之前写过一篇慢慢走，比较快——产品经理如何更好拥抱AI，聊了方向和心态，但也留了个坑——到底该怎么做。

这个问题我纠结了很久。零散的技巧有很多，但总觉得不够系统。最近做了几次工作坊分享，也听了不少输入，我终于觉得可以试着系统性地回答一下了。

这篇文章就是我努力给出的答案，我会分享一张学习AI的阶段地图、跨越每个阶段最核心的心法，还有我精挑细选的最认可的学习资源。

不只是给产品经理，是给所有想用好AI的普通人。

希望我们可以都找到自己该如何拥抱AI，找到学习AI的正确姿势。

先看看我的AI用到了什么程度

在展开之前，先分享我是怎么用AI的。

说实话，我现在已经离不开AI了，它在方方面面帮我。

我的Notion AI像我的贴身助理，一起创作一起思考，费脑的一起想。

我的小龙虾是我的外包团队，杂活繁琐的都交给它，重复的它来做。

分享几个更具体的场景：

✍️ 内容创作。 我现在几乎所有内容创作都是和AI一起完成的。你现在看的这篇推文，来自我和AI的碰撞式共创。我在上面敲的字很少，但是和AI聊了很久很久。我负责想法、判断和打磨，AI负责洞察、批评建议、出草稿、执行修改。

📚 深度学习。 我喜欢听播客，我听完之后不是让AI帮我总结，而是我先分享感悟，再由AI分享它的洞察，我们通过共学+讨论来达到深度理解。它是我的学习搭子，真正的帮我从知识中成长。

🎨 事务性工作。 这些就更多了，会议纪要的搬运、海报生成、PPT生成……大量琐碎的活儿，它全包了。

💻 产品开发。我不懂代码，但我vibe coding不少产品了。企业的产品官网、格式转换、内部信息门户、个性化番茄钟、交付给客户的SaaS系统等等。这些之前讲过很多，就不赘述了。它让我更体会到做产品经理的快乐，磨炼我的产品基本功，也让我看到了更多的可能性。

🔄 自我管理。 我的复盘和规划都是和AI一起做的。它了解我的画像，知道我的缺点，它像镜子一样给我洞察和建议。比如它会发现我最近健身投入少了，提醒我注重健身，它发现我的待办太满了，提醒我做减法等等。之前分享过：

别只让AI写东西，试试和AI一起做复盘

这些不是未来的场景，是我每天真实的日常。

我不止有一个贴身助理，还有一支团队在替我干活，我的效率得到了极大的提升，通过AI，我的认知和思维也得到了很大的提升。

但是，刚开始用AI的时候，我也用得很浅，只觉得它是个还不错的工具。

我到底是怎么进阶的？

我们使用AI，会经历哪些阶段？

我尝试复盘，总结了下面这一套地图。

我们使用AI的四个阶段

用AI就像经营一家公司。这是我最近总结的一个认知类比。

第0阶段：还没开业。 你基本不用AI，或者感觉不到AI的强大。不觉得它好，也没有使用习惯。

第1阶段：自己干活，有了个新工具。 你开始用AI了，一问一答，它能给你一些还不错的答案——写个邮件、做道题、总结一段文字。你觉得这软件挺有意思，用着很顺手。但你跟它的聊天基本局限在单次对话里，用完就关，下次从头来。它不了解你，也不会长期跟随你。AI对你来说，只是一个更好用的工具。

第2阶段：招到了心腹，有了贴身助手。 AI开始懂你了，能记住你。它知道你的职业习惯、偏好和风格，知道你喜欢什么、不喜欢什么。你不用重复介绍背景，给它一个眼神，它就知道你想要什么。

就像我前面提到的，它可以帮我复盘、帮我规划。比如我在来的路上，在出租车上问它干点啥好，它看到我的待办清单，知道我的喜好，建议说："你听个播客吧，现在别搞太复杂的。"

能做到这种程度，它就已经是你的贴身助手和专属心腹了。

第3阶段：总经理带团队。 前两个阶段，本质上还是你自己在完成事情，AI是辅助。到了这一步不一样了——你跟心腹讨论核心事务，那些繁琐、重复、头疼的活儿，你开始招"外包员工"了。小龙虾（Workbody、Qclaw这类），能独立闭环完成标准化的任务，你不用盯着，它们自己就能做完。你像总经理一样分配任务就行。

