，提问的质量高低会在一定程度上影响输出质量的高低

（2）平时有空的时候可以多试一些同类AI产品，对比之间的差异与优劣势，下次有对应任务的时候更容易想到选用哪个工具合适

AI行动派会员VIP群的 @王牧之

总结：先说结论，没有靠AI赚到钱，靠AI跟风哥认识赚了点钱。

成长：

1.很兴奋，可以靠AI coding做出可以商用的程序了，在兰兰帮助下写了第一个爬抖音内容到飞书表格转文本改写的插件，自己帮团队做了10多个提效的小工具点击即用，非常效率。目前已经到了完全用AI写一个完整的商用的小程序了。

2.在AI的帮助下学了一点python的知识，目前能已经能看懂一些简单的代码。

3.利用AI的总结和发散能力，在个行业头部交流时候，能产生更深入的思考，写了一些很有价值的笔记

困扰：

1.继续了佳哥24年的说法，你越能干你就更干更多，活干不完。工资没涨,小声BB

2.AI时代变化天翻地覆，刚学完MCP又要学skills。一直这样高强度学习什么时候能结束？

⚙️AI产品&PM情报局的 @陈运嘉庚

1.分享我的年度 AI 认知： AI不再只是工具，而是未来的生产关系。我们在其中不再是单纯的执行者，而是三种角色的叠加：问题定义者、结果审阅者、协作编排者 。

2.推荐我的年度 AI 工具组合： chatgpt + Cursor + NotebookLM。日常高频问答用 Chatgpt/Gemini，写代码走 Vibe Coding 模式用 Cursor和codex，知识库整理用 NotebookLM 。

3.分享我的一个 AI + 工作流实践： “年终总结分析 Agent”。我利用 AI 写了代码和前端，结合上下文压缩技术，把几百份年终总结文档喂给 AI，自动拼凑出组织的发展特点和KPI完成情况分析 ，给出明年发展规划和员工职业路径推荐

4.分享一个 AI 开发/编程心得： 不要迷信宏大叙事，去找喜欢的方向上手做。不需懂复杂算法，只要能清晰描述场景，用自然语言作为编程语言，很多不敢尝试的。

⚙️AI产品&PM情报局的 @十三先生

分享我之前遇到过的case简单经验分享

需求1. 帮助朋友做数据分析，背景是电网的，需要对比较大规模的数据做定制化的可视化。尝试过几种方式达到目标，使用gemini优化需求描述，再利用coze agent产出功能网站提供长期使用； 直接利用已有的体验比较不错的数据分析AI tabtab 最终完成本次任务；利用cursor写了一个轻量软件提供使用 三者都跑通更推荐第一种

需求2. 最近抖音上比较火的与名人摄影棚拍摄合影视频，复刻了一下，利用banana 做合照首尾帧，衔接部分利用gemini做提示词 最后在jimeng国际版上做拼接 更便宜效果也不错 veo太贵

需求3. cursor使用一点技巧 有个开源的提示词代码仓，先让它学习后生成一份你场景下的rule role等 再进行提问编码 幻觉率会好很多

⚙️AI产品&PM情报局的 @Leon

1.年度ai工具：flowith, 使用频率比较高，自由画布可以使用任意节点对话，生图选择多模型对比。agent模式做一些课题调研质量比manus高。

2.年度ai好文，学习到花更多时间去设计AI的思考流程，并且正确认识不同业务需要的能力级别在哪，该做什么，不该做什么。

3.使用高频的提示词，面对非专业任务，跟大模型聊天，唠人生唠一些困境可以用的，可以杜绝大模型的谄媚和讨好。

4.Ai coding心得，工作流。ai出prd，人工把不合理的部分修改，然后给另一个找毛病的ai进行二次调整。然后根据产品风格找好设计参考，让llm写好设计的风格，给google ai studio出具体的页面，一个一个页面写，感觉ok下载。页面文件放入trae/ cursor做完整项目。

最后推荐几个优秀的设计案例聚合网站，提供设计感
https://dribbble.com/tags/web-design-inspiration
https://godly.website/
https://saaslandingpage.com/

