大家好，我是刘luck，今天分享的是我的7个AI实战场景。
在过去一年里，AI渗透到了我学习的很多场景中。从灵感记录到编程开发，我逐步用AI提升了我的个人效率，后续将进一步深度落地到工作和生活中。以下是我最高频的7个实战场景：
一、AI浏览器——我的随身学习与数据分析外脑
具体场景：学习新知识，尤其是分析专业网站时，会遇到很多不懂的数据和术语。比如，我在用aitdk、Similarweb或Semrush分析网站关键词数据时，很多指标的含义和背后的逻辑一时难以理解。
具体流程：我现在重度使用集成AI功能的浏览器（比如Dia、Gemini in Chrome、Comet或豆包浏览器）。当我看不懂页面上的任何内容时，我会直接用浏览器自带的AI进行询问。
Gemini in chrome
Dia浏览器
comet AI浏览器
它可以直接读取和理解当前页面，给出的解释能结合上下文，帮我非常高效地“拆解”这些知识。这比我切换窗口去搜索快得多，学习进度也因此大大加快。
之前也写了关于AI浏览器的具体用法，链接如下，国内的可以试试豆包浏览器：
吹爆这个功能！Gemini in Chrome，让你的浏览器“长了个脑子”，随时对话。（附保姆级开启教程）
Comet AI浏览器实战：不止白嫖和赚美金，这10个“出海”提效场景才是精髓（附43页官方指南）
二、语音输入 + 深度对话——挖掘需求的访谈式思考
具体场景： 在规划新网站时，面对一个新词或新领域，需要深入思考每个关键词背后的真实搜索需求。或者其他自己想要了解的一些话题，很多自己想要深入思考或者更全面了解的内容都是按以下流程。
具体流程：我最常用的组合是 ：打开ChatGPT或Gemini的对话框，按Mac的F5语音输入（豆包的语音输入也不错）。
为什么是语音？因为口喷的效率远高于打字。
我喜欢和AI进行深入的长对话，这里我用到了一个核心心法，来自万维钢的「迭代与追问」。
我不会只把它当工具，而是把它当成一个访谈嘉宾。我的流程是：
保持好奇心：抓住它回答中的「话头」，不断深入追问。
提供真实反馈：我会详细告诉它，它的回答给了我什么启发，以及我的真实感受。你给的信息越真实、越全面，AI的回答就越接近你想要的。这是一个互相启发的过程。
我的大致提示词（口喷）结构：
[我的初步想法] + [详细的背景] + [我的具体疑问] + [一个关键指令：“请用更全面、更专业以及更具批判性的角度回答我这个问题。”]循环验证（费曼学习法）：在与AI对话中，我同时会把自己的理解复述给它，让它判断我是否理解正确。我们就这样不断套娃，直到我把整个事情彻底搞懂。
Gemini的🍌2做的图
三、flomo AI语音或Get笔记——实现无摩擦的灵感记录
具体场景：灵感稍纵即逝，但打字记录太慢，容易打断思路。
具体流程：我喜欢用flomo记录东西。它自带的AI语音记录功能帮了大忙。我只需要直接语音输入，它不仅会把我的话转成文字，更重要的是：
它会自动纠正错别字和语病。
它会自动分段，让笔记结构清晰。
转化后的文字质量非常高，几乎不用修改。
这比之前打字记录高效太多了。（注：会员版一次能说5分钟，非会员只有1分钟，对我来说这个功能很值）。
最近发现get笔记好像可以一次性记录10分钟，也挺不错。
四、多模型「交叉验证」——获取更立体的启发
具体场景： 面对一个复杂问题，单个AI的回答可能存在局限性或偏见。
具体流程：为了获得更全面的视角，我会在追问AI的时候把每一个问题同时发给ChatGPT、Claude和Gemini，或者觉得和一个AI聊得不过瘾、差点意思，想要有更深、让自己更信服的洞见，有时候也会把和Gemini或者GPT聊的对话导出来发给其他AI，让其他的AI从更多的角度思考一遍，再重复一下「迭代和追问」这一过程。
然后，我会对比它们的答案，看看它们各自有什么不同的看法、侧重点或补充信息。这个过程往往能让我跳出单一模型的思维框架，获得更多维度的启发，从而让自己对这些知识有更加全面的了解。
其中，可以在谷歌插件市场下载chatmemo、chatgpt to markdown等插件来导出AI对话。
五、AI编程——用Python脚本处理海量重复工作
具体场景： 日常工作中有大量重复、机械、耗时的数据处理任务。
具体流程：AI编程是我的提效利器。比如，我之前积累了几十万字的笔记，如果靠人工去梳理和提炼，简直不太可能。就是面对量大、重复的这种我会考虑让AI写python脚本。
于是，我使用Cursor、codex和Claude code（一款AI编程工具）辅助我写Python脚本，让它自动去提炼这些笔记中的核心内容，比如帮我自动生成“个人IP”相关的提示词库。
用AI编程写这种脚本，速度快得惊人，自己根据其实际提炼的内容不断调整优化，真正把人从重复劳动中解放了出来。
用AI编程5秒钟写的python脚本：词云图
六、AI辅助网站开发——撰写需求文档与修改代码
具体场景： 网站开发流程中，写需求文档和写代码。
具体流程：在做网站的具体开发工作中，我会让GPT和Claude深度参与，先把需求文档写出来。无论是帮我撰写清晰、结构化的需求文档（PRD），还是在调试中快速定位问题、修改代码，AI都能提供非常有效的支持。
VScode中AI编程界面
让AI编程做的博客界面草稿
七、AI内容润色——创作有人情味的文章
具体场景：自己写的文章底稿“干货”有余，但文采和可读性不足，AI润色又容易机械化。
具体流程：我在写一些知乎回答或者垂直小号的文章时，AI是我的首席润色编辑。我的流程是：
我先写好底稿，确保核心观点和框架正确。
交给Gemini或者Claude去润色。重点来了：我会在提示词中，加入一些我自己的真实经历和感受。（在每次润色的过程中把其中AI做得好的让其提炼提示词，后续也要逐步迭代和丰富自己的提示词，需通过反复打磨固定提示词模板。）
为什么选Gemini？ 因为我个人体验下来，它最富有感情色彩，润色出来的内容更像人写的，而不是一个冰冷的机器。现在ChatGPT5也同样很好用了，更有人味了。
最后我再人工精修：通读几遍，把那些明显的AI味、机械的表达、或者滥用的引号手动修改一下，然后把这些新的限制优化到提示词中，一篇文章就能高效出品了。
最近自己也在实践利用AI编程打造自己的内容工厂agent来提升创作效率，做更多的工具来满足自己的需求，后面也会分享更多的AI工具提效实践，欢迎关注。
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