课程简介
当前的核心矛盾是：公司在AI战略层面已经布局，但大量非技术岗员工（行政、市场、运营、财务、客服）对AI的认知还停留在"聊天机器人"阶段，不知道AI能帮自己做什么，更不知道怎么用好。结果是：公司投了AI基础设施，员工的日常工作还是老一套。
这门课解决的就是这个落差。我们不讲技术原理，不堆概念，而是从"AI现在到底能干什么"讲起，带着每个岗位的人亲手体验7大办公场景的AI提效，最后提炼出一套可复用的方法论。2天时间，让全员从"听说过AI"变成"知道怎么用、敢动手用、回去就能用"。
目标收益
当前的核心矛盾是：公司在AI战略层面已经布局，但大量非技术岗员工（行政、市场、运营、财务、客服）对AI的认知还停留在"聊天机器人"阶段，不知道AI能帮自己做什么，更不知道怎么用好。结果是：公司投了AI基础设施，员工的日常工作还是老一套。
这门课解决的就是这个落差。我们不讲技术原理，不堆概念，而是从"AI现在到底能干什么"讲起，带着每个岗位的人亲手体验7大办公场景的AI提效，最后提炼出一套可复用的方法论。2天时间，让全员从"听说过AI"变成"知道怎么用、敢动手用、回去就能用"。
培训对象
行政/人力资源岗：日常处理大量文档、通知、会议纪要、数据汇总等工作
市场/运营/客服岗：涉及行业调研、内容生产、客户沟通、数据分析等高频场景
财务/综合管理岗：需要数据处理、报告撰写、信息整理等办公提效支持
课程大纲
| 模块1：AI发展，我们走到了哪一步； |
一、AI发展时间线 2022年ChatGPT发布，AI进入大众视野； 2023年国产大模型混战，豆包、通义千问、文心一言相继上线； 2024年DeepSeek出圈，全民AI时代到来； 2025年Agent元年，AI从"问答"升级到"执行"； 2026年AI深入各行业，从工具变成工作伙伴。 二、2026年AI到了什么水平 用4个"普通人能感知"的现场演示展示当前水平： 豆包/DeepSeek写方案，秒级出稿； 即梦生成产品海报，替代简单设计工作； Hermes Agent操控浏览器完成复杂任务； 三、3个关键信号 信号1：AI会自己规划了：不再只是问一答一； 信号2：AI会自己用工具了：能上网搜索、能操作软件、能发邮件； 信号3：AI会记住你了：有记忆、有个性、能长期协作； 课堂互动： 现场投票："你日常工作中用过AI吗？用到什么程度？" |
| 模块2：AI能力全景与边界； |
一、AI基础能力地图（6大成熟能力） 文本生成：写文章、写邮件、写方案； 信息检索与总结：读长文档、总结报告、对比信息； 数据分析：读表格、生成图表、发现趋势； 翻译与跨语言：多语言互译、口语化翻译； 图片与视觉：生成海报、处理产品图； 语音与视频：语音转文字、视频字幕、简单剪辑。 二、Agent：从回答问题到帮你干活 普通AI vs Agent的核心区别：普通AI是你问它答，Agent是你交代任务它自己干； Agent的三个核心能力：自主规划（拆步骤）、工具调用（用软件）、持续记忆（记住你的偏好）； 案例：利用Agent调研一下义乌饰品行业近半年的趋势，Agent帮你搜索、整理、生成报告； 案例：设立Agent自主循环任务，AI从被动应答到主动响应； 三、基础概念扫盲 1. AI的成本消耗：token，成本与收益天平； 2. 主流模型能力对比： 豆包：中文友好、生态丰富； DeepSeek：推理强、性价比高； Kimi：多模态支持； ChatGPT & Claude Opus：综合能力最强； 本地模型 vs 云端模型：适用场景及数据安全关联； 四、AI做不了什么：三个必须知道的边界 边界1：AI会一本正经地胡说八道（幻觉问题），所有AI输出必须人工核实； 边界2：AI没有真实判断力（不懂业务上下文），AI给建议你做决定； 边界3：AI的能力有时效性（训练数据有截止日期），需要联网搜索补充最新信息。 五、AI使用安全：三条红线 红线1：不给敏感数据：公司财务数据、客户隐私、内部机密不要丢进AI； 红线2：不盲目信任输出：AI说的不一定对，特别是数据和事实； 红线3：不替代你的专业判断：AI是助理，你是负责人。 课堂互动： "红线判断小测试"：给出5个场景，学员快速判断"这样做安不安全"，当场纠正常见误区。 |
