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不追热点工具清单,重点记录从零开始使用 AI 解决实际问题的路径。
先确定主力模型、编程工具和资料检索工具。
把常用任务拆成输入、处理、检查和沉淀。
用真实任务验证提示词、脚本和工具组合。
记录失败样例、成本、速度和质量变化。
用目标、背景、输入、输出和验收标准,把模糊需求整理成模型可以稳定执行的任务。
从事实、逻辑、边界、格式和可复现性五个方面,检查一份 AI 结果是否真的可以交付。
从工具选择、任务拆解到结果检查,搭一套能持续复用的 AI 使用流程。
用 AI 辅助代码阅读、修改和验证时,如何避免只看建议不看代码。