尔东陈_-优快云博客

原创 AI 让做产品快了 10 倍，但有件事必须慢下来

上周在高校做AI coding 训练营，答辩环节有个细节印象深刻；有个学员做了一个博客网站，功能做得挺全：未登录能浏览、能按分类筛选，登录后能发文章、存草稿、编辑删除，还有评论系统、管理员后台，甚至用 Cloudflare Tunnel 做了内网穿透，把本地后端暴露给组员访问。技术上确实有想法。他愣了一下，说没太想过。我说，那你的评论功能和分享功能，可能根本不需要做。

2026-10-13 09:04:56 216

原创这个月用 AI 踩的坑，帮你省下 30 个小时

这个月最大的体会是：AI 好不好用，越来越不取决于模型本身，而取决于用它的人有没有把"工程习惯"建立起来——拆分上下文、加质检环节、把确定性的活留给自己、用小工具解决小问题。模型每隔几周就更新一次，但这些习惯是可以攒下来、越用越顺的。你最近一次为了迁就模型而妥协的地方，是不是其实可以用一个小习惯绕过去？—— 尔东陈在路上。

2026-10-13 09:04:50 84

原创为什么说 AI 时代最值钱的，是快速把想法变成可汇报的东西

这两天我连续做了几场客户汇报。有一个感受越来越确定：在今天这个阶段，很多人都在谈 AI，但真正能拉开差距的，不是谁会说几个新概念，而是谁能更快把一个模糊的想法，变成一个可以被看见、被讨论、被决策的原型。这一点，我最近感受特别深。最近几个月做汇报时，客户对“带着原型去沟通”的方式认可度很高。很多本来需要讲很久的话，一旦落到页面、流程和交互上，沟通成本立刻就降下来了。对方不用再靠想象理解你，你也不用在抽象概念里兜圈子。原型的价值，从来不只是“好看一点”。

2026-10-13 09:03:46 161

原创为什么你的AI越用越乱？大概率是这个问题

最近发现了一个让很多人头疼的AI使用问题，有个准确的名字叫"上下文污染"。场景是这样的：你用AI处理一个项目，一开始效果不错，但聊着聊着，AI开始说一些奇怪的话，前后矛盾，或者把你昨天讨论的另一个项目的内容混进来了。你觉得是AI不行。但其实更可能的原因是：你把太多不同的任务塞进了同一个对话窗口。

2026-10-13 09:02:26 131

原创我花了一周备课，发现自己之前根本没学会这件事

今年办了几场AI编程培训，加起来面对一百多个学员。每次备课，都是一次对自己的拷问。我以为我懂上下文工程，但当我要把它讲清楚，我才发现自己只是"知道"，不是"懂"。这两个字的差距，比我想象的大很多。

2026-10-12 08:52:21 155

原创学了十几年英语，我才发现自己一直在用错误的方式听

午饭后照例去楼下散步，随手刷着视频号，被一个讲英语学习的博主抓住了眼球。他说的内容很简单——但我愣了整整两分钟。我想，这谁不知道呢？结果他接着说的那句话，让我猛地意识到：我学了十几年英语，可能一直在用一种错误的方式"听"。

2026-10-12 08:50:39 127

原创拖延了半年的任务，我用一个思路一小时搞定

那天是深夜，睡不着，刷着手机，突然被一件事戳到了。我想起来自己有将近一年的反思日记，全部锁在一个叫 SlaxNote 的语音写作 App 里。那是个初创产品，只有移动端，没有导出功能。我的日记拿不出来，进不了 Obsidian，也就没法"喂养"我的 AI 助手——它对我的理解，就一直有一个大缺口。这件事我知道得很清楚，挂在心上少说有半年了。但每次想到解决方案，我就打了退堂鼓。一张张截图？那得截多少张。发邮件问客服？大概率没用。找安卓包解析数据？太麻烦了。于是，一直拖着。

2026-10-12 08:48:35 134

原创 AI 时代，1 小时做出可演示原型，不是炫技，是基本交付能力

AI 时代最稀缺的，不是会不会做原型，而是能不能持续把“理解”快速变成“可验证成果”。原型先行，本质上是在用更低成本换更高确定性。你下次重要汇报前，是否愿意先用 60 分钟做一个可演示版本，再去开会？—— 尔东陈在路上。