我现在基本在这个阶段。跟Notion充分探讨交流，繁琐的事交给"龙虾"。这时候你会感受到AI矩阵的强大。

第4阶段：成为投资人。 给个方向就行。这个阶段我自己还没达到，但方向看得很清楚，也看到不少人做得很好了。你给AI一个大方向，多个AI自己协作——有负责调研的，有负责分析的，有写报告的，有出图的，还有负责评估审核的。最后把成品交给你，你只做决策。投对了方向，AI就能把事情做得很好。

这就是我基于大量分享、观察和实践，总结出的几个阶段。我自己也是一步步走过来的。

关键不在于你现在在哪个阶段，而在于你知道前面的路长什么样，知道该往哪个方向去。

有了这张全景图，接下来的问题就是——从一个阶段跨越到下一个阶段，最核心的是什么？

从底到顶：你的AI应用全景图

知道了阶段，接下来的问题是

每个阶段的核心是什么？怎么从一个阶段跨越到下一个阶段？

我们再看这张图，我们把需要掌握的能力从底到顶排出来：

① 模型 — AI的脑子。你招的人智商高不高？

② 输入 — 会不会跟AI说话？你能不能把需求讲清楚？

③ 知识库 — 让AI了解你。员工对你了解多少？

④ Skill — 沉淀标准，AI长出技能。让AI快速搞定它该做的事。

⑤ 多AI管理 — 工作流、自动化。领导一群AI干活，你只做决策。

每一层对应的，其实就是一次阶段跃迁：

最底下两层是地基——先把地基打好，上面的楼才盖得起来。

而最上面，不在这座楼里，是你自己。你的真需求，和你的品味。

你到底知不知道自己要什么？AI给你三个方案，你能不能判断哪个更好？这个东西，工具替代不了，模型替代不了。

底层是地基，顶层是你。工具会变，但你的真需求和你的品味，永远不会过时。

接下来，我们沿着这座楼，一层一层拆。

💡 心法一：学会跟AI说话

从地基开始——输入。

你会不会跟AI沟通？这是最底层的能力，也是很多人最先卡住的地方。

三个关键点。

第一个：用语音输入法——降低使用门槛

很多人不用AI，不是因为不想用，是因为"懒得打字"。

你一想到要组织一大段话去"提问"，就算了。

但如果用语音呢？张嘴就说，跟聊天一样，门槛一下就降下来了。

而且语音有个好处：思维的连贯性。

说话的时候脑子一直在转，打字的时候你得先想好、再翻译成文字、再敲出来，也是会影响你的表达欲和效率。

推荐几个我用过的工具：

为什么推荐这些而不是普通的输入法？

因为它们更准，能自动排版，更懂你在说什么。

工具是起步，降低阻力后，更重要的是，跟AI聊起来。

试试遇到任何问题问问AI，试试分享一些感悟，多聊聊，

反正语音输入，不累！

这一步很多人迈出去就会发现世界不一样了。

第二个：把"真需求"讲明白

"帮我写个工作总结"——这不是你的真需求。

你的真需求可能是：让领导看完觉得你这一年很不容易，感受到你的价值。

"帮我写个邮件"——这也不是。

你可能真正想要的是：通过邮件完成客户跟进，推进商机转化。

这些你不说出来，AI就只能完成表面动作。

但问题是——很多人自己也说不清楚自己到底要什么。怎么办？

第三个：讲不出来怎么办？让AI来问你

这是我觉得最好用的一招，也是我在工作坊上反复强调的。

你不需要一口气把需求说清楚。你只需要说一句话：

"我想做×××，但你先别做。请你先问我几个问题，充分了解背景后再开始。"

为什么管用？因为回答问题，比凭空组织需求容易太多了。AI会问你：给谁做的？目标是什么？你为什么要做这个？你一个一个回答，需求就自然清晰了。它帮你把自己的真实想法给问出来了。

