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基础方法
MAY 52
理解模型、提示词、上下文与幻觉这五个概念
不必先钻进技术细节，先掌握模型、提示词、上下文、幻觉和 Agent 的基本边界。
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提示与验证
MAY 55
AI 会出错时，如何建立可靠的复核流程
AI 可以帮助起草和整理；涉及事实、数据和决策时，需要设置来源、抽查和人工确认。
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基础方法
MAY 54
新手学 AI 最容易踩的 6 个坑：先别急着买课
很多人还没真正用起来，就被工具、课程、账号和项目焦虑带偏了。
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市场机会
MAY 54
分析 AI 商业案例前，先核对这 4 个条件
案例不能直接照抄，先判断资源、渠道、交付和风险是否与自己的条件相符。
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岗位与能力
MAY 58
从行业经验中寻找 AI 需求切口
从熟悉的行业、岗位能力和可迁移优势出发，识别可以被 AI 改造的真实需求。
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岗位与能力
MAY 52
非技术岗位进入 AI 领域的三种可行路径
运营、销售、行政、教育、财务和内容岗位，可以通过场景、案例和交付形成 AI 能力。
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岗位与能力
MAY 54
AI 作品集怎么做：别只截图聊天记录
作品集要展示问题、过程、前后对比和可复用方法，而不是只放 AI 对话截图。
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岗位与能力
MAY 52
简历里怎么写 AI 能力：写结果，不写工具名堆砌
简历里的 AI 能力要体现具体成果、场景和指标，而不是堆 ChatGPT、Claude、Midjourney。
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基础方法
MAY 54
第一次用 AI，不要先学提示词，先做这 3 个小任务
适合完全没用过 AI 的用户，用三个低门槛任务先看到结果，而不是一开始背概念。
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基础方法
MAY 52
判断 AI 是否有用：从工作清单开始
先拆自己的工作清单，再识别适合交给 AI 的任务，而不是泛泛讨论 AI 能做什么。
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账号与可用性
MAY 56
ChatGPT、Claude 注册不了时，先检查这 5 个问题
把访问、邮箱、手机号、地区、付款拆开检查，避免把所有问题都归因于工具不可用。
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安装与部署
MAY 56
GitHub 项目安装前：先核对这份条件清单
不是每个开源项目都适合直接部署；先评估环境、依赖、模型、账号和维护条件。