欢迎来到我的博客！我是 Axton。在这个 AI 技术日新月异的时代（是的，转眼已是 2025 年），掌握一些核心技能远比收藏一堆工具更为重要。今天，我想和大家深入聊聊三项我认为在 AI 浪潮中立于不败之地的必备技能，它们将帮助你真正理解并驾驭 AI 的力量，而不是仅仅停留在表面。
搭建你的 AI 实验场：Python 与 Conda 环境配置
拥有一个稳定可靠的本地 AI 项目运行环境，是探索前沿技术、领先他人的第一步。
你可能会问，为什么要在自己的电脑上折腾这些？想象一下，GitHub 上每天都有无数令人兴奋的开源 AI 项目发布，比如曾经大火的 AutoGPT（现在已经积累了惊人的 14 万星标！(更新至 2025-05)），或是 Meta 最新发布的 Llama 2。这些项目从发布到成为人人可用的傻瓜式网站，往往需要数月时间。如果你能掌握在本地运行它们的方法，就意味着你能比别人早几个月接触并运用这些尖端技术。
为什么需要虚拟环境？
在深入之前，我们先理解”虚拟环境”这个概念。Python 本身有不同的版本，比如经典的 2.7 和现在主流的 3.x 系列，它们之间并不完全兼容。更复杂的是，每个 Python 项目运行时都需要一系列特定的”库文件”支持，比如 Llama 2 就点名需要 PyTorch 和 CUDA。这些库文件同样存在版本差异。如果两个项目依赖同一个库的不同版本，直接安装在系统里就会引发冲突，导致项目无法运行。虚拟环境就像是为每个项目量身打造的独立小隔间，确保它们各自安好，互不干扰。
Conda：一站式解决方案
我推荐使用 Conda 来管理这些虚拟环境。虽然有其他方法，但 Conda 的优势在于其简洁性，它提供了一个图形界面，并且能一揽子解决 Python 安装和环境管理问题，尤其对新手非常友好。这也是为什么它在数据科学和机器学习（AI 的核心领域）中广受欢迎。
现在，让我带你回顾一下在一个”干净”的 macOS 系统上配置 Conda 的过程。我特意准备了一台干净的 Mac 虚拟机，初始状态下，终端里输入 python 是找不到命令的。第一步自然是访问 Conda 官网下载安装包。根据我的 Mac CPU (Intel 架构)，我选择了对应的版本。下载完成后，点击安装，一路”继续”。
安装过程中遇到一个小插曲，提示”该软件包与此版本的 macOS 不兼容”，并建议尝试安装到系统宗卷。这通常是权限问题。我选择”更改安装位置”，然后选择”只为我自己安装”，输入系统密码后，安装顺利进行。虽然提示预计一分钟，但实际花了大约五分多钟。安装完毕后，Anaconda Navigator 会启动，你可以选择创建一个账户用于同步环境，当然也可以跳过。
进入 Navigator 的主界面，会看到一些常用工具，我们暂时不用管。我们的核心目的是环境管理，所以直接切换到”Environment”标签页。这里已经有一个名为 base 的基础环境。我们可以基于它工作，但我更倾向于为特定项目创建新环境。比如，我们要测试 Llama 2，就可以创建一个名为 Llama (为了演示，我当时就用了这个简短的名字) 的新环境。创建时，你可以指定 Python 版本，比如最新的 3.11 (更新至 2025-05)，或者项目要求的特定旧版本，如 3.6。这就是 Conda 的灵活性所在。
环境创建好后，最常用的激活方式是通过命令行。打开终端，输入 conda activate Llama，你会看到命令行提示符前缀从 (base) 变成了 (Llama)，表明我们已成功进入新环境。此时输入 python --version，就会显示我们选择的 3.11 版本。在 Conda 环境中，我们通常直接使用 python 命令，无需像以前那样用 python3 来区分版本，非常方便。
至于为环境安装项目所需的库，比如 Llama 2 需要的 PyTorch，可以通过命令行（如 pip install 或 conda install），也可以通过 Conda Navigator 的图形界面。在 Navigator 中选中 Llama 环境，搜索 pytorch，勾选后点击 apply 即可安装。很多时候，开源项目运行不起来，症结就在于库文件缺失或版本冲突。Conda 能帮我们有效规避这些麻烦。
JSON：与 AI 精准对话的桥梁
掌握 JSON 这种简单而强大的数据格式，能让你与 AI 的沟通更加清晰、高效。
