序言
前不久在和朋友聊起我做的项目的时候，被问到一个问题：你是怎么用AI的？为啥就知道这些？想起当初刚入L站的时候，看到也有佬友问到这个问题。我当时的回复是，先充一个AI会员，最顶尖的那种，然后开始做项目。
但也许对此感到茫然无措不知所以的人还是多数。虽然也不知道作为一个非专业人员，我的叙述到底能不能帮到别人，但也就这么开始了。各位佬友，希望你我的声音，都能随着这一工具的发展，开辟对事物新的理解，看到不同的需求。
自己很感动于年初领悟到的一句话，如果我们只是看我们能做什么，那么什么都做不了。如果我们看我们想做什么，那么中间就只是路程罢了，总能达到的，人生是由愿望推动的。
怎么开始学习AI？
我们所有人对AI的开始，都是从一个简单的chat页面进入的。虽然现在发展出来很多agent，像是claude code，codex等工具（我的个人建议是，如果开始用agent，先用官方的，哪怕是kimi code，qoder），但是核心的学习逻辑，在我看来都是一样的。先抛开AI的任何词藻，我们可以理解为，所谓开始学习AI，可以理解为，我们要开始做项目了。从而衍生出，到底怎么做。
我的第一个项目是博客集合页。非常跟风的一个项目，但是我现在还在和朋友一块继续运营。当时的想法是，我还不知道AI到底能做些什么，先试试看可以怎么做。粗拟的思路只有我大概想要什么，和我不要什么。我想要做一个博客，但我不想要单做一个自己的博客，我觉得那样很费钱，我想的是能不能做一个博客集合页，从统一的入口可以进到不同人自己的博客网站。我的要求是，每个页面可以自己定制。这样我们只需要买一个域名，然后租一个服务器就可以全部解决。
现在，大概的项目目标有了，那么怎么做？在那个时候（1月的时候），Chat网页肯定没有办法满足我的需求。因为我需要的是有自己的服务器和数据库，所以势必是需要编程的。但我不了解任何的技术栈和做网页相关的知识。于是我就通过chat网页去问它，如果我需要做一个这样的东西，我可以怎么做呢？
大家，如果模型可以回答你的问题，那么它就可以帮你思考使用什么样的工具。所以第二步是，你要去发问！
我就是从此了解的Antigravity。用这个的原因也很简单，是当时的顶级模型，而且有学生优惠，可以非常便宜搞到。这里可能还有一个问题是，我怎么知道这些的？其实也很简单，微信公众号，咸鱼。因为我当时就很朴素的想要节约钱去搞到这个事情。所以就在公众号搜了大类的相关搜索词，然后发现了这个方法。发问后围绕问题行动。都有办法的。
找到模型和平台后的问题就变得简单了。其实就是重复这样的循环，这时你需要的是很多的耐心，AI会犯错的，这很正常，改就好了。我就是在AI的指导下，一步一步完成网站前后端的搭建，去租的服务器，然后发邀请码给我的朋友们，让他们成为我的岛民。
所以，怎么学习AI，可以理解为，我怎么去完成一个项目？
总结来看，就是你需要先明白你要做什么，然后顺着你的目标，你可以分出不同的阶段目标。比如我想要一个好看的页面，我想要上到服务器里，我想要所有人可以自定义自己的页面，有自己的后台。顺着每一个阶段目标，都有对应的方法。这个方法可能一开始你还不了解，所以动手前，做大量的调研，通过AI或者各种搜索平台，内容平台的资讯去了解，就自然会懂个大概。当然，这个大概就够了，在现在这个阶段，你需要的就是大概。然后尝试和AI解释清楚你的目标，你的需求。然后重复这个循环。
这时你需要的，是耐心，和不断的试错。
我开始了，然后了？
前不久我在X上看到的，忘了是谁写的一段话，可能是A/的某个研究员？大概意思是说他现在已经完全不写代码了，只是设计loop（循环）。
而我们刚刚提到的那个过程，其实就是一种循环。也就是说，我们从宏观入手的时候，我们当然不了解很多微观的，实操的东西。比如我肯定不知道在信息传输的时候，到底用哪个数据库比较好，用什么语言比较好等等。但这个不是最重要的。重要的是，你要解决什么问题。
发现问题，思考问题，寻找工具，解决问题。就是针对一个项目的循环。而在寻找工具，和使用工具的过程中，针对于如何使用工具，也是一个循环。所以再次强调，有点耐心，去看看我们发现了什么问题。（前面没有提到环境配置的事，如果有这方面的问题，也可以通过和chat网页聊，去解决，一个逻辑。）
当我们开始的时候，自然会遇到的问题是，我了解大概的逻辑了，我开始用claude code、codex或者龙虾了。但是我还是觉得很不好用，为什么？乃至于，我装了别人都推荐的什么skills、插件了，为什么还是觉得很笨很蠢？
我的第一个插件，就是当时跟风被公众号推荐的ECC（evergthing-claude-code）。但是这个ECC由于skills等太多了，我经常搞不清楚，我到底应该在什么时候用什么工具。我输入进去我的需求了，我也不清楚它是否用了工具什么的，我没有任何感受，也没有觉得产出的代码就更好了。这里你会发现一个问题，像是这种非常重型的工作流，它最大的问题就在于，你要去理解它就变得非常困难。所以在解决问题的时候，虽然你需要一些耐心，但你自己的理解成本，你是需要计算进去了。包括这个非常重型，所以token消耗飞速，这个成本你也是需要计算的。
所以开始了之后，你自然会有的问题是，我怎么控制AI往我想要的方向前进？这就有几方面的思路，一，你如何表达清楚你的需求。二，我们能不能先写好完整的规划再执行？三，我如何理解AI它在做什么？四，它完成的质量由谁来保证？五，如何优化代码，使得代码能够更好的进行？（这里就会有的问题是，什么叫好的代码，以及如何让AI写出好的代码）
我开始了，然后呢？当然是对每一个问题都进行上面提到的循环，尝试，测验，更换或者改进。而在这样的过程中，学习是一件自然的事情。在使用工具的过程，也就是用各种skills或者插件等，确实是没有什么好办法，如果你打算学习的话，就是去用别人的工作流，理解别人为什么这么做，是针对什么问题去设计的。而如果你打算更深入的理解的话，那么当然是去做一个自己的工作流。
（未完待续）
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