AI学习系统断更3个月，先说声抱歉，一来自己对AI知识理解过浅，害怕出低级错误、贻笑大方，二来学习动力不足，浅尝辄止缺少深度思考，从而无法下笔。后面我会面对不足，保持更新，付出行动，不怕出错。今天做了一个三种配置的对比：（我的电脑是红米笔记本、i5-12450H、16G内存、集成显卡）

• DeepSeek harness 工具，使用 DeepSeek V41 Flash 大模型，推理等级“MAX”，以下简称DSH
• Zcode 工具，使用 DeepSeek V41 Flash 大模型，思考级别“最高”，以下简称 zcode-ds
• Zcode 工具，使用 GLM 5.3 Flash 大模型，思考级别“最高”，以下简称 zcode-glm

总共4类任务，分别是录音分析、PPT生成、知识归纳、博文点评，结果如下表所示

• 得分是硬指标（15分）是事前准备的考题，质量分是软指标（5分）我的直观感受
• 优先级：时间（高）、软指标（高）、硬指标（中），理由是工作要求效率，AI输出内容我会人工审核，不要求绝对的正确，但要快速、稳定
• 本来是计划每题测三轮，但太费时间，且差距不大就果断改为都测一轮
• T1 DSH 胜在排版和细节，得分0是因为错一处扣2分
• T2 DSH 胜在时间，质量PPT比较丑，但美丑不影响使用
• 因为前三个任务没拉开明显差距和差异，临时加增加T9考题，没有准备参考答案，得分是综合点评、4维论述、建议实用度与行文质量来打分。

因条件有限，做的轮次比较少，不过趋势已经很明显。结论如下：

• DSH 速度优势明显；内容与结构质量稳定，但在审美和专业长文点评上偏弱
• Zcode 无论搭配自家的 GLM 还是第三方 DS，都明显偏慢，慢到无法忍受，这极大地影响工作效率
• zcode-glm 在专业度高的长文和文字推理上有明显优势，我测试的是《打造逃生背包》zhaofuqun.com/?p=3752 这篇文章，难度和专业性上有很高的要求，这是GLM的舒适区间，如果工作场景是创造型，这款工具很适合。
• Zcode 多开操作时内存峰值达 800MB+，让16G电脑一度卡死，这也很致命

今天用 Coze 做了一个成语接龙的 Agent（智能体）实验，谈一下感受。本篇实验全程仅使用自然语言，不编写任何代码。本次搭建未使用插件、工作流、知识库、接口等功能，核心工作集中在提示词（Prompt）的调优与功能扩展。

成语接龙玩法为玩家与 AI 一问一答，后一个成语首字与前一个成语尾字同音，无法作答的一方判定失败。

一、调试过程

1. 定义规则：用自然语言清晰描述成语接龙规则，由玩家先手，后一个成语的首字母与前一个成语的尾字母同音。
2. 平衡胜负：人类成语储备难以覆盖全部词库，为兼顾公平性与娱乐性，设置获胜条件：玩家连续答对 10 轮，或 AI 检索不到匹配成语，均判定玩家胜利。至此基础接龙功能可正常使用。
3. 增加容错：测试中发现拼音区分、文字输入存在误差，新增容错规则：拼音 l、n 可混用，前鼻音、后鼻音不作严格区分；允许存在错别字，示例：鞭长某及、三江五岳。
4. 优化体验：单纯问答模式长期游玩枯燥，且用户容易遗忘当前轮次，新增交互规则：每轮回复标注当前轮次；用户所用前后成语语义关联度高时给予表扬；若用户同时发送成语与闲聊内容，优先完成接龙，再简洁回应闲聊内容，提升互动感。
5. 通关设计：单纯完成 10 轮通关后直接结束，对话数据未能充分利用。为此给智能体叠加心理医生身份，对话中隐性收集用户特征，玩家通关后，结合全程使用的成语自动输出心理分析。 配套提示词规则：玩家获胜后直接送上祝贺并开展分析；以心理医生视角客观深度解读，结合用户选用成语，从成语偏好（积极 / 消极、学术 / 生活化）、知识储备、互动态度、思维模式、行为特征多维度分析。举例：多次使用正向成语，可判断近期心态乐观。
6. 提升效率：前期单轮回复延迟较高，通关心理画像分析甚至需要等待三分钟。优化方案：关闭深度思考开关，更换模型为豆包 2.0 mini。调整后实时问答基本秒回，通关分析仅需 10 秒。 底层逻辑：豆包 2.0 mini 面向低延迟、高并发、低成本场景，适配轻量化任务，优先保证响应速度；深度思考功能会在输出前生成完整思维链，提升答案精准度，但游戏场景下响应速度优先级更高。
7. 数据埋点：考虑多人使用场景，需要留存用户画像与反馈，在智能体内对接数据库，字段包含用户 ID、用户画像、评分。心理分析结束后，询问用户打分与优化建议，将信息存入数据库。
8. 异常处理：测试出现首尾字相同成语循环、用户中途闲聊脱离游戏、AI 输出生僻成语三类问题，新增对应规则：用户表达停止游玩意愿时，询问是否结束游戏；同一成语连续出现三次，主动建议重新开局；用户质疑成语过于生僻，先判断流传度，冷门成语直接替换。
9. 细节优化：提升长期游玩体验，补充约束：仅在成语语义高度关联时表扬，单局最多表扬三次；回复内容分行留白；对局内已出现过的成语尽量不再复用；与用户沟通仅使用封闭式问题。
10. AI收尾：最后用把提示词交给AI做分析和总结，修改其中语病、错别字等

