推荐一个值得做的AI项目

一、文档概述1.1 文档目的本文档面向技术面试官（考察架构设计、技术选型逻辑）与开发工程师（指导落地实现），详细阐述前端内容创作Agent的核心设计、技术实现、工作流程与部署方案，清晰呈现Agent的技术价值与可落地性。1.2 Agent核心定位一款前端技术领域专属的全流程自动化内容创作工具，基于用户输入的核心关键字，通过Langchain实现流程编排，结合开源大模型完成「关键字拓展→创作Plan→逻辑框架→博客撰写→CSDN发布」的端到端闭环，无需人工干预各环节衔接，同时支持灵活干预与功能扩展。1.3 核心价值- 技术层面：模块化架构设计，支持开源模型本地部署、工具解耦替换，兼顾私有化与可扩展性；- 效率层面：将前端技术博客创作周期从“天级”压缩至“小时级”，覆盖从选题到发布的全流程；- 专业层面：输出内容贴合前端技术规范（代码格式、技术深度）与CSDN平台传播特点，降低技术创作门槛。

超推荐做个人专属 AI 知识库问答助手！技术栈超友好，用 LangChain + 开源大模型 API 就能实现，涵盖 prompt 工程、知识库搭建核心技能，新手 3-5 天就能做出可演示的基础版，不用复杂算力。做完还能优化对话记忆、检索精度升级版本，项目经历写进简历超亮眼。建议从公开知识库入手练手，低门槛易出成果，求职实习都能加分～你想做哪类 AI 小项目？

推荐一个值得做的AI项目 大家好，今天来给大家推荐几个我觉得特别值得做的AI项目。作为一个在AI领域摸爬滚打了一段时间的人，我想分享一些真正有学习价值、又不会太劝退的项目。 🎯 项目一：Stable Diffusion WebUI GitHub地址： AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui（目前已有80k+ stars） 这个项目可以说是AI绘画领域的王者了。它把复杂的Stable Diffusion模型包装成了一个超级好用的网页版界面。 为什么推荐：  ✅ 学习价值高：能深入了解扩散模型的工作原理 ✅ 实用性强：可以直接用来生成各种图片 ✅ 社区活跃：插件...

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。

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

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。