人月聊IT分享半年AI学习实践与工具使用全面总结
Hello，大家好，我是人月聊IT。
现今，针对我于最近小半年之内于AI学习、AI工具使用以及实践相关方面状态状况，来做一回全面的总结以及详尽的说明，其中涵盖AI真实实践所获取到的一些成效效果，还有常用AI辅助工具的推荐介绍，并期望这篇文章的内容其能够对大家产生有所启发的作用影响。
大家都清楚，今年过完年后，其热门态势成了驱动力，促使我再度将 AI 研究之事拾起。在此期间，我的重点主要环绕 AI 编程、AI 辅助写作、AI 深度研究以及 AI 多模态应用。我开展了诸多研究与试用，还撰写了一些文章，发布了一些视频。今日，我要来做一个完整的总结并分享给众人。
首先，在讲述具体内容以前，我想要着重指出一点，使用AI工具必须始终长久坚持且保持专注，不但要关注广度，更加要关注深度，不然的话，你有可能只是浅尝辄止，没办法发挥出AI的真正价值，这要求你具备充足的兴趣以及内驱力来促使自己把这件事做好。
当下开启讲述具体的内容，首先提及的是人工智能辅助编程，实际上在三年之前，我便已然着手接触自然语言编程，那时借助GPT自然语言对话去生成代码，接着将其导入编辑器展开操作，在那个阶段，我运用这样的方式生成爬虫程序，达成了公众号以及头条号文章的离线下载，然而核心要点还是要转向人工智能辅助编程工具。
我最早在AI编程工具范畴内使用的是和通义灵码，随后又进行了尝试，原因在于它能够搭载各异的大语言模型。历经一番试用后，我发觉，.7（如今已升级至4.0）以及的2.5 Pro是最为好用的两个模型。此后，我又对百度的AI辅助编程工具予以尝试，其效果令我颇为惊讶。借助加所开展的事情，运用百度同样能够达成80%-90%的效果，相当出色。
紧接着，我尝试了字节的Trae（国际版），它具备挂接.7模型的能力。然而，总体呈现出的效果并不太尽如人意，和前面提及的两者有着显著的差异，代码输出Token的速度也是极为缓慢的。随后，我又进行了腾讯的试用，整体所展现出来的效果还算挺好的。除此之外，Code团队也曾开展过相应的试用，在开发编程方面所达成的效率以及效果都是颇为出色的。
在AI软件工程范畴内，我们开展了两件事情。其一为进行原型设计，我尝试使用了国外的原型工具（如下方图示），其呈现的效果令人感到惊艳，它不但能够生成原型，而且还能够生成前端的源代码文件，将那些文件予以导入之后，我能够要求它依据源代码文件的样式格式来生成其他功能的源代码，所获得的效果较为良好。除此之外，我还运用了美团的来制作原型，其效果较为普通，团队也运用Figma进行了相关的设计。
先是，我们着重做了三件大事：把原本的Word软件需求规格说明书这类需求文档予以结构化拆解，将大文件拆分成一个个小的用户故事或者功能点的独立文件，进而纳入软件项目工程进行统一管理；针对数据库设计，我们完整地完成了；还设置了Rules规则，把开发框架、开发语言、软件需求、数据库设计以及前后端的编码规范等都预先设定并设计妥当。
接下来要进行的是AI辅助写作，于此方面，我耗费了相当多的时长。首先，我借助AI来协助撰写技术方案建议书，其重点在于将原本的技术方案建议书经由文件实施结构化处理。倘若其中存在图片，我同样借助AI绘制SVG图来予以结构化。
我曾试着借助AI去创作小说，将差不多20年的职场经历予以虚构化处理，进而构建出场景世界，在进行分章节规划之后让AI来协助写作。那时所采用的是R1模型，其效果较为平常，AI写作时存在的幻觉问题颇为严重，文字显得十分虚幻，并且当时尚不支持篇幅较长的下文，需分章进行写作，之后的章节极易忘却先前的内容。
在AI进行绘制结构图这件事上，我察觉到，AI能够处理软件领域里的架构图问题，还能处理集成关系图等问题。关键的方法是，借助AI输出SVG源代码去画图，并且，我还分享了相关的文章，分享了相关的视频。
紧接着，要进行的是搭建 AI 智能知识库。首先，我将公众号、头条号近期的近 1000 篇文章导出。接着，借助 AI 编程来编写爬虫代码。随后，把这些文章转化为一个个单独的 PDF 文件。而后呢，为了达成更好的管理效果，我又着手写源代码程序。再把 PDF 转化成特定文件，与此同时，把图片转化为独一份的 image 文件。
实施这些处理举措后，我尝试了好些知识库工具，首先是一款，它能够挂载各类不同语言模型，并且还能够调控温度以削减幻觉输出，紧接着是腾讯所拥有的ima知识库，彼时其效果颇为良好，然而在最近一个月期间其输出质量出现了一定程度的下滑，我于ima知识库之中创建了“人月聊IT知识库”，大家能够在知识库广场展开搜索，另外还有知乎的直答，将知乎专栏文章予以导入，以此方便进行问答，不过其效果较为平常。
