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我昨天拜访了一个多年的 老客户，绕到了团队的AI学习，客户的困惑是想学 AI，但网上教程太多了，不知道从哪里开始。
我说你先别急，先回答我一个问题：你现在用什么东西在问这个问题？
他说手机上装了个 DeepSeek。
我说好。那你的问题不是“学什么”，是“把 DeepSeek 用好就够了”。
这个回答不是我瞎说的。我花时间看完了几条国外讲 AI 学习的视频，发现一个共同结论——现在关于 AI 的教程，80% 都是过时或者你用不上的理论。
剩下的 20% 是什么？三条。
01 · 选一个工具，用透它
很多人学 AI 的第一步是错的。
他们到处比较——DeepSeek 和 Kimi 哪个好？通义千问和豆包有什么区别？
比了一圈，一个都没用好。
我的建议很简单：选一个工具，用它的付费版，用最强的模型，用透它。
为什么一个就够了？因为现在的模型能力差距对普通人来说已经可以忽略。
日常写东西、查资料、做分析，这些模型区别不大。核心技能是可以跨平台迁移的——你今天把 DeepSeek 用熟了，换成 Kimi 上手也很快。
那怎么选？
给你一个简单标准：看你主要干什么。
如果需要搜索能力强的 → DeepSeek 或秘塔 AI 搜索
如果需要写材料、处理长文档 → Kimi 或豆包
如果需要处理图片、音频、视频 → 通义千问或豆包
如果你主要用飞书办公 → 豆包
选完了？接下来做一件事：把模型切换到最强的那一档。很多人付了费，但一直在用免费的弱模型。
02 · Context > Prompt
这句话值这整篇文章。
前两年大家疯学 prompt engineering。但到了 2026 年，模型已经足够聪明了——给 AI “好的上下文”比写“完美的提示词”重要得多。
The right context will always beat the perfect prompt.
翻译成人话：你把背景说清楚，比你花 10 分钟琢磨"用哪个动词更精准"有用得多。
O = Outcome（你要什么结果）
C = Context（参考材料）
大多数人：写一条很长的 prompt。更好的做法：把你之前三周通过了的周报直接扔给 AI，说"按同样的格式写一份"。
前者是在"描述"，后者是在"给例子"。这就是 context 的力量。
三个找 context 的小方法：
提框架名字
说“用金字塔原则重写”比解释金字塔原则管用
给真实案例
给两篇以前通过的文字，比写一段格式说明好
连接你的工具
让 AI 直接从飞书文档或百度网盘里拉材料，不要下载再上传
03 · 从“单点”到“系统”
真正的效率爆发在第三层：把多个项目连成一个系统。
有人建了三个独立项目：年度体检、日常补剂、健身安排。AI 看了他的体检和健身计划后，主动说：
"你的胆固醇偏高，但你的训练计划里没有有氧日。要不要加些有氧？"
三个分开的项目看不到这个关联。连在一起后，AI 帮你发现了。
大多数人跳到扣子或飞书就够了，不需要碰最下面那层。
一位 AI 工程师说
"The gap between using AI and using AI well has always been invisible."
用 AI 和用好 AI 之间的差距，你很难察觉到——直到有人把路径指给你看。
路径就是这三层。
第一层：选一个工具，用付费版，用最强模型。
第二层：别背 prompt 框架了，把 context 给清楚就行。
第三层：把单点项目连起来，让系统越用越懂你。
大部分人停在第一层和第二层之间。能到第三层的，基本就是周围人眼里"用 AI 用得最好"的那个人。
我是 小明，企业AI 落地顾问。不讲技术黑话，只聊 AI 落地的真实路径。
