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推荐一个值得做的AI项目

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活动
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人人都能做AI项目,你会推荐哪一个?为什么?来分享1个项目+推荐理由>>
活动详情
活动规则
1、发布内容≥50字,奖励30牛币 2、浏览量≥1000,奖励50牛币(二者互斥) 每个话题,每人只有1次获奖机会,取最高奖励发放
30~50牛币
550牛币可换
300牛币可换
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能写进简历的AI产品项目
本人已成功转行 AI 产品经理,整理了几类适合写进简历、且面试高频被问的 AI 项目供大家参考。项目要点:核心要明确,AI 产品经理首先是产品经理,核心是用 AI 解决真实问题,而非堆砌技术名词。一、0 代码  or 低代码也能算 AI 项目吗?当然算,我主要用 coze/dify/n8n 这类工具搭建,分享两个实际落地、能写进简历的项目:用 coze 搭建自动产出儿童绘本视频的全流程工作流,实现从文本脚本→自动分镜→AI 生图→视频合成的自动化,无需手动干预每个环节搭建自动抓取 & 总结小红书热点的 Agent,每日定时推送热点总结到个人工作账号,辅助内容选题效率提升 30%二、AIGC 作品集聚焦生图、生视频方向,我的做法是有意识总结 prompt 写作规律,对比不同 prompt 对输出结果的影响,形成可复用的方法论。牛友们面试时大概率会遇到这类问题:你最近觉得最实用的 prompt 技巧是什么?如何保证 AI 生成内容的风格一致性?三、从自身痛点出发的低门槛项目不会写代码也没关系,核心是 “解决真实痛点”。我的路径是:从日常工作痛点切入(比如文字排版混乱、内容整理耗时)用 AI 辅助 + 低代码工具搭建小工具部署上线实际使用(哪怕功能很基础)比如我做的文本排版小工具、内容格式化网站,虽简单但走完了从需求到落地的完整链路,在产品面试中含金量很高。四、最后一个关键提醒:学好英语学好英语不仅能顺畅阅读官方技术文档,还能第一时间上手海外前沿 AI 工具、跟进原始技术社区讨论,紧跟模型和产品的更新节奏,在 AI 产品赛道保持信息差优势。
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今天 15:12
武汉大学 运营
AI项目怎么写进简历?产品实习必看
首先得明确:意向岗位的基础技能是什么?其实就是 JD 里重复出现频率最高的要求,大概刷 100 个岗位描述就能摸清楚。比如 AI 产品岗,核心就是 AI 能力(prompt、agent、AI coding)+ 产品经理基本功(用户需求挖掘、功能设计、画原型、写 PRD)明确目标后,就得针对性准备简历上的 AI 项目。这里重点说下怎么打造能写进简历的 AI 项目 —— 核心态度是:别把 AI 项目想太复杂,本质上它就是你已掌握的 AI 技能的一次集中展示🚬Prompt 部分现在不太建议单独把 Prompt 做成一个 AI 项目(分量有点轻...)不过我入行初期,把接触到的各类优质 Prompt(比如李继刚老师、云中江树老师分享的内容)拆解后,换不同需求复现 —— 不管是用 Lang GPT、Lisp 还是 Markdown 实现任务解决、卡片生成,只要是为解决问题写的 Prompt,我都整理进飞书文档,把文档链接附在简历上,之后就拿到了美团的面邀。给牛友们做个思路参考,别小看自己的每一次尝试Agent 方向还是那句老话:先模仿再创新。先选个顺手的平台(Coze、Dify、N8N 都可以),找 Agent 搭建的保姆级教程视频,一步步跟着复现。成功跑通后,再考虑做功能优化、重构或者新增模块,甚至自己从零搭建一个同类型智能体。这个过程中,重点关注那些 “达不到预期效果” 的环节 —— 哪怕暂时解决不了,也要先思考问题出在哪、可能的解决方向是什么AI Coding 方向现在 Cursor、Claude Code 这类 AI 编程工具基本能实现零基础编程,所以这部分核心不是 “怎么做”,而是 “做什么”。别急着直接输入需求,先想清楚几个问题:这个 Demo 要解决什么用户痛点?目标用户画像是怎样的?怎么触达用户?后续有哪些优化空间?(这看似繁琐,但绝对是面试必问 Top1,懂的都懂)如果时间允许,最好先写个简单的 PRD,能让 AI 工具更精准地完成你的需求。项目不用追求功能多全,聚焦 1-3 个核心功能点就行,关键是要有新意,能做全栈项目更好
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能写进简历的 AI 项目长啥样?
牛友们注意了,能写进简历的 AI 项目,至少得满足这三点:第一,有明确的任务场景和输入输出第二,系统可自动运行,无需人力维护第三,解决了某个实际问题很多人做了个小 AI demo,就急着在简历上写 “主导某某 Agent 系统”,结果一面聊下来,项目既不成型、跑不通,更谈不上闭环。我招人看项目经历时就遇到过这种情况:有个同学写了 “多轮对话 Agent 系统”,但被问到 “系统在哪用?触发条件是什么?对话上下文怎么保存?Agent 之间怎么分配任务?” 时完全答不上来 —— 其实这个系统就一段 prompt,用户每次都要手动输入一串命令,根本没有完整流程,更谈不上调度。反过来,另一个看起来没那么 “技术炫酷” 的项目反而更亮眼:一个 AI 写 OKR 的小工具。针对公司每季度填 OKR 的需求,这位同学写了个不到 200 行代码的小服务,只需上传本季度的工作内容,就能自动拆分为多个目标,还能输出三种版本(自我驱动、结果导向、量化可追踪),甚至支持风格转换(偏运营、偏产品、偏技术),能跑、能用、还能灵活修改。显然后者更值得写进简历。真正有价值的 AI 项目,不在于你集成了多少模型、用了多少工具,而在于你是否跑通了完整任务流程,交付了一个能解决实际问题的系统 —— 工具可以借鉴,但核心逻辑必须是自己琢磨出来的。
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