提示词工程基础
PROMPT ENGINEERING
掌握结构化提示词框架，让 AI 精准理解任务意图，一次生成即达可用标准。
- 角色设定 + 上下文 + 输出格式三要素
- 迭代优化：三轮改写把 60 分变成 90 分
- 常见失效场景排查与约束写法
- 个人提示词库的搭建与复用
PHASE 01—04 / 学习路径
四阶段落地闭环
每一阶段都有明确输入与交付物，避免"课上热闹、课后归零"。
PHASE 01
诊断调研：先找准高频耗时环节
课前收集各岗位的典型任务清单与时间开销，识别重复性、可模板化的工作节点，据此调整案例与练习难度。管理层同步对齐目标与验收口径。
PHASE 02
分层授课：按角色讲不同深度
全员打提示词与办公套件基础；业务骨干加练数据处理与自动化；管理者侧重 AI 能力边界、风险管控与团队落地机制。同一天上课，内容不互相迁就。
PHASE 03
场景实战：用自己的任务做练习
把调研得到的真实任务搬进课堂——周报、报表、合同初筛、会议纪要、客户跟进话术，学员当场产出可带回工位使用的成品，而不是跟着演示走一遍。
PHASE 04
陪跑验收：90 天内把习惯固化
课后群内答疑、每月一次复盘会，沉淀企业专属提示词库与岗位 SOP；按课前课后耗时对比、结业考核、场景作业三个维度为学员出具效率对照报告。
MODULES / 课程模块
MODULE 01
MODULE 02
MODULE 03
MODULE 04
四大模块与知识点
模块可整体交付，也可按半天为单位拆分，插进企业例会或周会时间。
AI 智能办公套件
AI OFFICE SUITE
文档写作、表格分析、演示生成、会议纪要四大高频场景的全流程实操。
- 长文档：从提纲到成稿的结构化写作
- 表格：描述需求即可得到公式与透视结果
- 演示：一句话生成大纲与逐页文案
- 会议：录音转写后的要点提取与待办拆分
数据洞察与分析
DATA ANALYTICS
让非技术岗也能驾驭业务数据，从"看不懂表"到"讲得出洞察"。
- 数据清洗：脏数据、合并、格式统一
- 透视分析：不写函数完成分组统计
- 可视化：选对图表类型讲清楚结论
- 汇报表达：把数据结论写成决策建议
智能体工作流搭建
AGENT WORKFLOW
把重复性工作编排为自动化流程，实现端到端任务交付（进阶模块）。
- 任务拆解：哪些环节适合交给流程
- 流程编排：触发条件、节点与异常处理
- 多智能体协作与人工复核节点
- 权限、数据安全与合规边界
SCHEDULE / 排期建议
三种常见排期
时长会按岗位数量与场景复杂度评估后确定，以下为参考基准。
| 方案 | 集中授课 | 陪跑周期 | 适合对象 | 交付产出 |
|---|---|---|---|---|
| 轻量化试点 | 0.5 天 | 4 周 | 单一部门（10—30 人） | 岗位提示词库 + 作业样例 |
| 标准内训 | 1—2 天 | 6 周 | 多部门（30—100 人） | 分层课件 + 效率对照报告 |
| 深度陪跑 | 2 天 + 模块拆课 | 8 周 | 全员推进（100 人以上） | 岗位 SOP + 内部 AI 教练培养 |
MEASUREMENT / 验收方式
效果怎么衡量
不承诺未经证实的数字。结课后按以下三个维度逐人出具对照报告，数据可复盘、可核查。
DIMENSION 01
课前课后任务耗时对比
选取每位学员的高频任务各一项，记录培训前后的完成时长与返工次数。
DIMENSION 02
结业实操考核
现场完成一份真实岗位作业，按完整度、准确性与可复用性评分。
DIMENSION 03
岗位场景作业评估
陪跑期内提交 2—3 份实际工作产出，由讲师与业务负责人双评。
FEEDBACK / 学员反馈
以下为课程场景示例，用于说明反馈形式
课后的真实反馈长什么样
今天 09:12 · 助教邀请 3 位新同学加入群聊
以前写周报要挤半小时，现在十分钟搞定还更有条理。训练营里的模板已经变成我们部门的标准工作流了。
最惊喜的是数据模块，完全不会函数也能让 AI 帮我做透视和图表，向领导汇报底气足了很多。
智能体工作流那节课直接改变了我们团队的协作方式，重复性的整理工作基本交给了自动化流程。