一、基础技能构建
1. 工具掌握
优先学习Python数据处理库（NumPy/Pandas）并快速进入机器学习算法实践，重点掌握树模型和随机森林等核心算法
通过Kaggle等平台完成10+项目实战，积累全流程经验
2. 提示词工程
采用"背景描述+任务设置+详细要求"的指令结构，通过五步法生成精准结果（点2余→设背景→给任务→提要求→点生成）
可让AI自动生成优化后的提示词模板，形成正向循环
二、进阶工作流设计
1. 智能体开发
从基础提示词升级到具备专业能力的数字员工，如法律顾问、职业规划师等角色化智能体
通过N8N等开源平台连接1000+外部应用，实现自动化流程搭建
2. 集群化应用
组合多个智能体形成协同网络，例如同时部署数据清洗、报告生成、质量校验等模块
使用MCP工具自动生成工作流节点，降低搭建门槛
三、行业解决方案
1. 数据分析领域
重点突破时序数据和图数据的前沿处理方法
结合麦肯锡方法论，用AI完成产业链分析、竞争格局研判等专业任务
2. 设计领域
掌握KreaAI智能溶图、Recraft样机生成等4大核心工具
通过Midjourney网页版实现局部重绘和智能扩图
四、部署优化
1. 硬件适配
注意Python版本、PyTorch等依赖的兼容性问题
利用NPU加速部署，通过12条标准化命令完成环境配置
2. 效能监控
采用惠普工作站等专业设备提升推理速度
建立自动存储恢复机制防止数据丢失
建议从基础提示词工程入手，逐步过渡到智能体开发，最终实现跨平台工作流整合。工具如Flux1.1Pro等绘图工具可显著提升视觉产出效率。
