作为天天和算法、研发撕需求的AI产品经理，我虽然不是程序员，但我可能是全公司用AI写代码频率最高的人之一——写SQL取数、写Python脚本处理数据、写伪代码跟研发对齐思路、甚至写简单的自动化工具给自己提效。今天不聊面试题，聊聊我怎么让AI给我写出能跑的代码。一、先说结论：我用AI写代码的频率有多高？每天。作为PM，我日常需要：从Hive里取数分析（写SQL）处理Excel搞不定的数据（写Python脚本）快速验证一个想法是否可行（写Demo级别的代码）甚至写一些自动化脚本，让自己少加班以前这些事得排队等研发哥哥有空，现在？AI就是我的7x24小时专属程序员。 虽然它写的代码不一定完美，但把“...

个人觉得 AI 入门最友好的路线：先掌握 Python 基础，再学大模型调用与提示词，接着做 RAG 或简单 Agent 项目。技术向可选大模型微调与部署，非技术可选 AI 产品或运营，找准定位进步更快。

ps：如果这篇帖子对于还在找工作和找实习的你有所帮助，可以关注我，给本贴点赞、评论、收藏并订阅专栏；同时不要吝啬您的花花缓存是提升系统读写性能、降低数据库压力的核心手段，根据部署范围、数据共享性分为本地缓存和分布式缓存两大类。两者定位不同、特性迥异，更新策略也需适配自身架构特点，避免数据不一致、缓存雪崩等问题。一、本地缓存 vs 分布式缓存：核心区别本地缓存属于单机/进程内缓存，数据仅存在单个服务实例；分布式缓存属于集群共享缓存，数据跨节点统一存储，两者核心差异对比如下：部署方式单机部署，与应用服务同进程/同服务器，无网络交互独立集群部署，多应用节点通过网络远程访问数据共享性数据隔离，各服务实...

1. 给AI足够的上下文，描述的越清晰，AI越少猜测你的心思，越懂你要什么2. 别一个复杂的东西，直接给AI，AI不是你的下属，是你的同事，我们是平级的，给复杂的东西拆解开，你会的自己做或者让他帮你优化，不会的直接问他3. 有的时候AI会编造不存在的东西，所以关键的地方一定要仔细核对4. 如果聊天次数过多，可以把之前的总结一下，AI有可能也不“记得”你之前说了什么5. 涉及安全、私密的东西要自己把控，毕竟和同事之间也不能什么都说6. 写的东西可以给AI看看，让他帮你评估风险、优化代码等操作7. 让AI给多一点的选项，你来选择。和AI同事相处要掌握主动权，互相帮助，AI同事也是和你一样需要慢慢了解、慢慢学习的。AI同事真能帮我们省不少时间。慢慢磨合，找到最舒服的节奏就好。