一个人用好 AI —— 3 本书 + 4 份官方指南 + 1 场演讲

不追新闻，只看做 AI 的公司自己写的指南和几本经得起时间的书，每条都能点回原文。

书单

怎么用这块画布

卡片都能改，改成你自己的。
勾完的待办会写回文件。
整块画布在 Finder 里就是一个文件夹。

《Co-Intelligence》Ethan Mollick

- 出版：Portfolio，2024-04
- 为什么值得读：作者是沃顿商学院教授，长期在课堂和公司里实测 AI。书不讲技术，讲普通人怎么把 AI 当同事用。
- 3 个要点（作者提出的"四条规则"里的三条）：
1. 什么事都先让 AI 试一下（原话 "Always invite AI to the table"），因为没人知道它在你这一行哪里强、哪里弱。
2. 你要留在流程里：AI 能做好某些任务，但做不了一整份工作，人负责判断和把关。
3. 把今天的 AI 当成你用过的最差的 AI：它进步很快，今天做不到的事别过早下结论。
- 适合：刚开始把 AI 用进日常工作的人。
- 小字：要点整理自作者的公开介绍和第三方解读
- 来源：
- 出版社页（官方）https://www.penguinrandomhouse.com/books/741805/co-intelligence-by-ethan-mollick/
- 四条规则：斯坦福商学院对作者的访谈，2024-06（第三方转述作者本人观点）https://www.gsb.stanford.edu/insights/co-intelligence-ai-masterclass-ethan-mollick

《AI Engineering》Chip Huyen

- 出版：O'Reilly，2024-12
- 为什么值得读：讲"用现成大模型做产品"的整套方法，从怎么评估、到提示词、检索、智能体、微调、成本和速度，一本书串起来。
- 3 个要点：
1. 先想清楚怎么判断"做得好"（评估），再动手调模型；开放式输出也可以用 AI 当评委。
2. 由简到繁：先提示词，再加检索（RAG），再考虑智能体和微调，别一上来就上最重的方案。
3. 上线后要管延迟和成本，选模型时把这两项和效果一起比。
- 适合：自己做 AI 产品、要和工程师对话的创始人。
- 小字：要点整理自作者和出版社的公开介绍
- 来源：O'Reilly 图书页（官方）https://www.oreilly.com/library/view/ai-engineering/9781098166298/

《Prompt Engineering for LLMs》John Berryman、Albert Ziegler

- 出版：O'Reilly，2024-11
- 为什么值得读：O'Reilly 出的系统讲提示词的书，从思路到具体方法（少样本、思维链、检索）都有，比网上零散技巧更成体系。
- 3 个要点：
1. 给几个好例子（few-shot）往往比写一长串规则更管用。
2. 让模型先想再答（思维链）能提高复杂问题的质量。
3. 把需要的资料检索出来放进提示里（RAG），比指望模型"记得"更可靠。
- 适合：每天写提示词、想从"会用"走到"用得稳"的人。
- 小字：要点整理自作者和出版社的公开介绍
- 来源：O'Reilly 图书页（官方）https://www.oreilly.com/library/view/-/9781098156145

官方指南（做 AI 的公司自己写的）／一场演讲

Anthropic：Building effective agents

- 发表：2024-12，Anthropic 工程团队（页面署名 Erik S. 和 Barry Zhang）
- 要点：
1. 先分清两种东西："工作流"是按写好的步骤走，"智能体"是让模型自己决定下一步。能用工作流解决的，就别上智能体。
2. 常用的几种搭法：一步接一步、先分类再分流、并行处理、一个总指挥分派给几个执行者、一个写一个评来回改。
3. 三条原则：保持简单；让它的计划过程看得见；把给它用的工具和说明写清楚、测仔细。
- 来源（官方）https://www.anthropic.com/engineering/building-effective-agents

Anthropic：Effective context engineering for AI agents

3. 长任务靠三招：定期压缩历史、把笔记存在上下文外面、让子任务各自跑完只交回结论。

OpenAI：A practical guide to building agents

1. 什么时候值得做智能体：需要细致判断、规则多到难维护、要处理大量文档和对话的活。规则写得清的，用普通自动化更好。

两家官方提示词文档的共同建议

1. 先定好"怎样算成功"和测试方法，再开始改提示词（Anthropic 文档原意）。

Andrej Karpathy：Software Is Changing (Again)

场合：Y Combinator AI Startup School，旧金山，2025 年 6 月（视频在 YC 官方 YouTube 频道，2025-06 上传）

这周就能做的 3 件事（由上面来源整理）／来源

每件事先让 AI 试一次

连续一周，把手上的每件活都先丢给 AI 试一次，记下哪里好用、哪里不行。（出自：《Co-Intelligence》Ethan Mollick）

给你最常用的一个提示词写"成功标准"

写下 3 条"什么样的结果算好"，准备 5 个真实例子，改提示词时每次都拿这 5 个测。（出自：《AI Engineering》Chip Huyen；两家官方提示词文档的共同建议）

把你的资料整理成 AI 读得懂的样子

少而准地给 AI 资料：清楚的标题、分好的段落、放在一个地方。（出自：Anthropic：Effective context engineering for AI agents；Andrej Karpathy：Software Is Changing (Again)）

来源

| # | 来源 | 类型 | 日期 | 核查 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Penguin Random House《Co-Intelligence》页 | 官方（出版社） | 2024-04-02 出版 | 2026-10-28 打开过 |
| 2 | 斯坦福商学院访谈 Mollick | 第三方（转述作者） | 2024-06-11 | 2026-10-28 |
| 3 | O'Reilly《AI Engineering》页 | 官方（出版社） | 2024-12 | 2026-10-28 |
| 4 | O'Reilly《Prompt Engineering for LLMs》页 | 官方（出版社） | 2024-11 | 2026-10-28 |
| 5 | Anthropic Building effective agents | 官方 | 2024-12-19 | 2026-10-28 |
| 6 | Anthropic Effective context engineering | 官方 | 2025-09-29 | 2026-10-28 |
| 7 | OpenAI A practical guide to building agents | 官方 | 未标日期 | 2026-10-28 |
| 8 | Anthropic 提示词工程概览 | 官方 | 在线文档 | 2026-10-28 |
| 9 | OpenAI 提示词工程指南 | 官方 | 在线文档 | 2026-10-28 |
| 10 | YC 官方视频 Karpathy | 官方（主办方） | 2025-06-18 上传 | 2026-10-28 打开核对标题和频道；时长没查到 |
| 11 | ikyle.me 文字整理 | 第三方 | 2025-06-21 | 2026-10-28 |

说明：书的要点 2、3 是按出版社介绍和目录整理的，没有逐页读原书；peter 改稿时如果读过原书，可以换成自己的心得。