如何用ai做开发

如何提升使用ai的效率,一天24小时,大概真正在使用ai的时间最健康的情况下有多少时间?

这是一个非常棒的问题,它触及了如何将AI从"新奇玩具"转变为"高效伙伴"的核心。我们来分两部分详细解答。

第一部分:如何提升使用AI的效率

提升AI使用效率的关键不在于"多用",而在于"巧用"。核心思想是:**让AI成为你工作流的"加速器"和"思维伙伴",而不是一个需要你花费大量时间去"伺候"的工具。**

以下是具体策略:

**1. 精准提问:掌握与AI沟通的艺术**

低效的提问得到模糊的答案,高效的提问得到精准的解决方案。

* **背景清晰**:不要只说"帮我写一份报告",要说"我是一名市场营销专员,需要为一款新的智能水杯面向25-35岁的都市白领写一份产品发布社交媒体文案,要求风格年轻化、突出'健康提醒'和'设计简约'两个卖点,字数在300字以内。"

* **角色扮演**:给AI设定一个角色。"你现在是一名资深的法律顾问,请用通俗易懂的语言为我解释一下《数据安全法》中对个人隐私保护的条款。"

* **结构化输出**:要求AI以特定格式回复。"请将以上内容用要点形式列出。" "请生成一个包含时间、任务、负责人的项目计划表。"

* **迭代式对话**:将复杂任务拆解。先让AI生成大纲,你确认后,再让它扩充第一部分,你再提出修改意见,如此往复。这比一次性要求一篇完美长文要高效得多。

**2. 工作流整合:让AI无处不在**

不要只在浏览器里打开ChatGPT才算使用AI。

* **写作与内容创作**:使用Notion AI、Wordtune等集成AI的写作工具,随时优化文案。

* **编程开发**:深度使用GitHub Copilot或Cursor等AI编程助手,让AI帮你写代码、注释、调试。

* **信息处理**:利用ChatGPT的文件上传功能,让它帮你总结PDF报告、提取Excel数据要点、分析会议录音转成的文字稿。

* **日常办公**:用AI快速起草邮件、做会议纪要、生成PPT大纲。

**3. 建立个人知识库与提示库**

你将常用的、高效的提问方式(提示词)保存下来。例如,你可以建立一个笔记,里面存放着:

* "周报生成器"提示词

* "创意头脑风暴"提示词

* "复杂概念解释"提示词

下次需要时,直接复制粘贴,稍作修改即可,极大节省思考"如何提问"的时间。

**4. 明确边界:知道什么时候不用AI**

高效使用AI的前提是知道它的局限性。以下情况暂时不适合主要依赖AI:

* **需要绝对精确的事实和数据**:AI可能会"幻觉"出错误信息,务必核查信源。

* **涉及重大人生决策或专业医疗/法律建议**:AI无法为你的人生负责。

* **需要高度原创性和独特个人见解的工作**:AI是基于已有信息进行整合重组,真正的突破性创新仍源于人类。

* **简单的、你已经烂熟于心的操作**:有时自己直接做比向AI解释更快。


第二部分:健康的使用时间是多少?

这是一个关于"人机关系"的健康问题,而不是一个单纯的效率问题。核心原则是:**AI应该是你的"外脑",而不是你的"主脑"。**

因此,没有一个绝对统一的"黄金时间",但我们可以根据使用性质给出一个健康的范围和建议。

**1. "高效核心时间":约 1 - 3 小时/天**

这是你**高度专注、有明确目的性地使用AI来解决复杂问题**的时间。例如:

* 与AI进行深度对话,设计一个复杂的项目方案。

* 使用AI编程助手进行核心代码开发。

* 利用AI进行跨学科的研究和学习。

这段时间你的大脑是在高速运转的,你在引导AI、批判性地思考它的输出、并整合成自己的成果。这种高强度的心智活动很难持续超过3小时,否则会产生疲劳和效率下降。

**2. "辅助碎片时间":约 1 - 2 小时/天**

这是你将AI作为工具,处理日常零散任务的时间。例如:

* 快速润色一封邮件。

* 让AI帮你生成一个会议议程模板。

* 遇到一个概念不懂,随时查询。

* 让AI给你的文章起几个标题。

这些使用是零散的、穿插在一天的工作中的,总时长加起来可能不短,但因为单次耗时短、心智负担小,所以对精力的消耗不大。

**3. "创意探索与学习时间":因人而异**

这部分时间可以算作休闲或自我投资。例如:

