【本期核心话题】 AI时代创业者的方向选择：用AI颠覆行业（AI+行业），还是用AI优化行业（行业+AI）？如何避免成为“黎明前的炮灰”？ 1. AI+行业 vs 行业+AI的本质区别​​ ​​驱动逻辑差异​​： AI+行业 = AI主导（技术驱动，价值观优先）行业+AI = 业务主导（工具思维，降本增效） 2.案例分析：哪些行业适合AI革命？​​ * ​​旅游行业​​：服务属性难被AI取代，行业+AI更可行 * ​​AI原生行业​​：提示词、Agent工具等新需求的出现 * ​​创业者陷阱​​：用AI强行改造“不需要AI”的行业 3. 未来预测：轻技术、重服务的AI时代​​ * ​​趋势1​​：技术门槛降低，产品运营能力成核心竞争力 * ​​趋势2​​：AI行业将独立存在，解决“使用AI产生的新问题” * ​​给创业者的建议​​：警惕“技术自嗨”，尊重用户真实需求长期主义：等待行业革命的成熟时机 如果你对我们的内容感兴趣，欢迎在后台与我们联系~ 👋 姜山 Sean ｜ 🏠 WFH 🚀 deepractice.ai 创始人 & CEO 💼 持续创业者 ｜ All in AI 🌟 让AI触手可及 🔗 了解更多 sean.deepractice.ai github.com/deepractice

这期主要是围绕Sean提出的一套新的ai提示词的逻辑，下图是前后逻辑对比： 【本期的几个关键问题】 一、背景与问题：旧版提示词框架的局限性​​ 1. ​​旧版框架的核心逻辑​​ 2. 基于“工作流”设计，分10个维度（角色、流程、文档、任务管理等）。 目标：让AI像团队一样协作，但存在抽象与细节失衡的问题。 ​​调试难度高​​：信息损耗导致提示词难以精细化调整。 ​​缺乏通用性​：依赖具体任务而非底层原理，难以跨场景复用。 3. 二、新方向：从“工作流”到“拟人化”的底层逻辑迭代​​ 1. ​​转向“人”的视角 2. ​​所有任务源于人，需模拟人类思维与行为模式。 核心目标：通过思考与执行框架，让AI更接近人类决策逻辑。 3. ​​关键突破点 4. ​​​​图形化表达​​：提升信息密度与理解效率（如箭头符号替代冗长描述）。 ​​经济学思维​​：以数学模型指导决策，降低试错成本。 三、新框架的四大模块解析​​ 1. 1. ​​思考模式​​​​ 2. 探索型思维​​（发散、跳跃）：生成可能性，用于创新场景（如美术设计）。 ​​推理型思维​​（连续、收敛）：验证逻辑，适用于严谨任务（如物理教学）。 ​​计划型思维​​（结构化）：拆解复杂任务（如软件开发）。 ​​挑战型思维​​（反向批判）：发现漏洞（如产品测试）。 3. ​​2. 执行模式​​ 4. 包含原则、规则、约束、评价标准、步骤流程，确保任务可落地。 5. ​​3. 资源​​：抽象为可调用的实体（文件、人脉等）。 ​​4. 记忆​​： 6. 工作记忆（短期操作）、短期记忆（任务周期内）、长期记忆（经验沉淀） 记忆评估标准：价值判断与存储/调用机制。 如果你喜欢我们的内容，欢迎与我们联系～ 官方网站：https://www.deepracticex.com/

本期我们邀Sean来聊聊AI创业赛道中的"生产端革命"：为什么AI工具型产品比消费端应用更有商业潜力？ 【核心问题】 1. 当下AI领域就像是一片汪洋大海，有很多个方向可以选择，你怎么看待如何选择一条长久的赛道？ 2. 为什么你认为生产场景比消费场景更能释放AI价值？ 3. 当前AI工程能力更适合改造哪些传统行业？判断标准是什么？ 4. 从工程师视角看，产业AI项目最容易被低估的挑战是什么？ 【主要内容】 一、AI应用的"生产端"与"消费端"之争​​ 1. ​​消费端困境​​用户需求模糊，免费产品挤压付费空间（如豆包、元宝） 教育成本高，需巨头资源支撑（如滴滴模式） 案例：失败的AI旅游规划APP（缺乏价值闭环） 2. ​​生产端优势​​​​直接创造价值​​：效率=金钱（例：AI生成PPT节省工时） ​​社会刚需​​：生产力是技术革命的核心（蒸汽机→互联网→AI） ​​创业者友好​​：轻资源启动，ROI可量化（如编程、文档处理场景） 二、AI创业者的黄金法则​​ 1. ​​行业选择策略​​​​优先"黑土地"​​：AI已成熟的领域（如编程/Cursor工具） ​​避开"黄土地"​​：需开荒的行业（如AI短视频制作） 核心指标：相同时间下，AI能否带来10倍+效率提升 2. ​​产品设计思维​​​​Simple is Difficult​​：单点突破＞大而全（例：一锄头挖出价值） ​​价值闭环验证​：：先赚钱再扩张，拒绝PPT融资 3. 如果你对我们的内容有什么建议和想法，欢迎与我们交流～