AI学习行动圈5群的 @AxIn

分享两条:

1.向ai提问时：提示词预设资深的角色，和加一步一步思考可以提高回答质量。

2.国内ai模型适用场景，豆包适合写作等文科类问题，千问适合技术类问题和数学题，kimi擅长长文本分析和数据分析，即梦出图强，豆包出图快，文生视频也是即梦最好。

AI学习行动圈5群的 @贝贝

1.用于尝试：老曹不客气的话激励了我，问别人的使用情况，不如自己去尝试。尝试用秒哒做了一个小工具，解决了工作的问题。永远不要觉得自己年龄大。用豆包生成prd，丢给秒哒实现。

2.一个大模型坚持用，会用得越来越好，豆包用得多，它都知道我的职业和行业了，回答会自带彩票行业。千问和智谱适合解答数学问题。

3.在寻找适合孩子学习的ai工具，启发式而不是答案式的回答

4.ai大会建议买直播，19个分享很超值，总会有收获。

AI行动派会员VIP群的 @余汐燕儿

分享几个学习心得：

1、思考方法论是什么：提示的编写类似于在教一个小孩做事情，如果给的是一套条例清晰的方法论，那么“小孩”的思考力和“执行力”也会更加优秀；相反如果给的是杂乱无章的话术，那么也可能调教出来“笨小孩”。同时，方法论的思考与总结也有利于我们复盘和沉淀过往经验，让我们的大脑更加有结构化有条理的工作

2、遇事造一个工具试试：当我们在重复做一件事的时候，先比着急做，问问自己，能不能造一个工具出来替我们干活，哪怕是做一个小插件，也可能减轻90%的工作，顺便还能收获vibe coding的成就感哈哈

3、与AI相互教与学相处模式：当我们遇到一个东西可能不太懂得时候，可以丢给AI让它给我们一些思路，同时要去消化和理解它给出来的东西，去追问和理解自己的知识盲点，甚至质疑和进一步讨论它给的东西，而不是一股脑接收它给我们东西。也不要抗拒把自己会的东西变成工作流或者是提示词，把自己的经验“教”给AI让它们帮我们干活，能释放自己的精力去get新的东西。

工具层面：推荐Antigravity，模型很聪明，输出的质量相对较高，还有羊毛可薅以及GUI界面，对我这种非技术出身的人友好性比较高

AI行动派会员VIP群的 @崔峻

角度是从老曹的产品经理大会的第一问引发的，今年确实感觉自己成倍的变强了，那变强来源于哪些时刻？我想大概是下面3个：

1.上佳哥的课，学明白了工作流，从提示词工程走向工作流智能体。让原来作为产品或者领导角色久不落地的自己找到了踏实感。让自己从1变成了1.5

2.上佳哥的课，学明白了AI编程，一度不理解工作流存在的意义，也豁然开来。原理工作流就是AI功能的设计文档，通过这个方式一度让自己通宵干产品停不下来。让自己从1.5变成了5

3.上佳哥的课，学明白了Agent，再一次颠覆了工作流设计思路，做出了垂直行业内好几个首款解决什么问题的Agent。让自己感觉从体力受益跃升到了价值受益的状态。5变成了10

AI 学习行动圈6群的 @王云晓

1.IDE工具使用：Kiro（目前首推），cursor，trae。完成了一个本地查重程序

2.深度使用Gemini3，设计、落地并发布至netlify一款参看Stata的本地数据分析工具：

· 自动读取上传的数据文件，支持csv，xlsx。（目前支持行数为200）
· 自动识别字段并在可视化绘制是生成条件
· 线上地址配置了Gemini2.5API，支持命令栏用自然语言输入分析条件。并给出了全量分析和基于已识别字段的自定义分析，通过后两者的方式分析，大模型会返回分析报告，支持导出Html。

线上地址：https://data-stata-ai.netlify.app/
源码地址：https://github.com/qlhouseClub/DataStata-AI

3.AI内容生产工具使用：即梦AI（大量抽卡），香蕉（高质量和效率），MJ（暂时弃用），Qwen多模态（持续跟踪，MG动画好评），覆盖了视觉设计工作产出的90%。