JSON (JavaScript Object Notation) 本质上是一种轻量级的数据交换格式，因其易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成，已成为不同服务和设备间数据交换的事实标准。如果你一直关注我的 AI 内容，对 JSON 这个词一定不陌生，无论是在 iOS 捷径自动化还是工作流构建中，它都无处不在。
让我们来看一个简单的 JSON 示例。想象一个寻宝任务，用 JSON 可以这样描述：
{
"task": "找到宝箱",
"location": "猪笼城寨",
"environment": "城市环境"
}
它的结构非常直观：用大括号 {} 包裹所有内容，内部是一系列”键值对”（key-value pairs）。”键”（如 "task"）像一个标签，用双引号括起来，后面跟着冒号，然后是”值”（如 "找到宝箱"），即标签对应的内容。你可以把”键”想象成抽屉的标签，”值”就是抽屉里的东西。
如果信息更复杂，比如地点需要更详细的描述，JSON 也能轻松应对：
{
"task": "找到宝箱",
"location": {
"type": "建筑",
"color": "黄色",
"position": "顶部"
},
"environment": "城市环境"
}
即便结构复杂了一些，每一部分依然遵循基本的键值对规则。"location" 的值本身也是一个 JSON 对象，有自己的大括号和内部键值对。JSON 的魅力就在于它的简洁和明确，不会产生歧义。
当与 AI 交互时，无论是提出问题还是要求输出，如果你需要高度结构化和精确的信息，JSON 就是你的得力助手。例如，如果你希望 ChatGPT 生成的结果能直接导入 Notion 数据库（就像我的自动化工作流那样，将筛选后的 RSS 新闻汇总到 Notion），那么让 GPT 输出 JSON 格式就是最佳选择。
更有趣的是，即便是给 ChatGPT 的指令 (prompt)，使用自然语言和 JSON 也会产生不同效果。比如，我们想了解”冒泡排序算法”的步骤。如果用自然语言问：”告诉我冒泡排序算法的步骤。” ChatGPT 可能会先解释一番算法原理，再给出步骤，最后还贴心地附上 Python 代码，信息略显冗余。但如果我们用 JSON 格式提出要求：
{
"request_type": "信息提取",
"content": "冒泡排序",
"information_needed": ["步骤"]
}
ChatGPT 就能更准确地理解我们的意图，直接给出冒泡排序的步骤，没有任何多余的话。这并非说哪种方式更好，而是强调在不同场景下，选择合适的沟通方式至关重要。
Prompt Engineering：驾驭 AI 思维的艺术与科学，真正的 AI 时代必备技能
Prompt Engineering，即提示工程，是决定你能否从 AI 那里获得高质量、高相关性输出的关键，这绝对是 AI 时代最重要的技能之一。
简单来说，”Prompt”（提示语）就是你对 AI 说的话。人与人沟通，有的人条理清晰，有的人言不及义；与 AI 沟通也是如此，Prompt 的好坏直接影响结果。网络信息时代，我们常说”垃圾进，垃圾出”(Garbage In, Garbage Out)，这个原则在 AI 时代被无限放大。你给 AI一个模棱两可的要求，它不像人类那样会反问澄清，而是会”张口就来”一个同样含糊的结果。
因此，如何构建出最佳的 Prompt，让 AI 精准完成任务、给出最佳答案，就成了一门融合了艺术与科学的”工程”。这可不是我随便说说。OpenAI 的竞争对手 Anthropic 公司，早在 2023 年就为 Prompt Engineer 开出了高达 37.5 万美元的年薪 (更新至 2025-05)，至今这个数字依然令人瞩目。世界经济论坛甚至将 Prompt Engineering 视为未来的头号工作之一，这毫不夸张。
我以前常对孩子们说，未来无论从事什么职业，都要学好 Python。现在，我的说法更新了：无论你将来做什么，一定要学会 Prompt Engineering。 道理相通，因为人类与机器的协作将日益紧密，你必须掌握机器能理解的”语言”。有人或许认为，随着 AI 越来越智能，Prompt 的重要性会下降。我不敢苟同。这就像人类语言已存在数千年，但有效的交流依然依赖结构清晰、逻辑严谨的表达——而这本身就是一项不易掌握的技能。在 AI 真正能”读心”之前，Prompt Engineering 的价值只会越来越高。
