随着AI大模型时代的到来，互联网产品的开发和制作模式产生了巨大变化，在AI的帮助下，无论你有什么想法或创意，无需经历漫长地学习和实践、听着可能已经过时的教学课程😴、使用早已不再维护因而漏洞百出的开发框架😤；也不用一点点地搜索开发工具、构思开发模式以及写代码到头秃🤡。
你只需要一个简单的公式：
好的想法➕ 合适的AI接口➕ 让AI帮你集成到同一框架➕细致化微调 ＝你的专属产品
因此，本节课将用一个简单的案例，为你展示如何使用 AI 从一个抽象的想法出发，在最短的时间内形成一个完整的产品雏形，扮演并最后成为一个AI全栈式产品经理。
在本节课中，你将学习：
了解你的AI产品：熟悉AI产品开发的基本流程
管理你的AI产品：逐渐熟悉我们应该选择什么技术路线、应该给 AI 什么样的任务能够确保完成、复杂的任务如何逐步拆解
优化你的AI产品：从产品功能角度进行简单优化
1. 从点子出发：产品创意＆需求分析
如今随着AI技术的不断进步，AI产品也层出不穷，你也许已经使用过聊天专属机器人Chatgpt、各种翻译软件中的AI智能翻译功能等等这些AI相关产品，当我们构建自己的产品时，首要的步骤便是对我们的产品有一个初步构想，主要包括：
产品的创意：和其他产品有何不同，价值是什么
需求的分析：为什么会选择你的产品
能不能实现：利用现有的AI技术是否可以很好地实现我们的想
项目参考：https://modelscope.cn/studios（如果你还是没有产品的概念，点击这里）
Demo：
对于我们大学生来说，未来非常重要的需求便是求职，而如今各类求职网站的信息良莠不齐，面对五花八门的职位，很多人对自身求职现状以及未来的求职规划都会有很多疑问，比如自己适合什么岗位、自己希望的工作有哪些岗位、自身还需要什么提升等等问题还十分困惑。
因此，我们的AI产品demo应运而生：AI 求职助手
产品的创意：依据现有的网络大数据，结合AI的数据分析能力，打造个人专属的专业AI求职助手，为你的求职之路保驾护航（和其他产品有何不同，价值是什么）
需求的分析：如果直接上网搜索相关职位或者直接询问AI相关信息，要么费时费力，要么得不到最新以及最合适的分析结果，而我们的求职助手拥有最新最全的数据，最了解本人的需求和现状，给出最专业的分析（为什么会选择你的产品）
能不能实现：简单了解AI现状我们可以知道，目前许多大模型对于长文本的数据分析以及语义理解都有很好的表现（利用现有的AI技术是否可以很好地实现我们的想法
2. 产品规划：界面及功能设计＆AI技术选择
有了点子之后，我们应该思考具体的功能和界面设计，对于不同的功能需求选择不同的AI技术
功能设计：在具体功能上，我们要根据需求添加完整的功能
界面设计：设计清晰易懂的界面，简洁美观（如果界面本身是功能的一部分，那么也需要我们将界面玩起来~）
AI 技术选择：主要包括AI接口的选择以及一些辅助技术的选择（你可以询问AI来找到想要的技术资源）
EX：
Demo：
对于我们的案例，我们可以这样设计：
功能设计：
职位推荐
用户：可以给出大概的目标岗位，如AI算法岗、开源社区运营岗
系统：基于T+1更新的职位数据库，AI根据语义理解给出相关匹配推荐
简历分析
用户：可上传简历
系统：根据各家职位JD描述，给出匹配度高的职位list；同时可以给出匹配度分数及差距原因（不满足不匹配岗位的原因）。
简历优化
用户：给出目标的职位
系统：根据目标职位优化简历内容及排版；同时针对硬性不足的条件，给出解决方案，比如学习相关课程
界面设计：demo中我们可以预览AI接口给出的界面，结合自己的需要进行调整，让AI修改到自己满足的程度
AI 技术选择：
信息爬取：我们在利用AI分析时需要一个新的，比较详细的数据库，所以想到可以用网络爬虫工具来进行数据获取，具体使用工具我们可以咨询AI（这里直接使用通义千问的网页接口），注意要使用方便简单。
对于数据的分析，我们可以在DataLearner网站选择根据不同维度选择合适的AI大模型，由于我们的数据来自中文网站，我们选择中文能力指标C Eval的排序，可以看到结果如下，所以这里选择Qwen2-72B作为我的的模型接口
3. 具体实现：前端界面＆功能逻辑
下面我们进行最后一步，对于之前想象中的各种内容赋予现实躯体（代码）：
前端界面代码：在代码生成方面，如今的AI技术已经较为成熟，我们可以选择通义灵码、Copilot等代码生成工具，进行基于Gradio（huggingface、魔搭社区等平台使用的前端语言，后续我们将以此框架展开学习）的代码生成，在这里我们要注意：将我们的要求描述得完整、清晰、全面
AI接口调用：现有的AI大模型接口都有详细的接口文档，我们可以简单复制下来，并按要求填写，使用对应接口