2026-10-12 08:43:25 97

原创我花 8 年写日记，终于跑通了 AI 时代的个人知识管理闭环

我曾经以为，知识管理的目标是让自己看起来更专业。在复杂时代里，帮你持续看清自己、理解世界，并做出更稳的行动。如果你也在做个人知识库，不妨想想这个问题：你的系统，最近一次真正改变你的决策，是什么时候？—— 尔东陈在路上。

2026-10-12 08:40:36 126

原创一个人开始做生意，要不要注册公司？

自由职业不是“不需要组织”，而是需要自己设计组织。公司也不是自由职业的毕业证。它只是当业务走到某个阶段后，用来承接合同、资金、责任和长期资产的一套工具。不要因为注册便宜就注册，也不要因为流程麻烦而一直用个人账户硬扛。最合适的时点，是你的业务已经需要它，而且你愿意按一个真正的经营主体来管理它。资料与提示《中华人民共和国公司法》，2024 年 7 月 1 日起施行；本文重点参考第三条、第四条、第二十三条、第四十七条及公司财务会计相关规定。全国经营主体登记注册服务网、国家企业信用信息公示系统。

2026-10-11 08:09:16 299

原创上下文工程：让AI看到该看的东西

上下文工程（Context Engineering）是为 Agent 精心编排「这一次任务该看到什么」的工程实践。提示词工程解决的是「怎么把要求写清楚」；上下文工程解决的是「把哪些证据、规则、历史带进窗口，才能让期望结果更可能发生」。如果说提示词像「写好一道考题」，上下文工程更像「每次考试前，帮考生整理这次真正需要带进考场的资料」——不是全带，也不是不带，而是恰好够用。

2026-10-11 08:08:22 256

原创如何让大模型可靠地完成任务？

把分层边界、目录约定、依赖方向写清楚，再 @ 或挂进项目规则，模型才有「该往哪一层放代码」的依据。切换 Plan（或明确说「先不要改代码」），需求：「给 To-Do List 加标签分类、截止日期提醒、导出 JSON。大模型很聪明，但「聪明」不等于「可靠」——它可能写出能跑却不合规范的代码，可能跳过测试直接提交，也可能一次吞下过大的任务后半途跑偏。**问题：**模型「能调用」不等于「该自动执行」——Delete、force push、清库、改生产配置等一旦误触，代价极高。② 对话发送「帮我提交当前改动」。

2026-10-11 08:07:28 263

原创最近在研究 AI 装修，目前跑通的流程是：拿到一张户型图，可以直接出下面这些图

最近在研究 AI 装修，目前跑通的流程是：拿到一张户型图，可以直接出下面这些图。对装修风格的参考来说，还是有挺大帮助的[呲牙][呲牙][呲牙]

2026-10-10 08:53:18 7

原创不懂技术，也能转型 AI：一次咨询后，我给出的 5 步路径

最近一次一对一咨询里，对方反复确认一个问题：我不想成为 AI 架构师，也不想和程序员拼技术深度，还能转向 AI 吗？AI 落地真正稀缺的，不只是会写代码的人，更是能看懂业务、拆开流程、把模糊需求翻译成 AI 解决方案的人。更轻量的路线是先梳理一个业务流程，把一个关键环节做成 Skill 或智能体，放进团队已经在用的工具里，再逐步复制。我会基于你的真实背景，一起明确定位、设计学习路径、拆解一个可落地项目，并沉淀你的第一套 Skill 或工作流。一个从需求到上线的个人网站，是很好的 AI 编程入门项目。

2026-10-10 08:33:33 163

原创 AI 做标书，先成稿，再质检

标书是严肃的商务和法律文件。AI 可以让团队少花时间在翻页、归类、重复比对和初稿整理上，把更多精力留给方案本身和最终核验。1不编造资质、案例、人员、系统能力、截图、报价或承诺；2不复制、挪用其他投标主体的材料；3不把 AI 生成内容当成未经核验的正式事实；4不把 AI 用于围标、串标或规避审查；5不省略投标负责人、业务负责人、法务/财务及授权人员的最终复核。用真实材料生成初稿，用招标条款反复质检，用人工负责最后的真实性和承诺。

