最近这两周我陆陆续续把手头那些“一直想做但一直没好好做”的事全往 AI 上堆了一遍。说实话结果有点出乎我意料——从内容生产、数据分析到仓位调整AI 能插手的地方比我以为的多得多但翻车的地方也比我以为的精彩得多。这期“我用AI干了啥”是系列的第一篇我打算把这段时间折腾的四件事一次性聊透怎么用 AI 把内容产出提上来、怎么把链上数据拉下来变成能看懂的信号、怎么让 AI 辅助我调整持仓而不是替我拍板再加上最近社区里讨论度很高的 Jev 和 Meta Muse 这两款新东西的初体验。整篇不是教程更像是我自己的实验记录和踩坑笔记适合那些同样想在 AI 时代把日常效率往上顶一档的同行。先说个整体的感受AI 这玩意儿用好了是乘数效应用不好就是给自己制造新的加班理由。关键差别不在模型选谁而在你有没有一套自己的工作流。下面一个一个来。1. 用 AI 做内容从“帮我写”到“一起写”1.1 三个真实的内容场景这周我用 AI 做内容主要落了三个场景都不是那种“给个标题让它写篇爆款”的玄学玩法而是实打实有输入、有过程、有产出的小任务。第一个是短视频脚本的批量生成。我手头有个知识类的账号每周要出 3 条 1 分钟内的口播视频。以前我的流程是先看资料、写稿、改稿、再压缩成口语化脚本一条下来少说 2 小时。这次我尝试把资料整理成结构化要点让 AI 直接产出第一版脚本我再做润色和删减。三条脚本加起来从整理资料到出终稿用时大约 2.5 小时比原来省了一半多而且 AI 给的开场钩子比我平时写的“今天我们来聊聊”要有劲得多。第二个是图文笔记的“一鱼多吃”。我写一篇长文或者做完一份调研后原来就发一个平台。现在我会让 AI 把同一份内容改写成小红书风格、公众号风格和即刻短帖风格配上不同的开头和结尾。注意这里不是简单复制粘贴而是让 AI 根据每个平台的调性重新做信息重排——小红书要情绪前置公众号要逻辑闭环即刻要观点切片。这样同一个素材能产出三份完全不像的内容触达的人群也不一样。第三个是周报和复盘。我每周会把本周做的实验、数据和结论整理成一份内部周报。以前这活特别烦因为要把零散记录变成有逻辑的文档。现在我直接在聊天窗口里把零散笔记丢进去要求 AI 按“目标、动作、数据、结论、下一步”五段式重写我只需要核对数据有没有错。这个场景虽然不起眼但节省的时间是真金白银。1.2 把提示词当产品来打磨很多人觉得提示词就是两句话的事其实不是。我把自己用的提示词分成三层角色层告诉 AI 你是谁比如“你是一个有 10 年经验的短视频编导擅长用钩子开场和口语化表达”。这一层决定了语感。任务层说清楚输入是什么、输出是什么、给谁看。比如“下面是一段产品调研笔记请改写成 60 秒口播脚本受众是 25-35 岁对效率工具感兴趣的人”。约束层限制语气词、禁用词汇、格式结构。比如“不要用‘众所周知’开头不要超过 180 字每段必须有一句口语化类比”。我把这三层做成一个模板遇到新任务就填不同的内容。这个模板帮我减少了很多来回沟通的成本。一个重要的心得是提示词一定要给反面案例。我试过只写“请写一个更有吸引力的版本”结果 AI 给了一堆“探索未来的无限可能”这种空洞口号。但当我写“避免使用宏大词汇不要出现‘赋能’‘抓手’‘闭环’这些词”之后输出质量立刻上了一个档次。1.3 AI 内容的质量边界AI 做内容最大的问题不是“写得不好”而是“写得顺滑得像那么回事”特别容易让人放松警惕。我这次踩了一个很典型的坑。让 AI 改写一份关于某工具市场份额的资料它在没有数据支撑的情况下自己编了一个“同比增长 37%”的数字。我因为信任 AI 的流畅表达差点直接发出去。后来核对原始数据时才发现原始资料里根本没有这个数字。从那之后我定了一条铁律AI 写的内容凡是涉及数字、时间、人名、引用一律要回到原始资料里逐项核对。AI 是语言模型不是数据库它的流畅不等于准确。还有个体验上的经验AI 适合做“初稿生成者”和“风格转换器”但不适合做“最终决策者”。