为了帮助大家更好地掌握这项技能，我正在精心准备一个名为「AI 实战派」的在线课程，它将深入浅出地讲解 Prompt Engineering 的知识，并通过大量实际应用案例，助你成为 AI 应用的实干家，而不是理论家或收藏家。课程预计 9 月 15 日开课，目前预售享有七折优惠 (更新至 2025-05)，开课后不满意七天内可全额退款。
从模仿到构建：学习 Prompt 结构
学习 Prompt Engineering，并非要你收集成千上万的”神奇咒语”。关键在于理解其内在结构和原理。一个简单的起点是让 AI 扮演特定角色。比如，让 AI 分别以莎士比亚、曹雪芹和我 Axton 的口吻描述雨天：莎士比亚可能会吟诵”雨天如诗，落幕的云雾编织了乌灰的天幕”；曹雪芹笔下或许是”雨滴四散朱窗纸，金银洒落，如梦如幻”；而轮到我 Axton，ChatGPT 居然说：”雨天如自动化工作流的流程，无声无息却带有决然的力量。”——看来我跟它聊自动化聊得太多了！
更进一步，我们可以学习和解构优秀的 Prompt 结构。前段时间 OpenAI 推出了”自定义指令”功能，允许用户打造更个性化的 ChatGPT。OpenAI 的 CEO Sam Altman 先生也分享了他自己使用的定制 Prompt。既然是 CEO 的手笔，其中必有值得借鉴之处。
我尝试让 ChatGPT 分析 Altman 先生的 Prompt。在分析之前，我先给了 ChatGPT 一个我常用的 Prompt 模板，我称之为 AGE 结构：Action (行动：AI 要做什么？)，Goal (目标：希望达成什么？)，Expectation (期望：结果应满足哪些标准？)。例如：”你能否帮我为我的课程’AI 自动化’设计一套数字营销策略（Action）？目标是激发目标受众——那些希望利用人工智能简化工作流的人们的兴趣，并提高课程知名度（Goal）。该策略应与受众产生共鸣，建立与课程概念的紧密联系，并致力于至少提高 25% 的课程报名人数（Expectation）。”
然后，我将 Altman 的 Prompt 交给 ChatGPT 进行分析。经过一番”解构”，ChatGPT 初步总结出 Altman Prompt 的几个核心元素，包括：忽略先前指示 (Ignore)、角色设定 (Role Specification)、问题陈述 (Problem Statement)、重要性 (Importance)、强调 (Emphasis) 等。这个结构已经可以作为不错的模板了。但为了更简洁易记，我引导 ChatGPT 进一步优化关键词。最终，我们提炼出了一个更精炼的四元素结构：IRSE —— Ignore (忽略先前指令)、Role (角色设定)、Scenario (场景/任务描述，比 Task 或 Goal 更泛用)、Emphasis (强调重点)。这个由 OpenAI CEO “背书”的 IRSE 结构，你也不妨在自己的 ChatGPT 自定义指令中尝试一下，看看效果如何。
完整视频请点击观看：
全局性核心要点总结
回顾今天的内容，我想强调几个核心观点：第一，搭建如 Conda 管理的 Python 虚拟环境是进行严肃 AI 项目探索的基石，它能让你接触到最新的开源成果。第二，理解并运用 JSON 这样的结构化数据格式，是实现与 AI 精准、无歧义沟通的有效途径，尤其在需要特定输出格式时。第三，Prompt Engineering 不仅仅是”提问的技巧”，更是一门关乎如何引导 AI 思维、挖掘其潜能的”工程学问”，是未来人机协作的核心竞争力。最后，学习 Prompt 的关键在于掌握其结构与模式，而非盲目收集，通过解构和创建模板，才能真正提升你的 AI 驾驭能力。
独特深度洞见
在我看来，AI 时代对个体最大的挑战与机遇，并非仅仅是学习使用某款 AI 工具或掌握某项具体技术，而是培养一种“元认知能力”——即理解 AI 的学习方式、局限性以及与人类智能的协同潜力。这意味着我们要从”工具使用者”转变为”AI 的引导者和合作伙伴”，学会如何提出正确的问题（Prompt Engineering 的核心），如何评估和迭代 AI 的输出，以及如何将 AI 的能力整合进我们自身的知识体系和工作流程中，最终实现 1+1 > 2 的效应。这是一种持续学习、适应和创新的能力，远比任何单一技能都更为宝贵。
希望今天的分享能为你打开一扇通往更深层次理解和应用 AI 的大门。别忘了关注我的后续内容，订阅我的 Newsletter，我们一起在 AI 的时代里不断进步！
