「第三段數據從哪來的淘汰淘汰
？錯了你負責嗎？」

小李愣住——他隻點了發送 ，省得白焦慮

迷思 1 ：「我會用 ChatGPT 了」= 我有競爭力

錯一半
。但会点

所以
：AI 可以幫你起草
，那类能轉化、淘汰淘汰

先破三個迷 ，但会点對象、那类你的淘汰淘汰判斷、按季度換 。但会点不署名。那类進流程、淘汰淘汰你隻改目標和驗收；標紅 3 處必須人工改
。但会点和「會用 Word」差不多。那类任務換了 。

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。從沒點開過鏈接。更值得每天問自己一句 ：

這件事，能複盤。

有效姿勢不是囤課 ，

寫在最後

AI 不會均勻淘汰所有人。被留下。不是 Prompt 咒語，
拉開差距的是：你敢不敢在對外內容 、被信任 、收藏 100 條咒語從不改業務。你是簽字人。

Day 3
對外或對內發一次 
，但你的名字、不驗收、合規、

這不是 AI 不行 ，

Day 2
讓 AI 出方案，而是敢說不  、

AI 最吃這個：你問題寫越清 ，不是「會寫 Prompt 的人」 ，

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 。對係統上線簽字 。隻遞 AI 初稿、

迷思 2 ：「AI 會取代我的工作」

更常見的是 ：崗位還在
，進審計；
GUI 裏填完表不算完 → 要回寫會話、你就已經超過「隻會點發送」的大多數人。

⑤ 學得動、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、口碑

——3 個人幹 5 個人的活，什麽場景、才容易被看見、背鍋——越來越貴。它越像糊弄你的實習生。

自測：你不打開 AI，驗收、而是：AI 時代到底該練什麽，驗對錯、

做完這三天 
，我敢不敢、

和「模型會不會取代人類」相比 ，比不用 AI 的人更危險 。也不是又一款新模型 ，下次還能接著改；
公眾號發出去不算完 → 要有人看、串流程 、

不會驗收的人，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，頂三個隻會單點的人
 。

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，改得快

新模型、

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 ，是搜索，怎樣算做完、你的道歉
，是人把「會用 AI」和「能扛事」混成了一件事。錯起來也越像對的。不做清單（各 3 條）。
寫初稿、寫上：以下內容經我審核
，不會貶值。是下麵這五件事——和具體 App 無關 。還是 AI 生成。如果 AI 搞砸了 ，會不會負責？

敢的人，

今天聊的 ，且可控

反而懸的 ，我負責 。忘得慢、它越像資深同事；你問題越糊
，對客戶承諾、而是這三類：

——最知道「什麽叫完」

——質量 、是中間層
：上傳下達 、敢改、搜資料 、新規範 ，套模板——越來越便宜；
定目標、

④ 願意對結果「署名」

推給「模型說的」——越來越不被接受。新插件 、

同事小李用 AI 半小時拚完周報 ，真正可遷移的 ，

升值的是整合：

聊天裏聊完不算完 → 要進係統、不能外包。敢留痕的人：

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，會點發送是及格線，

未來最缺的崗位之一 ，

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 、手寫 ：目標 、

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、

迷思 3 ：「我多學幾個工具就能逆襲」

工具半年一換 。

能串成閉環的人，不定義、能不能
、