AI行动派会员VIP群的 @屈一鸣

1.推荐一个我的年度 AI 工具：我今年使用频率最高的工具是 Monica（v国际版），年费1499，所有模型不限量使用，深刻体会了苹果ai和安卓ai的差距。

2.推荐一篇我的年度 AI 好文：了解到了并开始读维特根斯坦，并把浏览信息平台和输出平台换成了X

3.分享我今年使用频次最高的提示词：

第一步：自己手写元提示词

第二步：把元提示词发给gemini3pro生成系统级提示词

第三步：腾讯元器接受系统级提示词（想用coze但是太贵了，不想花钱）

第四步：和agent进行对话

4.分享我的一个 AI +工作流：使用飞书文档把现有k12教育的单词全部换成了例句，并从2500个考纲词中总结了960个句子，帮助我的8个英语在30 分水平的学生提分到了70分，让他们重新有机会没那么痛苦的准备中考。（飞书多维表格）

之后又借助ai像素级模仿了别人的英语资料，升级了资料的颜值，和同行的安卓资料形成了很明显的区别，主要是用网页来做流程图的图示还有首页。

5.分享一个 AI 编程的小技巧：现实懒狗，没有耐心去编程，想做什么直接用Manus去实现

AI 学习行动圈7群的 @楮知白

1.在拆解ai+工具实现逻辑时候可以多在github上找同类开源项目，对同样功能的实现可以更方便理解和查看实现逻辑

2.使用ai的时候如果多次出错，那直接新开一个，这样会避免污染，使得ai在错误上越走越远

AI 学习行动圈7群的 @热心市民范某人

交个作业:

1.25年，从了解ai到使用ai，再到思考ai，最后又回到了解ai。个人的感受:AI无法替代你的判断、现场的感知和你独一无二的价值观，这应该是我们的护城河。

2.识别“什么是好东西”才是我们最重要的天赋。比如，我真心觉得张佳老师的这个ai圈子每日推送确实不错。

3.在智能越发泛滥的时代，个人感觉稀缺的是能做“复杂微决策”的智慧。

4.我赶上了AI浪潮，思想还不幼稚，也未被固化，这是我的幸运。

AI行动派会员VIP群的 @迷途

总结：Claude code 基于代码自主分析业务形成知识库及自主开发

1、基于代码自动梳理业务

通过 Claude Code 创建业务分析 Agent，对项目代码进行结构扫描与逻辑解析，从代码层面自动沉淀业务知识。

实践方式：
（1）加载仓库代码，让Agent分析核心模块、解析入口文件、依赖关系、调用链与数据流
（2）输出可视化结果：业务逻辑、流程图、时序图 、 模块关系图
（3）根据分析内容，生成可复用的业务文档或知识库，后期主要用于需求分析、知识沉淀、新人业务了解等场景

2、自定义开发 Agent，实现需求到交付的全链路自动化

基于 Claude Code 打造“需求 → 开发 → Review → 提交”自动工作流，实现智能化研发助手
Agent 工作流程：

1、获取需求
（1）通过 TAPD 的 MCP 自动拉取需求与验收标准（如果使用TAPD进行项目管理的话，也可以对接其他项目管理工具的mcp）
（2）分析需求内容，提取关键词与业务影响范围
注意：这里的需求一定要写的比较细、清晰，后续的业务定位及开发才会更加准确

2、定位代码
（1）读取项目代码并分析模块依赖
（2）精准定位对应业务模块及功能入口

3、自主开发
（1）生成代码修改或新增逻辑
（2）自动补齐单元测试、数据校验、边界处理
（3）遵循项目规范与编码风格:这个代码规范前期需要让Claude 读取整个项目提取项目整体架构及代码规范输出开发规范文档

4、自动 Code Review （这一步可以人工，因为复杂需求存在 代码冗余的情况，它自己有时候检测不出来）
扫描潜在问题（逻辑缺陷、边界遗漏、安全隐患）
（1）校验改动影响范围与风险点
（2）输出 Review 报告与改进建议

