想写这篇《ai知识计划》之前，我特地翻了最近的趋势：大厂在疯狂招懂 AI 的人、GitHub 上和 AI 相关的项目像雨后春笋、各类 AI 课程越来越细分——从“不会写代码也能用 AI”到“用大模型做副业自动化”的实战教程。
看得我只剩一个感觉：谁还在原地踏步，谁就要被时代温柔又无情地抛下。
但别紧张，这篇不是来吓你的。是想和你认真聊聊：如果把这一两年，当成人生的一次“AI 觉醒期”，一个普通人，怎么设计一份真正落地的《ai知识计划》，让自己少走弯路，多一点成就感。
一、先说清楚：你为什么要有《ai知识计划》？
我自己是这样被逼出来的。
有一天加班到快 11 点，我还在做一堆重复的 Excel 整理、写类似的邮件模板、检查一堆格式问题。脑袋已经空了，心里突然冒出一句话：
如果这些事 AI 都能做，那我在这里干嘛？
后来我去查资料、看案例：
– 有人用 AI+脚本 做报表自动化，下班时间提前了两小时；
– 有运营直接用 大模型 写初稿，然后自己改，内容产量翻倍；
– 有设计师用 AI 生成图 先出十几个版本，再选方向精修，沟通效率直接拉满。
那一刻我有点明白：
不是“AI 会不会抢我饭碗”的问题，而是——
未来的工作，大概率会变成“人+AI”的双人舞。你要么学会跳，要么被挤到角落里。
所以，《ai知识计划》不是一个“高冷的技术学习大纲”，更像是一个：
- 帮你把 时间和体力，从机械劳动里解放出来；
- 让你在职场谈判桌上，有一点底气；
- 在时代巨变面前，至少别完全失控。
二、别一上来就报班，先搞清楚你是哪一类人
我看了不少 AI 学习路线，最大的问题就是：
要么太理想主义，要么太工程师视角。
而现实里，我们大概可以粗暴分成三种：
- 工具玩家型：不想深挖底层原理，只想用 AI 提效、做自动化、找副业突破口。
- 技能升级型：本来就有一门手艺（写作、设计、运营、产品、销售……），希望用 AI 放大自己的优势，而不是被替代。
- 职业转型型：想认真进入 AI 行业，做数据分析、模型应用、AI 产品之类的工作。
你可以问自己几个问题：
- 我现在的工作，有多少是可以被 AI 替代的？
- 我真正想守住的核心能力是什么？
- 我是更喜欢“研究工具”，还是“用工具搞结果”？
答案不同，《ai知识计划》的路径就不一样。
三、所有人共通的底层：AI“通识力”要补齐
无论你是哪一类，有几个基础能力是大家都应该有的，这就是计划里的“公共必修课”。
1）认清 AI 能干啥，不能干啥
现在 AI 工具几乎每天都有新名字，别人一说“这个模型很牛”，你就一头雾水。但实际上，多数应用都绕不开几个关键词：
- 大语言模型：聊天、写文案、生成代码、分析文本，全靠它；
- 多模态：既能看图又能看字，甚至能处理音频和视频；
- 自动化/Agent：把几个工具串起来，让 AI 主动执行一串任务；
- 知识库：把你的文档、资料喂给 AI，让它懂你的业务。
你不需要会搭模型，但起码要分得清一个产品是在吹牛，还是在做真正有用的事情。
2）学会和 AI 对话，这是真正的“底层技术”
网上已经说烂了：提示词很重要。但“重要”到什么程度？
很现实——
同样一个 AI，有的人用出来是玩具，有的人用出来是半个团队。
一个简单的《ai知识计划》起步练习，可以是这样的：
- 每天找一个你正在做的真实任务，让 AI 参与：写一封邮件、整理一次会议纪要、生成一个学习计划；
- 不要一次性问完，学会迭代：先让它给一个大纲，再让它细化某一个点，再把你不满意的地方指出来；
- 试着在提问里加上：
- 你的身份（比如：我是做品牌运营的 / 我是写代码的 / 我是做财务的）
- 任务背景（给领导写周报 / 给客户写说明 / 给朋友写建议）
- 风格偏好（口语一点、专业一点、简洁一点）
你会发现，AI 输出质量的 50% 来自你的问题质量。这比学某个冷门工具重要太多。
四、给不同人群的《ai知识计划》实战版
下面这段才是重点，我把它当成是给“不同人生阶段”的 AI 学习攻略。你可以对号入座，甚至自己混搭。
1）如果你只是想提升效率：
你的关键词只有一个：省事。
- 优先掌握几个通用工具：文档整理、邮件写作、表格处理、PPT 生成；
- 为自己常用的场景，写几个固定的“提示语模版”，比如：
- 写工作日报
- 帮我把这段会议记录转换成清晰的任务列表
- 根据这份数据，分析可能的风险点
- 可以试着玩一点轻量自动化：
- 比如让 AI 帮你把每天的工作记录整理成一周总结
