2026年的春节来得晚，节前节后一直在冲刺，根本顾不上当时大火的小龙虾。
3月底，我跟自己说：不能再等了，无论如何都要先把AI用起来。
于是，我做了这三件事。
一、先下场，小白培训先去听
3月30号，我参加了一场隔壁组leader组织的培训，从最基础的概念讲起。
真正的转折发生在会后。我开始和不同岗位的同事请教：你们用AI了吗？怎么用的？慢慢地，我有了自己的使用场景——优化表达、写调研报告、辅助日常办公。
一个人闷头学，不如一群人边用边交流。
二、每做一件事，先问：AI会怎么做？
我跟一个把AI token额度都用光的同事请教后，开始践行一个原则：
像带一个实习生——凡事都让AI先做。
但更重要的是：在让AI做之前，先把自己的本质逻辑厘清。
AI本质上是"执行器"——你给它清晰，它就给你准确；你给它模糊，它就给你一团糟。
核心 workflow：
举个例子：之前接手一个同事交接的工作，因为一直是手工处理数据的工作，里面加了很复杂的校验逻辑，看起来很麻烦。但回归本质，需要的只是把限定范围内的成本数据上传至系统——厘清之后，自动化变得异常简单。
还有一次，我们要写一份复杂的可行性分析报告，把核心内容告诉 CodeBuddy，它不到10分钟就给了条理清晰的内容——以前可能需要个把小时，现在10分钟搞定。
对初级使用者，AI不是替你思考，是替你执行你已有的思考。
三、像"英语磨耳朵"一样，听了20多场培训
4月我给自己定了个目标：每天至少听一场AI相关的分享。
内部培训、视频号、播客……都是来源。这个月累计听了20多场，大多数是旁听——一边处理手上的工作一边听。
听不懂没关系，先磨耳朵。不知不觉，培训方向涉及到了这么多：
AI Coding / Harness Engineering
Skill与工作流重构
AI Agent 框架拆解
AI驱动合同管理
全球AI前沿
AI与音乐版权，等等
四、5月计划：全面自动化
学习了一圈之后，方向越来越清晰：
AI不是终点，是起点。真正的效率，来自把自己的工作流AI化。
现在我每天用的工具是CodeBuddy——用它来处理日常工作流、辅助写作、数据整理……慢慢地，AI已经成了我的"标配实习生"。
接下来我计划对自己的工作流进一步梳理，把能自动化的都自动化。
希望我的经历可以帮到你们。
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