其他工具接入：如果我们需要使用网络爬虫等工具，我们要将这些工具加入到最终的逻辑当中
Demo：
对于我们的案例，具体步骤如下：
前端界面代码：选择通义灵码工具（你可以上网搜索，一键打开），将我们需要的功能完整地告诉AI，得到我们的前端界面代码，保存为app.py
注意：我们可以简单测试一下功能，对于不符合预期的部分继续交给AI进行修改
AI接口调用：搜索并打开通义千问api的文档，复制代码到我们的文件中，将其中的API_key按要求填充，同时更换模型地址为Qwen2-72B 的模型地址
爬虫工具使用：打开Crawl4AI的github网址，将示例代码复制到我们的文件中，将要爬取的网址替换为我们需要的网址，简单起见这里选择智联招聘官网
代码整合：让通义灵码自动将我们的接口代码整合到刚才的app.py中，实现完整的功能逻辑
4. 结果展示：功能测试＆逻辑优化
完成了刚才的功能逻辑后，我们的产品就可以正常运行了，在运行时我们需要测试各个功能的正确性，以及做一下逻辑上的优化。
直接上demo🏆：
https://modelscope.cn/studios/fengnian123/job_assistant/summary
职位推荐模块：这一部分可以根据我们的目标岗位，推荐一些真实合理的相关岗位，包括了岗位名称、岗位地点、岗位薪资等等信息
简历分析模块：这个模块我们可以将上传的简历进行详细分析，并根据目标岗位进行具体职位的进一步推荐
简历优化模块：这个模块我们可以将上传的简历进行进一步优化，返回优化后的结果文件和对未来学习和实践的一些建议
个人简介张伟北京市朝阳区建国路88号 | 手机：138-0013-8000 | 邮箱：zhangwei@example.com拥有5年以上软件开发经验的专业程序员，擅长使用Python、Java等编程语言进行Web应用和数据分析。热衷于探索新技术，致力于通过创新解决方案提高工作效率。具备良好的团队合作精神及优秀的沟通能力。具有扎实的算法基础和数据处理能力，适合从事算法工程师相关工作。教育背景清华大学 - 计算机科学与技术 (本科) (2012年9月 - 2016年7月)工作经历ABC科技有限公司 - 软件工程师 (2016年8月 - 至今)主导并参与多个公司核心产品的设计与开发，包括一个高并发的电商平台。使用Python和Django框架优化了内部管理系统的性能，提高了约30%的工作效率。协助团队完成代码审查和技术难题攻关，确保项目按时交付。在项目中运用多种算法优化系统性能，提升用户体验。XYZ信息技术有限公司 - 实习生 (2015年6月 - 2015年8月)参与公司新项目的前端开发工作，学习并掌握了HTML5、CSS3以及JavaScript的基础知识。在资深工程师的指导下完成了部分模块的编码任务，并顺利上线运行。在实习期间，参与了数据处理和算法优化工作，提升了系统性能。技能清单熟练掌握：Python, Java, JavaScript工具与框架：Django, Flask, Spring Boot数据库：MySQL, PostgreSQL其他技能：熟悉Linux环境下的开发，了解云计算平台（如AWS），具备较强的算法实现和优化能力证书与荣誉2018年度优秀员工（ABC科技有限公司）2014年获得国家奖学金（清华大学）自我评价对新技术有强烈的求知欲，能够快速学习并应用于实际工作中。注重细节，追求完美，善于解决复杂问题。擅长团队协作，能够在多文化背景下有效沟通交流。具备扎实的算法基础和数据处理能力，能够高效地解决实际问题。这样优化后的简历更加突出了张伟在算法和数据处理方面的能力，更适合申请阿里云算法工程师的职位。总体运行流程：
运行中出现的任何报错问你的代码助手，让它逐一解决。
5. 结语
本次启发课主要介绍了如何利用AI开发平台完成自己的AI产品，从一个天马行空的想法开始，AI原来如此简单~希望你可以体会到：
AI 构建项目的低门槛：在 AI 的协助下来写代码门槛已经非常之低，无论你是什么身份，什么专业，每个人都可以无条件参与
AI 的惊人效率。AI 相比人，收到需求并给出反馈的时间大幅缩短，效率蹭蹭上涨🚀
人类的判断力至关重要：AI 像一台高速行驶的汽车，但我们的判断和指令将为其提供方向。
当然，我们这里的demo只是项目的一个简单雏形，距离成熟完善的产品还有一段距离，但万丈高楼平地起，我们AI产品的地基已经打好，在后续课程中我们将逐渐添砖加瓦，建成属于我们的高楼大厦。
本课程录制为美剧模式，边录边播，快速迭代，学习者有任何学习需求可以即时反馈，我们会在后续的课程中叠加对应内容。
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