今天在公司给同事们做了一场简短的AI分享会，我说了一下我日常如何用AI的，同事们觉得都很有收获，在这里也分享给大家。
日常工具
聊天工具： ChatGPT，Gemini，Qwen
学习工具： NotebookLM
输出工具：YouMind
编程工具：后端Codex，前端Antigravity
图片工具：Nano Banana Pro，Lovart
如何使用AI
和AI聊天
在聊天之前我要先想清楚我要问的问属于什么维度，这里参照四象限，看图片一。
根据维度来选择沟通的方式，比如我要AI帮我做个数据清洗，这属于共识区，我直接把数据给他，让他给我清洗一下，提取我要的结构就可以了。
这里有个小技巧，我们让AI回答的时候让他基于思维框架来回答会出奇的好，比如：
SMA，5W2H，黄金圈，第一性原理，金字塔原理，SWOT，奥卡姆剃刀，二八法则。
具体用法就太多了，我就不一一举例，大家可以给到AI让其分一些应用场景
写提示词
文本创作类
1. 先搜集相关资料，我会使用Deep Research，比如我要写一个儿童绘本提示词，我会让调研一下一个好的儿童绘本要有什么核心要素
2. 告诉AI我要写一个提示词，会提供什么，我需要得到什么，然后提供调研的资料，让其出一个结构化的元提示词
修改一下元提示词，然后去使用，把结果给到AI，说要改进的地方，不断迭代
图片类
找对标，然后发给AI，生成一个json的元提示词，限制800字，然后改里面的主体结构等等
基本能复刻90%
如果对于自己的目标比较模糊，我们要学会让AI对我们进行提问，就是让AI问我们问，来理清目标再写提示词。
AI进行编程
遵循spec规范驱动开发的原则，先写PRD，然后技术文档，然后列计划然后开发，测试
1. 写PRD，我一般是通过和AI沟通，然后不断PUA ，就是说一下自己的需求，然后不看第一版，直接开始不断PUA，一般效果能好不少。图二
2. 使用aistudio的Build模式进行快速原型开发，只开发前端功能
3. 代码拉下来到Antigravity进行调优
4. 然后可以让写测试用例，使用 chrome-dev-tool MCP进行自动化测试
5.后端编写我会用提示词先总结一个文档文件夹，看图三，然后使用专有的规则，会先读取私域知识库，然后再进行开发。
这种代码采用率会很高，但是要求就是在架构层面需要提前设计好，反正宗旨就是上下文越清晰，越准确，AI生成的质量越好