我会让 AI 给我三版不同侧重点的开头我自己挑一个组合或者让 AI 把枯燥的部分先铺好我集中精力润色最有价值的观点段。这种“人机接力”的模式比完全让 AI 写、自己只做搬运工要靠谱得多。2. 拉链上从区块浏览器到 AI 助手2.1 为什么突然想拉链上数据标题里写了“拉链上”其实我指的是拉取链上数据。做投研或者看市场情绪的人迟早都会走到这一步光看 K 线和新闻远远不够得自己去链上看钱往哪里流动。我自己一直有个痛点——用区块浏览器查数据太费劲。查一笔转账、看一个地址的交互记录、对比几个池子的资金变化要在多个页面之间来回切。哪怕是熟练用户核对十几条数据也得花一个多小时而且极容易看漏。这周我就想能不能让 AI 把这些“看得见但不好整理”的链上数据直接变成“问一句就能回答”的东西。选型上没走弯路。直接用公共的区块链 API 把区块数据拉下来然后用 Python 做清洗存进 SQLite最后丢给支持工具调用的 AI 做自然语言查询。整个链路其实不复杂难点在数据清洗这一步——链上原始数据很脏地址、哈希、时间戳、金额精度每一项都要处理对。2.2 搭建一条最简数据处理链路我这次搭了个最简版本四步搞定确定数据源。用公共 RPC 节点加一个链上数据 API 服务把指定地址或指定合约的最新交易拉下来。数据清洗。把原始 JSON 里的字段拆开保留时间、发送方、接收方、金额、手续费这些核心字段做成一张扁平化表格。这里要特别注意金额精度链上数据很多是带小数点的直接用浮点型会出现精度丢失。落地存储。存进 SQLite 就行不需要上重型数据库。我一个地址一个文件查询也方便。接入 AI。把 SQLite 的查询能力暴露给 AI让它把自然语言问题变成 SQL 查询再把结果翻译成人话。实际操作时第四个步骤是最妙的。我给 AI 写了一个工具描述你有一个 SQLite 数据库里面有某个地址近 30 天的交易记录字段包括 tx_hash、from_addr、to_addr、value、timestamp。请回答用户关于资金流向的问题。然后我开始问“这个地址最近一周最大的单笔转出是多少转给谁了”AI 会自动生成 SQL、执行查询、再把结果总结出来。整个过程不用开区块浏览器体验非常爽。2.3 链上分析的常见坑这一周在链上数据上踩的坑我觉得比写代码都多列几个典型的时间戳精度链上区块时间和标准时间差 8 个小时是家常便饭有的还是毫秒级、有的还是秒级。不统一时间精度做“近 7 天”“近 30 天”这种统计就会差出整整一天的边界。我后来统一转成 UTC8 并落到日期字段才彻底解决。交易费和转账金额混在一起总转账看起来很大但扣完手续费实际没多少。做分析时一定要区分开“转入转出净额”和“手续费”不然数据大头会失真。AI 会把字段名编出来我遇到过 AI 在写 SQL 时使用了一个数据库里根本不存在的字段。原因是我在工具描述里写了“value”但实际表里叫“amount”。后来我把表结构原样贴进工具描述并告诉 AI“如果你不确定字段是否存在先查询 schema”这个坑就很少再出现了。还有一点必须强调链上数据本身有很多前置知识AI 不懂。比如某个合约是不是多签地址、某笔交易是不是批量归集操作这些背景 AI 完全无感知。它能帮你整理数据但背景判断还得自己做。我把链上分析定位成“用 AI 节省重复劳动”而不是“用 AI 替代判断”这样心态就平稳很多。3. 调持仓AI 辅助决策的正确姿势3.1 我的 AI 仓位复盘流程第三个场景是调持仓。先声明一下下面这段不是投资建议我自己也是拿小仓位做实验主要是想看看 AI 能不能把复盘效率提上来。我原来做仓位复盘要把持仓、最近的市场动态、自己的交易记录摊开来看再手动做盈亏归因。这个过程信息量大、情绪干扰大复盘完了经常得出一个“以后注意”的结论然后下次继续犯同样的错。