从 0 到 1 入门 AI：写给普通人的万字指南 — 搞懂概念、会用工具、看清方向

为什么现在要学 AI？

ai早已渗透了我们的日常生活

学习中，生活中，豆包已经成了我们最好的助手和伙伴，帮助我们解决问题、定制方案、渗透到我们日常生活中的方方面面。

学习ai不是成为工程师，而是为了提高效率

有人会觉得，学习ai是一些工程师和数据员才要做的事，但是自从学习了ai，它已经成为了我生活中不可或缺的帮手，大大的提高了我的学习和工作效率。

当我要做PPT时，我会用kimi+一键生成想要的大纲，然后根据想要的内容进行修改，再根据修改好的内容一键生成PPT，以前做一个PPT要两三个小时，现在ai生成只需要10分钟。

当我要做一个自定义的图像时，只要去即梦输入想要生成图片的提示词，就能立马生成图片，如果不满意可以根据提示词一点一点修改。以前修图用PS要一个小时，现在即梦ai出图只要1分钟。

我们不仅仅要当ai的使用者，还要当ai的学习者。

本文的目标：打破“AI高深难懂”的误区，用通俗的语言讲解ai的使用、以及近期我的学习成果

1、初学coze

初学ai时，我先了解了一下什么是ai，使用了一些基本的ai软件，像豆包、deepseek等等，向他们提问，慢慢的摸索出关键的提示词。

后来我跟着一些博主开始接触coze，刚开始以为是跟豆包一样的查询ai，后面发现他可以根据自己的需求建立属于自己的应用，我就开始跟着博主去建立一些自己的工作流，如：ai生成明信片工作流、ai生成纸雕工作流等等。

2、探索飞书

后面我又开始尝试探索飞书，飞书是一个很强大的工具，它把聊天、文档、表格、会议、日历、邮箱甚至第三方工具（比如思维导图、代码仓库）都装进一个平台里，不用在微信、Excel、钉钉、邮箱之间切来切去。比如日历里标了个会议，点进去能直接跳转到会议文档；邮箱收到份合同，转发到飞书群，就能直接在群里用在线编辑功能改条款。

我试着用飞书+DeepSeek创建多维表格， 多维表格可以根据你提供的信息和要求生成ai检测结果， 我用了飞书+DeepSeek，创建了编写小红书内容、文案以及标题的表格，只要输入你想要编写的内容，表格就可以自动帮你生成。

多维表格的创建可以使信息的整合更加高效，ai的反应速度快、采用联网的功能使数据处理更加的智能化，分析决策有依据，不仅节省了时间，高效快捷，并且采用了表格的形式，更加一目了然。

3、学习即梦

学习了文字的生成，我又逐渐对图画生成产生了兴趣，于是我开始学习了即梦AI

随着时代进步，现在涌生出了很多ai做图软件：即梦、Mid Journey V7、通义万相等等

我选择了相对来说好上手的即梦AI，先是在灵感大厅看许许多多用户生成的各种各样精美的图画，再试着根据别人的提示词进行修改，生成与作者风格类似的图片

再接着我试着开始自己写提示词，写一次生成后的图片不满意就一遍遍的修改提示词，直到ai生成达到我理想中的图为止。

生成了图片之后，我又开始尝试用即梦生成视频，从一开始的直接生成到后来的先用ai成图之后，再根据生成的图片生成视频，再用即梦+剪映剪辑出一个小视频。

根据几天的实践对即梦的生成图像做了一个总结：高效提问=明确需求+细节+指定形式

在之前生成动态视频的那一期，我也对生成视频的提示词做了一个总结：

1、节日/主题名称+背景+四周环境氛围（如云雾缭绕/花瓣纷飞）

2、标志性动态元素在载体（如水/天空）上前行+连接性元素（如河流/道路）从巨型主体之间蜿蜒延伸到远方+画面背景（远景，如月亮/山峦）+[主题相关辅助元素1]、[主题相关辅助元素2]点缀其间+（摄影/设计类型，如美食摄影/古风插画）

3、细节丰富，（时间/光线，如白天/暖光），（氛围强化元素，如仙雾/霞光）、（自然元素，如云朵/星辰）+风格化照明（如电影照明/柔光）+超高品质，超高分辨率，超高清，超清晰细节+用途（如产品广告/节日海报）+呈现画像的清晰度（8K）+文化/风格定位（如中国风/复古风）

