Gavin的AI学习日记

前传统行业ToB销售｜转型 AI 中
记录真实成长，分享 AI 应用与工具实践

[Gavin的AI学习日记 @GavinAILog]

@imwsl90 为啥不买17e

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@imwsl90 64g内存才5000加吗 这么便宜

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@yangyi 这是啥程序🤔

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@JAVE1_ 这是13寸的mac吗

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@skaas777 加一 我也刚需

[Gavin的AI学习日记 @GavinAILog]

@gdb 我喜欢 ChatGPT Work，不是因为它能“一键解决所有问题”，而是它真的能陪我把一个模糊的想法，一步步变成能用的东西。
写内容、查资料、做工具、处理工作——很多以前觉得“我不会”的事，现在都可以先动手试试。
对我这种 0 代码普通人来说，这种把想法变成结果的感觉，真的很酷

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@Clara_J_0529 动作可以舒缓些

[Gavin的AI学习日记 @GavinAILog]

感觉codex越来越一般了 。。。。 还不如cursor

[余温 @gkxspace]

兄弟们，Codex 被彻底打开了。。。

opencodex 这个开源项目，能把各家的 AI 订阅同时塞进 Codex 里：Grok、Kimi、Claude、Gemini、DeepSeek......

全部出现在 Codex 原生的模型选择列表里。

我太喜欢 Codex 的插件了，不过之前第三方模型切换都不太友好，但这个用起来真很方便。

之前想用 Grok 的时候用不了，刚买的 Kimi 199 套餐也只能闲着（官方客户端我是真用不惯）。

现在：
1、npm install -g @bitkyc08/opencodex
2、ocx init 走个交互配置
3、xAI、Kimi 直接 OAuth 登录，key 都不用配
4、打开 Codex，模型列表里全都有了
5、推荐大家试一试 Grok 4.5，又快又准，很爽，国产模型也可以很方便接进来，也很方便切换。

[叫我阿杭 @Astronaut_1216]

2025年8月中旬，我决定转行AI产品经理。9月中旬拿到offer。刚好一个月

最近又有一堆小伙伴问我转行的事，想知道我怎么从非92的垃圾本科工地搬砖，到拿到22w年薪的offer

说实在的，那会儿每天早上七点戴安全帽上工地，晚上六点下班整理内业资料
身边同事讨论的是哪个工地伙食好、哪个包工头结账快，附近KTV哪个小姑娘是0x年的，几百块钱就能。。。。。

决定转行的时候跟几个朋友说了，他们脸上写了四个字：你喝多了
拿到offer，提离职那天，我和他们说还不知道想干嘛，可能研究研究AI
我领导跟我说了一句话。他说，你一个干工地出来的，还想搞AI？你能搞得明白吗

其实这是大多数人转行面对的第一个问题：不认可

我做了一件事：把我的简历改成某头部985学校，投了几家
你会发现都会让我面试。和HR聊的时候，没人在意我的本科专业。大多JD写的都是"计算机相关专业优先"，不是"必须"

那个我以为会卡死我的东西，根本不存在。
关于到底要什么能力，我把AI产品经理拆成了三个字：AI、产品、经理

AI——你能用AI完成一个业务流程，就算会了。我确实在工地上用AI完成���很多工作，我知道这东西能干什么
产品——你做过一点小生意，就已经有产品能力了。初级产品经理没啥问题
经理——项目管理能力。从面试角度来看，能编出来，问题不大

然后我干了一件比较抽象的事儿
找了一个AI转行的培训课公众号，对着课程大纲，让DeepSeek给我补全框架和细节。直接对着学，学一点记一点，记一点发一点到X上。

所以你去看我X的前300条帖子，好像都和AI产品有点关系。那不是内容策略，是我真的在学，真的在记，真的在拿一个平台逼自己每天有产出。

时间上，晚上八点到凌晨一点，一天五小
十天高强度学习加改简历
五天，boss直聘投满
接到面试就拿问题回来迭代知识库
然后改回真实学历接着面。十五天，面了十多家还是二十多家，具体忘了，

然后offer来了
从工地到AI产品经理，刚好一个月

事后想，真正帮到我的不是学历，不是背景，不是谁给我机会

是我先给了自己一个机会——我用改简历这件事验证了"非科班到底能不能入行"，而不是被身边人的话吓住
世界需要什么，你就给世界一个什么

大部分不是AI专业出身的人不敢投AI产品经理，是被"AI"两个字吓住了

觉得那是算法的世界，自己没资格进去。但你真去投、真去面、真去聊，发现根本不是那么回事

你不需要被所有人认可。你只需要被那个对的HR看到

该说不说，我他妈当时总算是真的逃离工地了
那个他妈的让我接受无尽的PUA和人格摧残的工地

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除此之外，分享一下一个如果你零基础
正在应届准备面试AI产品岗位的同学（这一部分来自抖音博主姜饼人探AI）
可以试一下这几个项目
第一个，AI竞品横评网站。选一个AI细分赛道，比如AI写作或AI客服，或者你有强烈意向的公司直接针对它的业务范围选。用Cursor或Claude Code，让AI联网调研五个产品，生成带图表带对比图的完整HTML报告
一两天搞定。这个项目一笔画同时覆盖大模型了解、数据分析、竞品分析、AI工具使用四个高频需求。