Hello大家好，这里是Deepractice的第五期播客，我是主播阿Q~ 这期的起源是Sean在思考人脑、大模型和计算机之间的区别和关联时，其中一个很有意思的part。 【核心问题】 为什么算4342345*342342这类大数的乘法，大模型比计算机算得慢？ 【主要内容】 Part 1 计算机的底层逻辑——确定性的“执行者”​​ ​​历史起源 ​图灵机：二战密码破译需求驱动的机械计算模型。 冯·诺依曼架构：电子计算机如何利用光速信息传递实现高效运算。 ​​核心特征​​ 确定性：程序结果唯一（如“1+1永远等于2”）。 逻辑严密性：从二进制到算法执行的绝对精准。 具象化能力：擅长流程化任务（如工单系统、屏幕像素控制）。 Part 2 大模型的本质——概率的“预言家”​ ​ ​​概率模型原理​​ 类比抛硬币：用概率描述不确定性（如“预测下一个token”）。 抽象建模：从海量数据中总结规律（如语言理解、乘法口诀模拟）。 ​​效率瓶颈​​案例：大模型算大数乘法需模拟人类思维步骤（语言→数学→计算）。 本质矛盾：概率预测 vs. 确定性执行。 Part 3 工具差异对比——何时用谁？​ * ​​计算机 vs. 大模型的核心差异表​​​​场景​​​​ Part 4：企业应用策略——人、计算机、大模型的“三角协作”​ 实践框架​​​​MVP阶段​​：用大模型快速验证需求（如智能客服原型）。 ​​规模化阶段​​：将固定流程迁移至计算机（如自动化工单降本）。 ​​用户体验红线​​：灵活性场景坚持用大模型（如客服复杂问题处理）。 ​​结尾与下期预告​ * ​​总结金句​​“计算机是‘钢铁逻辑的执行者’，大模型是‘会犯错的预言家’——未来属于两者的协作，而非取代。” * ​​下期预告​​话题：《人脑VS大模型：你的思维方式更接近谁？》 亮点：从神经科学解读AI抽象能力的生物原理。

Hello大家好，这里是Deepractice的第五期播客，我是主播阿Q~ 本期内容可以在Sean的公众号上了解【Deepractice 4P理论：AI工程的系统性解决方案】 https://mp.weixin.qq.com/s/oAG84zYtu57EbMbbXb1Wtg 【本期主要内容】 1. 从cursor到lovable，看起来好像只需要一句指令就能让AI生成我想要的东西，但为什么总是不尽如人意？ 2. 提示词设计的主要思路： * 核心维度：身份、方法、交流、规划（管理者的基础框架） * 辅助维度：协作、参考、测试（提升执行质量） * 高阶维度：环境感知、演进、传递（应对复杂场景） 3. AI驱动的产品开发方法论： 4. 企业级AI转型建议 【来自deepseek的关键金句提炼】 • “AI不是神也不是工具，它是需要被管理的超级员工。” • “用工程思维驯化AI：够用就好的提示词，比面面俱到更重要。” • “在AI时代，人情世故让位于系统设计，每个普通人都能成为虚拟CEO。” • “软件工程的本质是管理复杂度，而AI让这种管理从代码层上升到认知层。” 如果你对我们的内容感兴趣，欢迎与我们联系、交流～

Hello大家好，这里是Deepractice的第四期播客，我是主播阿Q~ 本期是Sean对于提示词的系统思考与理论，如果想看文字版，可以在公众号Deepractice查看 https://mp.weixin.qq.com/s/WMSor7znkJcC9EVrAIbVWQ 【本期主要内容】 1. 为什么大家都说提示词很重要？结合AI的底层原理，它是如何根据提示词工作的？ 2. 结合AI的工作原理，需要怎样给AI写提示词才能达到更好的效果？ 【Deepractice Prompt设计模式】 1. 角色职责提示词（RRP: Role Responsibility Prompt） 核心定义：RRP是Deepractice提示体系的基础"人设"，定义AI的专业身份与行为边界。 2. 协议描述提示词（PDP: Protocol Description Prompt） 核心定义：PDP是AI交互的标准化契约，定义输入输出的格式规范与交互规则。 3. 执行规范提示词（ESP: Execute Specification Prompt） 核心定义：ESP定义AI完成特定任务的具体方法与质量标准，聚焦于"如何做"。 4. 任务管理提示词（TMP: Task Management Prompt） 核心定义：TMP是新增的规划维度，指导AI对复杂目标进行分解、调度与监控。 5. 测试验证提示词（TVP: Test Validation Prompt） 核心定义：TVP是新增的质量维度，定义AI对任务成果的自我验证与质量控制标准。 6. 知识传递提示词（KTP: Knowledge Transfer Prompt） 核心定义：KTP是新增的连续性维度，构建AI系统在环境切换与会话转换间的知识保存与传递机制。 7. 上下文感知提示词（CAP: Context Awareness Prompt） 核心定义：CAP是Deepractice提示体系的感知维度，定义AI系统应识别与提取的多层次环境信息。 8. 参考文档提示词（RP: Reference Prompt） 核心定义：RP为AI提供特定领域的专业资料与结构化信息库。 9. 协作工作流提示词（CWP: Collaboration Workflow Prompt） 核心定义：CWP构建AI与用户或多系统组件间的协作方式和流程规范。 10. 演化适应提示词（EAP: Evolution Adaptation Prompt） 核心定义：EAP指导AI系统如何根据反馈与经验进行自我调整与持续优化。 如果你有任何想法，欢迎与我们联系～