（2）对AI过度依赖，放弃独立思考

过度依赖 AI 而放弃独立思考，是很多新手容易掉入的陷阱。就像学生完全用 AI 写作业，看似快速地完成了任务，却失去了独立分析问题、组织语言的机会，长期下来会弱化逻辑思维和表达能力。职场中也有类似情况，有人用 AI 生成市场分析报告后，不做任何修改就提交，结果因为 AI 对行业的理解浮于表面，导致报告缺乏针对性。AI 可以提供素材和框架，但最终的判断、取舍和深度加工，仍需要人来完成。把 AI 当作 “拐杖” 而非 “替身”，才能在借助其效率的同时，保留自身的思考能力。

（3）害怕 “学不会”—— 工具更新快，重点是 “用起来”，边用边熟悉

面对更新迭代迅速的 AI 工具，不少新手会因担心 “跟不上” 而不敢尝试。其实，工具的核心价值是解决问题，而非成为需要完美掌握的 “学问”。比如设计类 AI 工具不断推出新功能，但基础的图片生成、风格调整逻辑是相通的，先从简单的指令输入练起，在实际使用中慢慢熟悉新增功能，远比对着教程死记硬背更有效。就像智能手机每年更新系统，但普通人不需要了解每一项技术细节，能熟练使用常用功能就足够满足日常需求。AI 工具也是如此，别怕 “学不全”，先动手用起来，在解决具体问题的过程中积累经验，自然能跟上更新节奏。

8、AI 工具的进阶实践与跨场景融合

在掌握了基础的AI工具后，我不再仅仅满足于某个工具的某个惊艳功能，而是致力于将多个各具特色的 AI 工具无缝衔接，构建出一条高度自动化、智能化的生产流水线，从而实现效率的倍增与效果的质变。

要想实现这一个目标，关键在于深刻理解每个工具 的核心功能，系统的将它们编织成一个协同网络，如：

多工具协同工作流设计

案例 1：“内容创作全流程” —— 从灵感到成品的自动化链条

场景目标： 为自媒体运营者、市场文案或内容创作者设计一个高效、连贯的自动化工作流，覆盖从选题洞察、文稿撰写、图片生成到最终校对发布的全部环节，最大限度减少人工切换和重复劳动。

工作流拆解与工具匹配：

一：热点追踪与选题挖掘（需求：广域信息检索与趋势分析）

工具匹配：Kimi 

实践：利用 Kimi  超长上下文和精准互联网 信息检索能力，向其发出指令，如：“请搜索今天科技互联网领域的热点事件，并生成 5 个适合科技类公众号写作的选题角度，要求包含数据支撑和潜在论点。”Kimi 会快速返回一份结构化的选题报告，为创作提供方向。

二：高质量初稿撰写（需求：基于选题快速生成结构清晰、内容丰富的文章）

工具匹配： 通用大模型（如 ChatGPT、DeepSeek-V3、Claude）

实践： 将 Kimi 生成的优选选题输入到写作 AI 中。指令需更具体：“请以xxx为题，撰写一篇 1500 字的公众号文章。要求包含引言、三个核心论点（每个论点配以案例）和结论。语言风格需专业且不失活泼。”AI 会在几分钟内产出高质量初稿。

三：配图生成与美化（需求：根据文章内容自动生成风格一致的配图）

工具匹配：即梦（AIGC 绘画工具）

实践：从撰写好的稿件中，提取核心段落或关键词，将其输入即梦。例如中国端午节主题，主体是一艘龙舟在碧绿河流上前行，近景有划桨的古装船夫（穿着青色汉服），中景有河岸插满的艾草与菖蒲，远景是云雾中的青山，古风工笔画风格，暖黄色调，8K 分辨率，超清晰衣纹细节，用于端午节日海报设计”

四：终审校对与团队协同（需求：内容纠错、格式调整与多人协作）

工具匹配：飞书文档

实践： 将 AI 生成的文稿和图片粘贴至飞书文档。首先，利用飞书文档内置的“智能纠错”功能检查错别字和语病。随后，将文档链接分享给团队成员进行评论和建议。飞书优秀的协同功能允许所有人实时或异步地提出修改意见，并@相关人员处理，最终形成一个校对完毕、团队共识的终稿。

流程闭环： 选题 (Kimi) → 写稿 (写作AI) → 配图 (即梦) → 校对/发布 (飞书)。整个过程几乎在一个浏览器标签页内完成，创作者的角色从“写手”转变为“导演”，负责发出指令、整合成果与做最终决策。

案例 2：“职场效`率闭环” —— 会议从记录到汇报的全自动化

场景目标：为项目团队或职场人士打造一个高效会议管理流程，自动完成会议记录、要点提炼、任务分配、数据可视化和汇报材料生成，将会议价值最大化，避免“会而无议，议而无果”.

