本文记录了一个材料专业毕业生，从初入职场的销售管培生，到成为数据分析负责人，再到决定服务中小企业的10年职业转变。分享如何从迷茫中找到方向，以及"淋过雨更懂撑伞"的真实感悟。

从一天喝十种茶，到为企业点一盏数据之灯

从“言出法随”切入，讲清 AI 时代的变化：门槛降低后，真正关键变成“说清楚、能判断、会调整”。提出“意识—认知—技能”三层成长模型，作为全系列的学习路线图与起点。

00 意识觉醒：欢迎进入言出法随的时代

拆解常见顾虑（数学、英语、术语）为何不是门槛，真正的门槛在旧观念里。结合踩坑经历说明“言得准才能法随”，提出 Spec Coding 的思路与“先聚焦一件事”的行动原则，并强调“懂问题比懂技术更重要”。

回答“做什么”的问题：好问题来自观察而非凭空想象。给出五个找问题的来源与“烦恼日记”记录法，提供筛选标准（重复、有规则、可验证、低敏感、容错高），并把烦恼转成可执行任务，最后强调聚焦一个项目做到能用。

从功能清单转向任务视角（JTBD），用 MVP 思维做减法，用“灵魂三问”在动手前澄清用户、痛点与差异化。目标是把想法写成 AI 能执行的清晰需求，减少返工，提高落地效率。

用 Pre-mortem 先预演失败，提前避坑：需求不清、功能过多、选型不当、忽略真实场景等。强调用“用户故事/画像”替代抽象功能描述，让需求更具体、更可沟通，并给出不同场景（个人/家人/数据分析）的侧重点。

聚焦把“想清楚”变成“说清楚”：补足背景、约束与期望，用结构化框架减少遗漏，接受迭代而非追求一次完美；遇到偏差就具体反馈、验证幻觉内容。最终目标是稳定产出可用结果，提升与 AI 协作效率。

用一个知识库问答助手案例示范从想法到作品：先用灵魂三问定方向，用户画像圈定 MVP，写 PRD 把需求结构化，再完成技术选型与环境准备，并用可验证的成功标准确保第一版能跑通主流程。

把 PRD 拆成阶段任务，用结构化 Prompt 逐步实现与验证；针对常见问题（理解偏差、报错、幻觉、连锁影响）给出处理方式。最后覆盖测试、部署、版本回退与数据安全要点，强调“先做能用，再迭代变好”。

对全系列做收束回顾：意识决定起点，认知决定方向，技能决定落地；反复强调表达、减法、聚焦与边界意识。给出持续成长路径（多做项目、迭代已有、建立作品集、保持观察）与可立即执行的三步行动建议。