2026-10-10 08:33:15 241

原创新培训商机来了：如何用 AI 写方案

此时适合 AI 先介入的，通常不是替代专业判断，而是会议跟进、材料撰写、多表汇总、公开信息调研、文件归档这类“信息加工和交付”任务。例如：首期不是把所有人训练成 AI 专家，而是让员工学会把两三类真实办公任务交给 AI 端到端完成，同时知道哪些资料不能输入、哪些结果必须复核。接下来的润色，不再是“从零写作”，而是做真正有价值的取舍。因为他能看见：你不是在卖一个无所不能的 AI，而是在设计一条可开始、可检查、可复用的路径。AI 让方案准备变快，真正省下来的不是“写字时间”，而是信息在脑子里反复搬运的时间。

2026-10-10 08:32:51 207

原创不是因为看到了希望才去做，而是做了才有希望

看到这句话的瞬间，我心里猛地震了一下。这不就是我自己一直以来的生活写照吗？我想了很久，觉得这句话特别值得单独写一篇文章，和你聊聊。

2026-10-09 09:54:01 183

原创我在课堂上当着20个人的面，让 AI 翻了车

封面为 AI 生成的课堂示意图，非现场照片在最近的一期线下培训课最后一天，我做了一件很多讲师都不太敢做的事：我当着全场所有学员的面，打开 AI 工具，现场输入产品信息，让它实时生成一条营销短视频——结果，视频里的产品细节直接出错了。当时现场鸦雀无声。但我既没有赶快关掉屏幕，也没有尴尬地一带而过。我指着大屏幕对大家说：“你们刚才看到的，就是 AI 在现阶段最真实的边界。

2026-10-09 09:53:12 122

原创你说不清楚的，AI 永远做不好

这一天，一场技术交流，一场培训收官，两个看似平行的场景在同一个结论上汇合了。和 AI 协作的过程，常常像照镜子：你把问题想得越透彻，它越有机会帮你放大效能；你如果自己都没想清楚，它也可能把混乱放大。当然，说清楚需求也不代表 AI 一定能做好。工具能力、可用资料和验证过程，同样决定结果。但把目标和边界说清楚，是我们自己能先做好的那一步。我真的把我自己想要的东西，给它说清楚了吗？

2026-10-09 09:52:43 73

原创 AI 生成视频，你踩过的坑我都帮你踩过了

在最近的一期线下培训课上，我讲到了如何用 AI 生成带货视频。讲到一半，我拿了一个护目镜产品做现场演示——直接给了一段提示词，让 AI 一次性生成一段完整的宣传短视频。但我当时特别开心，我对大家说：“看，这就是我要告诉你们的第一件事——这次失败不能简单归因于一个原因。模型能力、参考素材、提示词和镜头复杂度，都可能影响结果。至少在这次演示中，只靠文字描述，还不足以稳住产品细节。今天我把课堂上的这些核心干货整理出来，希望能给正在尝试用 AI 做视频的朋友们避避坑。

2026-10-09 09:51:54 267

原创自由职业者累的点，真的不一样

前几天跟几个朋友吃饭，其中一位刚出来做自由职业不久的朋友说了一句话，让我一整晚都在回味。他说：“也挺累的，只是累的点不一样了。当时大家听完都笑了，但我心里非常清楚，这句话一点都不轻松。

2026-10-09 09:50:58 215

原创企业推AI失败，通常败在这四件事没做对

和很多人聊企业 AI 落地，发现大家面对的困境惊人地相似：买了工具没人用，做了培训没人练，领导重视员工抗拒，技术团队热情业务部门冷漠。花了半年时间，公司还是原来那个公司。这不是个别现象。AI 工具不缺，能落地的企业却是少数。问题出在哪？在参与过几家公司的 AI 推动实践之后，我总结了一个四层次框架，分享给有同样困惑的你。

2026-10-07 08:35:53 132

原创我发现，很多“应该做系统“的需求，其实一个Skill就够了

最近做了一件让自己挺震撼的事情。我有一个需求：每天自动去投资平台领取收益、按策略买入资产、然后对账，最后把结果发到 Telegram。半年前，我大概率会想：这需要做一个小系统，或者至少是一个完整的 Python 自动化脚本加上定时 cron job，再套个 Telegram bot……但这次我换了个思路。花了大半天探索 API，写了一个 Skill，配上 Claude 的定时任务，整件事就跑通了。没有服务器，没有数据库，没有后台管理界面。但它确实每天在帮我做这件事。