完整 Prompt 提示词放在文末，下面分享本次提示词调试心得。

二、调试心得

• 提示词一定要从零手写搭建，好处是整体思路连贯；若直接依靠 AI 生成大段提示词，容易缺乏通读、修改的耐心。
• 优质提示词需要多轮迭代优化。
• 不必担忧文字表达能力，只需清晰完整传递需求即可。
• 规则边界要明确，例如成语标准为收录于《中国成语大辞典》内的词汇。
• 适当举例，比长篇文字描述更易懂，示例：标注轮次格式 (2/10)。
• 提示词做好排版，用 #、-、=、序号做分隔，方便自身阅读修改。
• 测试环节要充分，功能跑通只是基础。实测中多次出现用户聊着闲聊脱离游戏，也曾出现 AI 话术违和问题，例如 “这个小调皮”，该表述偏向长辈对晚辈的称呼，会让使用者不悦。
• 拓展设计思路，单纯成语接龙趣味性有限，叠加心理分析模块后，用户参与意愿明显提升，会多次游玩，希望得到贴合自身的分析结果。

三、我的提示词

# 角色
你是一个成语爱好者，和对方玩接龙游戏，不但成语接得好，还能和人类好好做朋友。同时你也是一名心理医生，会在互动中隐性记录用户的行为特征（如成语偏好、互动态度、思维模式等），游戏结束时对用户从客观、深度的角度结合游戏表现展开心理分析。

# 规则
1\后一个成语的首字母和前一个成语的尾字母同音
2\进行 10 轮，一问一答算一轮
3\人类先开始说成语
4\拼音 l、n 可以混用，前鼻音与后鼻音可以混用
5\每轮回答时要给出当前轮次，比如这是第二轮，显示为: (2/10)
6\当用户回答的前后成语意思关联度高时（如逻辑递进、场景匹配），要给出真诚的鼓励和表扬，比如：一马奔腾，腾空而起。AI 自己回答时无需表扬。若关联度不高或只是正常接上，不要生硬夸奖，一局游戏的表扬触发最多三次.最少一次
7\当用户回答的内容不算成语（不出现在《中国成语大辞典》内），当前轮次不增加，也不要帮用户作答，比如：吃的好饱、红彤彤等（成语不限于四字）
8\当用户同时发送成语与其它聊天内容时，先接成语，再简洁回应聊天内容，不用干巴巴只对成语，提升用户体验
9\当人类获胜时,直接祝贺并进行分析，无需询问用户,以心理医生的角度展开分析，要求客观、深度，最好结合用户使用的成语，从成语偏好（如偏积极 / 消极、偏学术 / 生活）、知识面、互动态度、思维模式、行为特征等维度切入，例如用户多次使用积极向上的成语，可分析其近期心态正向开阔；用户偏好冷门成语，可分析其可能拥有深厚知识储备或追求独特表达，无需点破潜在动机.分析完后要有一个总结,最后询问,能为我的成语分析满分10分打几分,有什么意见或建议
10\打错字要能包容,比如:鞭长某及\三江五岳等,可能是人类记混了,不要客意的纠正并\自然接下一句
11\在成语接成的间隙,套一套用户的话,为后面心理分析做准备,就着成语问一些封闭性问题
12\每行之间都空一行
13\游戏结束如果用户打分或建议,把分数\意见或建议\用户画像插入到chengyu数据库内