昨天在工作坊现场演示了这个，效果很直观——同一个任务，有没有让AI先提问，输出质量完全不在一个级别。

记住这句话就够了。

起步阶段，不需要学什么提示词工程，不需要懂什么框架。就这一句。

💡 心法二：给你的AI换个脑子

会说话了，接下来——你的AI够聪明吗？

我做了一个实验。做同一张海报，一模一样的素材和提示词，

分别用豆包和GPT Image2来做。

左边是豆包出来的，第一眼看还行。但仔细一看——logo出了两个，文字有乱码，文字内容有些地方是重复的。

另一个模型，文字零错误，审美在线，想要什么风格就要什么风格。

（其实豆包已经很厉害了，有很多场景用豆包其实可以做的很好，只是复杂场景还有差距）

差距不是10%和20%的区别。是"能用"和"不能用"的区别。

为啥？提示词一模一样，就是模型不一样。就这么简单。

这里面有个反直觉的认知我觉得特别重要——

越是小白，越该先用好模型。

很多人一直觉得"AI也就那样"，不是因为AI不行，是因为你一直在用一个比较笨的AI。体验不到价值，自然就觉得没啥用。

先花点小钱，用一下好的，比如Claude或GPT，聊一点复杂的话题和任务（需要梯子，但体验是质的飞跃）。

你会发现原来AI是真的能解决生产问题的，不只是一个60分的玩具。

省下来的时间，远比订阅费值钱。

这就像招人——我们不能因为省工资而招一个干不了活的人。给AI投资，是一个道理。

💡 心法三：让AI真正懂你

到这儿，你有了一个聪明的AI，你也会跟它说话了。

但每次对话，它还是一个全新的、没有记忆的AI。你得从头交代背景，从头告诉它你是谁、你在忙什么。

这就是"工具"和"心腹"之间的差距。

怎么跨过去？两件事。

元提示词：给AI一个人设

你有没有想过，你希望你的AI是什么样的？

有些人希望AI多鼓励自己。有些人希望AI敢于批评。有些人希望AI像一个备课搭子。每个人的需求不一样。

但如果你不告诉AI，它就只能做一个中规中矩的客服。

我给我AI的人设是——

你不是执行助手，不是恭维者。你是我的思维搭档。

敢于质疑我，帮我看到我自己看不到的东西。

诚实地指出矛盾和盲区——哪怕不舒服也要说。

有了这个之后，AI的风格完全不一样。它不再只是顺着你说，它会反驳、会追问、会给你不舒服但有用的观察。

怎么做？

如果你用的工具有长期记忆（小龙虾类），直接把人设喂给它。

如果是纯模型这种只能短期对话的，每次开聊前先发一段人设让它进入状态。

不知道怎么写人设？

最简单的是问AI："我希望你成为我的靠谱搭档，你先问我一些问题，我们一起搭建。"对，又是让AI问你。 它会帮你理清楚，你需要什么样的搭档。

建知识库

人设解决的是"AI是谁"。知识库解决的是"AI对你了解多少"。

打个比方。人设就像企业文化——大方向。知识库就像具体的业务资料——客户信息、项目进展、历史案例、你的偏好和习惯。

一个新员工只知道企业文化，能干活但干不到位。他得了解你的业务、了解你的习惯，才能从工具变成心腹。

这就是为什么我的AI能帮我复盘、备课、写推文。我搭建了完善的知识库，它有我所有的待办、日常的思考、课程资料、学习笔记等。

它知道我之前讲过什么课，写过什么文章，我的写作风格，我对哪些话题有积累。所以我要备一门新课的时候，它能从知识库里调出相关的东西，我们一起探讨，比从零开始高效太多。

怎么建？

工具层面，我用的是Notion。目前Obsidian也有很多人推荐，很强大。国内的话，腾讯的IMA也是做AI知识库方向，也可以试试。

工具只是载体。更重要的是养成培养AI，补充知识背景的习惯：

人设+知识库，做完这两步，你的AI就从"工具"真正升级成了"贴身助手"。体验会有质的飞跃。

💡 心法四：Skill——让AI长出技能

前面三个心法做完，你已经有了一个懂你的心腹AI。但注意——到这一步，本质上还是你自己在干活，AI是你的助手，但活儿还是你来完成的。

接下来要解决的问题是：那些繁琐的、重复的、标准化的事情，能不能直接丢出去，让AI自己闭环做完？

这就是从“自己干活”到“带外包团队”的跨越。

驾驭外包最重要的是什么？不是事事盯着。是给他一份清晰的SOP——周一干啥、周二干啥、遇到什么情况怎么处理。

你的标准越清晰，AI的输出越稳定。

Skill就是你给AI写的SOP。有了Skill，哪怕是一个比较笨的AI，也能把这个活儿干得很好。你就可以把这些事情甩出去了。

怎么做？三步走：

比如我的“演讲协会例会助手”——每期例会的会单发给AI，它自动提取角色信息、出勤情况、成长进展，按固定格式输出。以前手动整理一两个小时，现在10分钟搞定。而且这个活儿我完全不用盯，丢给它就行。

