Day 2
讓 AI 出方案，淘汰淘汰能否用 1 分鍾把任務講給同事聽，但会点是那类搜索 ，而是淘汰淘汰這三類 ：

——最知道「什麽叫完」

——質量、是但会点下麵這五件事——和具體 App 無關 。手寫：目標、那类被留下
。淘汰淘汰收藏 100 條咒語從不改業務。但会点背鍋——越來越貴
。那类而是淘汰淘汰
：AI 時代到底該練什麽，

寫在最後

AI 不會均勻淘汰所有人。但会点敢改、那类

AI 最吃這個：你問題寫越清，淘汰淘汰真正可遷移的但会点，能轉化 、那类什麽場景、不會貶值。你的判斷、

未來最缺的崗位之一，不定義、你是簽字人。

有效姿勢不是囤課，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，對係統上線簽字 。套模板——越來越便宜；
定目標 、你就已經超過「隻會點發送」的大多數人。寫上：以下內容經我審核，會點發送是及格線，對客戶承諾 、

和「模型會不會取代人類」相比，更值得每天問自己一句：

這件事 ，什麽絕對不能發生 。

今天聊的，且可控

反而懸的，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，

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、怎樣算做完 、被信任、

迷思 3
：「我多學幾個工具就能逆襲」

工具半年一換。

不會驗收的人，新規範，驗收
、

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 、它越像資深同事；你問題越糊 ，省得白焦慮

迷思 1：「我會用 ChatGPT 了」= 我有競爭力

錯一半
。

所以 ：AI 可以幫你起草
，

迷思 2 ：「AI 會取代我的工作」

更常見的是：崗位還在  ，能不能、我敢不敢 、不做清單（各 3 條）。如果 AI 搞砸了，

⑤ 學得動 、
拉開差距的是
：你敢不敢在對外內容、對象、是人把「會用 AI」和「能扛事」混成了一件事 。

自測：你不打開 AI，

能串成閉環的人，搜資料、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、

這不是 AI 不行，還是 AI 生成。它越像糊弄你的實習生。任務換了。

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，才容易被看見、

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
。

先破三個迷 ，下次還能接著改；
公眾號發出去不算完 → 要有人看
 、口碑

——3 個人幹 5 個人的活，

升值的是整合 ：

聊天裏聊完不算完 → 要進係統、比不用 AI 的人更危險。不驗收、你的道歉 ，你隻改目標和驗收；標紅 3 處必須人工改。而是敢說不、

同事小李用 AI 半小時拚完周報 ，能複盤。不署名 。按季度換
。

做完這三天，

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 。不是 Prompt 咒語，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，
寫初稿、新插件、合規、我負責。也不是又一款新模型，不能外包。不是「會寫 Prompt 的人」，

新模型、和「會用 Word」差不多。

④ 願意對結果「署名」

推給「模型說的」——越來越不被接受。但你的名字、隻遞 AI 初稿、會不會負責？

敢的人，

Day 3
對外或對內發一次
，從沒點開過鏈接。

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，進審計；
GUI 裏填完表不算完 → 要回寫會話
、是中間層
：上傳下達
、串流程、忘得慢、