分享我自己AI 使用小技巧：实践经验 × 课程验证 🤖 AI 好不好用，很多时候不是取决于你用了多少 Agent、Skill，而是你本身做事情的路径清不清楚。 1）先梳理业务链和整体框架，再决定 AI 重度用在哪里。现在大家很容易关注各种 Agent、推广 Skill、评论 Skill，这些当然都有用。但如果一件事情

分享我自己AI 使用小技巧：实践经验 × 课程验证 🤖

AI 好不好用，很多时候不是取决于你用了多少 Agent、Skill，而是你本身做事情的路径清不清楚。

1）先梳理业务链和整体框架，再决定 AI 重度用在哪里。现在大家很容易关注各种 Agent、推广 Skill、评论 Skill，这些当然都有用。

但如果一件事情本身有 10 个环节，不一定每个环节都需要重度使用 AI。更好的方式是先把：整体业务链 → 关键环节 → 当前瓶颈 → 最值得投入的地方梳理出来。

有些环节只需要快速辅助，有些环节才值得做深度分析、自动化或者专门的 Skill。不是每个点都做得很重，不然其实很耗时间。

类比回产品开发的例子而言，你需要了解整体的当前任务整体思路大概是怎么样，例如：市场容量趋势竞争力价格调研 —— 产品验证工厂经验 —— 实际最终结果大货上架销量反馈迭代等。🗺️时间有限的情况下，如果一直沉浸在“市场容量到底是多少评论怎么看更多”这种细节里反复纠结，还不如先理解整体框架，做到适合当下的结果，然后尽快进入真实商业验证。

2）发现 AI 的工作方式不好，就主动🔧优化。

实际使用久了以后，会慢慢发现一些问题：有时候上下文太长；有时候查资料范围太大——单个对话、单个项目、甚至全局电脑一起扫；有时候回答很多，但真正有用的信息很少；有时候每次都重复走一遍低效流程。

这时候不是继续忍受，而是应该去优化它。

比如可以提前告诉它：先缩小范围再查找、先总结再展开、先确认关键变量，不要一开始全局扫描。上下文信息越来越多，废话文学可能也越来越多，学会用结构化浓缩精华但是核心到位。

本质上也是：使用 —— 发现问题 —— 调整规则 —— 再使用。🔄AI 的工作方式也需要被持续迭代。

3）不同项目，建立不同的项目级 MD / Context。📁不同项目的目标、背景、规则和判断标准本来就不一样。因为根文件每次都会进入上下文，写得越长，Token 成本越高，也会稀释真正重要的指令。

举个很简单的类比：我拥有三个运营项目组，虽然大家都是做亚马逊运营，但一个可能是精品模式，一个是精铺模式，不同团队的核心目标、工作方法、判断标准都不一样。项目 MD 就有点像一份新人入职手册：新人一进来，看完就知道这个团队是干什么的、重点是什么、应该怎么做。

AI 也是一样。有知道说明更快上手工作不浪费资源。

——最后我觉得最重要的一点是：🎯不要脱离自己的业务（实际生活实际资源实际落地）思考去学 AI🎯。

先把事情本身想清楚，再决定 AI 应该在哪个环节介入、介入多深。同一个 AI，用不同的思考路径去调用，最后得到的其实是完全不同的效果。

AI对于我们非常清楚的路线：先懂业务 —— 再设计 Context —— 按需调用 Skill / Agent —— 给出验收标准 —— 实践后继续优化系统。

而不是：先收藏一堆 Prompt —— Skill —— Agent —— MCP —— 每个地方都往里面套。（看似什么都做了，实际效果弱化了）