工作流拆解与工具匹配：

1. 环节一：结构化会议记录与任务抓取（需求：自动记录并识别会议中的决策点和待办事项）

工具匹配：飞书妙记

实践：使用飞书会议进行线上会议，并开启“飞书妙记”进行录制和实时转写。飞书妙记不仅能生成高准确度的文字记录，其核心优势在于能**自动识别发言人和会议结论，并一键将讨论内容转化为“待办事项”，自动分配负责人和设定截止日期。

2. 环节二：数据整合与深度分析（需求：对会议产生的任务数据进行汇总、统计和个性化分析）

工具匹配：飞书多维表格 + DeepSeek

  实践：飞书妙记生成的待办事项会自动同步到飞书多维表格中，形成一个动态的任务管理数据库。此时，可以利用 DeepSeek 的数据分析能力进行深度操作。例如，将任务清单输入 DeepSeek 并指令：“分析本周期所有会议的任务项，统计各负责人的任务总量和逾期率，并指出风险最高的三个项目。”DeepSeek 可以快速完成数据清洗、分析和报告生成，为管理者提供决策洞察。

3.  环节三：自动化汇报与成果展示（需求：将会议成果和分析数据自动生成易于传播的汇报视频）

工具匹配：剪映 AI（如“图文成片”功能）

 实践：将 DeepSeek 生成的数据分析总结报告，或者会议的核心结论，直接复制到剪映的“图文成片”功能中。AI 会自动根据文本内容匹配相应的视频素材、字幕、背景音乐，生成一个专业的短视频摘要。这个视频可以用于在团队群内快速同步会议信息，或作为周报的一部分向上级汇报，极大提升了信息传达的效率和观感。

流程闭环：记录 (飞书妙记) → 数据整合 (飞书多维表格) → 分析 (DeepSeek) → 可视化汇报 (剪映)。此流程将冗长的会议录音转化为结构化的数据、深度的洞察和生动的视频，形成了一个完整的价值闭环。

工具协同的核心原则

设计一个高效的多工具工作流，并非工具的简单堆砌，需遵循以下核心原则：

1.  明确场景目标（Why）：一切始于最终目的。你是要提升创作速度？还是优化决策质量？或是为了自动化重复劳动？清晰的目标是选择工具和设计流程的北极星。

2.  拆解环节需求（What）：将宏观目标分解为具体的、可执行的任务环节。例如，“内容创作”可拆解为“选题-写作-配图-校对”。每个环节都需要明确其输入、处理和输出是什么。

3.  匹配工具特性（How）： 这是最关键的一步。为每个环节的需求寻找最擅长的工具。评估工具时需考虑：

核心能力：它最擅长什么？（如：Kimi 长文检索、即梦图像生成）

集成度/开放性：它是否提供 API？是否支持便捷的导入导出？（如：飞书套件间的无缝流转）

易用性与成本：学习成本多高？是否符合预算？

附：工具适配清单（示例）

 需求场景 | 推荐工具 | 特性说明 |

| 信息检索与梳理| Kimi Chat, Perplexity | 长文本处理、联网搜索、信息整合能力强 |

| 通用写作与创意| DeepSeek-V3, ChatGPT, Claude | 思路广、逻辑强，适合起草、润色、头脑风暴 |

| 图像生成与设计 | 即梦, Midjourney, Stable Diffusion | 将文本描述（Prompt）转化为高质量图像 |

| 视频自动生成 | 剪映 CAPCUT, HeyGen | 图文成片、数字人播报，快速生成短视频 |

| 会议记录与协同 | 飞书妙记, Notion AI, Otter.ai | 语音转文字、自动提炼要点、任务分配 |

| 数据处理与分析 | DeepSeek, ChatGPT (Code Interpreter) | 处理表格数据、进行统计分析、可视化建议 |

| 自动化流程搭建 | Coze, Zapier, n8n | 连接不同应用，构建自动化工作流（Zapier/n8n） |

| 代码辅助与开发 | GitHub Copilot, Codeium | 代码补全、解释、调试，提升开发效率 |

9、人类与 AI 的核心差异

（1）为什么会误判？

如果当一个毛绒玩具拥有与真猫高度相似的特征组合（如毛茸茸的质感、类似的眼睛和耳朵形状）时，AI基于它学到的统计规律，会计算出“该物体是猫的概率高达85%”，从而做出误判。

