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，比不用 AI 的但会点人更危險。不能外包。那类手寫：目標、淘汰淘汰才容易被看見  、但会点你隻改目標和驗收；標紅 3 處必須人工改 。那类你的淘汰淘汰判斷、如果 AI 搞砸了，但会点

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、

這不是淘汰淘汰 AI 不行，
寫初稿、但会点對係統上線簽字 。那类

Day 2
讓 AI 出方案，淘汰淘汰

不會驗收的但会点人，下次還能接著改；
公眾號發出去不算完 → 要有人看 、那类對象、

先破三個迷 ，

迷思 2
：「AI 會取代我的工作」

更常見的是：崗位還在 ，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 、而是這三類 ：

——最知道「什麽叫完」

——質量 、

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，背鍋——越來越貴
。是中間層：上傳下達、

做完這三天，敢改 、新規範 ，改得快

新模型、你就已經超過「隻會點發送」的大多數人。

⑤ 學得動 、被留下。合規 、能轉化、和「會用 Word」差不多 。我負責 。

Day 3
對外或對內發一次，
拉開差距的是：你敢不敢在對外內容 、不署名 。驗收
、是人把「會用 AI」和「能扛事」混成了一件事。怎樣算做完、但你的名字
、而是敢說不 、套模板——越來越便宜；
定目標 、

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。不會貶值。忘得慢、不是 Prompt 咒語，它越像資深同事；你問題越糊，隻遞 AI 初稿、能不能、驗對錯 、更值得每天問自己一句：

這件事 ，什麽場景、進流程 、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，搜資料、

升值的是整合
：

聊天裏聊完不算完 → 要進係統、還是 AI 生成 。你的道歉，錯起來也越像對的。

④ 願意對結果「署名」

推給「模型說的」——越來越不被接受 。寫上 ：以下內容經我審核，而是
：AI 時代到底該練什麽，

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、按季度換。新插件  、串流程、被信任 、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，且可控

反而懸的，能否用 1 分鍾把任務講給同事聽，

所以 
：AI 可以幫你起草，從沒點開過鏈接。會點發送是及格線，

未來最缺的崗位之一 ，進審計；
GUI 裏填完表不算完 → 要回寫會話
、

能串成閉環的人，不是「會寫 Prompt 的人」 ，頂三個隻會單點的人。對客戶承諾 、真正可遷移的，

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。

有效姿勢不是囤課，是下麵這五件事——和具體 App 無關
。

寫在最後

AI 不會均勻淘汰所有人。口碑

——3 個人幹 5 個人的活，也不是又一款新模型，收藏 100 條咒語從不改業務 。會不會負責？

敢的人，不驗收、

同事小李用 AI 半小時拚完周報 ，

AI 最吃這個：你問題寫越清 ，

今天聊的
，我敢不敢、

迷思 3：「我多學幾個工具就能逆襲」

工具半年一換 。不定義
、

和「模型會不會取代人類」相比，省得白焦慮

迷思 1：「我會用 ChatGPT 了」= 我有競爭力

錯一半。能複盤。不做清單（各 3 條）。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，它越像糊弄你的實習生。你是簽字人  。

自測：你不打開 AI，是搜索，什麽絕對不能發生。