这周我换了一个流程先把我的持仓数据和交易记录脱敏后整理成表格再把最近一周的市场新闻摘要喂给 AI让它从我过去的交易行为里找规律。具体在提示词上我用了“角色约束输出格式”的结构角色是“你是一个严格的风险管理助理不考虑情绪因素只依据数据和逻辑”约束是“不要给买入卖出建议只做行为归因和风险提示”输出格式是“按固定模板输出包括本周持仓变化、交易频率、单笔盈亏、重复行为、风险点”。这个流程给我的启发是AI 最大的价值不是告诉我“该买什么”而是把我自己的行为数据变成一面镜子。它会把“你这周交易了 12 次其中 8 次是在价格下跌时恐慌卖出”这种我自己没意识到的模式清清楚楚摆出来。看到那行字我真的愣了几秒这就是复盘的意义。3.2 提示词里的“角色约束输出格式”这里我把“调持仓”场景下的提示词模板展开一下方便你直接用你是一个 CFA 级别的风险管理助理专注行为金融学分析。下面是我的脱敏交易记录和市场新闻摘要请分析我的交易行为不预测未来走势。禁止输出“应该买入”“应该持有”“建议卖出”等结论性内容。请按以下格式输出行为统计交易次数、买卖比例、持仓时长中位数行为归因哪些操作可能受情绪影响给出概率判断风险提示持仓集中度、流动性风险、交易费用损耗优化建议仅限流程层面例如“可以设置冷静期”“可以固定复盘时间”这套模板跑下来稳定性和可说明性都还行。关键是“禁止输出结论性内容”这条约束它把 AI 从“神棍模式”拉回“分析模式”避免了我潜意识里依赖 AI 做决策的风险。3.3 别让 AI 替你拍板必须说实话依赖 AI 做投资决策是危险的。AI 的“合理感”很强它能把一条随机游走的信息说得头头是道但它的训练语料里没有你真实账户的上下文也没有实时市场情绪更没有流动性变化的感知。它做的所谓“分析”本质还是统计相关性的重构。我现在的方法是把 AI 当成“对抗性提问者”它负责提出我没想到的问题我来负责回答和判断。比如 AI 问我“你这笔交易的手续费占预期收益的百分比是多少”我会自己去算算完就会发现有些操作确实不值得做。这种模式里AI 拓展了我的视角边界但决策责任和判断逻辑始终在我自己手里。我也会在每次实验的 prompt 里明确加一句“所有分析仅供研究参考不构成任何投资建议”——这既是合规底线也是提醒自己别把 AI 当神。4. Jev 初体验一个新模型引发的折腾4.1 为什么关注 Jev聊完这三个日常场景说说这两天社区里讨论度突然暴涨的 Jev。说实话第一次看到这个词的时候我也是懵的但它出现在编程圈、AI 工具链和几个技术社群的频率实在太高了逼得我不得不去了解。从社区讨论看Jev 是一个新出来的模型主战场在 AI 编程和 AI Agent 方向。大家讨论的焦点集中在它怎么接入 Codex 这类编程环境、密钥怎么申请、模型本身是否开源、效果跟现在主流模型比怎么样。网上甚至有人从 GitHub 上找到了非官方的接入脚本把它接到了聊天助手里。这种“新模型伴随神秘感和大量实操帖”的生态让我想起去年那些一夜之间火起来的模型们——热度是真的但信息也是高度碎片化的。我的好奇心被勾起来之后第一件事就是去查它的官网和申请入口。整个过程说不上特别顺滑但也算不上难模型申请页面提交之后等了一段时间才通过。社区里很多人卡在“不知道去哪里申请”其实多看几个相关讨论帖就能找到入口。它还没正式大面积开放的时候这种“先到先得”的路径本身就是信息差。4.2 申请、接入到第一个能跑的任务这次我走了两条路来体验 Jev一条是官方渠道一条是社区贡献的非官方接入。官方渠道这边流程就是常规的申请密钥、等待审批、配置本地环境。密钥拿到手之后关键是搞清楚它的 API 调用方式和参数结构。我翻了一遍相关文档照着示例代码改改就调用通了。整个过程最大的障碍其实是文档不够详细——很多参数要自己试错。“到底 temperature 设多少合适”“上下文长度上限是多少”之类的问题没写清楚的地方只能靠实验猜。社区里有人分享过一些默认参数的推荐值参考价值很大但还是要结合自己的任务类型去调。