最近总想写点东西，那就聊聊AI吧。
引言：风口之下的群体焦虑
最近两三年，AI或者AIGC的讨论太多了。无论是一线大城市还是十八线小县城，上到九十九，下到刚会走，只要通网的地方，都能听到AI这个词。特别是之前国产大模型（比如DeepSeek）的爆发，让这把火烧得更旺了。😅
加上现在的网络环境，很多人为了流量什么都说得出来，而贩卖焦虑就是涨流量的最好办法。动不动就“沸腾”“封神”“碾压”“完爆”“变天”等等等等….
看得多了听得多了，很多人开始迷茫焦虑了： “我是不是得学AI了？” “学了这个能涨工资吗？” “XX职业会不会被淘汰”“如果不学，我是不是马上就要失业了？” “外面几千块的AI课，到底要不要报？”
作为一个比较喜欢“折腾”的人，我算是相对较早开始体验和观望的一批人（虽然没啥成就）。从最早的ChatGPT文本对话，到后来的AI生图（Midjourney, Stable Diffusion）、AI克隆音频、AI生视频（runway，Sora, 可灵，即梦），再到现在的AI编程/工作流（Cursor，dify，扣子，N8N），我都深度体验过。
今天就抛开那些高大上的术语，用大白话跟大家聊聊我的一些拙见和想法。
一、 祛魅：AI到底是个啥？
很多人一听到大模型、多模态、Agent、MCP……脑子就大了。
其实完全没必要被这些词吓倒。我们换个角度，别把它当成一个冷冰冰的软件，把它想象成一个云端的“全能创意工作室”。
- AI基座模型 = 工作室里的“专家团”。 以前的AI，工作室里只有一个“老学究”（语言模型），他只懂文字，只能陪你聊天、写文章。 现在的AI厉害了，工作室扩招了，设置了更多的岗位，扩招了一些不同领域的牛人。大家在一起办公，这就是所谓的“多模态”：
- 老学究：负责查资料、写文案（文本能力）。
- 大画家：负责看图、修图、画图（视觉能力）。
- 剪辑师：负责看视频、做视频（视频能力）。
- 摄影师/特效师：负责出视频做效果（生视频能力）。
- 声优：负责模仿声音（音频能力）。
- 我们平时用的APP = 工作室的“业务经理”。 手机里的豆包、Kimi等APP，其实就是这个工作室对外接待的“业务经理”（或者是前台接待）。 你并没有直接跟里面的画家或学究对话，你是把需求告诉了经理：
- 你说“帮我写个周报”，经理就转头找“老学究”要把稿子给你。
- 你说“帮我画个头像”，经理就转头找“大画家”画好给你。
- 你说“帮我总结这段录音”，经理就找人听完告诉你内容。
至于那些帮你做PPT、写公文的所谓“神器”，本质上就是这个工作室推出的“套餐服务”。本来你需要跟经理废话半天描述需求，现在他们把流程打包好了，你点个“PPT套餐”的按钮，里面的专家团就按标准流程给你出活儿。
AI现在的使用门槛已经极低了。你不需要懂背后的专家是怎么工作的，你只需要找到对应的入口，学会像“甲方”一样，清楚地告诉业务经理你的需求就行了。
二、 核心：关键在你的“脑子”
现在市面上很多AI课，都是割韭菜。为什么？因为他们教的是“说明书”，而你需要的是“想法”。（叠甲：也有少数有价值的，肯定不能一棒子打死。）
不知道你有没有意识到一个问题，不管什么东西突然火了之后，卖课的人永远都能赚到第一笔钱。主要就是打的信息差。
目前AI的发展已经很牛了，对于普通人来说，如何清晰地描述自己的想法，才是重点，才是最需要学习。比如和AI交流的时候的Prompt 提示词，它的本质就是：说人话，说清楚话。
只有你自己条理清晰、逻辑严密，AI才会给你更好的结果。如果你自己脑子一片浆糊，AI给你返回的也只能是一坨浆糊。就像刚才的举例，这是一个团队，你的需求不明确的时候，对接的人根本不知道派哪个人处理你的任务，这怎么行呢。让语文老师帮你做数学题可不行。
