我的一天：揭秘我的终极AI工作流 (A Day in My Life)

在过去的一段时间里，我们一起探索了AI在各个领域的应用，从写代码到搞投资，从画画到做视频。但一个更本质的问题是：我们该如何将这些零散的“神兵利器”组合起来，锻造出一套属于自己的、高效的“AI操作系统”？

今天，我想换一个视角，不再是介绍某个具体的工具，而是以“我的一天”为线索，向你完全公开我的个人AI工作流。你会看到，AI不再是一个个独立的App，而是像空气和水一样，无缝地融入了我思考、创造和学习的每一个环节。

我的一天从一杯咖啡和与AI的对话开始。

主题构思: 我会打开 ChatGPT 或 Kimi，输入我的初步想法，比如“我想写一篇关于AI Agent的文章”。然后我会让它扮演“读者”和“评论家”的角色：
- “你是一名挑剔的技术爱好者，对于'AI Agent'这个主题，你最关心哪五个问题？请按吸引力排序。”
- “请为这个主题草拟三个有吸引力的标题，一个专业，一个通俗，一个引人争议。” 这能帮我快速锁定文章的核心卖点和结构。
信息输入: 确定主题后，我会使用 Perplexity AI。与传统搜索引擎不同，它能直接给我整合好的答案和信息来源。我会问：
- “请总结过去一个月关于 AI Agent 技术的最新进展和主要开源项目。” 这取代了过去需要打开十几个网页的繁琐工作。如果遇到核心的技术论文，我会启动我们之前写的**“论文摘要机器人”**脚本，在几分钟内得到一份结构化的摘要。

在这个阶段，AI是我的战略顾问和信息助理，帮我看得更远、消化得更快。

这是我编码和实现想法的核心时段。我的主战场是 Cursor，一个深度集成了AI的原生编码环境。

需求转代码: 我可以直接 @AI 对话框，用自然语言描述需求：
- “@AI 我需要一个Python函数，它可以接收一个URL，然后使用BeautifulSoup库提取出该网页的所有H2标题并返回一个列表。请处理好可能发生的网络请求异常。” 几秒钟内，一个健壮的、带注释和异常处理的代码框架就生成了。
代码解释与学习: 遇到一个陌生的开源库或一段复杂的祖传代码，我不再需要逐行阅读。我会选中代码块，然后问：
- “请解释这段代码的逻辑，它的输入和输出分别是什么？有没有可以优化的地方？” AI能像一位耐心的导师，帮我快速理解代码意图。
调试 (Debug): 当代码出错时，我会将报错信息和相关代码一起贴给AI，它往往能比我更快地定位到那个愚蠢的拼写错误或逻辑漏洞。

在这个阶段，AI是我的结对编程伙伴，它接管了所有重复和繁琐的“脏活累活”，让我能专注于核心的架构设计。

写博客文章是我工作的重要组成部分。

草稿与润色: 编码完成后，我会将核心代码和思路整理成文字。当文思枯竭或觉得表达不够生动时，我会求助 Claude 3 Opus，它的文笔是所有模型中最出色的。
- 选中一段平实的描述，然后要求：“请将这段话改写得更生动、更有画面感，用一个比喻来开头。”
- 或者：“这段技术解释对新手可能太晦涩了，请用一个初学者能听懂的例子来重新说明。”
配图与封面: 一篇好的文章离不开配图。我会打开 DALL-E 3 或 Midjourney，将文章的核心思想提炼成Prompt：
- “一个大脑与电路板融合在一起的超现实主义图像，背景是流动的代码瀑布，数字艺术风格，充满科技感。” 这样生成的配图不仅独一无二，还能在视觉上传达文章的主题。如果需要动态封面，我则会求助于 Runway，用我们学过的方法让静态图动起来。

在这个阶段，AI是我的创意合伙人，它能将我的思想火花，放大成燎原之火。

一天的工作接近尾声。

工作总结: 我会将今天完成的任务列表和遇到的问题，丢给AI，让它帮我生成一份简洁的日报，并规划第二天的优先事项。
兴趣探索: 我可能会运行一下我们之前写的那个**“AI量化交易”**脚本，看看今天的市场数据下，那个“玩具”策略会有什么表现。这纯粹是出于兴趣，也是保持技术敏感度的一种方式。

这套工作流的核心，是将AI“工具化”为“能力”，让它成为我身体的一部分。

拥抱AI，不是要我们变懒，而是要我们变得更“聪明”。把时间从重复性劳动中解放出来，投入到更具创造性、更具战略性的思考中去。这，或许就是AI时代带给我们每个人的、最宝贵的礼物。