第二个，从零搭建一个AI Agent。用自然语言描述需求，让AI帮你生成交互界面和逻辑。做完挂到GitHub，面试直接打开给面试官看。两到三天。这个项目覆盖产品设计、AI工具深度使用、完整项目落地

第三个，用户口碑爬虫加AI产品改进报告。选一个你常用的产品，用AI爬虫抓App Store和社交媒体的用户评论，让AI分析归类核心痛点，最后生成带数据图表的HTML报告。传统方案是采访五到十个用户——两天内根本找不到人。爬虫加AI分析，效率拉满
这个项目覆盖用户调研、数据分析、AI工具使用、产品思维。

这三个项目有一个共同特点：你全程不需要写一行代码，但你的产出物能证明两件事——第一你会用AI，第二你懂AI产品。
一个项目，同时打两个点

[来碗牛肉粉 @beefnoode]

用我这个对标拆解 Skill 拆解了20+ 小红书博主之后
我对于小红书的内容风格和封面设计有了全新的认识
并且针对性的性优化了自己的封面以及标题

最近终于出了一个小爆款，也是体验到了小红书第一次 99+了😇

继续积极尝试，持续迭代，公开分享！
开源项目链接：
https://t.co/nA8W0zAvkq

感兴趣的兄弟可以点点star，给给建议～

[Gavin的AI学习日记 @GavinAILog]

3.卖课强化IP，不是消耗IP。内容好 + 交付硬 → 用户出结果 → 你的IP反而更值钱。赚了钱还能雇人，创作精力反而被解放了

[Gavin的AI学习日记 @GavinAILog]

持完全相反的观点：
1.课程交付：AI博主用AI做交付���基本操作，SOP化之后根本不会太消耗对应的精力 知识付费交付的路径有很多录播课只是其一
2.免费产品的维护迭代比卖课累十倍，而且大厂分分钟碾过来——你花一年做的工具，字节一个需求就没了。但IP知识付费大厂抄不了，因为你就是产品。

[麦当mdldm @czzzzzzJ_]

https://t.co/FnuKg5GtK4

[Gavin的AI学习日记 @GavinAILog]

@Clara_J_0529 你要开支付的话稍微麻烦点 需要备案这种
当个人简历网站的话非常简单
阿里云买个韩国或者香港服务器
域名也在阿里云买
然后Codesx远程连接这个服务器，给你做网站就行。

[Gavin的AI学习日记 @GavinAILog]

@song66546656 Hermes OpenClaw不是都行吗

[壹新 @Missle8z]

https://t.co/fQVpuTnLUv

[DataDan｜AI Consultant + Builder @ba_niu80557]

我干FDE这行这些年，见过最魔幻的画面是什么。客户董事会那头PPT写着"用大模型打通业务全链路"，demo在会议室里跑得飞起，agent一句话就能把季度数据从系统里拉出来，在场的人眼睛都亮了，当场就问什么时候能推给全公司用。等我真正拿到生产环境的权限，是六周之后的事，而且只给了只读。好不容易把只读权限捣鼓明白，拉出来一看，同一个"客户流失率"，财务那���的库和业务那边的库算出来是两个数，谁也说服不了谁哪个才对，会议室里几个人大眼瞪小眼，最后不了了之，最初PPT上那句好话，变成了内部群里一句阴阳怪气的吐槽。这中间隔着的从来不是技术，是一整套流程，是IT安全那边不敢先松口，是数据owner搞不清这算不算自己的活儿，是��都怕出了事担这个责任。那种时候你才明白，所谓AI落地，拼到最后拼的从来不是模型效果，是有没有人愿意坐下来把这些谁都不想认领的烂账一笔笔理清楚。

这两年FDE这个词在国内外都被炒得很热，招聘量涨了十倍不止，起薪就奔着大几十万美元去。大家讲的故事版本大同小异，说这是模型能力太强之后必然出现的岗位，说干这行的是能救场的关键角色。这话没错，但也就说对了表面。往深一层看，这活儿真正值钱的地方压根不是写代码的手艺。RAG怎么搭、agent怎么编排，这些东西到今年已经算是行里的水电煤，随便一个像样的团队都能照葫芦画瓢。有机构统计过几千个FDE岗位的招聘要求，平摊下来真正写代码交付的时间占比不到三成，剩下大头全是跟客户对齐需求、开会、拆问题。MIT去年那份研究说得很直白，市面上95%的企业AI试点，最后对损益表没有任何看得见的影响，真正跑通的是极少数，而这极少数跑通的项目，基本都绕不开一个真人蹲在客户那边连轴转。真正稀缺，真正让企业愿意开高价的，是有个活人愿意坐到你公司里面，替你把这套东西背后的风险扛在自己身上。现在不少企业采购AI系统，合同里直接加一条，乙方必须派工程师驻场，不派人不给签字。这条款说白了就是，他们买的不是模型，是有人兜底，是万一出了岔子能揪出来问责的一张脸。连麦肯锡、BCG这些老牌咨询公司这两年都在抢着招这类人，说明白点，这本来就是咨询这一行最拿手的活，只是换了个技术外壳。想想当年砸进数字化转型里的那些钱，最后留下来的往往不是系统，是几个跟高管处出交情的人，这回换成大模型，逻辑没变，换汤没换药。FDE这三个字母最早是Palantir给情报系统做项目时候搞出来的，内部就叫Delta，跟三角洲部队一个路数。有意思的是，Palantir自己的数据显示，到2016年的时候，公司里FDE的人数已经超过了正儿八经写产品代码的工程师，这个比例本身就说明，从最开始，这门生意押注的就不是代码产能，是驻场这批人跟客户熬出来的信任。说穿了，不过是把一批干脏活累活的解决方案工程师重新包装了一遍，听着唬人，骨子里没变。