举个最直观的例子（审美与积累）：
场景：AI生图
- 小白用户对AI说：“给我画一个好看的风景画。”
- AI反应：两手一摊，给你随机生成了完全不一样的东西。
- 有积累的高手对AI说：“给我画一张带有宫崎骏动画风格的风景画，画面要治愈，要有蓝天白云和草地，远处有一辆复古的火车经过，构图要开阔。”
- AI反应：精准输出你想要的画面。
看到了吗？差距不在于你有没有学AI课，而在于你知不知道“宫崎骏风格”这个概念，懂不懂描述画面。
如果你平时没有这方面的知识积累，你很难向AI描述出那种感觉。生视频、生音乐也是同理。你得知道什么是“运镜推拉摇移”，你得知道什么是“摇滚风”还是“中国风”，才能引导AI去生成。
所以提示词才是AI的上限，并不是看几个教程就能提高的，它取决于你日常知识积累和逻辑思维的上限。
三、 实操：不同领域的“心法”
不同类型的AI工具，虽然界面不一样，但使用起来的逻辑万变不离其宗。按类别给大家拆解一下，所谓的“门槛”到底在哪儿：
- 文字与多模态大模型（最基础）现在的主流大模型（像DeepSeek，豆包，ChatGPT，Gemini等）基本是六边形战士，什么都能干。
- 直接丢文件，明确要格式。 这里的关键在于你对“输出格式”的控制。
- 如果你想要一个表格，别只说“帮我整理”，要说：“请用表格格式输出，包含XX、XX几列”。
- 如果你想要程序能读取的数据（比如JSON），最好直接给它一个演示样例，告诉它：“就像这样：{key: value}，照葫芦画瓢给我”。
- 生图（文生图、图生图）这一块最考验审美和脑子里的词汇量。
- 文生图：AI不知道你脑子里的画面，你得告诉它。
- 这就是平时知识积累的作用。如果你不知道那叫“宫崎骏风格”，你可能需要费劲巴拉地描述“线条要简单、颜色要鲜艳、云彩要大块……”，但如果你知道这个词，直接喂给AI就行。
- 图生图：比如做照片转绘、装修风格修改。这考验的是你找参考图的能力。参考图找得对，AI干活才不累。
- 生视频（文生视频、视频转画风）跟生图很像，但多了一个维度：时间与运动。
- 你得懂一点“导演”的黑话。 除了画面描述，你必须得描述镜头怎么动。是推拉摇移？是从左到右？是特写变全景？如果你只会说“让它动起来”，AI就会乱动。你需要明确：“镜头缓慢向前推进，人物向右转头。”
- 生音乐：懂分类，懂描述。 这取决于你对音乐类型的了解。是流行？摇滚？还是中国风？R&B？ 前提是你自己得知道这些风格听起来是什么样，才能准确描述。不然你想要个激昂的，结果描述偏差生成了个悲伤的。
- 声音克隆与生成 。这一块更多是考验对工具的调教和取巧。
- 声音生成 (TTS)：想让AI读得有感情，不能光给文字。你得学会用标点符号、断句来控制它的呼吸感。甚至有时候要用同音字（比如用“得”代替“地”）来强行纠正它的读音和语气。
- 声音克隆：素材决定生死。 想克隆一个好声音，你必须提供干净、无回声、高保真的录音素材（干音）。如果你在嘈杂的马路边录一段音给AI，神仙也克隆不出好效果。严格按照步骤训练，素材好，结果才好。
- 工作流整合与自动化（Agent, Dify, Coze等）这是高阶玩法，不考验技术，考验逻辑性。
- Dify/扣子/n8n：用可视化的方式把一堆功能串起来。 比如你想做一个“全自动发视频机器人”，你的脑子里得先有流程图： 大模型写脚本 -> 根据脚本生成语音 -> 根据脚本提取关键词生图 -> 图片+语音合成视频。 然后在画布上加上对应的API串起来即可，这本质上是在搭积木。
- Agent/MCP：让AI拥有“手和脚”，自动化运行一些内容，比如自动去网页抓取数据，自动整理发邮件，主打一个方便快捷。