2026-10-07 08:35:03 211

原创半天 vs 三天：同一件事，AI熟手和新手的差距让我震惊

AI输出从来不是一次到位的。不管是写周报、整理会议纪要、生成方案草稿、还是代码调试，把这一件事彻底交给AI打磨清楚，你就会开始感受到「AI First」思维带来的不同。我在面试里注意到，有个人网站、个人知识库、自己做过小产品的候选人，哪怕他们没有"大厂背景"，光从和AI协作的成熟度上，就明显高出一截。不是不知道AI，是在关键时刻，他的第一反应仍然是「我来写」，而不是「让AI来跑，我来把关」。过去半年，我一直在推「AI First」理念，遇到任何工作场景都尽可能引入AI，也在慢慢影响团队同学的使用习惯。

2026-10-07 08:34:15 200

原创存了八年笔记，AI花三天把它们变成了我的「个人维基百科」

现在打开Wiki里的洞察卡片，八年积累的认知突破一目了然，哪条可以展开成一篇文章，哪条可以串联几个观点，非常清晰。第二步，和AI描述你想要的结构——「帮我从这些记录里提炼关键洞察」、「帮我整理成长的时间线」、「帮我找出出现频率最高的困扰」——逐步搭建出你的第一个知识模块。他的意思是：不要让人去直接消化海量原始素材，而是让AI先把这些素材「消化」，以Wiki的形式重新组织，让人与AI构建起的知识体系互动。第三步：让AI根据我的实际记录，生成每个模块的内容，搭建第一个demo，看效果、调结构，然后不断扩展。

2026-10-07 08:33:34 149

原创你有没有发现：用了AI之后，反而没有以前轻松了

简单的AI任务——改个UI、生成个图表、整理一段文字——可以多窗口同时跑，因为这类任务不需要你深度介入，等它跑完，花几分钟检查就好。当你从一件事切换到另一件事时，前一件事的思维碎片不会立刻消失，它会在你的潜意识里继续占用资源，影响你在新任务上的专注度和思考质量。他说：以前一天处理5件事，现在AI能帮忙，就同时开了15个任务，每个任务都在等待、都在跟进、脑子里全是线，一刻都停不下来。多任务并行的代价，不是「效率减半」，而是「效率碎片化」——每件事你都在做，但每件事都没有真正进入状态。

2026-10-07 08:32:40 131

原创 AI 读完我七年日记后，说我是这样的人

他反复回到晨间仪式、晚间仪式、目标管理、时间管理、GTD、清单和 routine 这些词上，不是因为喜欢方法本身，而是因为他亲身经历过失序的代价。母亲、父亲、伴侣、亲人，这些关系不断提醒他，人生并不只是效率和成就，还有陪伴、边界、理解和亏欠。他对世界的理解，不是从宏大叙事里来，而是从一次次具体的反思、一次次艰难的调整、一次次对混乱的整理里来。他会难受，会自责，会疲惫，也会怀疑自己是不是走错了路。他会继续写，继续想，继续找办法，把混乱整理成文字，把压力转换成结构，把情绪沉淀成理解。

2026-10-06 19:48:16 158

原创我把AI助手养成了7×24小时实习生，它现在会主动给我打工

你用反思日记喂它，它就理解你的思维方式。你用SOP喂它，它就能替你干活。把重复性、低价值的工作写成SOP，封装成Skill，配上定时任务，让AI主动完成。这个阶段的目标是：AI不只是响应我，而是有自己的"主动性"——能在合适的时机主动找我，判断什么时候该提醒我做什么，甚至自行发起某些任务。我为不同主题分别建了独立的群组：写代码的，聊写作的，管健身的。：利用别人维护的GitHub聚合项目，自动拉取优质推特博主的内容，绕过反爬机制。你的时间花在了"让它理解你"上，而不是"让它帮你做事"上。

2026-10-06 19:47:36 143

原创我用FFmpeg折腾了两个月，踩了所有坑，最后回到了原点——但赢了

三个月前，我在推特上刷到一个博主分享FFmpeg，截图里是一串命令行代码。我的第一反应是：这跟我有什么关系？然后我就迷进去了。FFmpeg是一个免费开源的视频处理工具，能做格式转换、剪切、合并、加字幕……几乎是视频处理领域的"瑞士军刀"。最吸引我的地方在于：它能在命令行运行，意味着可以被AI自动化控制。对一个喜欢折腾工作流的人来说，这是一扇新开的门。视频问题解决了，声音又卡住了。我们用Listenhub生成双人对话音频，却发现一个让人抓狂的问题：Listenhub会自动润色脚本，悄悄改掉一些措辞。

2026-10-06 19:46:53 184

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空空如也