2025年最后一天，社群发起“#2025年度AI经验”征集活动，2小时内收到来自23位成员的实践分享，涵盖工具使用、工作流设计、编程技巧与认知升级等维度。
年度AI实践精华汇总
个人实践范式
1. 年度高频AI工具：RayCast（月费$16），支持多模型不限量调用、MCP协议及丰富插件生态； 2. 年度优质技术文章：季逸超《Manus上下文工程实践》（manus.im/zh-cn/blog/Context-Engineering-for-AI-Agents-Lessons-from-Building-Manus）； 3. 高频提示词：/howPrompt，集成于Claude Code中，用于结构化拆解开源项目逻辑； 4. AI+工作流案例：基于Dify定时触发+RSSHub插件，自动聚合关键信源信息并生成日度摘要推送； 5. 编程提效法：先与AI梳理需求逻辑、绘制时序图，再交由Cursor编码，显著提升需求理解准确率。
AI产品开发流程优化
@火山（AI产品&PM情报局）： - 全流程AI协同：Claude输出PRD → Gemini生成前端页面（含UI规范）→ Claude Code/Codex生成可运行代码 → 持续迭代后端与数据层； - 零代码基础实践：通过Claude Code每日生成分步执行计划，实现从概念到可交付AI产品的闭环。
Vibe Coding与提示工程
@Stella（AI产品&PM情报局）： - 前端开发策略：优先使用Bolt.new、AI Studio完成原型，再下载至Cursor本地完善全栈功能； - PRD与风格提示词前置：明确网站视觉风格（如赛博朋克、包豪斯）可保障设计一致性； - 审美导向工具推荐：Aura.build（基于Gemini 3 Pro）； - 提示词本质是提问能力：高质量提问决定输出质量；横向对比同类AI工具，建立任务—工具匹配心智模型。
AI提效与认知跃迁
@王牧之（AI行动派会员VIP群）： - 实战成果：在AI辅助下完成抖音内容爬取→飞书表格转文本→改写插件开发，已交付10余个团队提效工具；初步实现商用小程序级AI应用； - 能力延伸：借助AI学习Python基础，具备代码阅读能力；利用AI总结与发散能力，在行业交流中产出高价值思考笔记； - 核心挑战：“越能干越被分配更多任务”，高强度学习节奏（如MCP→Skills）尚未见明确终点。
AI作为新型生产关系
@陈运嘉庚（AI产品&PM情报局）： - 认知升级：AI已超越工具范畴，成为重构生产关系的核心要素——用户需兼具问题定义者、结果审阅者、协作编排者三重角色； - 工具组合：ChatGPT/Gemini（日常问答）、Cursor/Codex（Vibe Coding）、NotebookLM（知识管理）； - 工作流案例：“年终总结分析Agent”：融合上下文压缩技术，自动解析数百份文档，输出组织发展特征、KPI达成分析及员工职业路径建议； - 开发心法：聚焦兴趣领域动手实践，以自然语言描述场景即可启动开发，无需掌握复杂算法。
垂直场景AI解决方案
@十三先生（AI产品&PM情报局）： - 电网数据分析：Gemini优化需求→Coze Agent构建定制化分析网站→Tabtab快速验证→Cursor轻量软件落地，三者并行验证后首选Agent方案； - 影视级合照生成：Banana处理首尾帧+Gemini生成提示词+Jimeng国际版拼接，成本效益优于Sora/Veo； - Cursor提效技巧：引入开源提示词仓库进行角色规则预训练，显著降低幻觉率。
多模型协同与设计提效
@Leon（AI产品&PM情报局）： - 年度工具：Flowith（自由画布多节点对话、多模型生图对比、课题调研Agent能力优于Manus）； - 工作流实践：AI生成PRD→人工修正→第二AI交叉验证→设计参考定调→Google AI Studio生成页面→Trae/Cursor整合为完整项目； - 设计资源站：Dribbble（Web设计灵感）、Godly.website（极简设计）、SaaS Landing Page（落地页案例）。
国内模型场景化适配
