从 0 到 1 搭建自己的 AI 工作流：一场面向校园创投实战的干货分享
11 月 3 日晚，WaytoAGI 社区「晚八点共学」迎来 AIPO 训练营第三期。讲师 AJ 与特邀嘉宾蓝衣剑客，围绕「如何用 AI 武装自己」这一主题，分享了从音频转文字、上下文工程到 AI 浏览器、PPT 自动生成等一系列低成本、可上手的工作流，并针对大学生求职、AI 学习路径与职业发展给出了具体建议。本文适合正在参与校园 AI 创投项目、想提升 AI 工具使用效率，或正处于求职迷茫期的大学生阅读。
从播客到结构化网页：一条完整的音频学习工作流
AJ 首先演示了自己日常学习播客内容的方法。以「OpusClip 增长秘诀」这期节目为例，他推荐了一条完整的「音频转文字 → 大模型结构化输出」的路径。
第一步是获取音频原文。AJ 推荐使用 Chrome 插件「小宇宙 FM 音频下载器」，在浏览器应用商店搜索「小宇宙」即可找到，甚至还有「小宇宙转存为飞书妙记」这类一键工具。下载音频后，打开飞书妙记上传本地录音，转写完成后点右上角「导出文字记录」到飞书文档，原文就拿到了。
第二步是让大模型做结构化输出。AJ 的提示词极其简单——「输出格式为 html」。他会把转写全文复制进 Monica（使用 Claude 4.5 Sonnet 模型），只加这一句任务指令，模型就会自动生成一个排版美观、信息结构清晰的网页。如果对结果不满意，可以继续对话调整，比如要求「输出包含金句」「参考附件图片的风格」等。
AJ 特别强调，这种方法的精髓在于「上下文」而非「提示词」：「有时候你写提示词反而是约束和局限。」他展示了用豆包编程（免费）做同样的事——把文字粘贴进去直接发送，模型会自动整理成带时间轴高亮、知识支柱图甚至交互演示的网页。他建议：「你不如让他先自己跑跑试试。」
上下文工程：从 Prompt Engineer 到 Context Provider
AJ 用大量案例说明了「上下文」在大模型应用中的核心地位。他参加蓝驰年会时，把圆桌论坛的录音转成文字，附上海报图片，提示词是「请给我形成一个有观点、有建议、有金句的、结构化的、有启发的 html」。模型不仅提取了嘉宾金句，还自动梳理了「具身智能机器人的五大优势」等洞察。他甚至让模型模拟乔布斯、比尔·盖茨、巴菲特在场，对圆桌讨论给出各自的见解。
「上下文工程」这个概念，AJ 引用了他从社区伙伴凯玉的分享中学到的比喻：提示词工程像「湖中投入一颗石头」，关注单一输入对输出的直接影响；而上下文工程是「构建一个复杂的生态系统」，考虑水、水草、鱼、温度、湿度等多元因素。他总结道，现在的趋势是从 Prompt Engineer 转向 Context Provider——「你如果能够把上下文梳理得足够好，内容足够优质，那你就是可以起到非常大的作用」。
具体到操作层面，AJ 给出了几个实用技巧：
- 视频号内容无法直接提取，可以把视频转发给微信里的「元宝」好友，让它提取文案，必要时补充一句「注意结合语境修改错别字，不要遗漏」。
- 参加线下活动时，用飞书妙记全程录音，结束后导出文字，再丢给大模型做总结。他参加云栖大会时「发的内容比其他人还早」，因为全程用 AI 录音和整理。
- iPhone 用户可以直接在语音备忘录里打开录音，点右上角「查看听写文本」并拷贝，无需任何付费工具。他还设置了一个快捷指令，一键打开飞书妙记，方便随时录音积累上下文。
AI 浏览器与多网页处理：让 AI 帮你读多个页面
当需要同时处理多个网页时，AJ 推荐使用 AI 浏览器。他演示了打开多个与 PPT 内容补全相关的网页，用 @ 依次引用这些网页，然后直接提问或要求「输出一个结构化的 PPT」。浏览器会自动提炼每个网页的核心观点、整理纪要，并按「基础认知 → 原理 → 应用 → 未来趋势」的逻辑组织内容。
AJ 推荐了几款 AI 浏览器，包括 Dior、fellow、commit 等。他提到 commit 有邀请返利机制，邀请朋友使用可以获得会员。这类工具的核心逻辑依然是「你提供给他更多的内容，他给你总结出来的东西越好」。
大学生求职：武装自己，行动起来
蓝衣剑客从「青黄不接的时期」切入，分析了大学生求职的两类困境：大三学生想找实习但缺渠道，刚毕业的学生迷茫且缺资源。他给出了两个核心建议。
第一，做个人 IP。他分享了自己的经历：写了 120～140 篇文章，每篇要花一个下午甚至一天。「武装你自己，向别人展示你自己。」写公众号是「输出去倒逼输入」的过程，而且大三、大四和刚毕业时「有大把大把的时间」。他带过一个农村出身、月薪 3000～4000 元的学生，建议他每天记录求职经历和学习经历，「这个事情越早开始越好」。
第二，行动起来去投简历。「不要你准备什么，你只要去投。」他观察到，应届招聘更多看的是「你这个人的素质如何」，而非技能有多好。在 AI 时代，人的角色从「创造内容」转变为「审核内容」——「你想成为 AI 的师傅，你要阅读的内容、要掌握的编辑知识和专业知识就要很多很多，他会推着你去学习」。