5、自动提交与推送
（1）生成符合规范的 commit message：这个规则每个人/公司不一样，可以自主定义
（2）自动推送至远程仓库

价值：
高效闭环研发流程，减少重复人工操作，让人力聚焦思考和设计。

注：

1、经实践以上对于过于复杂的需求需要拆成多个小任务，且任务内容要清晰，否则会影响生成效果，尤其是针对历史项目进行需求迭代的情况
2、另外 新开发的需求 也需要自动更新到第一个的知识库中，形成良性循环

2025年遇到大家，真的特别开心！跟着佳哥学习，我收获了很多AI领域的知识和实用技能，不仅提升了自己的认知能力，也拓宽了眼界。大家都太优秀了，每天都有学习的动力，佳哥的课 赶紧学起来 哈哈哈

AI 学习行动圈7群的 @弥弦

1.25年见证了AI的快速迭代，在多个AI间挑花了眼，目前感觉对工作效率提升最大的就是gemini 3 pro，Google AI studio也很好用，低门槛制作高保真可用的原型，是真的可以变成生产力的东西

2.国内可以把豆包当搜索引擎用，响应很快；逻辑和推理，推荐deepseek，符合国人的思维方式，帮你梳理想法和逻辑

3.视频生成，其实即梦AI挺好用的，可以用豆包生成提示词以后再去即梦生成图片/视频，更符合需求

4.越了解AI，其实越发现，AI是放大器，它其实是把很多50分的人提升到80分，就看你怎么使用了，人自身的认知和格局也及其重要

5.加油，希望新的一年里，一起共勉

AI 学习行动圈2群的 @Rita Zhao

文字问答类模型deepseek唯一，没有其他

不勾选联网有时候会强行联网

语音问答类模型切换到了豆包，海螺问问对话已停用，还挺可惜的-主要针对孩子日常提问复用

⚙️AI产品&PM情报局的 @liz

1.推荐我的年度 AI 工具：antigravity与Type less. 一个vibe IDE 一个语音转文字。极大的提高了工作效率 ，一边语音一边指挥Ａｉ vibe非常丝滑。

2.推荐一篇我的年度 AI 好文：Aha（原 Head AI）的两篇博客文章，我强烈建议所有做 AI 工具或者 AI ToB 产品的同学都读一读。https://aha.inc/university?universityType=Aha+insights&utm_source=inf001这里有他们对 AI 产品边界的理解，也有很多工程和系统层面的实操细节。

3.分享我今年使用频次最高的提示词：提示词：https://pcniu259gvip.feishu.cn/wiki/Ad60w4m1JimHvFknnyBcUBktnjn。通过风格设置摆脱ＡＩ设计的页面黑紫丑样式不美观问题

4.分享一个 AI 编程的小技巧：spec范式驱动ai编程 https://github.com/Ljhhhhhh/spec-kit-write-spec-kit

