最近一段时间对 AI 的依赖越来越深，工作和生活的各方面都融入了 AI，现在遇到新的问题，本能的就开始思考 AI 是否能解决，怎样帮我提高效率。
实际上这个过程也是渐进的，从 chatGPT 出世就开始使用，但是一直停留在普通的聊天解决问题和写代码方面，今年不知道是因为 AI 技术进步了，还是自己开窍了，发现已经用 AI 做了许多有价值的事情。
2025年，我在用 AI 做什么
1. 项目开发
从产品思路敲定，到 UI 设计，再到代码编写，到上线的运维，Cursor 结合各种 AI 工具已经能熟练完成全流程的开发，自己几乎没有手动写过多少代码了。
2. 安排老妈的体检项目
自己一直不太信任商业体检机构，医院做大全套又太贵了，于是用 AI 帮我搞定了老妈的体检项目（医院做但是定制化）。
首先使用了抓包工具，把老家医院的体检预约小程序上的所有体检项目扒了下来，脚本处理过后再喂给 AI，设定了体检预算和体检人基本信息、病史，然后让 AI 给出最佳的体检方案，给出来的方案非常满意，最后很快速的搞定了老妈的体检。
值得一说的是，拿 AI 的建议和华西的体检套餐做了对比，发现 AI 推荐的真的是物有所值，大医院认可的项目基本都覆盖了，并且还便宜不少。
3. 分析聊天记录
把微信聊天记录从电脑端中解出来，然后让 AI 分析聊天记录的内容。
发现了许多好玩的应用，比如让AI分析群友之间的关系亲密度，让AI分析和对象的吵架谁对谁错，之后感觉可以写个应用来自动化完成这个事情。
4. 个人应用融入AI
把 AI 融入了自己的个人记录应用，预设了 prompt，之后想看最近一段时间的总结的时候，直接看 AI 分析日记、账单的报告，月度总结和季度总结基本不需要自己手动写了，省了不少时间。
5. 搭建了自己的健康管理系统
前期工作其实很累人，首先是信息化了过去所有的病历和体检报告，这个工作虽然有 AI 的帮助，但是也陆续花费了半个月。
然后就可以玩出许多花样，在 AI 充分了解自己过往的情况下，针对身体的小毛病，AI能很准确的给出建议，自己去医院问诊的结果，AI也能分析医生为什么要这样做，以及自己生活方面的注意事项。对于大部分诊断，AI给出的建议已经非常全面，比自己遇到的不少医生要强了（Gemini 2.5Pro）。
当然各类仪器检测、抽血化验等还是要去医院找医生开单的，然后拿着检查报告同时对比医生和AI的建议，自己心里会更有数一些。
总而言之，对不少的亚健康问题有了新的解决思路，近半年也能感觉到身体在缓慢的调节修复。
下一步是希望打通饮食、运动、疾病管理、体检预防，有一个完整的指导自己健康行为的体系。
AI 带给了我什么
时间福利
现在的工作对自己来说几乎是福利，因为大部分 AI 最擅长的就是前端，自己负责的工作又恰好是对AI来说心智最简单的后台系统，这导致大部分需求估期两周，我只需要工作1-3天就能搞定所有的事情，剩下的时间都可以用来摸鱼/成长。
当然，现状是建立在其他人不了解AI能力的信息差上的：产品和测试不了解，所以会认为你仍然需要那么长时间；对接的后端虽然了解，但是仍然在使用免费的 AI IDE，效率没有那么高，我估5天他估10天，最终我还是得10天后才开始新的工作。
当然这种福利是不可持续的，AI现在仍然是快速成长期，普惠性的 Coding AI 会逐渐普及到所有人都能使用，不过到时候可能也会有更强大和更贵的AI作为新的信息差出现。
持续不断的学习
拿前边的健康来说，AI最打动我的一点是，它能从原理上分析你的病因，搜索并告知最新的科学研究进展等等，这对我来说可能要比医生的医嘱管用，可能我是先天叛逆圣体，医生如果只说不能做什么，要做什么，那我就没有那么强的执行力。