- 或者把文章链接丢给 AI，让它用你习惯的风格做读书笔记
这类人的《ai知识计划》目标很简单：
让你每天多出 1 小时，完全可以。
2）如果你已经有一技之长：
这是我最喜欢的一类人，因为 AI 对你来说不是威胁，而是放大器。
几个方向可以考虑：
- 写作/内容：
- 用 AI 快速生成方向、提纲、标题备选；
- 写完自己真实的段落，再让 AI 帮你修改逻辑、精简废话；
-
把以前的文章喂给 AI，让它学习你的风格，作为个人写作助手。
-
设计/视觉：
- 用 AI 先做脑暴草图，再自己选中有感觉的方案去细化；
-
为重复性强的海报、banner 等建立场景模板，让 AI 批量出图，再人工筛选；
-
运营/产品/销售：
- 用 AI 模拟不同用户画像，对同一方案给出不同角度的反馈；
- 让 AI 帮你写 A/B 版本的文案、话术脚本，然后你选最贴近目标人群的那一个。
对你来说，《ai知识计划》不是“重头学一门新技术”，而是在问：
有哪些部分是我可以交给 AI 做，而我只做那些真正需要“人味”的环节？
3）如果你正在考虑职业转型：
这部分会辛苦一点，但也真的值得。
- 先补一轮计算机与数据思维的基础：
- 会用一点 Python 不会吃亏；
- 懂得“数据清洗、特征、模型、评估”这些词大概是干嘛的；
- 着重去了解 AI 在你感兴趣的行业里到底怎么落地：
- 医疗里的智能诊断、金融里的风控、制造业里的质检、内容行业的自动生成；
- 看一些真正的案例而不是只看宣传稿。
你的《ai知识计划》可以分成两条线一起走：
- 一条是“技术基础线”：编程、数据分析、开源模型的简单使用；
- 一条是“行业场景线”：你选好的那个行业，对 AI 的需求到底是什么。
等这两条线慢慢交汇，你就会看到新的岗位机会：AI 产品经理、AI 应用工程师、数据分析师、行业解决方案顾问等等。
五、别把《ai知识计划》当考试大纲，而是当人生试验田
说点实话：
大多数人做计划，失败不是因为懒，而是因为——计划写得太像教科书了。
我自己后来是这样调整《ai知识计划》的：
1）先选一个真实问题，而不是先选一本书
比如：
- 我能不能用 AI 帮自己做一份更清晰的职业规划？
- 能不能用 AI 辅助做一个副业小项目？
- 能不能用 AI 重新梳理我这两年的工作成果？
选一个最打动你的，然后围绕这个问题去拆技能：为了搞定这个目标，我需要学会哪几种用法？
2）给自己留一点“瞎玩时间”
很重要。
每周哪怕抽 2 小时，不设目标，纯粹是：
- 试一试新出的 AI 工具；
- 把一个完全无用但好玩的 idea 做个 demo；
- 或者用 AI 乱写点故事、画点图。
这些“看起来没用”的折腾，很多时候会变成突然的灵感来源。
3）用可见的成果感奖励自己
别只看“学了多少”，更要看：
- 这个月，我用 AI 真正省掉了多少时间？
- 我有没有做出一个可以拿得出手的东西：一个自动化脚本、一份更高级的报告、一篇质量明显提升的文章？
当你开始能清晰地说出：“这是我和 AI 一起做出来的”，那种掌控感，比完成一门线上课程要真实得多。
六、关于焦虑：慢一点，也没关系
说了这么多，我其实特别能理解一种情绪：
看到别人已经在用 AI 创业、做项目、涨薪，你还在看介绍概念的视频。那种“我是不是晚了”的感觉，很扎心。
但回到现实——
- 这个领域变化太快，没有人能说自己已经完全跟上；
- 真正拉开差距的，往往不是起步早，而是能坚持把一两条线走深的人。
《ai知识计划》对你来说，不必是一个“必须完成”的任务，而可以是：
未来三到五年，持续和世界保持对话的一种方式。
你不需要每天都在追热点，反而是：
- 每过一阵，回过头看看：
- 我最近有哪些任务，是可以再多交给 AI 一点的？
- 我有没有更了解自己在哪些地方是 AI 替代不了的？
当你对这两个问题的答案越来越清晰，你会发现自己，已经悄悄站到了一个更稳的地方。
最后：给正在阅读这段文字的你
如果你看到这里，说明你至少有一点点想出发的冲动。
那不如干脆一点，就把今天当成你的《ai知识计划》的 Day 1：
- 选一个你今天正在做的事情，哪怕很小；
- 想一想，这件事有没有一部分可以交给 AI 做；
- 然后，真的去试一次。
不用追求完美，也不用给自己贴“我要自学成 AI 大师”的标签。
更现实一点、更温柔一点地讲：
你只是在为未来的自己，提前准备一双更好的工具手套，让他/她在某个加班到深夜的日子里，回过头来感谢现在的你——
幸好，当初你开始制定了自己的《ai知识计划》。
