今天没有学AI，只是用了academic research skill进行文稿的审查。学习AI第三十天了，我最大的收获是获得了认知上的提升。接下来的学习，要有明确的目的。比如，如果我想找实习，我需要结合对应的岗位需求，进行针对性的实践。AI实习的细分也不少，像产品经理、大模型、RAG都是不同的类型。下一阶段，我需要首先确定一个将要去做的领域，然后针对性的学习。此外，AI视频、AI图像也很重要，因为他们可以帮助我对外展示学习的过程。明天和后天去参加第一个黑客松的比赛，加油。
100天 AI Product Builder 计划｜Day 30 学习记录
三十天认知复盘与下一阶段方向选择
学习 AI 三十天最大的收获是认知上的提升。接下来的学习不能只是泛泛体验工具，而要先确定要进入的领域，再结合岗位需求进行针对性实践和作品展示。
Original Note
原文复盘
保留当天真实想法，再整理为下一阶段可执行的方向判断。
Daily Review
结构化复盘
Day 30 的重点不是新增工具体验，而是校准下一阶段学习目的。
今日完成
今天没有系统学习 AI，主要使用 academic research skill 对文稿进行审查。同时对 AI 学习第三十天进行了阶段性反思，明确下一阶段需要带着更具体的目标学习。
今日卡点
当前最大的问题不是学习不够多，而是方向还需要进一步收束。AI 实习方向本身有细分差异，产品经理、大模型、RAG、AI 视频和 AI 图像等方向对应的能力要求并不相同。
今日收获
学习 AI 三十天最大的收获是认知上的提升。接下来的学习不能只是泛泛体验工具，而要先确定要进入的领域，再结合岗位需求进行针对性实践和作品展示。
下一步
参加第一个黑客松，并在赛后复盘团队协作、问题选择、方案设计、AI 工具使用和最终展示效果；随后确定下一阶段重点领域并制定针对性学习计划。
Next Direction
下一阶段学习原则
从泛化学习进入定向实践，先确定领域，再用岗位要求和作品产出校准学习内容。
01
先选领域
AI 产品经理、大模型、RAG、AI 视频、AI 图像等方向需要不同的作品和能力证明。
02
反推岗位
如果目标是找实习，就用岗位 JD 反推能力要求、实践任务和作品呈现方式。
03
对外展示
AI 视频和 AI 图像能帮助把学习过程、项目成果和个人表达更直观地展示出去。
Hackathon
第一个黑客松记录重点
明天和后天参加第一个黑客松，重点观察真实协作、真实问题和最终展示。
记录团队如何确定问题和目标用户。
观察自己在产品、调研、方案设计和展示中的角色。
记录 AI 工具在黑客松中的真实帮助与限制。
赛后复盘最终 Demo、讲述效果和下一步可迭代方向。