阶段 0 · 20分钟 · 讲师引导 + WorkBuddy 实时导航
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从大模型到工作系统
今天不从“怎么问得更好”开始。
先回答:怎样让 AI 的能力进入一项可复用、可复核的工作?
不追热点不迷信自动化从工作出发
PART 01 · 能力演进
为什么今天
不从提示词开始?
⏱ 5分钟 · 从“问一次”看到“能交付”
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能力在升级,工作方式不能停在原地
⏱ 5分钟
问题从来不是“能不能生成”,而是能不能进入下一步工作
01 · 大模型问答

问一次,得到一次答案

每次重新描述背景、复制结果、人工拼接。好的回答常常只留在个人聊天记录里。

问题:经验不可复用
02 · 提示词工程

把一次经验写得更清楚

提示词能提升单次输出,却未必定义资料、异常、验收和下游使用。

问题:仍是个人技巧
03 · 智能体热潮

工具可以调用工具

自动化想象变强;但资料来源、例外处理、人工复核和责任边界更容易被忽略。

问题:能力强 ≠ 可控
04 · 工作台式交付

把能力固定为工作单元

场景、资料与约束、输出结构、测试复盘与协作交付被看见、被复用。

目标:可复核、可交付
今天的课程不否定提问与提示词;它们是原材料,但不是最终交付。
PART 02 · 管理边界
智能体不等于可控交付
⏱ 4分钟 · 能力越强,边界越要先写清
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自动化想象上升,控制成本也同步上升
⏱ 4分钟

“它能自己做”
不是“它可以自己负责”。

越接近真实业务,越不能省略资料授权、异常升级、人工复核、最终责任。尤其是绩效、人才盘点、员工关系等高影响判断,必须坚持专家主评、AI辅助。

资料从哪里来?是否获授权,是否需要脱敏。
缺什么时怎么办?追问、退回,还是人工升级。
谁检查输出?复核点必须落到明确角色。
失败后谁负责?最终责任不能交给 Agent。
今天下午,我们不做“看起来很聪明”的自动化;只做一条能被验证、能被人接住的业务链路。
PART 03 · 学习方式
真正要升级的
是工作方式
⏱ 3分钟 · 不追版本,练可迁移能力
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两个从“试 AI”到“用 AI”的转变
⏱ 3分钟

不要停留在零碎问答

从:今天让 AI 写一次周报,明天再从头问一遍。
到:为一个高频场景定义输入、输出、复核与复用方式。
价值不在“省了一次时间”,而在让一项工作不再依赖某个人临场发挥。

持续学习,但不追版本

从:每有新模型、新功能,就重新学习一套表面操作。
到:用同一套方法判断新能力能否进入真实工作。
工具会变;场景定义、约束、测试、责任机制不会过时——这才是持续学习的能力迁移。
今天带走的,不是一串提示词;而是一套判断“这项工作能否被 AI 稳定接住”的方法。
PART 04 · 当前工作台
WorkBuddy:把能力
固定成工作单元
⏱ 8分钟 · 功能地图 + 讲师实时导航
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功能不只是菜单:它们共同构成一条可交付链路
⏱ 8分钟
创建 Agent定义角色与任务
资料与约束授权、脱敏、边界
输出与追问结构化结果进入下游
测试与迭代典型与边界输入验证
复用与协作个人经验进入团队流程

讲师现场导航(使用当天最新版)

  1. 进入工作台,指出创建 Agent 的入口。
  2. 展示资料/知识与约束如何被加入任务。
  3. 展示一次结构化输出与缺失信息追问。
  4. 用一个模拟输入说明测试、修正与复用。
只使用授权、脱敏或模拟资料;不演示人员决策自动化。界面位置会变,但“定义、约束、测试、交付”这条链不变。
讲师固定话术:界面位置会变,但一项工作是否能被定义、约束、测试和交付,决定了它能否稳定使用。
现在回到你的工作:先选一个值得被固定下来的场景。进入阶段一。
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