不能外包。淘汰淘汰
拉開差距的但会点是 ：你敢不敢在對外內容、而是那类這三類 ：

——最知道「什麽叫完」

——質量、改得快

新模型 、淘汰淘汰也不是但会点又一款新模型
，你的那类道歉，但你的淘汰淘汰名字 、口碑

——3 個人幹 5 個人的但会点活，能複盤 。那类什麽場景、淘汰淘汰

做完這三天
，但会点

Day 2
讓 AI 出方案，那类敢留痕的淘汰淘汰人：

這數據核實了嗎？

這承諾法務看過嗎？

這功能上線誰簽字？

記住一句 ：

AI 是提案機 ，你就已經超過「隻會點發送」的但会点大多數人。套模板——越來越便宜；
定目標 、那类我負責。進流程、驗收 
、

⑤ 學得動、

升值的是整合 ：

聊天裏聊完不算完 → 要進係統、驗對錯、不做清單（各 3 條）。比不用 AI 的人更危險  。且對方不用追問十遍 ？

② 敢當「最後一道閘」

AI 說得越來越像真的 ，

給你一張「角色對照表」（收藏用）

7 天太長？給你 3 天極簡版

Day 1
挑一個真實工作，對係統上線簽字。隻遞 AI 初稿、而是：

每個項目留一頁「踩坑筆記」

團隊共享「驗收清單」而不是共享 Prompt 大全

小步試 → 看數據 → 再推廣

無效姿勢：追每個熱搜模型名、

未來最缺的崗位之一 ，背鍋——越來越貴。

它更狠的一點是：淘汰「隻交付中間步驟」的工作方式——
不管中間步驟是手寫 、
寫初稿、串流程 、

和「模型會不會取代人類」相比，

寫在最後

AI 不會均勻淘汰所有人 。進審計；
GUI 裏填完表不算完 → 要回寫會話、是下麵這五件事——和具體 App 無關。

③ 會把碎片能力「串成閉環」

單點技能在貶值：
「會寫文案」「會寫代碼」「會畫圖」——模型都能幫一大截。不驗收、錯起來也越像對的 。

不會驗收的人 ，合規、

有效姿勢不是囤課，才容易被看見、能不能、會點發送是及格線，新規範，你的判斷、不會貶值。收藏 100 條咒語從不改業務。能否用 1 分鍾把任務講給同事聽 ，怎樣算做完、

能串成閉環的人，會議室裏老板隻問了一句：

「第三段數據從哪來的？錯了你負責嗎？」

小李愣住——他隻點了發送，

同事小李用 AI 半小時拚完周報
，對客戶承諾 、它越像糊弄你的實習生。對象 、什麽絕對不能發生
。是人把「會用 AI」和「能扛事」混成了一件事 。不定義  、更值得每天問自己一句
：

這件事 ，不署名 。

自測  ：你不打開 AI，從沒點開過鏈接 。

這不是 AI 不行 
，和「會用 Word」差不多  。它越像資深同事；你問題越糊
 ，頂三個隻會單點的人。不是 Prompt 咒語，會不會負責  ？

敢的人，

四件別再卷了（真的浪費時間）

誰反而更容易「上浮」？

不是最會炫技的 ，

能轉化 、如果 AI 搞砸了 ，不是「會寫 Prompt 的人」 ，

今天聊的
，

所以 ：AI 可以幫你起草，

先破三個迷 ，

AI 最吃這個：你問題寫越清，是中間層：上傳下達、

④ 願意對結果「署名」

推給「模型說的」——越來越不被接受 。

Day 3
對外或對內發一次 ，而是 ：AI 時代到底該練什麽，

五件越來越值錢的事（按優先級）

① 會把「模糊話」翻譯成「可交付」

老板說「搞個購物網站」「優化一下 AI 問答」——
值錢的人能補全：誰用、而是敢說不、忘得慢、任務換了。被留下。

客戶要投訴找誰？監管問責找誰？同事甩鍋找誰？
都要一個能找得到的人
。

迷思 3
：「我多學幾個工具就能逆襲」

工具半年一換。你隻改目標和驗收；標紅 3 處必須人工改 。我敢不敢、還是 AI 生成。且可控

反而懸的 ，真正可遷移的，按季度換。搜資料、手寫：目標 、你是簽字人 。被信任、

迷思 2
：「AI 會取代我的工作」

更常見的是  ：崗位還在 ，敢改、下次還能接著改；
公眾號發出去不算完 → 要有人看 、新插件 、是搜索，寫上 ：以下內容經我審核，省得白焦慮

迷思 1
：「我會用 ChatGPT 了」= 我有競爭力

錯一半 。