AI行动派会员VIP群的 @

总结：

使用技巧：尝试几次没有完成的功能，往往是自己先前给他限制了，最后发现其实就一句话能治它：‘请先分析一下’。 问题就解决了。

AI行动派会员VIP群的 @风

最近在和 AI 协作的过程中，对自己的一些工作习惯有了比较明显的反思。

以前更习惯一上来就解决问题，后来慢慢发现，很多返工和卡顿，其实不是能力不够，而是问题一开始就没有被想清楚。

问题被怎么拆、怎么结构化，基本决定了最终能走到哪一步。

分享以下几个思考过程：

1.现在会刻意先把整体框架想清楚，再和 AI 一起讨论

框架不清的时候，讨论很容易发散；框架一清楚，思路反而走得很快。

2.会尽量把问题拆到足够小拆到每一步都能单独讨论、单独判断，这样来回调整的成本也低。

3.遇到不确定的地方，不再死磕直接拿出来反复讨论，很多可行性是在推演过程中慢慢浮现的。

4.不再只看结论，更关注AI推理过程追问、修正、对比不同思路，本身就是在帮自己把事情想透。
总结，我的感受是：

AI 更像是一个高频陪我把事情想清楚的“讨论对象”，而真正决定结果好坏的，还是问题定义和拆解本身。

AI行动派会员VIP群的 @´-ι_-｀

总结：

1.今年连续跳了两次槽，从老东家离职不说，从上一家离职原因主要是我的职业需求和岗位不符合。前公司主营非 AI，今年从 dify 入手谋求 AI 转型，可惜团队建设不足，加我仅 3 人团队既想完成 AI 转型。同时没有认清市场需求和 AI 产品的概念，仅想凭借 dify agent 就想打下市场，加之团队文化实在难以苟同，故而离职。庆幸给我构建了 AI 团队的基础认知，补足了部分 PM 能力；

2.现公司纯自研中台，基于本身的算力基础推动 AI 产品产研，自身经济基础雄厚，不必担心金钱问题，所以整体产研氛围比较愉快。老板同事对于 AI 有明确的边界认知，虽也是基于 workflow 构建的 AI 产品，但老板和同事有明确的后续 code 替代 workflow 的计划。先爬再走，饼画很大，向奋斗出第一个满血 AI 产品前进。

3.总体而言今年发展较为符合个人预期，虽途中稍有波澜，但整体而言瑕不掩瑜，未来可期。道阻且长，好在途中有志同道合之友同行，望未来赓续鼎新的同时，讷言敏行、行稳致远。

⚙️AI产品&PM情报局的 @Allen

1.通过ai编程生成html代码，并通过MasterGo上的插件将其转换为可编辑的UI设计图，可有效提升设计效率。

2.5月份开始接项目，那时候还没有规格驱动的说法，通过Markdown文档先行明确需求、样式、接口规范，再进行实现。实践下来，AI可以辅助设计，以及最终编码，但软件工程的标准流程与人的关键思考仍不可或缺。

ps：曾经连续编码12小时以上，把trae干上限了

AI行动派会员VIP群的 @Lucky

时间过得可真快呀，今天就是25年最后一天，我静悄悄地看了一下自己的听课情况，应该还不算差，至少我个人必须要听的课听了，才提笔写写这以下的总结。

25年对我来说是个关键的年，人生职场转折点，就是佳哥为我开启了 AI 前沿技术的大门。

从3月底开始我加入了一家AI咨询公司，至今负责了3个客户，其中有两个客户是先通过企业内部AI大赛，大赛案例都是实际业务应用，基本上我亲手带的项目都可以发挥AI的最大价值，基本上都会在大赛中脱颖而出，而这其中能让我有这样的底气和信心，就是来源于我们的课程，从大模型的基本原理到项目实战，每节课都是干货。（此处没有广告，而是实战的受益）

每次为客户做技术方案的时候，我都会想起课程里佳哥说的“使用AI，利用AI”，我觉得这句话不是口号，是核心准则，怎么样将 AI 技术与实际业务深度融合，为客户创造真正的价值。尤其是最近负责的两个客户，都是制造业，说句心理话，都很落后，而且是一个比一个落后，我这个经历过企业信息化数字化变革，如今又接受了AI这个前沿技术，还是经常会陷入以前的思维，深知想要把AI用好，像客户这样的现状，必须要先帮客户进入信息化后才能更好的利用AI来降本增效，但现实时间是不允许的，成本也太高了，怎么样能用新的技术来解决一个“20年前”的现状问题，而每当这种情况，我就回到课程学习，我知道课程里没有教方法，却可以给我提供了宝贵的思维模式。

我经常感叹，这个时代太好了。作为一名技术出身的从业者，我以前只会后端和数据库，短板就是前端。

但AI编程（AI编程课），真的可以让你成为一个全栈工程师，是真正拓宽了我的技术边界。

2025年，对我来说是充满挑战与成长的一年。这一年的学习和工作实战，突破了我不少的边界尤其是技术边界，思维方式和解决问题。

最后，感谢与大家相遇！（记住要听课）

AI学习行动圈

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这是我 23 年底开始，和人人都是产品经理社区共同运营的一个圈子，截止目前已经持续运营、维护超过 600 天了。

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