# 人类获胜条件
1\人类能连续答上 10 轮
2\AI 在成语库中找不到匹配的成语，或是找到的成语非常冷门

# 其它情况
1\人类说不想玩了或类似的意思，询问用户是否结束游戏，如果用户不结束则保留当前轮次
2\当用户问游戏中的问题时，解答完后要回到游戏中来
3\当用户提出游戏外的问题时，正常回答，回答完之后询问用户是否继续游戏
4\用户质疑成语有效性时，不用附和，先判断成语的流传度，如果是太生疏的成语就更换一个；如果是比较常用的成语，就给出成语出处和简单解释
5\如果出现循环时，由 AI 主动暗中打破，不向用户提及循环情况；若相同成语连续出现3次，再向用户建议重新开始，比如：一心一意接一心一意
7\前几局出现过的成语，尽量不要再使用

四、总结

Coze 本质依托大模型能力，属于低代码工具，具备高度自定义、可嵌入、快速调优的特点，拉高了 AI 应用落地下限，拓展了功能边界。但工具本身不存在颠覆性能力，核心作用是降低 AI 应用的学习与使用门槛。

平台可玩性较强，我还搭建过 AI 新闻自动汇总飞书表格、多语种翻译器等项目，简单学习后就能快速上手。

自主搭建 Agent 是 AI 产品经理的基础能力，也是入行核心切入点，务必多撰写、多测试，持续拓宽认知边界。即便 AI 生成提示词功能强大，仍强烈建议新手初期手动撰写，完全熟悉逻辑后，再借助 AI 辅助优化。

本来计划每天复述一个学完的 AI 知识点，拖到今天才写下第二篇，向大家和自己说声抱歉。其实不是没有东西可以分享，反而是知识点太多、涉及面太广，我自己理解还不够透彻，想着多夯实下基本功，有足够把握再输出，才拖到了现在。

这也引发了一个思考，普通人该怎么入门 AI、学习范围怎么划定、学到什么程度算合适？

第一种是自上而下，从底层原理出发，把 AI 像剥洋葱一样一层层拆开，顺着模型 – 算法 – 架构，再分清判别式、生成式、向量这些概念。好处是每个知识点都有对应的归属，脑子里能搭出一张清晰的知识网，之后学到新内容，直接放到对应的位置就行。第二种是自下而上，从日常能用的工具入手，像 VS Code、Trae、CodeBuddy 这类，先动手解决真实小问题，再慢慢往深、往宽拓展，由点串成线、再铺成面，优点是能学以致用，时间安排也更灵活。

我前两周已完成理论知识的学习（到难点先标注跳过），这周在进行Coze学习。

Coze（扣子）是字节出的新一代 AI 智能体开发平台，完全不用编程基础，普通人也能快速搭出各类 AI 应用，做好之后还能直接发布到微信小程序、抖音。

Coze 里最核心的两大板块是开发平台和罗盘。在开发平台能搭建 Agent（智能体），编排工作流、挂载插件、接入知识库和数据库，还能给智能体配上前端界面封装成应用，同时开放 API、SDK 给外部程序调用。我学了三天左右，就自己做了个多国语言翻译应用上线到微信小程序，成就感十足。罗盘的作用和百度统计、Google Analytics 差不多，用来监控智能体或应用的用户行为、分析使用数据，还能评测提示词效果、查看 Token 消耗。

不过 Coze 短板也很明显：第一全程必须联网使用，对涉密、数据安全要求高的企业场景，基本直接用不了；第二智能体深度定制能力偏弱。所以它更适合做小型演示 Demo、个人自用小工具。

我觉得Coze是新手理解 AI 智能体最好的载体，看一遍教程就能上手实操，即时反馈很直观，做项目的过程里还能复习提示词、工作流、接口调用这些相关知识，非常推荐新手入门。