| 模块3：思维与能力升级； |
一、为什么要改变：AI不会淘汰人，但会用AI的人会 一个对比：同一份工作，用AI前 vs 用AI后的效率差距； 一个真相：不是"学不学"的问题，是"快和慢"的问题； 一个信号：义乌3万+商户已经在用，你的同事和竞争对手已经在学了。 二、AI-First思维：遇到问题先想一步 什么是AI-First思维：不是"什么都交给AI"，而是"遇到任何工作任务，先花5秒想一想：这件事AI能不能帮我"； 三个层次的转变： 执行层：以前自己写，现在让AI起草自己改； 思考层：以前自己闷头想，现在让AI给思路自己选； 协作层：以前一个人干，现在人+AI搭档干。 3组对比案例（同一任务，传统做法 vs AI-First做法）： 案例：写一份季度总结； 案例：做一份竞品调研； 案例：准备一场会议。 三、人机协同：你是主理人，AI是你的助理 一个公式：AI出初稿 + 人做判断 = 最佳产出； AI擅长：速度快、不知疲倦、知识广、不会情绪化； 人擅长：判断力、创造力、人际关系、业务经验、情感共鸣； 核心心法：把AI当实习生，你要给清楚的任务，检查它的产出，为最终结果负责。 课堂互动： 5秒AI First挑战：基于5个不同的工作场景，快速回答如何让AI帮忙。 |
| 模块4：个人办公提效实战； |
一、写作与文档 场景：周报、邮件、通知、方案、会议纪要、工作总结； 演示：用豆包生成一份周报，从"给几个要点"到"生成完整周报"； 提示词重点：角色+任务+约束公式； 案例：行政岗用AI写季度工作总结。 互动/实战： 学员用豆包写一封通知邮件。 二、信息检索与研究 场景：行业信息查找、政策文件解读、竞品资料整理、客户背景调研； 演示：用秘塔搜索/豆包做一份行业信息汇总； 提示词重点：分步骤公式 + 追问优化公式； 案例：市场岗用AI做义乌饰品行业趋势调研。 互动/实战： 学员用AI搜索一个自己关心的问题并总结。 三、数据处理与分析 场景：Excel公式生成、数据清洗、从表格中提取洞察、生成简单图表； 演示：把一份杂乱的表格数据丢给Kimi/豆包，让它整理+分析+出图； 提示词重点：给例子公式 + 约束公式； 案例：财务岗用AI处理月度报表数据。 互动/实战： 基于提供的样本数据表，学员用AI完成数据清洗与分析。 四、演示与汇报 场景：PPT大纲生成、演讲稿撰写、汇报材料整理； 演示：用AI生成PPT大纲，导入AiPPT一键生成； 提示词重点：约束公式（页数、风格、重点）； 案例：运营岗用AI准备月度汇报PPT。 互动/实战： 学员让AI为自己的一个汇报主题生成大纲。 五、图片与视觉内容 场景：社媒配图、产品海报、活动宣传图、简单logo； 演示：用豆包即梦生成一张产品宣传图； 提示词重点：描述越具体效果越好（颜色、风格、构图）； 案例：市场岗用即梦生成Chinagoods平台活动海报，省去外包设计等待时间。 互动/实战： 学员用AI生成一张自己工作相关的配图。 六、沟通与协作 场景：会议纪要自动整理、跨语言沟通、消息/通知润色； 演示：用通义听悟/飞书AI把一段录音转成结构化纪要； 提示词撰写重点：通过明确输出格式，重点与行动项建立对AI的约束； 案例：客服岗用AI把一段客户投诉录音整理成结构化工单。 互动/实战： 基于客户沟通场景模板，学员用AI完成润色与结构化整理。 七、个人知识管理 场景：笔记整理、文件归档、学习笔记总结、建立个人知识库； 演示：用hermes Agent +Obsidian把散乱的笔记整理成结构化文档； 讲师演示： AI辅助个人知识管理流程。 |
| 模块5：业务场景AI提效机会； |