再往深一层，这行最吊诡的地方是，你干得越漂亮，退出得越快。Palantir当年的打法就是，驻场工程师先踩出一条碎石路，把客户那堆定制需求一个个啃下来，总部再照着这条路修出一条谁都能走的��油马路。技术这半块确实在被踩平，去年这个岗位招聘启事上还比较统一，今年已经裂出七八个变种，什么部署工程师、应用型AI工程师、客户成功工程师，业内甚至已经在预判，再过一年这头衔还会往下拆，分出专做基础设施对接的、专做效果评估的、专门伺候政府金融这类强监管客户的好几个亚种。可headcount还在疯长，岗位名头还越分越碎，说明真正撑住这行情的从来不是技术这一半，是那半张脸，那张脸没法标准化，只能一个客户一个客户重新交情。你每次把客户的屎山系统和大模型对接明白，每次把一个行业的隐性经验喂给下一版产品，其实都是在替自己找退路。等这条路真修成了高速公路，大概率就用不着你亲自站在那儿指挥交通了。这两年FDE薪水涨得凶，某种程度上不是因为这门手艺会一直值钱，是因为大家都清楚这个窗口期不会太长，得赶紧把人脑子里那点还没沉淀成产品的经验榨出来，晚了就没得榨了。

说句心里话，我自己也是从这条逻辑里走出来的人。在阿里做到P8，该经历的都经历过，后来那几年在杭州，眼看着比我年轻，比我便宜的人一茬一茬涌进来，很清楚这年头没有谁的位置是稳的。说实话，如果单纯图安稳，留在大厂按部就班可能是更划算的选择，只是那几年看多了35岁往上被优化的同事，已经不太相信有什么位置真能稳得住。到大阪重新做FDE，某种程度上是自己选了一条明知道会把自己淘汰掉的路，只是想赶在关门之前，把能看到的东西尽量看全。现在偶尔还在极客时间上给学生答疑，总有人私信问我这行是不是青春饭，我从来不忽悠人，说这行当然有保质期，只是谁都不知道保质期到��还剩多久。

在中国做这行和在日本做这行，劲儿使的地方完全不一样，这也是我这几年最大的体会。国内你只要在会前十分钟堵到那个真正拍板的人，把利害讲透，方案基本就能当场拍板，回头补流程都来得及，项目可能第一周就在写demo代码。日本完全是另一套逻辑，第一个月大概率都在陪着喝茶，听对方把顾虑一条条摆出来，代码是最后才动的事。你把方案摆上台面开会，如果没有提前一家家部门根回し过，通完气，这场会基本就是走个过场，没人会当场说不，也没人会真的点头，方案照样死在会议室里。两种打法没有谁对谁错，你要是拿一套逻辑硬套另一边，准死。所以你会看到，一个硅谷训练出来的FDE，技术上无可挑剔，扔到日本企业里可能寸步难行，因为他准备的是怎么把架构讲清楚，而不是怎么提前三周挨个部门喝茶通气。这行真正的门道，从来不在GitHub上，在谁愿意先跟你交个底。

这行迷人的地方也在这儿，你能站在最前排看清楚一个新物种到底是怎么长成的，只是你自己大概率不会是这个物种最后定型的样子。所以现在有人问我这行还能干几年，我觉得这问题问错了方向，真正该问的是，等哪天连这份信任也能被一套流程标准化，我们这些先把经验和信用搭进去的人，还能剩下什么。我现在还是会时不时想起那条碎石路的画面，自己深一脚浅一脚踩出来的痕迹，总有一天会被铺成一条谁都能开车过去的路，平整，好走，没人会记得最早是谁踩出来的脚印。等到RAG和agent编排真的变成人人会用的基础设施那天，我们这批先蹚浑水的人，又该往哪儿走。

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@CuiMao 你就是那个外网的克劳德公主吗

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@AI_jacksaku 长沙的茶颜悦色比公共卫生间还多

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@tibor_tee 你们能不能优化一下客户端的项目管理 例如文件夹固定目前太难用了