AI优先的解决方案(二)利用AI进行技术验证
作者：微信文章大家好，上一篇介绍了如何利用AI生成原型，这一篇继续介绍如何利用AI进行技术可行性验证。
一起来探索AI优先的解决方案！
今天我会介绍下如何利用 AI Coding Agent（如Codex Antigravity、cursor等）高效学习陌生的项目、熟悉新的技术框架。
大到了解如何训练大模型，小到阅读API文档 都可以使用这套方法！
在大模型应用的设计过程中，常常需要产品经理自己做一些前期的技术可行性验证，比如验证自己的产品设想是否能够实现；了解某项新框架，以便更好的和技术人员合作。
对于像我这样的非技术出身的产品人员有一定的难度。
但是，我的最终目标不是成为某个领域的技术专家，而是：
1、希望能够根据相关信息做出更符合实际的决策和判断
2、为产品或项目定义更合理的目标和测试要求
3、在和技术人员交流时更加高效，明确自己作为需求提出方需要为他们提供哪些材料和信息，以更好的配合他们的工作。
那么完全可以借助AI的帮助来快速验证一些信息，实现以上目标。
AI 是一个有问必答的耐心的老师
不要只把 编程Agent 当作开发工具，而要把它当作一个精通任何技术领域的资深导师，而且可以对你进行1对1的指导。通过交互式对话，让 Agent 为你定制专属的学习路径
明确目标
在开始进行学习前，明确自己了解某个技术的目标。我是一个实用主义者，所以往往是为了解决眼前的问题，决定去了解对应的知识，并且有强烈的实践倾向，我希望学到后能够立刻应用与实践中。我也尝试过为了学而学，效果并不好，常常学完就忘了。
(忽然发现我可以用“学以致用”这个成语来解释上面这段话......)
接下来我会用自己探索提示词自动化框架的过程，来介绍如何利用AI进行技术验证和应用。
背景是最近为了将大量的提示词撰写修改的时间节省出来，我在探索提示词工程自动化的方法，我使用Antigravity（谷歌的coding agent产品)来帮我了解和应用一些提示词自动化的框架或技术。
第一步：探索与筛选
目标：在海量开源项目中找到最适合入门的资源。
操作方法：
说明自己的需求，然后让 Agent 搜索相关项目：
可以设定筛选条件（如"带前端UI"、"适合初学者"、"文档齐全"）。让 Agent 总结项目特点，辅助决策。
以DSPy为 例
DSPy（Declarative Self-improving Python）是由斯坦福大学开发的 Python 框架，用于帮助用户实现提示词的自动化撰写、测试、评估和改进，而不是手工调试。
指令：
"搜索关于 DSpy 的开源项目...看看有没有提供前端交互UI的。"
Agent 动作：
搜索并推荐了 `dspy-0to1-guide`（教程）和 `visual-dspy`（可视化），排除了过于复杂的 `STORM` 作为入门首选。
第二步：路径规划
目标：制定从零基础到进阶的学习路线。
操作方法：
询问 Agent："对于基础薄弱的初学者，推荐哪个项目？"
让 Agent 结合多个资源，设计循序渐进的教程。
DSPy 案例中Agent 的策略是：确立了 "官方文档 -> 0to1教程 -> 可视化体验 -> 简单示例 -> 复杂应用" 的学习路径。
第三步：概念解释和问题答疑
目标：针对不理解的概念进行深入提问
操作方法：
遇到不懂的术语，要求 Agent "用自然语言解释" 或 "打比方"。
使用生活中的类比来构建心理模型（Mental Model）。
在DSPy这个 案例中：
我问他：
"dspy是一家餐厅...我这样理解对吗？"
Agent 动作：
完善了"餐厅类比"
顾客 = 提供数据和要求
厨师= LLM（执行者）
品鉴师 = 优化器（反馈与改进）
GEPA = 会反思的大师级品鉴师
下图是让它用通俗易懂的语言解释代码：
第四步：脚手架搭建
目标：快速跑通第一个程序。
操作方法：
让 Agent 生成环境配置指南（Setup Guide）。
生成 "Hello World" 级别的最小可行性代码。
代码必须包含详细的注释。
DSPy 案例中Agent做了如下动作：
*创建了 `setup_guide.md` 解决环境问题。
*编写 `01_hello_world.py` 和 `02_math_qa.py`，让用户直接运行看到结果。
第五步：实践应用
目标：将框架应用到自己的实际业务中，解决真实问题。
操作方法：
描述自己的业务场景。询问 Agent：
"这个项目适合我的场景吗？具体怎么做？"
让 Agent 生成针对该场景的完整代码示例。
DSPy 案例：
用户场景：材料审核。
Agent 动作：创建了 `05_material_auditor.py`，演示了如何定义审核规则、准备数据、定义评分标准，并进行自动优化。这是从"学"到"用"的关键跨越。
第六步：总结学习成果
目标：巩固知识体系。
操作方法：
让 Agent 生成网页、图表或流程图。
将抽象的逻辑转化为可视化的交互界面。
DSPy 案例：
生成了 `dspy_gepa_tutorial.html`，用可视化的方式展示了餐厅类比和 GEPA 的进化树，帮助用户直观理解算法原理。
一些技巧和建议
不断追问：
通过追问（"为什么？"、"举个例子"）来挖掘深度。
要求解释：
遇到代码看不懂，直接问 "解释这段代码的作用、是什么意思"。
动手实践：
让 Agent 生成代码后，一定要在本地运行。报错了直接把错误信息发给 Agent，让他改到通为止。
反问和追问：
主动尝试用自己的话总结相关概念，让 Agent 确认理解是否正确。或者主动思考自己对相关内容是否还存在不确定的疑问，让Agent直接回答问题。
总结
利用 AI Coding Agent 进行技术验证，将原本的技术学习路径极大的压缩了：
1、可以直接跳过复杂的理论沉淀，进入实践环节
2、让Agent将难懂的技术知识翻译成更加通俗易懂的解释
通过这种方法：我们可以用极快的速度了解和应用任何陌生的技术框架、也可以快速熟悉任何你感兴趣的开源项目。
页:
[1]