- AI编程（对我改变最大的领域）这一点必须单独拿出来细说。
- 过去没AI的时候：我想写个小工具，得去百度搜代码，复制粘贴，报错了再复制错误去搜，效率极低，稍微复杂点就放弃了。
- 后来AI刚出的时候：依旧需要复制粘贴，但是快了很多，可以直接针对性的复制了。
- 现在：使用像Cursor、trae、qoder等这样的新型编辑器。你不需要自己写代码，你只需要在对话框里做“产品经理”，输入需求就行，AI就会自动创建文件，自动写代码，自动帮你运行。
核心就是 清晰描述需求，能看懂一点点报错。
比如：“我想做一个网页版的倒计时器，背景是黑色的，数字是红色的，到时间了要弹窗提醒”。编辑器能直接读取你的本地文件，帮你修改代码甚至安装环境。 注意：虽然AI能写，但你最好能看懂基础的报错信息（比如“变量未定义”），这样才能把错误喂回给AI，让它高效修正。不要指望一次描述就完美，得像这就跟人沟通一样，多来几轮。
举个我最近做的例子：AI音乐分析网站
这个看起来神奇，其实拆解开来很简单：
- 用户上传音乐文件。
- 代码调用一个多模态大模型。
- 告诉大模型：“分析这个音频，把风格、BPM、乐器分析出来，并以JSON格式返回给我。”
- 拿到这个JSON数据，展示在网页上。
这个场景就很像那些APP，对大模型做了一些封装，预设了一些内容。对于用户来说，他只是“上传->等待->看结果”。
四、 现实：AI是放大器，差距在拉大
说了这么多技术，其实核心就一个事： AI只是工具，决定产出质量的，永远是使用AI的那个人。
强者在哪里都是强者，因为他们知道得多，想法多。AI对于他们来说，是如虎添翼，是效率倍增器。 而对于缺乏基础认知的人来说，AI可能只是一个更高级的聊天窗口。
- 扎心的“数字鸿沟”
这里有个很扎心的现实： 有些人原本连搜索引擎都不会用，遇到问题不知道怎么提问，在AI时代，他们大概率也用不好AI。 有些人连Steam官网都找不到，都要去淘宝花钱买，估计现在连DeepSeek的官网在哪都不知道。 还有一些人，明明教程和截图里都写得明明白白，他还是找不到去哪儿下载。 这已经不是AI技术的问题了，这是基础的学习能力问题。还有一些网络原因没办法访问的网站，更是难上加难。
- “抽卡”与“后期”的真相
别指望AI是一键生成的魔法。
- AI生成就像“抽卡”：在项目实战中，AI再好，也不是一次就能成功的。你需要不断地尝试，像游戏抽卡一样，直到“抽”到最合适的那一张。
- 不能完全依赖：所有用AI生成的内容，无论是图片、视频还是代码，都需要搭配后期的流程处理。AI负责从0到80分，剩下的20分精品化，必须得靠人来修饰和整合。
- 团队的认知：如果项目赶鸭子上架，指望AI救火，那通常不会有好结果。特别是如果团队里其他人还是用传统眼光看待AI，配合起来会非常痛苦。
不会描述也是一种无奈，比如我，有时候脑子里的画面很清晰，但描述能力有限，没办法精准地转化成文字告诉AI，这种“由于自己表达能力不足而无法发挥AI全力”的感觉，也是一种痛苦。
五、 如何学习：打破信息差与付费思维
很多人问怎么学，其实完全不需要报班。重点在于打破“信息差”和建立正确的“付费观”。
- 保持敏感，多刷多看 只要多关注几个AI相关的博主或资讯，你总能发现新的工具。只要看到新的，别犹豫，立刻去官网注册账号试一试。很多时候，谁先试了，谁就先掌握了先机。
- 看官方文档（最快路径） 每个AI平台（如Midjourney, DeepSeek，即梦，可灵等）都有官方的文档或案例库。别去听二道贩子瞎讲，直接看官方给出的优秀案例和提示词，了解不同平台的侧重点，这是最正统的学习路子。