非官方接入的路径也试了一下GitHub 上有人实现了把 Jev 接进编程工作流的脚本。对于想快速体验的人来说这条路确实方便但要注意几个问题脚本质量参差不齐有的已经跑不通了非官方接入可能存在稳定性问题也可能有数据走偏的风险。我自己的习惯是非官方脚本只在测试环境跑绝不放到生产链路里。第一个能跑的任务我选了一个经典的代码解释任务给它一段有 bug 的 Python 函数让它定位问题并给出修复方案。整体体验还可以定位 bug 的逻辑是对的给出的修复代码也能跑通但在一些边界条件的说明上回答得不如我用惯了的模型细致。这种差距不一定是能力问题也可能是我对它的提示词风格还没摸顺。4.3 实测下来的几个结论两天的体验下来我大概能理解 Jev 为什么受欢迎了。它在编程任务上的响应速度快对代码语义的理解到位纠错能力也超出我的预期。如果你是做开发、写脚本、处理自动化任务的Jev 目前的体验值得一试尤其是把它放在 Codex 这类环境里做辅助能明显感觉到效率提升。但要说“完全替代我常用的模型”我觉得还差一点火候。它现在的优势更多体现在“快速的代码生成和修复”上面对复杂的架构设计、多步骤重构这类任务时思路的完整性还有提升空间。开源方面目前网上的说法也不统一有人觉得官方会走开源路线有人觉得会像很多新模型一样保持收费 API。这个只能等官方消息。有一个体验细节我很喜欢Jev 在处理“上下文比较长的代码仓库级任务”时明显比早期版本更稳不会动不动就丢掉前面的信息。但如果你要用它建议把任务拆小一点一次只让它处理一个函数、一个模块比放在一个大 prompt 里效果要好很多。还有密钥一定要管理好别随手放进代码仓库泄露之后别人可以用你的额度我差点因为一个 git 提交历史翻车。5. Muse 初体验Meta 那边的新玩具5.1 上架即登顶大家都在聊什么Jev 那边还没折腾完朋友圈又被 Muse 刷屏了。这款应用上线没多久就冲到了苹果应用商店榜首社区里的话题度非常高。Muse 来自 Meta这个背景天然就自带流量。但大家热议的不仅是产品本身而是它背后的产品思路——Meta 这次明显是想靠 Agent 类产品扳回一局。从体验来看它不是一个“冷冰冰的对话框”更像是一个带有创作者属性的 AI 助手。你能感觉到 Meta 在产品形态上下了重注界面精致、交互顺滑、功能设计上特别强调“创作”而不是“问答”。我下载打开的第一感觉是这产品打磨得很细。注册流程简单进去之后的引导做得也很友好不会让人迷路。对于习惯了传统 AI 聊天界面的人来说Muse 的交互方式可能需要一两分钟适应但适应之后会觉得这种形态更贴近“创作工具”的定位。5.2 两个让我印象深刻的功能我这次主要在网页端和移动端都试了一圈有两块印象最深的。第一块是它的“创作工作台”。跟普通聊天窗口不同Muse 会把创作相关的素材、草稿、版本记录整理在一个工作区里。我做了一个图文素材生成的任务发现它能生成多版本草稿并且保留修改轨迹方便来回对比。这种“围绕一个项目组织 AI 交互”的思路比单纯的对话线程要实用得多——对话会淹没在长上下文里而工作台是围绕产出物组织的。第二块是它风格化的内容生成能力。在尝试用它做几张概念图的时候它能把参考图的风格特征提取出来应用到新的生成结果上。这个功能在落地执行时比我预想的稳定不需要反复修改提示词也能保持风格统一。当然这也可能是我运气好多试几个复杂场景还能不能保持稳定需要继续观察。社区里有人提到“Muse Spark 1.3 contributor”之类的东西但我还没深入到这个层级先不展开。5.3 目前能给出的使用建议Muse 刚火起来网上的评价两极分化挺严重。有人说它是史上最强创作工具有人说它就是个换了皮肤的聊天机器人。以我这几天浅尝辄止的体验来看这两种评价都太极端了。它确实在交互形态和创作工作流上做了很多有价值的设计但距离“颠覆所有创作流程”还有相当距离。