我一般用 AI 做两件事，一是写 demo 快速实现想法，现在有个新点子，我只需要输入关键需求，它就能帮我快速搭建出基础框架，几小时甚至几分钟就能看到初步成果，大大节省了时间和精力，能够快速知道这个想法是否可用。二是内容总结，让ai 快速提炼内容，无论是复杂的项目报告还是长篇的技术文档，我只需把文件扔给 它，它就能迅速提取核心要点，帮我快速把握关键信息，以后ld再也不用担心我在海量文字里苦苦寻找重点了

最近和不少学弟学妹聊天，发现一个矛盾现象：一边是对AI的无限向往，一边是“不知道从哪里下手”的迷茫。作为在字节一线和AI产品打交道的人，我想说：拥抱AI不是选修课，而是这个时代的必修技能。你可以立刻去做以下几件事，一定会有所提升：创建你的“AI角色卡片”学习时：——让它追问你的逻辑漏洞创作时：——专提反常识的观点复盘时：——自动把你的碎碎念整理成SOP玩转“豆包”的隐藏模式别只用默认对话。试试：“请用苏格拉底式提问法，帮我拆解这个产品问题”“假设你是张一鸣，会怎么评价这个校园社交产品？”“用‘第一性原理’重新思考我的求职规划” 会议记录：会后5分钟，AI自动生成：结构化纪要（自动标记TODO、...

在22,23年ai还未大面积铺开时，当时做学校的c++课设，使用easyx图形库（Qt太大了）真是谁用谁懂，中文支持是真的难绷（原生不支持中文，需改字符串类型），当时遇到报错还只是去csdn，百度上查，费了好大劲终于找到能用的代码copy，现在把报错信息发给ai，ai直接给出解决方案和排查入口，我后面弄Java后端时遇到报错信息时首先都是扔给ai，ai搞不出来在上网查。

AI 时代的工作与传统时代的异同，从来不是简单的效率高低，而是工作能力的价值重构；有人说 AI 会取代程序员，这话未免有些过于绝对，但 懂 AI 的程序员会取代不懂 AI 的程序员，却是不争的未来趋势。传统时代的工作，拼的是熟练度和经验积累—— 程序员靠着日复一日的敲码、踩坑，沉淀总结下解决问题的方法论，从 CRUD 到架构设计，每一步都靠亲手摸索，慢却扎实，思考的过程藏在每一行手写的代码里。那时的核心竞争力，是把事做好的硬本领，是从 0 到 1 解决问题的独立思考能力。而 AI 时代的工作，拼的是驾驭工具的能力和筛选价值的判断力。AI 能一键生成代码、快速排查 bug、甚至搭建基础架构，把程...