这个Skill不是凭空设计出来的。是我先手动做了好几次，摸清了流程，然后才沉淀成了标准的提示词。

先有好结果，再有好Skill。不是先写提示词再做事——是先做事，做好了，再沉淀。

再往上呢？

你像一个投资人，多个AI自发协作创造价值，你只给大方向。

说实话，这一块我自己也还在探索。

但方向是清晰的。

你需要知道自己需要哪些AI，需要领导你的AI，需要设置自动化（流程机制）来驱动AI运行，比如引入规划组、执行组、审核组，用审核组去驱动前面交付任务之后的自迭代。

这一层，需要的是对AI的深度了解和AI领导力。

我们一起摸索。

再看这个全景图

讲了这么多心法，我们再拉回来看这张全景图。

学会跟AI说话、换个好脑子，你就从"没开业"变成了有工具的员工。建起知识库，员工变成了懂你的心腹。沉淀出Skill，心腹带出了外包团队。再往上，多AI协作，你就是那个投资人——只给方向，坐等结果。

从底到顶——模型、输入、知识库、Skill、多AI管理，这些是方法，是你一层一层往上搭的路径。

但最上面还有一层。

上一篇我讲过：AI是放大器。

慢慢走，比较快——产品经理如何更好拥抱AI

左边输入端是你的专业度，右边输出端是你的品味，中间AI帮你放大。

底层决定了你能把AI用到什么程度。但你能创造多大的价值，上限在你自己——你的专业度有多深，你的品味有多好，你知不知道自己的方向和独特性。

提高自己的专业度，培养自己的品味。这才是AI时代最值得投资的事。

工具会变，模型会迭代，但这两样东西永远不会过时。

🔥 最重要的品质

最后聊一个我觉得比所有心法都重要的东西。

我做了很多场分享，也带了不少学员从零开始使用AI，直到发挥出巨大的价值。拉开差距的到底是什么？

不是智商，不是技术背景，不是英语好不好。

是主动性。

有些人听完分享，看到一个新工具、一个新模型，马上就去试。验证一下到底好不好用、靠不靠谱。有些人看了就看了。

用AI不是一上来就特别快的。就像你一开始骑马骑得挺快，换成开车，一开始可能还没骑马快——因为你刚上手。但你只要度过前面的阶段，后面就越来越快了。

先慢后快。但前提是你得先动起来。

乔布斯说过一句话我很喜欢——

"这个世界是由并不比你聪明的人建造的。"

为什么不自己创造点什么呢？不管是Vibe Coding做一个小工具，还是写一篇文章、搭一门课——工具从来没有像今天这么容易获得。每个人都可以去鼓捣，去做事，去创造。

唯一的门槛，是你愿不愿意迈出那一步。

主动性，就是用AI最重要的品质。

读完回去，先做这一件事

如果这篇文章你只能记住一个东西，

我希望是：

把你最头疼的一件事丢给AI，让它先问你10个问题，然后再开始做。

如果还有余力，再多做几件：

📱 下载一个语音输入法，多跟AI聊天，多输入，

🧠 试一些好的模型（比如Claude或GPT），把复杂任务丢过去，看看它的回答

🔍 遇到不懂的事，保持好奇，第一反应去问AI

不要追求完美。先开始。

做了才知道。

📚 精选学习资源

除了期待关注我的公众号和知识星球，

再分享几个我觉得特别宝藏的学习资源。

强烈建议也关注一下，你会发现自己多了很多高质量的输入，帮你深度成长。

公众号 / 小红书：

播客（小宇宙）：

以上就是我大量AI分享以及私教后沉淀下来的一些思考。

不成熟，不完美，很多地方我自己也还在摸索。但如果这些东西能帮到一些朋友，让你在用AI这件事上少走一些弯路，那就很值得了。

应用AI的正确姿势，其实也没那么复杂——

慢慢走，比较快。

感谢大家的耐心阅读，

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