其一重要尝试为AI辅助制作PPT，早期办法为借助生成PPT大纲的文件，而后转至kimi工具来生成PPT，然而我觉得借这种办法所生成的PPT，很难契合演讲汇报的需求，我倡议要将相PPT内容分解至每一页，展现出静态逻辑结构以及动态流程结构，随后借助等工具去制作单页PPT。
是否存在一种，能够依据历史Word文档，以及一句话描述，进而生成更契合需求PPT的通用工具呢，我尝试了，和天工AI超级智能体来制作PPT，它们的思路是解读需求与内容，开展结构化处理之后生成HTML源代码，接着转变成PPT，这种方法能够更优地展现结构化与逻辑图，然而在生成复杂PPT之际，依旧存在逻辑图、排版错乱的问题，有待优化。
在了前面所提及的AI方案文章以及AI知识库之后呀，我进行了具重要意义的尝试，此尝试为运用辅助写作呢。我将所生成的文件以及图片导入进去，进而形成有其独特独立性的项目，也就是如同上边一张图所呈现的截图那般。如此一来呀，它能够依据我过往文章所包含的内容展开归纳以及总结，最终生成那种图文并茂样式的文章，其呈现的效果着实令人感到十分惊人呢。
紧接着的是，涉及 AI 的深度研究，我进行了尝试，针对国内的智谱沉思，还有密塔 AI 深度探索，以及天工 AI 超级智能体，再者是 Kimi 探索版，另外还有 Coze 空间，更有即将要推出的 Teamo 深度研究工具，就整体情况而言，国内的这些工具跟国外的工具相比较来看，是存在着差距的。
我主要尝试了国外工具里的、、、等等，我更多地将它们运用在AI辅助写作方面，像是把个人文章上传到私有知识库，让其帮忙进行整理归纳，效果颇为良好（可见上面的截图） 。
就对于这个情况而言，我如今已然养成了一种习惯，每周都会尽可能地去挑选那些和自我学习以及工作实践相关联的主题，而后让AI输出完整的学术研究分析报告，在这方面它的输出能力是颇为出色的，类似于下面这种是文艺复兴时期艺术成就分析整理的分析截图。
在借助 AI 为产品赋予能力这方面，重点在于 IPaaS 融合集成平台以及业财一体化，于 IPaaS 平台之上，我们开展智能服务注册接入、接口编排、智能问答这般的操作，并有意愿把 API 网关当作 MCP 予以发布，进而接入大模型，在业财一体化范畴当中，我们实施了智能问答以及智能单据结合 RPA 进行处理这类举措，。
在 AI 智能体这一方面，最初的时候，我运用过扣子空间，而当下，我们团队使用 dify 的频率是最高的。我们着重针对 AI 智能知识库、智能客服以及智能问答等展开诸多尝试。
就 MCP 这一方面而言，我撰写过诸多的文章。企业大模型实现落地极为关键的一点在于融入至 MCP 生态当中。MCP 的测试以及验证主要涵盖了桌面版加 MCP，纳入配置 MCP 工具，配置 MCP 工具等等，总体呈现出的效果是不错的。可是，MCP 整个的生态与大模型进行结合仍存在诸多事情有待去做。
在AI多模态领域，我将其区分为AI辅助学习方向，以及AI数字人、文章转变为视频、播客、图片生成处理这几类，其中，AI辅助学习包括两个部分，。
一是密塔的AI“今天学点啥”，它能够生成辅助培训课件，还能生成音频、PPT等，其效果令人惊艳。它还可以把英文材料转成中文语音讲解，比如说我将Mary的2025年人工智能趋势报告进行上传，进而生成了中文讲解视频，并且把该视频发布在B站和头条。二是我着重强调要用2.5做深度研究，这里面涵盖AI智能体、AI编程、制造业数据治理等方面，之后输出深度研究报告，并分享在公众号。
就 AI 数字人这块而言，我尝试过 B 站早期工具、即梦等，其效果处于一般状态。在文章转视频这一方面，我试用过开源的 Money Turbo 以及剪映的新功能，那效果是挺好的。说到播客，扣子空间的双人播客功能表现出色，而即梦的 AI 口播表现平平。至于图片生成处理，我常常借助即用即梦的 AI 来制作配图。
以上便是我个人的情况，最近三到四个月期间，我在 AI 辅助此处所涉及的范畴方面，结合了个人学习工作的实践经历，这其中涵盖了 AI 编程，AI 辅助写作这一内容的实践，AI 深度研究这一部分的实践，AI 多模态的对应实践，AI 智能体开发方面的实践，还有 AI 赋能产品的相关实践等。并在这些实践里面，结合了众多工具的具体实践。
若诸位存有兴趣，能够参照我的视频以及文章思路，针对相关工具予以试用以及实践。期望我的分享能给大家带来启发，再会。
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