* 让AI扮演一个角色与你对话练习外语。

* 让AI给你推荐书籍并阐述理由。

* 就一个你感兴趣的话题与AI进行天马行空的讨论。

这部分时间很健康,但要注意不要让它侵占你真实的社交和体育活动时间。

总结与健康建议

* **总时长参考**:在最理想和健康的情况下,一个人一天中**真正高强度、高质量使用AI的"核心时间"建议在1-3小时以内**。加上辅助性的碎片化使用,总接触时间可能在2-5小时左右。

* **更重要的是"人机平衡"**:

* **保持主控权**:永远是你来下达指令、判断结果。不要让AI替你做决定。

* **留出"无AI"思考时间**:每天必须有完全不依赖AI的深度工作时间和自由发散思维的时间,这是保持你原创性和批判性思维的关键。

* **警惕信息茧房**:AI会根据你的喜好回应你,要有意识地接触不同来源的信息和观点。

* **关注身心健康**:长时间面对屏幕与AI交互,别忘了起身活动、接触自然、与真人交流。

最终,衡量AI使用是否高效健康的标准是:**在使用AI一天之后,你是感到更加疲惫和空虚,还是感到更加充实、有力,并且完成了更多有意义的工作?** 后者才是我们追求的目标。

我要开发的东西很多,怎样才能让ai筛选出第一需要开发的东西

这是一个非常经典且重要的战略问题。当开发资源(时间、精力)有限时,选择"第一颗扣子"至关重要。AI可以成为一个绝佳的决策助手,但它需要你提供清晰的框架和输入。

以下是一套结合AI和经典项目管理方法的工作流,帮你精准定位"第一需要开发的东西"。

核心原则:从"主观感觉"到"客观分析"

不要问AI"我应该先做什么?",因为它不了解你的业务背景。正确的做法是:**你建立一个决策框架,让AI基于这个框架帮你分析和排序。**


四步法:让AI帮你筛选开发优先级

**第一步:明确目标与约束条件(你必须自己先想清楚)**

在与AI对话前,请先回答以下问题,这是所有分析的基石:

  1. **商业目标是什么?**(例如:获取首批付费用户?验证一个核心假设?提升用户留存率?)

  2. **目标用户是谁?**(尽可能具体,例如:"为25-35岁、喜欢户外摄影的旅行者")

  3. **核心约束是什么?**(时间------有没有固定上线日期?预算------有多少开发资源?技术------现有技术栈能否支持?)

**这一步是AI无法替代的,是你的战略输入。**

**第二步:构建功能清单与评估维度**

现在,将你的所有开发想法整理成一个清单,然后与AI合作,为每个功能定义评估维度。

**你可以给AI这样的指令:**

> "我现在有一个创业项目,目标是 [在这里陈述你的商业目标和目标用户]。我需要从以下功能列表中筛选出第一个需要开发的核心功能。请帮我建立一个评估这些功能的维度模型。功能列表是:[列出你的所有开发想法]。"

**AI可能会为你输出一个包含以下维度的评估模型(这正是你需要的):**

  1. **影响力/价值:** 该功能对实现核心商业目标有多大贡献?(1-10分)

  2. **成本/投入:** 需要多少开发时间、人力和技术复杂度?(1-10分,分数越高成本越高)

  3. **风险:** 技术实现风险、市场接受度风险有多大?(1-10分,分数越高风险越大)

  4. **用户紧迫性:** 这是否是目标用户"必须要有的"核心需求,还是"有了更好的"锦上添花?(1-10分)

  5. **验证价值:** 该功能是否能最快地帮你验证核心业务假设?(是/否,或1-10分)

**第三步:使用经典模型进行量化评分**

这是最核心的一步。我们将使用两个经典模型,并让AI扮演评分助理的角色。

**模型A:价值 vs. 成本 矩阵(性价比之王)**

**给AI的指令:**

> "现在,请基于上面建立的维度,对我功能列表里的每一个功能进行'价值'(综合影响力、用户紧迫性)和'成本'(综合开发投入、风险)的评分(1-10分)。然后,将所有功能归类到'高价值-低成本'、'高价值-高成本'、'低价值-低成本'、'低价值-高成本'四个象限中。最后,优先推荐'高价值-低成本'象限中的功能。"