听说 CodeBuddy 能大幅提升产品经理写 PRD 文档的效率，我打算下周试试，定为近期小目标。

最后说下更新节奏，虽然公众号博客没做到日更，但我的 Obsidian 笔记每天都在持续记录。博客尽量做到周更，深度分析、阶段性复盘每半个月或一个月更新。待业这段时间我会以周为单位，分头摸索 AI 不同方向；等之后入职上班，再根据工作时间调整学习计划。

下面是我学习过程中待补全的清单：

• 了解VS Code、Trae + Vibe Coding + 阿里云平台
• Prompt提示词编写注意事项
• 模型性能如何测评
• 数据标注的具体落地细节
• 了解AI编程工具Bolt
• 了解智能体框架CrewAI
• 用Coze制作AI相关知识抓取的智能体（Agent）参考这里
• 学习CodeBuddy 软件，做一个手链销售商城小程序
• 补充MES知识，多看不同的产品，思考特点、差异点
• 要有真实的PRD文件和DEMO案例
• 面试中AI案例的完善

随着行业大环境的变化，传统的产品经理岗位工资越来越低，好的机会也越来越少，AI 转型既必要又紧急，所以我决定全力投入 AI 学习。

之前也零零碎碎的看了些教程，但都是比较功利性的内容，且老师教学质量参差不齐，学起来稀里糊涂，越学越迷茫，其原因是知识碎片化输入，缺少系统脉络。

直到最近看到转了码的刘公子关于 AI 产品经理所需的知识结构，觉得这才是真正实用的框架，于是借用这套系统来进行学习，虽然他对每个知识点都有讲解，但我决定用自己的语言来改写和重述，这样才能转化为自己的知识。

现在我也是刚入门，所以不太好确定目标和时间，不过暂定 3 个月时间，以找到 AI 产品的工作和 AI 学习框架笔记搭建完毕为里程碑，渐进明细的完善计划。

我写这个连载的目的是输出倒逼输入，每天一篇 AI 学习文章，记录学习的过程，帮助思考，如果身边有对 AI 感兴趣的朋友，也欢迎讨论与交流，共同学习。

以下是框架内容，详细学习思路在这里 参考视频 参考网址。

这是我第四次报名软考高项。刚考完试，成绩还没出来，过不过并没有放在心上，这里只想谈谈这四年一路走来的真实经历和心得体会。

一、什么是软考和高项

软考的全称是“全国计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试”，分为初级、中级、高级三个等级，简称“软考”。

软考高级一共有五个专业，其中报名人数最多的，就是“信息系统项目管理师”，简称“高项”。

考试一共考三门：综合知识、案例分析、论文。每门满分75分，考到45分就算合格。报名费240元，每年固定在五月的第四周考试。

初级和中级的用途和含金量不大，不推荐，不如一步到位。

二、考这个证有什么用

考试通过后，证书由人社部和工信部联合发放。

职称有两种方式获得，一是评选获得，名额有限、排资论辈，二是以考代评，高项通过就等同于副高级工程师，在国企、事业单位，职称直接和涨工资、升职、退休待遇挂钩。（注意有的单位不认以考代评方式，另外正高只能靠评选）

其次职称对招投标用处很大。企业做项目投标的时候，团队成员有职称可以给标书加分，有时评分卡脖子，就差几分没资格投标和落选会非常可惜。市面上PMP证书很多，但是高工比较稀缺。

考过之后可以进入当地的专家库。单位在做项目招标时，需要找行业专家评标，可以通过专家系统库抽签，也可以直接邀请专家。我了解到，专家单次评标费用500元以上，一般一天就能结束，交通、吃饭、住宿都会安排。不能靠这个赚钱，可以拓宽视野和结交社会资源。

另外，这个证书还可以用来积分落户、申请人才补贴、子女入学，找工作的时候也能给简历加分，这些属于锦上添花的作用，用处不大。

说句实在话：如果不是单位内加工资，或者投标需要，真的没必要死磕这个证。单纯想学习管理知识，考个PMP会简单很多。

三、高项好考吗

非常难，整体通过率只有10%左右！当然，比起考985、211大学还是简单不少。

学习的客观难点：

• 三门科目同时考，全部达到45分以上才算过。我有一次两门考了45分，另一门考了36分，没能通过。
• 综合知识，考的内容又深又杂，主干涉及到五大过程、十大管理、八大绩效，分支涉及计算机、法律、数学、经济、逻辑学、英语等学科知识。
• 案例分析，三道大题，每题25分，既要分析问题也要算数，计算步骤一环扣一环，前面算错，后面整道题都拿不到分，特别容易丢分。
• 最难的还是论文，也是很多人的噩梦。既要扣题、还要结合真实项目经历，写满两千字以上，没有工作经验和文字功底，很难完成一篇合格论文。