这并非因为它“蠢”，而是因为它严格遵循了“像什么，就是什么”的统计逻辑，它不理解“生命”和“玩具”的本质区别。

这揭示了AI的核心：它并不理解世界的意义，它只精通数据的关联性。

(2) 抽象概念的理解能力：AI 为何无法体会 “乡愁”“正义”？

你可以让AI写一首关于“乡愁”的诗，它或许能组合出辞藻华丽的句子，但它永远无法真正“体会”那种情感。因为人类的情感和高度抽象的概念（如正义、爱、美感、幽默感）是不可模仿的。

AI处理的是数字和概率，而人类的情感是生物化学、个人经历、文化背景和社会关系的复杂综合体。

乡愁不仅仅是“对故乡的思念”这个文本定义，它是妈妈做菜的香味、是童年老屋门前的光影、是某种特定季节的空气湿度……这些极其个人化、感官化的体验，无法被完全转化为数据供AI学习。

AI可以模拟情感的表达，但永远无法拥有情感本身。

（3）创新的本质区别：AI 的 “重组式创作” vs 人类的 “突破性灵感”

AI的“创作”，无论是即梦生成图片还是ChatGPT写文章，本质上是对现有数据的 重组整合。

比如，它可以从它学习过的数亿张图片中提取“梵高的笔触”“赛博朋克的色彩”和“龙的形象”，然后神奇地组合成一幅《梵高风格的赛博龙》。这是一种强大的“连接性创新”。

（4）AI的 “推荐算法” ：你的注意力被如何“算计”

为什么刷短视频会停不下来？因为你在和一个以“最大化用户停留时长”为终极目标的AI进行博弈。

生活化解读： 短视频平台的AI就像一个极其精明、不知疲倦的赌场首席设计师。它的核心目标非常明确且可量化：尽可能延长你在平台上的停留时间。你每一次的滑动、点赞、评论、停留时长，甚至是一个微妙的犹豫，都是你向AI投喂的“数据筹码”。

AI会实时分析你的行为数据，快速构建你的兴趣画像（“哦，他喜欢看小猫视频和科技评测，每次看到美女跳舞会快速划走”），然后不断地用新的视频内容来测试你，进行“A/B测试”。哪个视频能让你多停留一秒，哪种封面和BGM组合能让你完成播放，AI就会迅速学习并推送更多相似的内容，最终为你编织出一个高度“成瘾”的信息茧房。

AI是一个没有意识、没有主观意图的工具。它无法为自己的输出承担法律和道德责任。一个AI可以生成一万条法律建议，但最终决定在法庭上采用哪一条、如何阐释的，必须是负有责任的律师。AI可以生成新闻稿，但为其事实性和观点导向负责的，必须是媒体的编辑。

因此，我们必须始终将AI置于人类的监督之下，人类必须是最终的决策者和责任主体。这不仅是伦理要求，也是确保AI安全、可靠服务于人类社会的基石

10.学习 AI 的长期路径与资源体系

面对AI浪潮，焦虑无用，系统性的学习才是关键。以下是一个为普通人设计的从零到一的进阶路径。

一、分阶段学习计划（针对零基础到进阶）

1. 入门期：核心目标是 “祛魅” 与 “工具熟练度”

心态调整： 别把AI当神，把它当成一个强大的“瑞士军刀”或“实习生”。

核心任务： 每天投入10-15分钟，与1-2个核心工具“玩”在一起。

每日10分钟练习：

周一： 用Kimi或豆包，让它帮你写一封邮件，或者总结一篇长文章的核心观点。

周三： 用即梦，尝试用一段详细的描述（Prompt）生成你想要的图片，比如“一只穿着宇航服的柯基在月球上打麻将，科幻风格”。

周五： 用飞书文档的AI功能，让它帮你调整一段文字的语法，或者生成一个会议议程模板。

成功标志：不再对AI感到陌生和恐惧，能自然地想“这个问题能不能让AI帮我一下？”

