最近两个月，我开始频繁用WB这类AI工具练手，同时拿百度搭子做对照。codex审美确实碾压，代码也强，但暂时不方便对比。两个月下来，做了七八个项目，有的成了日常习惯，有的直接翻车。今天复盘一下，给同样在摸索的人一点参考。

一、做成了什么

股市复盘：不是凭空写，是基于成熟方法论复刻

这是用得最顺手的。方法不是让AI凭空写，而是先找一个成熟的方法论（搜一搜有很多），让AI总结成skill，再复刻一份自己的版本。

出第一版后慢慢调：从只看个股，到加入ETF板块；从纯文字，到加入涨跌幅表格。和常用的复盘相比，覆盖面更广，能加入个性化的需求，比如"今天军工板块为什么涨"这种具体问题。

最惊喜的是每日持仓分析。AI会指出我持仓里的矛盾：创业50和沪深300有多少重合？单独买银行和沪深300的重合度是多少？这种计算题AI比人做得好。还会帮我算对冲——哪些跟着大盘走，哪些是独立行情，组合里有没有债基、黄金、海外仓来分散风险。

更狠的是它会盘问我持仓理由。比如宁德时代，我买入的点位到底算低估还是便宜？买了以后跌了10%，回头一看，买入时的逻辑本身就是矛盾的。AI不会给我面子，直接指出来。

最实用的是帮我建立了持仓纪律：买卖触发点设几个点、什么条件下减仓、什么条件下加仓。写成纪律条文，防止自己瞎动手。当然AI也不可能都对，我们也反复讨论，我说我的发现，它检讨它的错误。

新闻联播周总结：三期迭代，AI学会了去AI味

这个体现了一个完整的调教过程。第一期复刻别人的模板出了第一稿，出完对比发现国内和国外新闻取舍有问题。第二期对比发现对政策落地关心不够，停留在面上。第三期对比发现深度依然不够，AI味太浓，模板化太重。

AI做了深刻反思——这是它自己说的，不是我教的。三期的迭代让我明白：AI写时政类内容，最难的不是信息量，而是视角和深度。第一期是"发生了什么"，第二期是"发生了什么+政策回应"，第三期才勉强达到"发生了什么+政策回应+对普通人的影响"。

其他应用：分镜脚本和市场调研都成功了

两个方向都成功了。一是根据模板复刻提示词出分镜脚本，拿到seedance合成15秒视频，都成功了，意外惊喜是发现WB还会写BGM，这就规避了侵权的问题。二是用调研专家出市场竞争优势的对比分析，比如竞品的产品矩阵、定价策略、用户画像对比，输出质量可以直接用在汇报里。

学习辅助：知识卡片和经济学人下载

做了一个高中数理化知识卡片系列，能用但是不详细，当练手了。还用GitHub开源项目下载经济学人，成功跑通了自动化流程。

二、踩了哪些坑

高中数学PPT：专家模式给了框架，内容空洞

直接调用专家出高中数学每章PPT，很烂，不能用。问题出在：专家模式给了框架，但内容空洞，每一页都是"定义→例题→练习"的模板，没有具体的题目和讲解。我后来想明白了：PPT需要具体的学科知识填充，而AI在数学这种精确领域，给不出有深度的例题和解析。

微信文章抓取：平台风控，不是技术问题

写程序抓取微信文章，不给抓，没成功。这是平台的风控限制，换了好几种方法都碰了壁，最后放弃。

复杂智能体：多步骤协作容易翻车

稍微复杂的工作台智能体，翻车概率很大，或者做完了各种bug。WB这种级别的工具，做简单的问答和生成没问题，但一旦涉及多步骤协作、状态记忆、条件分支，就容易出错。比如做一个"先搜索→再分析→再生成报告"的自动流程，中间一步出错后面全乱。

三、两个月总结：三条经验

第一条：不是从零开始，而是基于成熟模板或方法论出第一版，然后再迭代。股市复盘用的现成方案，新闻联播是TK博主的模板，分镜脚本是基于成熟的视频结构。AI的作用不是创造，而是快速复制和微调。如果你让它凭空写，结果就是空洞的模板化内容。

第二条：AI算计算题比人强，但复杂逻辑和创意仍需人工。持仓重叠计算、对冲比例、触发点设置，这些交给AI很放心。但"这篇时政解读有没有深度""这个视频脚本有没有感染力"，还得人来判断。

第三条：迭代比一次性完美更重要。第一期新闻联播很烂，第二期好一点，第三期才能看。不要指望一次提示词就到位，要准备和AI对话三到五轮。

四、下一步：公众号和笔记迁移

公众号计划在讨论中。还是先调研，定调，定主题，定目标，再执行。不急着动笔，先把对标账号研究透，找到自己的差异化定位。

印象笔记准备迁移到Obsidian。资料太多了，印象笔记不够智能。比如我想出更多的工作范式总结——市场调研怎么做、运营学习怎么系统推进、小孩的学习资料怎么整理——资料要先整理，AI才好总结，这样最快。

迁移的核心逻辑是：把碎片化的笔记变成结构化的知识库，然后让AI基于这个知识库做总结和输出。不再是"我有什么想法记下来"，而是"我收集了什么资料→AI帮我分类→我确认→AI生成方法论"。