我的建议是如果你平时有大量的图片、文案、创意草稿需求Muse 值得花时间认真体验。但别指望它马上能完全替代你现有的工具链。我更倾向于把它定位成一个“灵感加速器”——用来快速产出草稿、试方向、对比风格效率提升明显。但专业向的最终交付还是需要人来把关。另外因为是新产品迭代速度会很快功能变动也频繁过两周再看可能又是另一个产品了。这种“新产品密集出现”的时期我的心态是保持好奇但不过度投入。每个新工具都花一两天做点真实任务记录下体验和结论形成自己的横向对比库比跟风吹捧或者一棍子打死都靠谱。6. 常见问题与排查技巧实录6.1 这周最典型的几个问题把这一周的问题集中复盘一下挑几个最有代表性的问题出现场景根因解决方案AI 编造不存在的数据内容改写、行业资料整理模型补全机制强行“填空”所有数据必须回原始资料核对prompt 里要求标注数据来源时间戳统计错一天链上数据分析时区/毫秒精度不统一统一转 UTC8 并落到日期字段再参与统计SQL 查询用了不存在的字段AI 操作数据库工具描述与真实 schema 不一致把建表语句直接塞进工具描述允许 AI 先查 schemaJev 调用报错密钥配置或参数错误新手对调用规范不熟先跑官方示例再替换密钥非官方脚本只在测试环境用Muse 生成结果风格漂移连续多次生成prompt 对风格定义不清用图片参考而非文字描述风格配合多版本对比AI 复盘给出“买卖建议”持仓分析prompt 没加约束明确要求“只归因、不建议”输出模板限定字段这些坑没有一个是“AI 太笨”造成的基本都是“人的流程没设边界”。工具的能力边界是固定的但使用者的工作流可以无限优化。每踩一个坑我就往提示词模板或者代码路径里加一道护栏后面同类问题再出现的概率就低很多。6.2 一套通用的 AI 工作流模板经过这些天的折腾我发现自己几乎所有任务都可以套进同一个模板分享给你直接改着用拆任务把一个模糊目标比如“做内容”“拉链上”“调持仓”拆成三个子任务信息收集、内容生成、结果验证。定输入明确喂给 AI 的资料是什么。没有输入就生成的 AI大概率在编故事。配约束告诉 AI 不能做什么比告诉它能做什么更重要。写好禁用词、禁止行为、输出格式比反复引导效率高。人机接力AI 出初稿人做判断和筛选。让 AI 多出几个不确定性版本人来选方向。设验证点凡是数值、日期、引用必须有一个回到原始资料的验证动作。这个动作不能省省了迟早翻车。留记录每次实验把 prompt 版本和结果截图保存方便复盘。我现在有个本子专门记这种“AI 实验日志”时间越长越值钱。这套模板最核心的思想是把 AI 当成“协作方”而不是“输出机”。协作方需要明确的角色、清晰的上下文、可执行的约束以及一个负责任的人类搭档。输出机只要按键就会吐东西但吐出来的东西是垃圾还是金子取决于你有没有搭好流水线。6.3 我的几条原则最后聊几条我给自己定的原则算是一周的总结能问“怎么做”的别问“是什么”。AI 在流程优化和方案生成上的价值远大于信息查询。让它给你步骤、给你选项、给你对比比让它背书有价值得多。永远假设模型在自信地犯错。它不是故意骗你但它擅长把不确定包装成确定。特别是在数据、法规、医学、财务这些领域必须额外加验证层。小步快跑每步留痕。新工具上了先跑最核心的小任务记录输入和输出确认稳定后再扩展。别一上来就把核心工作流押上去那是在赌运气。体验但不迷信。Jev 也好Muse 也好都是我这周“AI 工具箱”里的新成员。它们有亮点也有待观察的短板。真正值钱的不是工具本身而是你围绕工具建立的工作流。我自己在做这些实验的时候最大的体会是AI 不会取代人但会用 AI 的人确实正在拉开和不用的差距。这个差距不在“谁更懂模型”而在“谁更快建立起一套人与模型协作的靠谱流程”。这期“我用AI干了啥”记录的就是这些流程的雏形下一期我计划往里加更多真实场景的实测比如把 Jev 放进更复杂的编码任务里压一压把 Muse 的创作能力和现有工具链做个正式对比。等跑完再回来聊。