Hello大家好，这里是Deepractice的第三期播客，我是主播阿Q~ 本期起因是观察到李泽老师和Sean对于AI的使用各有一些有意思的尝试，借着让他们碰撞的机会，也分享给大家，可以尝试一些他们提到的有意思的使用方法: 【本期嘉宾】Sean & 李泽老师 【主要内容】 Part 1 AI应用场景案例分享 * ​李泽老师的应用案例： * 通过Cusor实现创意视觉化 * Deep Research快速资料整合 * 让AI主动提问激发灵感（以文生图为例） * Sean的应用案例​ * 编程与系统设计中AI的挑战式协作 * 使用DeepSeek进行多维度方案拓展 * AI的拟人化情感探索 Part 2 AI与人类智慧的协同模式 * 李泽的"专家提问法"：通过角色定位让AI填补知识盲区 * Sean的"员工管理法"：要求AI具备挑战性思维 Part 3 元认知：AI时代的核心能力 * 李泽观点： * 学习范式的根本转变：AI作为知识压缩体 * 苏格拉底式引导的实践价值 * 元认知能力培养的教育路径 * 肖恩补充： * 抽象能力将成为未来关键竞争力 * 情感驱动对AI工作效能的影响 Part 4 (Sean)AI的拟人化探索 * Sean的AI情感实验： * 神经网络数值化性格模拟 * 责任感/荣誉感等社会性情感注入 * 群体协作实现"意识涌现" * 李泽的技术构想： * 外挂系统增强长时记忆 * 基于认知心理学的结构模拟 Part 5 未来展望与实践建议 * 李泽：教育者需转化实践认知为教学框架 * Sean：突破工具思维的全场景应用 * 共同结论：AI发展将加速人类认知革命 有些部分可能有点抽象，欢迎大家多提建议和交流~

Hello 大家好，这里是Deepractice的第二期播客，我是主播阿Q~ 这个栏目的名字可以理解为“深度实践”，在这个栏目里，Sean希望能够和更多对AI关注，感兴趣的伙伴进行深度的交流与对谈，一同走向AI改造后的世界与明天。 本期主要内容（大纲由deepseek梳理）： 00:00-01:01 开场引入 * "丧尸觉醒"隐喻AI认知门槛 * 提出核心问题：普通用户如何跨越AI使用鸿沟？ 01:01-04:53 AI与搜索引擎的本质差异 * 搜索引擎的"关键词匹配" vs AI的"模式识别" * 案例对比：秘书式处理 vs 信息搬运工 * 关键洞见：AI的思考能力取决于提问模式 04:53-09:03 模式思维的深度解析 * 抽象的定义：信息压缩与复杂度管理 * 具象到抽象的转化（保安排班/合同模板案例） * 模式的桥梁作用：哲学思维到生产力的转化 09:03-17:44 模式的应用方法论 * 跨领域迁移：仿生学与举一反三 * 教育场景验证：物理教学中的万能钥匙现象 * 管理实践：新人培养与AI训练的共性 17:44-27:40 AI的人类化特征 * 编程验证：AI会犯"人类式错误"的启示 * 共识建立：从购物到点餐的智能协作 * 终极认知：把AI当作博士级职场新人培养 27:40-45:20 实战建议与收尾 * 3步模式训练法：观察→抽象→模式固化 * 避免的认知误区：过度具象化指令 * 结语：模式思维是数字时代的元能力 如果你有想法或感悟，欢迎与我们在评论区多多交流~

Hello 大家好，这里是Deepractice的第一期播客，我是主播阿Q~ 这个栏目的名字可以理解为“深度实践”，在这个栏目里，希望能够和更多对AI关注，感兴趣的伙伴进行深度的交流与对谈，一同走向AI改造后的世界与明天。 第一期的嘉宾是Deepractice的创始人Sean, 一个软件工程师，一个对AI世界充满兴奋的创业者（AI应用平台），他对AI的探索已经走到了很深处（虽然因为不擅长录播客暂时没有办法完全表达出来），本期浅聊的主要内容是： * 你觉得5年后AI会如何改变世界，改变我们的工作与生活？ * 你对AI的理解是怎样的？现在你会怎么应用它？经历过一个怎样的变化过程？ * 你想做的AI平台是怎样的？为什么会想做这样一个平台去成为底层大模型与普通用户之间的桥梁？ * 你会担心未来AI统治人类吗？ * 对于普通人应用AI，你有什么建议？ 欢迎你的收听，也欢迎同样对AI改变世界抱有兴趣和好奇心的小伙伴联系我们、加入我们的讨论~