一、一个简单判断法：哪些工作能用AI 三个信号判断"这件事AI能帮我"： 重复性高：每天/每周都在做类似的事； 有模板可循：有固定格式、有历史文档可以参考； 耗时但不需要太多判断：整理、汇总、搬运信息。 三个信号判断"这件事还得我自己来"： 需要人际关系和情感； 需要创造性决策； 涉及高度敏感信息。 二、通用案例拆解 选3-4个跨行业通用的业务提效案例，每个讲"改造前流程→改造后流程→效率对比"： 案例：销售线索跟进自动化：从人工筛选到AI自动分级+提醒； 案例：周报自动汇总：从各部门手动报送到AI自动收集生成； 案例：客户反馈情感分析：从逐条人工读到AI自动标注正负面+关键问题； 案例：内容批量生产：从一篇一篇写到AI批量生成+人工精修。 三、引导讨论：发现你的AI机会 互动/实战： 三步走： 步骤1：每位学员列出自己日常工作中3件最耗时的事； 步骤2：用"三个信号"框架判断哪些能用AI； 步骤3：全场交流讨论，讲师点评可行性。 实战产出： 回归工作，学员提炼自身的AI提效机会清单 |
| 模块6：AI前沿体验； |
一、Coze实战：5分钟搭一个AI工作流 什么是Coze：字节的AI Agent平台，不用写代码就能搭AI助手； 现场搭建一个和义乌商贸相关的场景： 案例："产品信息翻译助手"：输入中文产品描述，自动翻译成英文/西班牙语/阿拉伯语，同时生成社媒文案； 案例："每日行业资讯助手"：定时抓取行业新闻，AI进行总结。 互动/实战： 学员打开Coze，跟着搭一个简单的Agent。 二、OpenClaw/hermes Agent：体验超级AI智能体的执行能力； OpenClaw是什么：浏览器里的AI Agent，能自己操作电脑完成任务； 演示2-3个场景： 自动搜索竞品信息并整理成表格； 自动从多个网站收集数据； 自动填写表单/提交信息。 关键信息：这就是Agent：你交代任务，它自己规划、自己执行、交付结果。 讲师演示：展示Agent自主执行任务的完整流程。 三、Vibe Coding：用嘴说话就能做软件 演示：用自然语言描述需求，AI自动生成一个可用的网页/小工具； 案例："帮我做一个义乌小商品报价计算器，输入商品名称和数量，自动算出总价"； 重点不是教方法论，而是让学员感受"原来不会写代码也能做工具"； 收尾：未来每个人都可以有自己的AI小工具，不需要是程序员。 讲师演示： 自然语言生成网页工具demo。 |
| 模块7：AI协作方法论； |
一、提示词工程：跟AI说话的艺术 5个万能公式： 公式1：角色+任务+要求（"你是一个资深市场分析师，帮我分析…，要求…"）； 公式2：给例子（"参考这个风格，帮我写一篇…"）； 公式3：分步骤（"第一步…第二步…第三步…"）； 公式4：给约束（"不超过500字"、"用表格形式"、"语气正式"）； 公式5：追问优化（"再简洁一些"、"换个角度"、"加上数据支撑"）。 结合模块4实操案例回顾："当时那个提示词为什么好/不好"。 二、工程化思维：把AI当同事，给它SOP 核心理念：AI不是魔法，是你带的一个新同事； 四步SOP： 步骤1：定义任务（要什么结果）； 步骤2：提供上下文（背景信息）； 步骤3：设定标准（什么算好）； 步骤4：迭代优化（不好就改）。 用模块4的案例反向拆解。 三、用好AI的三个层次 层次1：问一问（把AI当搜索引擎）； 层次2：帮帮忙（让AI参与工作流）； 层次3：搭一搭（用Coze/OpenClaw搭自己的AI助手）； 对应学员现在在哪、下一步去哪。 互动/实战： "提示词改造工坊"：学员拿出模块4中自己写过的提示词，用5个公式重新优化，对比前后效果差异。 实战产出： 每位学员带走一份"我的提示词优化对照表"，回去可直接复用。 |
| 模块8：AI时代的职场人； |
一、三个事实 事实1：会用AI和不会的人效率差距正在从2倍拉到10倍； 事实2：AI相关岗位需求增长，传统岗位缩减； 事实3：义乌3万+商户已用AI，深度使用者订单+30%。 二、AI人才画像：企业在找什么样的人 从招聘市场看AI时代的人才画像变化； 从培训机构的角度，有AI思维+具备用AI解决业务问题的能力，是2026重点的培养方向； 典型岗位的招聘要求变化案例。 三、普通人的危机与机遇 危机：重复性、模板化、低判断力的工作正在被AI替代； 机遇：能用AI放大自己专业优势的人，价值反而更高； 关键不是"跟AI竞争"，而是"站在AI肩膀上"。 四、能力模型：AI的发展路线图 四大基石能力：AI协同思维、提示词能力、业务理解力、AI安全意识； 三大发展方向：AI应用能力、AI+业务能力、AI技术认知； 自测讨论：自身的AI学习路径与个人发展思路 五、总结与答疑互动 |