关于工作经验，蓝衣剑客建议在 GitHub 上建立自己的项目、参与开源或公益项目。「我们其实不是特别去看重某一个证书，他其实更看重的是你真正在这个软件行业里边做过哪些贡献。」
学习路径与职业发展：AI 赋能的两层含义
蓝衣剑客用一张图梳理了 AI 的发展方向：从基础模型到平台层再到应用层，目前正经历「基础 Agent → 定向 Agent → Muti Agent」的演进。他判断：「我们很可能在 Muti Agent 这个阶段长期的停留，直到我们真的能突破了物理的限制。」物理限制主要指物理数据的匮乏——「你去搬一个箱子，从 a 点搬到 b 点，你就需要非常非常之多的数据」。
对于「科研方面目前学习什么最重要」，他提出 AI 赋能分两层：第一层是能力层赋能，比如以 Cursor 为代表的 Web coding 工具，「工具给了你你就能用，不给你你就干不了这事」；第二层是意识层，即意识到这些工具能提升对整个生涯的认知。他建议同学们「先把 Web coding 工具玩熟了」，因为用这些工具做文字处理，「已经解决了你日常生活、学习以及工作当中的 70% 的负担」。
他反复强调「唯手熟尔」：「提示词是什么玩意？就是你对经验的输出，你对个人认知的输出。」更进一步，要把经验沉淀为思维模型——他分享了自己的 IPAC 模型，并推荐了自己做的「天机 MCP」，可在海链免费使用。
关于 AI 焦虑，他的态度很直接：「半 AGI 时刻已经来了，木已成舟，你就没什么必要去焦虑。」对于想将 AI 与业务结合的人，他建议先画工作流程图，拆解日常工作步骤，按文字、视频、图片等类型选定工具，再分门别类组织成 SOP。「难的其实是 SOP，不是智能体。」跑通 SOP 后积累的提示词要归好类，Cursor 的 rules 文件夹就是很好的承载处。
现场问答
如何快速写文章？
蓝衣剑客表示提示词和课程在社区里都有。他的方法是先建叙事模型，再写长篇创作目录大纲，结合自己的知识库资料，用 Cursor 完成写作。他强调 Cursor 会对文件做索引（indexing），可以用向量数据库的形式检索。
CURSOR 工具和传统大模型 Chat 界面有什么区别？
「那种 Chat 界面，它没有办法去承接一个庞大的任务，上下文窗口有限。」而 Cursor 可以承载知识库、规则、历史积累，写文章时不用每次重新粘贴大量资料。「最主要的还是你无法积累，这是一个很关键的问题。你积累的过程就是你投资自己复利的过程。」
如何提升 AI 竞争力或转型？
「我不是特别建议大家都跑出去转型。」提升竞争力可以先从使用 Sora 等工具开始，感受提示词，积累专业词汇（如运镜、脚本场景）。同时要重视表达能力——「你能不能去感染别人？是这种亲和力。」这属于通用性技能，也属于提示词学习的范畴。
求职面试有什么建议？
蓝衣剑客分享了自己找第一份工作面试近 100 家的经历，最困难时睡地下室、手机里只有 5 毛钱。他特别提到一个教训：一家军工公司满分 100 分的卷子他考了 94.5 分，那 0.5 分是故意扣的，因为年轻人「心高气傲、说话狂放不羁」。「谦卑，无论走到哪里，都要保持一颗敬畏之心。」他把找工作比作相亲：「上来是 100 分，不是 0 分，HR 会通过心理侧写给你扣分。」面试前要了解公司业务，思考自己能带来什么价值。
如何用 Cursor 生成 PPT？
先建模、写讲义，沉淀「撰写 PPT 大纲提示词」，让 Cursor 按讲义生成大纲，再复制粘贴到 Gamma 生成 PPT。「生成出来的比 Gamma 自己生成的要专业。」关键在于迭代提示词——「我其实更多的时候是在于去迭代提示词」，与模型共同讨论改进。生成后有瑕疵自己修改即可。他最后提醒，做 PPT 要「化繁为简」，价值在口头表达，「PPT 这种东西本身就是一种辅助，而你真正有价值的是你自己」。
要点回顾
- 音频学习工作流：小宇宙 FM 音频下载器下载 → 飞书妙记转文字 → 大模型输出 html，提示词只需「输出格式为 html」。
- 上下文工程：提供足够上下文比精心设计提示词更重要，趋势是从 Prompt Engineer 转向 Context Provider。
- AI 浏览器：可同时引用多个网页，让 AI 提炼核心观点、生成结构化 PPT。
- iPhone 录音转文字：语音备忘录自带听写文本功能，可设置快捷指令一键打开飞书妙记。
- 大学生求职：做个人 IP 武装自己、展示自己；勇敢投简历，企业更看重素质而非技能。
- AI 赋能两层：能力层（Web coding 工具）与意识层（对生涯认知的提升），先玩熟工具，再沉淀思维模型。
- 人机协作：是当下及未来几年的主要价值竞争点，包含 Agent 与提示设计、输出评估与质量控制、人机分工优化、增强式思维能力四部分。
- PPT 生成：用 Cursor 沉淀大纲提示词 → 生成大纲 → 复制到 Gamma 生成，重点在迭代提示词而非排版。
直播回放约 161 分钟
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