但是知其所以然之后，从心底就会有去做的动力：今年开始有规律的控制碳水，开始戒掉高糖的水果，开始补充维生素，开始加入力量训练，开始定期去医院自助开单查指标等等。现在看到公司的零食，第一反应是判断它的原料和热量，在意识到自己行为不知不觉变化的时候很惊奇这点。
其他方面也是同理，感觉自己的认知在不断成长，这半年的感触尤其多，因为脑子里经常会有一种突然顿悟的感觉，这让我意识到，AI也在反向训练我（自己是什么弱智模型🐶
当然AI也不能全信，毕竟现在模型的幻觉问题仍然很严重，所以在AI给出重要的，影响较大的决策后，还需要查询对比其他参考来源，确保结论没有问题。
产品经理的梦想
从高中到大学自己一直会有很多产品的idea，也是因为这个原因报考了计算机专业，毕业后成为前端的（当时觉的前端有想法自己就能实现，不用依赖其他人，非常酷）。工作后仍然会或多或少的想成为产品，但是限于能力产出的很少，在AI IDE越来越强大之后，突然就意识到一件事，自己实际上已经有了转型产品经理的资本了。
Cursor、ClaudeCode 等工具已经可以很好的完成代码功能，我可以把更多的精力放在打磨产品，优化产品思路上，我提功能和需求，cursor 来实现代码，这不就是现在产品经理的工作吗？
以前一直自认为很有产品感，可惜没成为产品经理。
那其实现在是最适合实现梦想的时代。
对未来趋势的思考
个性化AI产品
自己很喜欢记录，写了大量的各类笔记、日记等等，但是这些数据一直发挥不了太大价值，或者说不知道怎么发挥。虽然说已经有了 RAG 等技术，但是我尝试后发现效果不是很理想。
但是我觉的再发展一些年，家用级的 AI + NAS 形态的产品就会出现，可以解决数据本地化的问题。这依赖两个方面的突破，技术和成本，国产AI技术方面，deepseek/kimi/qwen 等等模型已经发展很快了，硬件方面，期待国产显卡的快速进步，把价格和成本能打下来，总的来说还是很看好未来的定制化AI产品发展的。
脑力工作岗位的变化
我的记性非常差，从小到大最讨厌的就是背书，面试的时候最讨厌的就是被问八股文，庆幸有AI的出现，在效率方面比搜索引擎时代快了很多倍，开发的时候也会顺畅很多。
虽然现在面试仍然会有很多机会被问到八股，不过感觉最大的问题已经不是面试了，而是 AI 的发展，一定会带来前端岗位的需求减少，尤其是中低级的，其他类似的脑力行业岗位也是类似情况。这个趋势可能不快，毕竟传统行业也需要时间去消化，但是一定会面临这个问题。
所以尽量向全栈方向转行，以应对新的需求和新的趋势，在机会到来时能抓住它。
当然这个前提是，要拥有快速掌握新知识的能力。即：通过AI总结和整理，快速了解一个技能/行业/学科，在脑海搭建基本的框架，之后需要使用时，再慢慢往框架内填充血肉的能力。
快节奏
在大家都熟悉并熟练使用AI的情况下，快节奏的响应和执行力是最重要的事情，毕竟用 AI 试错的时间成本和金钱成本真没有那么高了。
大部分的创意、创作行业，都会面临这样一个情况：当你看到一个新的需求的时候，成千上万个同行也看到了，并且会有很多执行力高的人，当天就产出了 MVP 原型。
本质上这也是信息差的体现，它会推着所有人不停走，会让互联网各种产品和文化演变的速度会越来越快，不知道再过十年，未来会抽象成什么样子。
总而言之，在资本不断垄断各行各业的现状下，普通个人连三年后的趋势都很难判断，我也很迷茫，但无论如何，机会总是会有一部分留给愿意学习和接触新事物的人的。
不要停止学习和了解世界的脚步。