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模块1：AI发展，我们走到了哪一步； 一、AI发展时间线 2022年ChatGPT发布，AI进入大众视野； 2023年国产大模型混战，豆包、通义千问、文心一言相继上线； 2024年DeepSeek出圈，全民AI时代到来； 2025年Agent元年，AI从"问答"升级到"执行"； 2026年AI深入各行业，从工具变成工作伙伴。 二、2026年AI到了什么水平 用4个"普通人能感知"的现场演示展示当前水平： 豆包/DeepSeek写方案，秒级出稿； 即梦生成产品海报，替代简单设计工作； Hermes Agent操控浏览器完成复杂任务； 三、3个关键信号 信号1：AI会自己规划了：不再只是问一答一； 信号2：AI会自己用工具了：能上网搜索、能操作软件、能发邮件； 信号3：AI会记住你了：有记忆、有个性、能长期协作； 课堂互动： 现场投票："你日常工作中用过AI吗？用到什么程度？" |
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模块2：AI能力全景与边界； 一、AI基础能力地图（6大成熟能力） 文本生成：写文章、写邮件、写方案； 信息检索与总结：读长文档、总结报告、对比信息； 数据分析：读表格、生成图表、发现趋势； 翻译与跨语言：多语言互译、口语化翻译； 图片与视觉：生成海报、处理产品图； 语音与视频：语音转文字、视频字幕、简单剪辑。 二、Agent：从回答问题到帮你干活 普通AI vs Agent的核心区别：普通AI是你问它答，Agent是你交代任务它自己干； Agent的三个核心能力：自主规划（拆步骤）、工具调用（用软件）、持续记忆（记住你的偏好）； 案例：利用Agent调研一下义乌饰品行业近半年的趋势，Agent帮你搜索、整理、生成报告； 案例：设立Agent自主循环任务，AI从被动应答到主动响应； 三、基础概念扫盲 1. AI的成本消耗：token，成本与收益天平； 2. 主流模型能力对比： 豆包：中文友好、生态丰富； DeepSeek：推理强、性价比高； Kimi：多模态支持； ChatGPT & Claude Opus：综合能力最强； 本地模型 vs 云端模型：适用场景及数据安全关联； 四、AI做不了什么：三个必须知道的边界 边界1：AI会一本正经地胡说八道（幻觉问题），所有AI输出必须人工核实； 边界2：AI没有真实判断力（不懂业务上下文），AI给建议你做决定； 边界3：AI的能力有时效性（训练数据有截止日期），需要联网搜索补充最新信息。 五、AI使用安全：三条红线 红线1：不给敏感数据：公司财务数据、客户隐私、内部机密不要丢进AI； 红线2：不盲目信任输出：AI说的不一定对，特别是数据和事实； 红线3：不替代你的专业判断：AI是助理，你是负责人。 课堂互动： "红线判断小测试"：给出5个场景，学员快速判断"这样做安不安全"，当场纠正常见误区。 |
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模块3：思维与能力升级； 一、为什么要改变：AI不会淘汰人，但会用AI的人会 一个对比：同一份工作，用AI前 vs 用AI后的效率差距； 一个真相：不是"学不学"的问题，是"快和慢"的问题； 一个信号：义乌3万+商户已经在用，你的同事和竞争对手已经在学了。 二、AI-First思维：遇到问题先想一步 什么是AI-First思维：不是"什么都交给AI"，而是"遇到任何工作任务，先花5秒想一想：这件事AI能不能帮我"； 三个层次的转变： 执行层：以前自己写，现在让AI起草自己改； 思考层：以前自己闷头想，现在让AI给思路自己选； 协作层：以前一个人干，现在人+AI搭档干。 3组对比案例（同一任务，传统做法 vs AI-First做法）： 案例：写一份季度总结； 案例：做一份竞品调研； 案例：准备一场会议。 三、人机协同：你是主理人，AI是你的助理 一个公式：AI出初稿 + 人做判断 = 最佳产出； AI擅长：速度快、不知疲倦、知识广、不会情绪化； 人擅长：判断力、创造力、人际关系、业务经验、情感共鸣； 核心心法：把AI当实习生，你要给清楚的任务，检查它的产出，为最终结果负责。 课堂互动： 5秒AI First挑战：基于5个不同的工作场景，快速回答如何让AI帮忙。 |