2. 进阶期：聚焦 “场景落地”，打造个人效率护城河

核心任务：选择1个你最熟悉或最想提升的垂直领域（如职场、内容创作、学习、生活娱乐），完成3个完整的项目，解决真实问题。

比如：打造个人知识库

        1.  用Kimi阅读并总结你收藏的10篇行业报告，输出一份综述。

        2.  用飞书多维表格搭建一个读书笔记库，用AI自动提炼书籍要点。

成功标志：AI深度融入你至少一个工作流，显著提升了效率和质量，并有了可展示的成果。

3. 高阶期：探索 “工具定制”，从使用者变为创造者

核心任务：不再满足于使用现成工具，开始尝试用低代码/无代码平台打造专属的AI应用，解决更个性化的需求。

实践举例：为自媒体人设计 “选题 + 配图 + 排版” 一键生成工具

    1.  在coze平台上，创建一个新的AI应用（Bot）。

    2. coze 工作流设计

    3.  将这个Bot发布出去，分享给你的团队成员使用。

成功标志： 你能为特定场景设计和实现自动化解决方案，成为身边人眼中的“AI专家”。

二、优质学习资源整合

1. 免费工具（隐藏功能挖掘）：

豆包：除了日常问答，多试试它的“长文阅读”和“数据整理”功能，适合快速处理大量信息。

飞书：不仅是协同工具，其内置的AI功能可用于会议纪要生成、待办项提取、智能表格创建，是练习“AI+协作”的最佳 playground。

即梦：深入研究“风格化”和“参数调整”，不要只满足于简单的文本生成，尝试控制构图、光影、艺术家风格，才能真正发挥其威力。

2. 系统课程（筛选标准）：

看是否含实操案例： 纯讲理论的课程不要选。好的课程应该带着你一步一步完成一个具体项目。

看是否避开代码门槛：针对普通人的课程应聚焦于应用层，使用现成工具，而非一上来就教Python和机器学习。

推荐方向： 在B站、小红书等平台搜索“AI绘画入门”、“ChatGPT实战应用”、“飞书AI教程”等关键词，选择那些更新及时、评论区反馈积极的系列视频。

3. 社区与博主（值得关注的3类创作者）：

工具教程类：紧跟最新工具更新，提供手把手教学。帮你解决“怎么用”的问题。

场景应用类：分享如何将AI用于特定行业（如律师、教师、设计师）的真实案例。帮你解决“用在哪”的问题。

逻辑解读类：深入浅出地解读AI原理、行业趋势和伦理思考。帮你建立认知框架，解决“为什么”的问题。

11.AI 发展的 3 个趋势（普通人需要关注的方向）

（1）低代码/无代码化：

未来，构建一个AI应用会像做PPT一样简单。通过自然语言描述（如“我要一个能帮我自动回复客户邮件的Bot”），平台就能自动生成所需功能。Coze等平台正在这个方向飞速迭代，这意味着“人人都是开发者”的时代正在加速到来。

AI将从“通用助手”进化成“懂你的专属顾问”。它会深度学习你的个人数据（在保护隐私的前提下）、你的工作习惯、你的偏好，主动为你提供定制化服务。例如，你的AI助手会知道你读报告时喜欢先看结论，它会自动为你调整信息呈现顺序。

（3）多模态融合：

文字、图像、视频、语音的界限将被彻底打破。你可以用一段语音让AI生成一个视频，可以对着一张草图让AI生成代码并构建一个网站。即梦等工具正在从图片生成向视频生成进化，未来内容的创作和转换将变得无比流畅和高效。

12.如何保持学习动力？

1. 用 “小成果激励法”：

建立一个“AI成功日记”，每周记录1-2个AI帮你解决的实际问题，正向反馈是持续学习的最佳燃料。

2. 加入实践社群：

线上打卡群：加入一些AI学习社群，每天看到别人的分享和提问，会激发你的学习欲望，也能快速解决你遇到的卡点。

线下AI体验活动： 参加一些AI绘画工作坊、AI主题沙龙，与真人交流的体验感和灵感碰撞是线上无法替代的。

13.写给读者的行动清单：

不要等待，从现在开始：

今天可做：打开豆包或任何你熟悉的AI工具，用这样一个清晰的提示词：“我是一名[你的职业/身份]，希望在未来3个月内入门AI工具，主要想提升[你的目标，如工作效率/内容创作能力]。请为我制定一份详细到周的学习计划，包括每周的学习目标和实践任务。”

本周可试： 这是一个经典的“多模态”练习。用即梦生成一张你“未来理想生活”的图片（例如：在山谷中的现代书房，窗外是森林，身边有狗）。然后，将这张图片扔进Kimi，让它“看图说话”，帮你写一段描述这段理想生活的优美文案。感受一下文字和图像在AI辅助下的自由转换。

长期坚持：在飞书文档中创建一个“我的AI使用手册”表格。每月至少记录一条你发现的AI工具新用法、一个有效的Prompt技巧、一个解决了实际问题的案例。积少成多，这份文档将成为你最宝贵的个人知识库和竞争力来源。

AI不是遥远的未来，它已是触手可及的现在。最大的风险不是AI太强大，而是我们太弱小——弱小到不敢去了解和使用它。愿你从现在开始，成为一个善用AI的“超人”，而非被时代抛下的“古人”。