AI时代的新范式：如何构建AI产品

1. AI时代的新范式：如何构建AI产品？晨然 One2X AI全栈程师

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3. 录 01 ONE2X介绍 02 为什么AI产品这么难做？ 03 提示词 04 AI 产品团队如何构建程被极低估

4. 01 ONE2X介绍和我介绍

5. 嗨👋我是晨然 2017 - 2021 复旦学计算机专业本科 2021 - 2023 康奈尔计算机专业硕 2023 - 2024.7 华为AI 程师 2024.7 今 One2x Medeo product lead + AI全栈程师我的其他身份：微电影导演、媒体Vlogger（B站UP） ComfyUI 态AI内容创作者、独开发者个创作者。个开发者，也是我既是

6. 关于ONE2X One2x 是个产品作室通过构建成系统为户提供更质量的信息商品

7. 关于ONE2X AI 动剪辑具产品

8. 让我们轻松的聊聊AI与产品认知截到20250411

9. A Joke

10. 02 为什么AI产品这么难做？ AI时代的产品和传统的产品不样的是什么？

11. 传统产品和AI产品区别是什么？

12. 传统产品是基础流程的动化 AI产品是智慧流程的动化

13. 基础流程和智慧流程的区别是什么？含量

14. 基础流程是什么？

15. 基础流程是什么？所有流程可枚举全部已知

16. 基础流程是什么？ • 流程的动化的定义是什么，什么流程可以被SOP化，就可以做成产品。 • 那AI产品，先肯定是产品，其次它还会完成以前类才能完成的某种任务 • 这个任务如果需要AI完成，那就发了范式转移

17. 智慧流程是什么？ • 曾经的产任务的路径基本上不会在产品做之前考虑清楚， AI产品需要在做之前就知道这个任务如何被完成，且需要 AI做出来，意思是团队本身需要是创作者。如果你不知道这个任务（knowhow）原来是怎么做的，AI也不会做出你要的东。

18. 你得帮户做出来这个任务。

19. 举个例，Cursor

20.

21. Cursor是我认为2024年最好的AI产品

22. Cursor是我认为2024年最好的AI产品 Tab Cmd-K Cmd-L Cmd-I

23. Cursor是我认为2024年最好的AI产品 Tab Cmd-K Cmd-L Cmd-I 权限递增，获取信息权递增，执权递增。

24. AI产品不仅需要为户设计使式，还要为AI设计使权限递增，获取信息权递增，执权递增。式

25. Cursor是我认为2024年最好的AI产品 Cursor Team解决了如下问题： - 任务分级：根据给AI的执权限不同的不同可控颗粒度的任务 - 帮户完成了任务：每个任务/功能在户还没来之前就已知该任务如何完成（Coding，且论语，论项） - 交互式：每个任务/功能与协同的机交互式那怎么能提前帮户完成任务？

26. 提示词 03 程被极低估

27. 提示词程被极认知：Prompt也是代码，所以要测试。认知：AI产品就是基于“给模型提供上下 ”出发开始的设计，避免被模型更新所冲击？向未来进认知三：如何低估

28. 认知：Prompt也是代码，先应该放起尊重prompt，同代码享受同等权利，需要git di 需要对prompt单独进版本管理

29. 认知：Prompt也是代码，但有区别？ LLM和函数很类似，它们都是实现某个“计算”的节点。但它能提供传统函数能做的更多的事情，提供“智慧类型” 计算。它可以接受结构化的数据，经过推理，输出结构化/结构化的数据。

30. 认知：Prompt也是代码，如何测试……？函数，我们在运前，通过IDE或者单测即可完成功能正确性校验。 LLM怎么测试呢？

31. 认知

32. 概率你让LLM做的事情是结构化的。但

33. 所以Prompt的好坏怎么测？

34. 所以Prompt的好坏怎么测？

35. 所以Prompt的好坏怎么测？三：评测结果模型的上限，还是取决于对于结果的要求有多 Baseline只是保证功能正常运，上限在于“ ” 。

36. 所以Prompt的好坏怎么测？四：放权模型可能你想象中的更强，不要限制它的思考向，思考内容，knowhow，把prompt当成种容器，你只是为模型提供必要的信息，不是教它如何思考。

37. 总结下，Prompt也是代码，所以要测试。

38. 认知

39. 认知：AI产品就是基于“给模型提供上下 ”出发开始的做产品的需要知道这个任务完成本身需要什么上下，并且努为模型提供出来。你并不需要那么多Prompt技巧，是努为模型提供更多的“必要信息”。

40. ：AI产品就是基于“给模型提供上下 ”出发开始的，你也需要给实习很像。把它当成实习你会发现跟认知上下。

41. 认知：AI产品就是基于“给模型提供上下 ”出发开始的对于部分业务场景，你不需要 “神级Prompt”，你需要的是对业务的熟悉程度。把业务knowhow沉淀成 Prompt。

42. 认知 ”出发开始的

43. 认知三：如何向未来进设计，避免被模型更新所冲击？模型每天都在更新，我怎么设计提示词和架构？模型更新之后，提示词会不会失效了呢？每个模型有什么不同的脾性？模型越来越智能，未来还需要复杂的提示词吗？ …… Manus画的AI Model Timeline https://manus.im/share/Cnd41etUtA7L0pyL7qJwTP?replay=1

44. Slow Down，别焦虑。打不过就加：最好的模型的API创建应。除顺能训练模型。 Flow Engineer：什么时候拆分任务，什么时候合并任务？

45. 我的体感（纯经验，没有数据撑，knowledge截通类型任务：Claude-3.5-Sonnet / Claude-3.7-Sonnet 强推理任务：Claude / Gemini 2.5 Pro 中语任务：DeepSeek 图多模态任务：Claude / Gemini / 阶跃视频多模态任务：Gemini 简单任务：Gemini Flash （省钱）中 B端本地任务：Qwen OpenAI LLM API 想不出来什么情况使 20250321） Bad Case: DeepSeek指令遵循弱 Gemini flash幻觉严重

46. Flow Engineer

47. Examples Web Research (STORM)

48. Flow强调的是整体系统设计去完成任务多节点设计，每个节点去实现单任务。单任务简单可靠，定在LLM可实现范围之内。当个任务太难的时候，就拆成两个任务去做。好像有点像Dify/Coze的意思？

49. 对，但不全对。不要忘了传统代码的能效。你并不需要全部节点都是LLM，你也可以组合function和LLM。所以推荐使 Dify/Coze验证原型，写代码 LangGraph搭建实际应。

50. 当模型更新后，就合并任务。

51. 总结下，Prompt Engineer的认知

52. 04 AI 产品团队如何构建

53. 认知

54. 认知 AI画板，全栈做出Demo最重要成PNG AI Agent操作终端 AI聊天写遗嘱 AI产品最后成什么样，已经是定义清楚的事情了。只有当把所有的要素及其，做出个demo，你才知道这是什么感觉的产品。最近两年做了个Demo，为了找感觉。

55. 认知三，产品/开发的界限模糊

56. 认知三，产品/开发的界限模糊最好是产品/全栈能调试prompt。

57. 总结

58. Medeo AI视频动剪辑具

59. 我们正在证新范式的出现，很幸运。

60.

61. THANKS 谨认知，仅供参考。认知截到20250411