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模块4：个人办公提效实战； 一、写作与文档 场景：周报、邮件、通知、方案、会议纪要、工作总结； 演示：用豆包生成一份周报，从"给几个要点"到"生成完整周报"； 提示词重点：角色+任务+约束公式； 案例：行政岗用AI写季度工作总结。 互动/实战： 学员用豆包写一封通知邮件。 二、信息检索与研究 场景：行业信息查找、政策文件解读、竞品资料整理、客户背景调研； 演示：用秘塔搜索/豆包做一份行业信息汇总； 提示词重点：分步骤公式 + 追问优化公式； 案例：市场岗用AI做义乌饰品行业趋势调研。 互动/实战： 学员用AI搜索一个自己关心的问题并总结。 三、数据处理与分析 场景：Excel公式生成、数据清洗、从表格中提取洞察、生成简单图表； 演示：把一份杂乱的表格数据丢给Kimi/豆包，让它整理+分析+出图； 提示词重点：给例子公式 + 约束公式； 案例：财务岗用AI处理月度报表数据。 互动/实战： 基于提供的样本数据表，学员用AI完成数据清洗与分析。 四、演示与汇报 场景：PPT大纲生成、演讲稿撰写、汇报材料整理； 演示：用AI生成PPT大纲，导入AiPPT一键生成； 提示词重点：约束公式（页数、风格、重点）； 案例：运营岗用AI准备月度汇报PPT。 互动/实战： 学员让AI为自己的一个汇报主题生成大纲。 五、图片与视觉内容 场景：社媒配图、产品海报、活动宣传图、简单logo； 演示：用豆包即梦生成一张产品宣传图； 提示词重点：描述越具体效果越好（颜色、风格、构图）； 案例：市场岗用即梦生成Chinagoods平台活动海报，省去外包设计等待时间。 互动/实战： 学员用AI生成一张自己工作相关的配图。 六、沟通与协作 场景：会议纪要自动整理、跨语言沟通、消息/通知润色； 演示：用通义听悟/飞书AI把一段录音转成结构化纪要； 提示词撰写重点：通过明确输出格式，重点与行动项建立对AI的约束； 案例：客服岗用AI把一段客户投诉录音整理成结构化工单。 互动/实战： 基于客户沟通场景模板，学员用AI完成润色与结构化整理。 七、个人知识管理 场景：笔记整理、文件归档、学习笔记总结、建立个人知识库； 演示：用hermes Agent +Obsidian把散乱的笔记整理成结构化文档； 讲师演示： AI辅助个人知识管理流程。 |
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模块5：业务场景AI提效机会； 一、一个简单判断法：哪些工作能用AI 三个信号判断"这件事AI能帮我"： 重复性高：每天/每周都在做类似的事； 有模板可循：有固定格式、有历史文档可以参考； 耗时但不需要太多判断：整理、汇总、搬运信息。 三个信号判断"这件事还得我自己来"： 需要人际关系和情感； 需要创造性决策； 涉及高度敏感信息。 二、通用案例拆解 选3-4个跨行业通用的业务提效案例，每个讲"改造前流程→改造后流程→效率对比"： 案例：销售线索跟进自动化：从人工筛选到AI自动分级+提醒； 案例：周报自动汇总：从各部门手动报送到AI自动收集生成； 案例：客户反馈情感分析：从逐条人工读到AI自动标注正负面+关键问题； 案例：内容批量生产：从一篇一篇写到AI批量生成+人工精修。 三、引导讨论：发现你的AI机会 互动/实战： 三步走： 步骤1：每位学员列出自己日常工作中3件最耗时的事； 步骤2：用"三个信号"框架判断哪些能用AI； 步骤3：全场交流讨论，讲师点评可行性。 实战产出： 回归工作，学员提炼自身的AI提效机会清单 |