* **高价值-低成本(快速获胜):** **这就是你的第一候选!** 它们能让你用最小代价获得最大回报,快速验证市场。

* **高价值-高成本(战略项目):** 重要但不紧急,需要规划资源和时间。

* **低价值-低成本(填充项):** 有空再做。

* **低价值-高成本(陷阱):** 尽量避免。

**模型B:RICE评分法(更全面的视角)**

RICE是一个更精细的评分模型,包含四个维度:

* **Reach(覆盖人数):** 在一定时间内,该功能会影响多少用户?(例如:每月影响的用户数)

* **Impact(影响程度):** 该功能对每个用户的影响有多大?(通常用3-巨大影响, 2-高, 1-中, 0.5-低, 0.25-微不足道 来估算)

* **Confidence(信心指数):** 你对以上估算的信心有多大?(用百分比表示,如100%,80%,50%)

* **Effort(投入精力):** 需要多少"人月"或"人周"的投入?

**RICE分数 = (Reach × Impact × Confidence) / Effort**

**给AI的指令:**

> "现在,我们使用RICE模型来为我的功能列表排序。请为每个功能估算以下四个维度的值,并计算出最终的RICE分数,然后按分数从高到低排序。"

你可以和AI一起,为每个功能填入估算值。AI非常擅长进行这种结构化的计算和排序。

**第四步:综合决策与第一版定义**

现在,你手上已经有了从两个模型中得出的排序列表。

**给AI的指令:**

> "根据价值/成本矩阵和RICE模型的排序结果,综合推荐1-3个作为'第一需要开发'的功能。并阐述你的推荐理由。同时,请帮我为这个首要功能定义一个最简可行产品,即它最核心、必须包含的子功能是什么?"

通过这一步,你不仅得到了优先级,还明确了第一个产品的具体范围,避免了"一开始就想做太多"的陷阱。


实战对话示例

假设你正在开发一个"智能健身教练"App。

**你:**

"我的项目是'智能健身教练'App,目标用户是22-30岁想在家庭场景高效健身的上班族。商业目标是6个月内获取1000名付费用户。现有功能想法:1) 个性化每日训练计划,2) 动作AI纠正(需要摄像头),3) 健身食谱推荐,4) 社区排行榜,5) 可穿戴设备数据同步。请帮我建立评估维度。"

**AI:**

(输出包括影响力、成本、风险、用户紧迫性、验证价值的维度模型)

**你:**

"好的,现在请使用'价值/成本矩阵'为这5个功能评分和归类。"

**AI:**

(输出结果,可能显示"个性化每日训练计划"是**高价值-低成本**,而"动作AI纠正"是**高价值-高成本**)

**你:**

"现在我们再用RICE模型算一遍。我的估算:1) 覆盖人数:5000/月,影响程度:3,信心:80%,投入:2人月;2) 覆盖人数: 3000/月,影响程度: 2,信心: 50%,投入:8人月 ... 请计算并排序。"

**AI:**

(输出RICE分数,很可能"个性化计划"依然分数最高)

**你:**

"综合来看,第一个应该开发的是'个性化每日训练计划'。那么,请为这个功能设计一个MVP,列出最核心的子功能。"

**AI:**

"MVP核心子功能建议:1. 用户首次使用填写健身目标、水平、可用设备。2. 系统生成一周的训练计划(仅动作名称、组数、次数)。3. 提供简单的图文/视频动作指导。4. 用户可标记完成。**避免在MVP中做**:复杂的计划调整算法、进度百分比显示、分享功能。"

总结

要让AI帮你筛选,关键在于:

  1. **你先定义战略框架**(目标、用户、约束)。

  2. **让AI充当计算器和分类器**,使用**价值/成本矩阵**和**RICE模型**进行量化分析。

  3. **综合两个模型的结果**,找出交集项。

  4. **最后让AI帮你定义MVP范围**,确保第一步是可执行且聚焦的。

这样,你的决策就不再是基于直觉的猜测,而是基于数据和逻辑的理性分析,AI在这个过程中完美地扮演了你高效、客观的决策助理角色。

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