AI项目落地不是技术大咖的专属，很多零基础学员仅凭对场景的洞察和科学方法，就做出了能解决实际问题的工具。核心在于抓准“场景、拆解、迭代”三大逻辑，这一套可直接复制的方法论，帮你避开无效试错。
做AI项目的核心不是功能多全，而是能否解决重复、耗时的实际问题。工程咨询行业的格物聚焦“法规查询繁琐”，打造工程法律顾问智能体；AI小白杨瞄准“工作报编写耗时”，开发专属助手，都是从高频小场景突破。
筛选场景的3个核心标准：
日常重复做且单次耗时超10分钟（如笔记整理、数据统计、资料检索）；
需求明确，能拆解为“输入-处理-输出”的简单逻辑；
解决后能直接提升效率或降低操作成本。
锁定一个场景做到极致，比泛泛做多个功能更易获得正向反馈，也更易坚持迭代。
二、流程拆解：用“积木思维”搭建，先跑通再优化复杂的AI项目，本质是多个简单模块的组合，如同搭积木。数据分析师大熊做小红书数据分析系统时，就是这样分步推进：
拆解核心模块：数据采集→指标计算→可视化展示；
落地最小可行版本：先用插件获取基础数据，用表格搭建简易看板，实现“能看结果”的核心功能；
补充细节优化：添加异常处理（如数据为空时继续循环）、优化展示形式（雷达图呈现优劣）。
落地时牢记“先跑通，再完美”：不用一开始就纠结复杂功能，先让核心流程顺畅运转，再逐步补充细节，降低入门难度。
三、持续迭代：以“用户视角”优化，让工具好用易用好的AI工具不仅要“能实现功能”，还要“让人愿意用”，核心在于降低使用门槛、规避常见问题：
简化操作：陈奇云将“需打开开发者工具获取公众号ID”的复杂流程，简化为“输入名称直接获取”，不懂技术的人也能轻松使用；
规避报错：获取公众号文章时，提前设置“内容为空则继续循环”的逻辑，避免流程中断；
保证准确：格物将行业法规整理成知识库，让工具输出答案时附带依据，减少信息偏差。
迭代时可记录使用中的问题（如输入偏差导致功能失效、输出格式混乱），针对性调整，让工具越来越贴合需求。
普通人落地AI项目，拼的不是技术深度，而是场景敏感度和拆解能力。先锁定高频小场景，用积木思维拆解流程，再以用户视角持续优化，就能一步步做出实用工具。
不必害怕“不会代码”，现在的工具已足够简化，很多功能只需拖拽插件、修改提示词就能实现。关键是迈出第一步，从解决一个小痛点开始，让AI成为自己的效率搭子。