内容覆盖了五大核心部分：
•什么是 AI：关键术语与发展脉络
•Prompting：提示工程的框架与进阶技巧
•AI Agents：下一代自动化工作系统
•Vibe Coding：AI 协作式编程方法
•未来趋势：2025年下半年值得关注的方向
一、什么是 AI？你需要掌握的基础概念
人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI），是指能够执行“类人智能任务”的计算机程序。
最早的 AI 技术就是现在常说的「机器学习」，比如：
• Google 搜索排序
• YouTube 推荐算法
而如今我们常说的 AI，更特指“生成式 AI”（Generative AI）：能够自主生成文字、图像、音频、视频等内容的模型。
核心术语解读：
•LLM（Large Language Model）：大语言模型，输入文字，输出文字（如 ChatGPT）。
•Multimodal（多模态）模型：不仅能处理文本，还能理解图像、音频等信息。
当前代表性的模型包括：
• GPT-4o（OpenAI）
• Claude（Anthropic）
• Gemini（Google）
这些模型正逐步变得强大、多模态、可控，具备实际应用价值。
二、提示工程（Prompting）：AI 时代的“第一技能”
Tina 说得很直接：“提示工程是你可以学到的，回报最高的 AI 技能。”
你可以拥有世界上最强的模型，但如果不会写提示，它对你来说也没有用。
✅初级框架：Tiny Crabs Ride Enormous Iguanas（T-C-R-E-I）
记忆口诀是「小螃蟹骑大鬣蜥」，代表五个关键步骤：
1. Task：说明你想让 AI 做什么
2. Context：提供背景信息，给出素材、风格、目标对象
3. Resources（参考）：举例类似风格的文字或设计
4. Evaluate：评估 AI 输出是否符合预期
5. Iterate：不断优化提示内容，迭代修改
🌰 举例：想让 AI 写一个 Instagram 帖子宣传章鱼周边 → 明确身份、产品细节、受众、图片、风格 → 你越详细，输出越精确。
✅高级框架：Ramen Saves Tragic Idiots（拉面拯救悲伤小白）
当你按 T-C-R-E-I 提示后仍然不满意结果，可以用这个进阶框架继续优化：
1. Revisit**：**重新审视是否有冲突、不明确的信息
2. Split**：**拆分长句，让提示更清晰、结构更好
3. Try different phrasing**：**转换表述方式（例如从“写演讲稿”改为“写一个打动人的故事”）
4. Introduce constraints**：**加限制条件，比如语气、长度、风格、用户类型等
Tina 提醒，这两个框架都源自 Google 的提示工程课程，值得反复练习与实践。
三、AI Agents：AI 不只是聊天，更能执行任务
Agent（代理人）是一类拥有目标、可调用工具、能执行任务的 AI 实体。
和你日常用的 ChatGPT 不同，AI Agent 不只是“说”，而是可以“做”。
🌟示例场景
•客服agent：自动回复用户邮件，调用找回密码链接
•编程agent：根据你的需求，生成网页原型或脚本初稿
AI Agent 的六大组成部分（Tina 引用自 OpenAI 框架）
1.模型（Model）：AI 的大脑，负责推理与决策
2.工具（Tools）：可以读取邮件、查数据库、发请求等
3.知识与记忆（Knowledge & Memory）：可访问 FAQ、用户数据、历史上下文
4.语音交互（Audio & Speech）：支持自然语言沟通、多语种切换
5.护栏系统（Guardrails）：防止模型越权或行为异常
6.调度管理（Orchestration）：监控、反馈、部署、更新整个 agent 系统
她特别提到：“部署 AI 不是一次性项目，你必须持续监控与调优。”
什么是 MCP？
MCP（Modular Component Protocol）是 Anthropic 提出的一套标准协议。
你可以理解为「AI agent 接入现实世界系统的 USB 标准」，解决了过去工具/数据库/接口不统一、难以集成的问题。
四、Vibe Coding：与 AI 协作式开发产品
Vibe Coding 是一种“描述你的想法 → 让 AI 帮你实现”的协作编程方式。
你只需告诉 AI 你要什么功能、界面、体验，它帮你生成基础代码、逻辑结构甚至上线版本。
例如：
“请帮我做一个叫 Daily Vibes 的 React 网页，用户可以选择心情 emoji，写一段文字，显示过往提交。”
Tina 说：“这并不是幻想，LLM 确实能实现这些。”但你需要掌握正确协作方法。
五步开发框架：Tiny Ferrets Carry Dangerous Code（小雪貂背危险代码）
1. Thinking：先写好产品需求文档（PRD），越清楚越好
2. Frameworks：告诉 AI 用什么技术栈（如 React、Tailwind）
3. Checkpoints：全程用 Git 做版本管理，防止丢失
4. Debugging：学会调试，指出问题、提供截图或错误信息
5. Context：给 AI 更多上下文（Mockup、素材、预期行为等）
她总结说：“开发的本质只有两种模式：构建 vs 调试。”
推荐工具（按难度递进）：
初学者推荐：
• Lovable / Vzero / Bolt（无需编码，图形化界面）
中级用户：
• Replit（可查看代码，适合边学边用）
• Firebase Studio（支持无代码与 VS Code 切换）
高级开发者：
• Windsurf / Cursor（本地开发，支持代码分支、插件）
• Claude Code / Cloud Code（命令行接口，适用于熟悉终端的程序员）
五、2025下半年AI趋势观察（Tina 总结）
Tina 不建议“追每一个新模型”，而是建议关注底层趋势：
趋势一：AI 集成进企业内部工作流
Google IO 2025 明确表态，将 AI 集成到 Gmail、Sheets、Docs、Slides 等产品中。
企业不再是“另建 AI 产品”，而是“把 AI 嵌入已有系统中”。
趋势二：Vibe Coding 工具降低门槛、提升效率
AI 正在降低编程门槛，也帮助资深开发者提升效率。
学习 **command line 工具（如 Claude Code、Cloud Code）**会成为提升竞争力的关键技能。
趋势三：AI Agents 将成为新一代 SaaS 替代者
正如 YC 所言：
“每一个 SaaS 公司，未来都会有一个 AI Agent 替代版本。”
如果你想创业、打造产品或服务，AI Agent 可能是最值得下注的赛道。
小结
• 学 AI 不是为了“追热点”，而是为了构建理解能力与应用能力
• 不要急于求成，而是要掌握：
• 提示技巧（Prompting）
• agent 构建原理
• 编程协作习惯
• 开发工具基础
最后，Tina 强调：
真正厉害的人，不是知道一切的人，而是知道怎么快速搞懂事情的人。
📚推荐视频（来自 Tina 本人）：
• Google AI Essentials 课程压缩解读
• Prompting 进阶技巧与评估案例
• AI Agent 构建演示
• Firebase Studio 全流程教学
• Claude Code 工具使用方法
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