一个人 + AI = 一支团队

实 战 笔 记          一个人 + AI = 一支团队从安装到精通：找教程、配 Skills、写 Prompt、做原型、出报告的完整路径阅读 2 分钟 · 全流程实操 · 立即可复用

先说结果。过去两周我用 AI——

但这不是重点。重点是——我怎么从零开始一步步把 AI 用起来的。

🔍 第一步：先找到能用的资源

很多人卡在「不知道怎么开始」。其实视频教程遍地都是——关键是你得知道去哪找、搜什么关键词。

1. 视频教程：抖音 + B站就够了

先花一两个小时刷几个实操视频，把环境装好、能跑起来。追求「先跑起来」，不要追求「全部理解」。

2. 找适合你的 Skills

Claude Code 里 Skills 就是 AI 的「专业模式开关」。但一开始你不知道哪些 skill 有用。怎么办？让 AI 自己帮你找。

PROMPT我是一个产品经理，日常工作包括需求分析、原型设计、项目管理。我还经常需要做行业调研报告。          你有哪些 skills 能帮到我？列出并说明每个 skill 适合什么场景。

AI 会列出 system-architect、task-breakdown-expert、ui-ux-pro-max、prd-expert 等等。先挑 2-3 个最相关的用起来，别贪多。

🔧 第二步：让 AI 帮你打磨 Skills

等你安装好、初步跑通了几个项目，对 AI 的能力和边界有了感觉——就可以让 AI 反过来帮你优化 Skills 了。

💡 什么叫「优化 Skills」？你用得多了会发现——某些场景下默认 skill 不够贴合你的业务。比如你专门做小程序开发，那可以让 AI 帮你定制一个「小程序开发专用 skill」，把设计规范、组件库、微信审核规则全部塞进去。

PROMPT我主要做微信小程序开发，技术栈是 Taro + React。          我需要一个专门的 skill，包含：          1. 小程序设计规范（rpx适配、底部导航、胶囊按钮避让）          2. 微信审核常见驳回原因和规避方法          3. 我的常用组件库和项目模板          基于以上内容，帮我创建一个 custom skill。

同理，你可以让 AI 帮你打磨出原型设计交互原则 skill、行业调研报告 skill、财务模型分析 skill——每一个都是你专属的「私家工具」。

✍️ 第三步：学会写 Prompt——四个原则

会用 Skill 之后，真正拉开差距的是你给 AI 下达指令的质量。我总结了一个四原则框架：

对比一下就知道差距在哪

🚀 第四步：把 AI 嵌入你的工作流

工具会了、Skills 配了、Prompt 会写了。接下来最关键的一步——把这些串成你的日常工作流。

场景一：从需求分析到可交互原型

以我的生鲜配送小程序为例，完整链路是：

明确目标 → 竞品调研 → 需求分析 → 功能清单 → PRD+流程 → 可交互原型

先明确项目边界：你是 0→1 的项目，主要核心功能集中在什么方面？我的生鲜配送——核心是下单买菜、库存管理、配送调度。先把边界画清楚，不贪多。

给 AI 参考案例和目标用户画像：我会告诉 AI：竞品是秒鲜记，目标用户是 25-45 岁社区家庭女性，在乎菜品新鲜度和配送速度。不给参考=让 AI 瞎猜。

让 AI 做竞品调研+市场分析：结合你给的竞品参考，AI 能快速拉出功能对比矩阵、定价策略差异、用户口碑提炼——以前要花一整天翻 App 的事，现在十分钟。

输出完整需求分析：基于前面的信息和边界，让 AI 做系统性需求拆解——用户端/商家端/配送端/后台管理四端，每个子模块的功能描述、优先级、依赖关系。

你来审核，确认后出 PRD：AI 出的是草稿，你来做判断——哪些对、哪些偏、哪些漏了。确认后让 AI 输出完整 PRD：功能设计、核心业务逻辑、流程图。

出可交互原型，反复迭代：最后让 AI 生成 HTML 原型，打开就能点。看着不对的地方直接跟 AI 说「这里改一下」——五分钟一轮迭代，改到你满意。

💡 关键技巧：整个过程不是一次性让 AI 全做完。是分步走——每一步你审核确认，再推进下一步。AI 是你的超级助理，不是一键生成按钮。

场景二：做一份专业的调研报告

先明确目的和边界：「我要调研茶瀑布在乡镇市场开店的可行性，帮加盟商做投资决策参考」——目的决定了报告的深度和方向。

提出可视化要求：不是「加几张图」。是具体到：配色方案、品牌色、信息层级、表格样式、数据用环形图还是柱状图。越具体，成品越接近你心里想的。

数据交叉验证：品牌方招商数据、券商研报、加盟商真实反馈——三个口径的毛利率可能完全不同。你不能只取一个好看的数，要把矛盾点标出来。

迭代打磨：第一版通常 60 分。告诉 AI 哪里不对——「数据不够准确」「颜色太乱」「盈利模型太乐观」——第二版 80，第三版 90+。三版出奇迹。

⚠️ 调研报告最容易踩的坑：AI 会为了满足你的 Prompt 编一个「合理但没依据」的数据。永远让 AI 标注每个数字的来源、口径、可能存在的偏差。

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🔄 第五步：持续打磨你的 Skills 库

每次做完一个项目，把常用的 AI 指令、设计规范、业务模板整理成自己的 skill：

🔑 这就是「护城河」。初级用户用 AI 的默认能力。高级用户有自己的 skills 库。每一次项目都在积累——你的 skills 库就是你的竞争壁垒。

🧭 五步路线图回顾

最后说句实话。我见过有人拿到 AI 第一版输出就直接用——数据是编的、逻辑是乱的、排版没法看。然后他们得出结论：「AI 也就那样」。

不是 AI 不行。是你没跟它好好聊。

🚀 把 AI 当你团队里干活最快、但偶尔会犯错的同事。          找到你需要的技能，写好你的 Prompt，串起你的工作流，打磨你的专属 Skills 库。          这么用——一个人真的能跑出一支团队的速度。

去试试 ✌️

© 2026 · 个人实战笔记 · 转载备注出处          文中所有项目案例和调研报告均使用 Claude Code 辅助生成