我遇到的主观难点：

第一是没时间、没精力。平时工作很少正常下班、正常双休，好不容易挤出一点空闲时间，脑子也是昏沉沉的，根本学不进去。

第二是找不到学习方法。官方教材一千多页，分为24章，厚约20cm，重约2.5kg。多数人都没有翻开的勇气，就算硬着头皮看，翻不到五页基本就坚持不下去。

第三是没有一线项目经验学习时效率很低。我指的不是写论文的素材，而是真实的项目沉淀。很多知识点看着眼熟，其实根本不懂背后的意义和作用，只能死记硬背，纸上谈兵。官方说建议三年工作经验可以考，我个人觉得，没有十年以上项目实操经验，学完也记不牢、用不上。（举个小例子，检查、测试、验收、范围确认、质量保证、审计，用谁不用谁、谁先谁后、权重如何安排）

真正的难点，是分析出以上难点后，很容易信心丧失、士气崩溃！

四、我的四年备考经历

我2023年第一次听说这个考试。因为我的PMP和NPDP都是一次考过，对自己很有信心，再加上报名费便宜，就直接报了名。结果看到厚厚的教材，直接被劝退，当年直接弃考了。

2024年我认真准备，报了线上学习班。跟着老师系统学习之后，思路清晰了很多，学习也有了方向。但我总是跟不上学习进度，做题的时候脑子发懵，解题速度特别慢。最后考试成绩是39/45/45。能考出这个成绩有很大运气成分，当时我就天真地以为，来年稍微努力一下，肯定能过。

2025年我再次报名，但是那一年工作特别忙，根本抽不出时间学习。也没有报班，纯靠自学，效果大打折扣。最后只考了36/45/39，再次落榜。

2026年刚好赶上我失业，终于有时间沉下心脱产备考。我把书本里的知识点，结合我之前做过的舟山项目慢慢复盘、消化，沉淀了很多自己的感悟。还用思维导图梳理出整本书的知识框架，遇到陌生的知识点，就往框架里对接，把零散的知识串成完整体系。

这样学习层次很清晰，记得牢、学得懂。现在成绩还没出来，但本场考试做题明显思路清晰顺畅，速度也快了很多，真正体会到了难者不会、会者不难的道理。

五、我最大的收获

说实话，最开始考这个证，目的很功利，就是想每个月多拿五百块补贴，以后找工作的时候简历更好看一点。

但今年沉下心认真学完，我才明白，最大的收获根本不是证书。

第一个收获，我学会了诊断的思维，去看待和解决项目、需求里的问题，不再像以前那样头痛医头、脚痛医脚。

第二个收获，接受工作任务时会主动思考这件工作安排合不合理、有没有漏洞、能不能优化，慢慢有了自己的独立想法，并用领导力和情商技巧来沟通表达。

第三个收获，我把项目管理思维用到了学习和生活中。想要做一件事，会用五大过程组启动、规划、执行、监督、收尾来进行分阶段和落地，对小孩教育我也会用领导力、冲突管理等方法进行有效沟通。

考完试我老婆说：“终于考完，可以解脱了。”

我并没有感到解脱的轻松，甚至还有点意犹未尽。这段全职学习的日子，对我来说不是吃苦，是沉淀自己的好时光，我很珍惜这段时间的全力以赴和不留遗憾。今天刚考完试，我没有想到大玩一场，只想快点把这段时间的学习经历写下来，后面我还打算把舟山项目的整套资料、复盘笔记都整理出来，这也是我接下来的计划。

老婆还说：“万一这次没考过，这两个月不就白白浪费了？”

我心里特别平静。考过是水到渠成，没考过只是生活考验。我学到的思维、沉淀的经验，都是属于我自己的东西。大不了明年再考一次，就当重新复盘、巩固知识。正所谓涉猎阅旧闻，暂使心魂澄。

不管结果如何，软考之路先告一段落。接下来我要开启新的学习旅程，专攻AI产品经理，我已经满心期待、迫不及待了！

（附上我备考高项时绘制的思维导图，文中穿插字母简写，只为精简内容、画面清爽）