我的 AI Workflow
学习思维的转变：从练习到项目
以前的学习路径：文档 → demo → 文档 → 项目
现在的学习路径：AI 生成 demo → 阅读 demo 学习文档 → 从头手搓项目 → 遇到问题问 AI → 快速积累自己的 cookbook
核心变化：不再做练习，直接上项目。AI 让「边做边学」成为可能。
举个例子： 以前学前端，学完 JS 语法就从 component 开始练习，难以完成一个整体项目，正反馈一般。现在不会的地方，甚至所有地方，可以先让 AI 生成，等效果好了以后，自己再逐个重构。虽然代码量一样，但能够看到一个完整的产品，以及它在我的改进下越来越好，正反馈拉满。
最近学 Flutter 就是这么干的：
- 看完 tutorial，掌握最核心的概念和抽象
- 用 AI 生成设计图、交互文档，最后实现 MVP 代码
- 通过对话逐渐改进，目标是看懂 AI 每次的小改动
- 理解整体项目结构、模块边界与接口
- 尝试不改变接口的情况下自己手搓一遍，甚至直接把项目删掉从头手做
我目前已经删掉了第一遍 AI 打底的代码，开始从头手搓了 😄
精力管理的转变：从保大到重小
以前：保大 — 确保核心技能的掌握，大块时间攻坚难题
现在：重小 — 确保长期事项有持续时间投入
为什么？
- AI 保证了核心事项的速度，更少 block，更容易进入心流
- 但心流本身也消耗精力，反而需要刻意保护「小事」的时间，比如学习语言，做做 leetcode
- 新习惯：
- 树状记录问题，一次最多向下两层，避免偏离原本目标
- 定期整理：导出对话给 AI 构建知识网络
一个痛点： 以前学习理论丰富的内容，遇到很多名词，中途退出查资料很容易分心，就再回不来集中注意力了。有了 AI 可以快速了解，能更好保持原有内容的心流状态。
可问题是：同样两小时的学习，没有了那些查资料、到处看看的「休闲过程」，要累得多。导致一些积累性的活动由于精力不济难以坚持，对我来说就是：练习外语和 leetcode。
现在还没找到很好的办法来平衡 AI 学习中精力消耗太快的问题，只能腾出一两天以小事为主 😭
希望2026的我
1. 让 AI 成为信息中枢
把时间专注于个人提升，让 AI 来承担计划和跟踪的职责。
相比人，AI 能考虑更大的上下文，更快的上下文切换，很适合做项目管理的工作。随着我学习强度的增大，很想努力让 AI 当我的项目经理。
2. 用 AI 跨界体验
利用 AI 进入更多领域：物理、数据库开发、设计……
在这个过程中：
- 强化人机交互能力
- 深化工具使用（如 vibe-kanban）
3. 围绕 AI 构建系统
让 AI 接入更多入口：邮箱、项目管理、todolist……
形成一个以 AI 为核心的个人操作系统。
结束语
以上这半年来和 AI 的奋斗收获，希望大家也能从我的经历中获得启发！一起加油！
