新模型
、淘汰淘汰錯起來也越像對的但会点。寫上：以下內容經我審核，那类

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、什麽絕對不能發生 。但会点收藏 100 條咒語從不改業務 。那类

Day 2
讓 AI 出方案
，淘汰淘汰能不能、但会点驗收 、那类新插件 、淘汰淘汰不驗收、但会点什麽場景、那类你就已經超過「隻會點發送」的淘汰淘汰大多數人。套模板——越來越便宜；
定目標、但会点不做清單（各 3 條）。那类敢留痕的人：

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，進流程 、是中間層 ：上傳下達 、但你的名字 、會點發送是及格線
，你的道歉 ，而是
：AI 時代到底該練什麽 ，

寫在最後

AI 不會均勻淘汰所有人
。

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
。

AI 最吃這個：你問題寫越清
，你是簽字人 。你的判斷 、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，

能串成閉環的人
，不定義 、如果 AI 搞砸了，是搜索，合規 、和「會用 Word」差不多。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 、能轉化、口碑

——3 個人幹 5 個人的活，

所以 ：AI 可以幫你起草，它越像糊弄你的實習生。是下麵這五件事——和具體 App 無關。手寫 ：目標、我負責 。

④ 願意對結果「署名」

推給「模型說的」——越來越不被接受。而是這三類：

——最知道「什麽叫完」

——質量、且可控

反而懸的
，更值得每天問自己一句 ：

這件事，

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，

和「模型會不會取代人類」相比，按季度換 。怎樣算做完、

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、
拉開差距的是：你敢不敢在對外內容、

迷思 3：「我多學幾個工具就能逆襲」

工具半年一換。不能外包。背鍋——越來越貴 。忘得慢、

這不是 AI 不行 ，它越像資深同事；你問題越糊，進審計；
GUI 裏填完表不算完 → 要回寫會話 
、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
，你隻改目標和驗收；標紅 3 處必須人工改
。

做完這三天 ，

升值的是整合：

聊天裏聊完不算完 → 要進係統、還是 AI 生成 。

同事小李用 AI 半小時拚完周報
，被信任
、敢改
、隻遞 AI 初稿、串流程 、

有效姿勢不是囤課，會不會負責？

敢的人 
，
寫初稿 、省得白焦慮

迷思 1 ：「我會用 ChatGPT 了」= 我有競爭力

錯一半。任務換了 。

不會驗收的人 ，不署名。

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 2：「AI 會取代我的工作」

更常見的是：崗位還在 ，對係統上線簽字 。不是「會寫 Prompt 的人」，從沒點開過鏈接。能複盤。下次還能接著改；
公眾號發出去不算完 → 要有人看、比不用 AI 的人更危險。

Day 3
對外或對內發一次
，能否用 1 分鍾把任務講給同事聽 ，是人把「會用 AI」和「能扛事」混成了一件事 。

⑤ 學得動 、頂三個隻會單點的人
。驗對錯、才容易被看見、不是 Prompt 咒語 ，真正可遷移的 ，新規範，

先破三個迷，搜資料、不會貶值 。

自測：你不打開 AI，而是敢說不
、對象 、

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
，我敢不敢、

今天聊的，也不是又一款新模型 ，

未來最缺的崗位之一 ，