- 模仿是最好的老师 看到别人做出的好效果，去思考他是怎么描述的，甚至直接把他的图丢给AI反推提示词。一定要利用好AI，什么都可以发给他，不懂的就发给他。
- 关键建议：要舍得花钱（特别是音视频） AI时代，特别是在音视频生成领域，短期内是很难完全免费的。 这一点必须得认清。背后的算力成本极高，好的模型都是要烧钱的。
- 不要只盯着免费版：免费版往往生成慢、效果差、不仅浪费时间，还会让你误以为“AI也就这水平”。
- 花小钱办大事：一定要舍得花几十块钱开个会员试一试。当你用上“满血版”的工具，你会发现效率和质量的提升是巨大的，获得的收获远超那点订阅费。这也是拉开差距的一个原因。实在不行就去某宝某鱼租个临时的账号用一下，完全不需要折腾复杂的注册扣费。
六、 个人感悟：想法永远大于工具
这两年，我通过AI折腾了各种各样的项目，做成的少，烂尾的多。
- 编程方式的进化：从“搬运工”到“产品经理”， 对我个人而言，AI带来最大的改变就是编程。
- 最早用ChatGPT写脚本，我是“搬运工”。一个文件一个文件地复制，运行报错了，再把错误复制回去，反复粘贴。虽然笨，但能解决比如“PR降级”这种简单的小工具问题。
- 现在用Cursor，我是“产品经理”。只需要清晰描述需求，编辑器直接读取本地代码，修改、安装环境一气呵成。用得多了，我对编程语言的理解也加深了，越用越顺手。
- 但是后果就是：知道的越多，能做的越多，想法就越杂，什么都想做，最后反而什么都做不好。
- 以前觉得做一个带数据库的网站难如登天，现在AI加持下，做APP、做桌面程序、做嵌入式仿佛触手可及。于是我开始了疯狂的“挖坑”之旅：
- 做成的（工具类居多）：跨平台文件对比工具、AI音乐分析网站、音效名称翻译插件、简单的格式转换网页。这些逻辑相对单一，AI能很好地胜任。
- 烂尾的（复杂需求）：
- 音视频审阅网站：核心功能写出来了，也实现了分享和评论，但精力有限，细节打磨不下去，搁置中。
- 文件拷贝工具：跑起来容易，但要跑得稳、跑得快（高性能），发现极其复杂，作罢。
- 脚本自动生成分镜：流程实现了，但是受限于API的价格成本太高，搁置。
- 分镜还原：技术能实现，整个流程也跑通了，代码都写好了，但找不到应用渠道和变现路径，搁置。
- 技术≠产品 最近我想做一个私人的菜谱小程序，跟AI磨了半天，终于做出了一个能用的版本。结果打开小红书一搜，别人做的界面比我漂亮一百倍，功能还丰富实用。😅
这件事让我深刻体会到：做工具简单，但做一个好用的产品很难。
- 技术门槛低了：AI能帮你把代码跑通。
- 产品门槛高了：用户的需求千奇百怪，审美要求越来越高。你不仅要懂代码，还得懂UI、懂交互、懂痛点。还要做出差异化。
- 核心感悟 偶尔在网上刷到一些博主，用很简单的AI功能（比如简单的利用AI记录笔记），但是无论是界面还是功能都极具个性和创意。 那种灵光一现的“想法”，是任何教程都带不来的。
不要觉得技术是壁垒。现在技术已经不是壁垒了，你的脑洞、审美、对生活的观察，才是真正的壁垒。AI能帮你解决代码报错，但解决不了产品逻辑的硬伤。 至于那些连基本搜索都不会、连正版软件官网都找不到的人，在AI时代被拉开差距是必然的。因为AI本质上是知识的放大器，0乘以任何数，依然是0。
七、 常用AI工具
抽时间单独开一篇文章做整理吧，这篇暂时就先不写了。
八、 总结
所以，别再焦虑AI了。你真正需要做的，是回到你的专业领域去深耕，其他事件去提升你的审美，去积累更多的知识，去锻炼你的逻辑思维。当你的脑子里有足够的“货”，再拿起AI这把绝世好剑时，你自然就知道该怎么挥舞它了。
愿我们都能做驾驭工具的人，而不是被工具吓倒的人。
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