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模块6：AI前沿体验； 一、Coze实战：5分钟搭一个AI工作流 什么是Coze：字节的AI Agent平台，不用写代码就能搭AI助手； 现场搭建一个和义乌商贸相关的场景： 案例："产品信息翻译助手"：输入中文产品描述，自动翻译成英文/西班牙语/阿拉伯语，同时生成社媒文案； 案例："每日行业资讯助手"：定时抓取行业新闻，AI进行总结。 互动/实战： 学员打开Coze，跟着搭一个简单的Agent。 二、OpenClaw/hermes Agent：体验超级AI智能体的执行能力； OpenClaw是什么：浏览器里的AI Agent，能自己操作电脑完成任务； 演示2-3个场景： 自动搜索竞品信息并整理成表格； 自动从多个网站收集数据； 自动填写表单/提交信息。 关键信息：这就是Agent：你交代任务，它自己规划、自己执行、交付结果。 讲师演示：展示Agent自主执行任务的完整流程。 三、Vibe Coding：用嘴说话就能做软件 演示：用自然语言描述需求，AI自动生成一个可用的网页/小工具； 案例："帮我做一个义乌小商品报价计算器，输入商品名称和数量，自动算出总价"； 重点不是教方法论，而是让学员感受"原来不会写代码也能做工具"； 收尾：未来每个人都可以有自己的AI小工具，不需要是程序员。 讲师演示： 自然语言生成网页工具demo。 |
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模块7：AI协作方法论； 一、提示词工程：跟AI说话的艺术 5个万能公式： 公式1：角色+任务+要求（"你是一个资深市场分析师，帮我分析…，要求…"）； 公式2：给例子（"参考这个风格，帮我写一篇…"）； 公式3：分步骤（"第一步…第二步…第三步…"）； 公式4：给约束（"不超过500字"、"用表格形式"、"语气正式"）； 公式5：追问优化（"再简洁一些"、"换个角度"、"加上数据支撑"）。 结合模块4实操案例回顾："当时那个提示词为什么好/不好"。 二、工程化思维：把AI当同事，给它SOP 核心理念：AI不是魔法，是你带的一个新同事； 四步SOP： 步骤1：定义任务（要什么结果）； 步骤2：提供上下文（背景信息）； 步骤3：设定标准（什么算好）； 步骤4：迭代优化（不好就改）。 用模块4的案例反向拆解。 三、用好AI的三个层次 层次1：问一问（把AI当搜索引擎）； 层次2：帮帮忙（让AI参与工作流）； 层次3：搭一搭（用Coze/OpenClaw搭自己的AI助手）； 对应学员现在在哪、下一步去哪。 互动/实战： "提示词改造工坊"：学员拿出模块4中自己写过的提示词，用5个公式重新优化，对比前后效果差异。 实战产出： 每位学员带走一份"我的提示词优化对照表"，回去可直接复用。 |
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模块8：AI时代的职场人； 一、三个事实 事实1：会用AI和不会的人效率差距正在从2倍拉到10倍； 事实2：AI相关岗位需求增长，传统岗位缩减； 事实3：义乌3万+商户已用AI，深度使用者订单+30%。 二、AI人才画像：企业在找什么样的人 从招聘市场看AI时代的人才画像变化； 从培训机构的角度，有AI思维+具备用AI解决业务问题的能力，是2026重点的培养方向； 典型岗位的招聘要求变化案例。 三、普通人的危机与机遇 危机：重复性、模板化、低判断力的工作正在被AI替代； 机遇：能用AI放大自己专业优势的人，价值反而更高； 关键不是"跟AI竞争"，而是"站在AI肩膀上"。 四、能力模型：AI的发展路线图 四大基石能力：AI协同思维、提示词能力、业务理解力、AI安全意识； 三大发展方向：AI应用能力、AI+业务能力、AI技术认知； 自测讨论：自身的AI学习路径与个人发展思路 五、总结与答疑互动 |
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