@AxIn（AI学习行动圈5群）： - 提示词优化法：预设资深角色+分步推理（Chain-of-Thought）提升回答质量； - 国产模型分工：豆包（文科写作）、通义千问（技术解答/数学题）、Kimi（长文本/数据分析）、即梦（图像生成）、文生视频首选即梦。
教育场景AI实践
@贝贝（AI学习行动圈5群）： - 工具验证：用豆包生成PRD→秒哒实现工具开发，验证“小步快跑”可行性； - 模型专精化：长期使用豆包使其深度理解彩票行业语境；千问、智谱在数学题解析上表现优异； - 教育探索：寻求启发式AI工具，避免直接给出答案，培养孩子独立思考能力。
方法论与人机协作模式
@余汐燕儿（AI行动派会员VIP群）： - 提示词即教学法：清晰方法论=高效“教AI做事”，杂乱话术易导致低效输出； - 自动化思维：重复任务优先考虑工具化，小插件可释放90%人力； - 双向知识迁移：向AI提问获取思路→主动追问盲点→质疑结论→反向将自身经验沉淀为提示词或工作流，形成人机共进闭环。
产品经理视角的AI跃迁
@崔峻（AI行动派会员VIP群）： - 三次能力跃升均源于系统性学习： ① 提示词工程→工作流智能体（1→1.5）； ② AI编程理解工作流即AI功能设计文档（1.5→5）； ③ Agent架构颠覆工作流设计（5→10），实现从体力执行到价值创造的跨越。
本地化AI开发实践
@王云晓（AI学习行动圈6群）： - 工具链：Kiro（首选IDE）、Cursor、Trae，完成本地查重程序； - Gemini3深度应用：开发DataStata-AI（Netlify部署），支持CSV/XLSX上传→字段识别→可视化条件生成→自然语言分析→HTML报告导出； - 视觉生产工具：即梦AI（抽卡）、Banana（高质高效）、Qwen多模态（MG动画），覆盖90%设计产出需求。
K12教育AI提分实践
@屈一鸣（AI行动派会员VIP群）： - 飞书多维表格应用：将2500考纲词转化为960个例句，助力8名英语基础薄弱学生中考提分（30→70分）； - 视觉升级：AI像素级复刻优质教辅资料，结合网页流程图/首页设计强化资料辨识度。
代码层AI知识沉淀
@迷途（AI行动派会员VIP群）： - 业务知识库构建：Claude Code分析代码仓库→自动输出业务逻辑图/时序图/模块关系图→生成可复用业务文档； - 全链路开发Agent：对接TAPD等项目管理工具→需求解析→代码定位→自动生成（含单元测试/边界处理）→Code Review→规范Commit→自动推送，人力聚焦高阶设计。
AI时代核心竞争力
@热心市民范某人（AI学习行动圈7群）： - 护城河判断：AI无法替代人的现场感知、价值判断与独特价值观； - 关键能力：识别“什么是好东西”的洞察力； - 稀缺智慧：在泛智能时代，能完成复杂微决策的能力尤为珍贵。
AI作为认知放大器
@弥弦（AI学习行动圈7群）： - 工具优选：Gemini 3 Pro（效率提升最显著）、Google AI Studio（低门槛高保真原型）； - 国内模型适配：豆包（快速检索）、DeepSeek（逻辑推理/梳理想法）、即梦AI（视频生成，配合豆包写提示词）； - 本质认知：AI是能力放大器——将50分者提升至80分，但最终上限仍取决于人的认知格局。
问题拆解与AI协作本质
@风（AI行动派会员VIP群）： - 思维升级：从“急于解决”转向“先想清楚问题”，框架清晰度决定执行效率； - 方法论： ① 先建整体框架再讨论； ② 问题拆解至可独立验证的最小单元； ③ 不确定处及时推演而非死磕； ④ 关注AI推理过程，通过追问/修正/对比深化认知； - 核心结论：AI是高频陪思的“讨论对象”，问题定义与拆解能力才是决定性因素。
国产AI工具链实测
@liz（AI产品&PM情报局）： - 工具组合：Antigravity（Vibe IDE）、Type Less（语音转文字），实现语音指挥AI的丝滑协作； - 工程实践：Spec范式驱动AI编程（github.com/Ljhhhhhh/spec-kit-write-spec-kit），提升代码规范性与可维护性。
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