命令行和图形界面，到底差在哪
刚接触 AI 工具，你迟早会撞见一个黑底白字、只能打字的窗口，心里发怵。这一讲把电脑的两种操作方式讲清楚——搞懂了它，后面装工具、跑 AI 才不至于一看到命令行就腿软。
Windows、Mac、Linux 到底怎么选
买电脑、装系统、跑 AI 工具，绕不开这三个名字。有人一上来就问哪个最好——这问题本身就问偏了。三个系统没有高下，只有合不合适。这一篇帮你按自己的活儿对号入座，选完不纠结。
大模型交互逻辑：从提问到可用结果
很多人对 AI 的用法，还停留在问一句、抄答案。其实大模型不是搜索引擎，它更像一个需要你不断定目标、补背景、给反馈的协作对象。这一篇讲清楚这套协作怎么转起来——它是后面所有提示词技巧的地基。
不会写提示词？记住这一个公式
很多人用 AI 用得憋屈，觉得是 AI 不行。其实问题不在 AI，在你没把话说清楚。差的不是工具，是会不会下指令。这一讲把这事讲透——你只要记住一个公式。
AI 写得顺，不等于写得对
AI 的文笔太顺了，顺到你会不自觉地默认它是对的。真相是：它给你的永远是草稿，拍板定稿的人是你。这一讲教你一套验收标准，让你一眼看出哪些能用、哪些得改、哪些根本不能信。
别再零散地用 AI，搭一条自己的工作流
真正把 AI 用出效率的人，靠的不是某个神级提示词，而是一条固定的流程——从想法到成品，每一步该干什么、交出什么，都清清楚楚。这一讲把这条流程摆给你看。
AI 给的是原材料，迭代才是生产
拿到 AI 的初稿不满意，大多数人只会说再优化。这一讲教你把再优化一下换成 AI 真能照做的具体反馈——学会这个，AI 才从一次性工具变成陪你打磨的搭档。
用 AI 之前，先守住这条安全边界
有些东西再方便也不能往 AI 里发。你随手粘进去的一段合同、一个密钥、一张身份证，可能就成了泄密的口子。这一讲把红线画清楚——哪些碰不得、怎么脱敏、出事怎么防。
满屏大模型，到底该用哪个
GPT、Claude、DeepSeek、通义、Kimi、豆包……名字一大串，新手看得眼花。模型没有绝对的强弱，只有合不合适。这一讲教你一个笨但管用的思路——先看你要干什么，再回头挑模型。
会聊天只是起点，agent 才是让 AI 干活
你可能听过一个词——agent（智能体），说是能自己查资料、跑代码、连着干好几步活。它跟普通聊天到底差在哪？这一讲把 agent 讲明白，也给后面四讲打个底。
OpenClaw：自己搭一个能干活的智能体
OpenClaw 是个开源的 AI 智能体框架，让大模型具备思考、规划、行动、记忆的能力，自己完成复杂任务。它最大的特点是自由，能部署在自己机器上，想怎么改就怎么改。适合想完全掌控、深度定制的人。
Hermes：一键搭一个懂你的 AI 助手
Hermes 同样开源，但主打开箱即用。它把对话、知识、记忆、任务、工具打包成一体，有网页界面、能一键部署。想快速搭一个懂你、能干活、还能连上你自己资料的专属助手，它更对路。
Claude Code：住在终端里的编程搭档
Claude Code 是 Anthropic 官方出品的命令行编程助手，直接在终端里跟 Claude 协作。它能读懂你整个项目，帮你写、改、查、跑、提交，像个资深开发搭档并肩干活。适合想在本地开发提效的人。
Codex：把复杂开发任务丢上云
Codex 是 OpenAI 的 AI 编程智能体。和 Claude Code 在本地陪跑不同，Codex 把活儿丢到云端异步执行。你交代完就能去忙别的，它在云上沙箱里写代码、跑测试、提 PR，干完通知你。