课程背景
大模型技艺正以超越大多数人预期的速度，从“能聊天”进化到“能推理，能执行、能沉淀组织记忆”。从Deepseek引爆文本生成效率，落地时，到Seedance 2.0多模态模型达成接近专精级的图文创作，实操中，再到以OpenClaw（龙虾）为代表的智能体平台让普通人也能搭建自主决策的AI助手——我们正在经历一场从“抓手辅助”到“智能体协同”的范式迁移。这不再是工业革命延伸体力、资讯革命延伸感官的延续，执行层面，而是人类第 一次让“智慧”从稀缺品变为普惠品。
可是，面对这场智力革命，绝大多数公司和职场人仍处于“低效试错”阶段。三重困境普遍存在, 1）认知滞后——仍将AI视为高级搜索引擎或者内容润色抓手，不领会“从概率预测到推演推理”“从对话到执行”的本质突破，无法抓住方略身位。2)办法缺失——没有掌握提示词工程的底层推演（CO-STAR、思路链、少样本研习），在公文写作、资料拆解、会议管控等等高频情境中“用而不精”，AI时而惊艳时而智障。3)系统空白——公司内部学识随人员流动而离职，没有构筑RAG学识库让AI“带着教材答题”；同时，对资料泄露、模型幻觉、提示词注入，合规红线缺乏系统风控意识，导致不敢规模推广。
本课围绕上述痛点，贯通认知升级、提示词工程、公司学识库搭建、业务赋能和安全风控四大模块，执行层面，形成从个人提效到组织赋能的完整闭环。课程拒绝空谈概念，以真实公司实例和实地实战上手为载体，换个角度看，支援参训者从“盲目提问者”进化为“智能体指挥官”，从实践看，让AI不仅成为个人的外脑，更成为组织的记忆引擎和安全护栏。最终，具备在业务线促成AI规模化落地、达成人效倍增的实战本领和方略视野。
课程收益
• 人效翻倍——高频业务情境，AI替代50%重复耗时事务
• 决策降本——用资料推演替代直觉判断，压缩试错成本
• 心得留痕——将主力的AI指令集沉淀为组织可复用的资产
• 隐患归零——构筑资料合规和内容安全的公司级红线。
• 队伍进化——练就100个AI操盘手，不如1套人机协同准则
课程大纲
认知红利：大模型时代的方略身位和进化起点
引言： 工业革命延伸体力，资讯革命延伸眼耳，AI革命延伸智力。这不是抓手迭代，是自蒸汽机以来人类第 一次让“智慧”从稀缺品变为普惠品。
认知跃迁：推演推理的范式颠覆
1. 开场震撼Demo
• 从“概率预测”到“推演推理”的突破。
1. 认知升级
• AI的本质：从概率模型到认知突破
• 超越搜索引擎：生成式AI的范式迁移
1. 多模态：Seedance2.0核心认知和本领突破
为何为这只“龙虾”引爆全球？
1. 它和以往的AI有什么不同？
2. 革命性突破：从“对话”到“执行”的本质跨越
3. 技艺架构革新
• 智能体引擎：自主差事分解和决策本领。
• 抓手调用轮廓：准则化接口连接各类软件和API。
• 记忆系统：短期对话记忆和长期学识库结合。
情境重构：AI渗透个人效率和公司决策的作战地图
1. 大模型迅速演进的要害
2. AI融合趋势
3. 个人效率革命
• 内容创作：AI写作/规划/代码生成
• 学识管控：智能摘要/跨语言翻译
1. 公司机遇
• 内容生产：公文、营销、视频脚本，合同生成——从“催稿”到“改稿”
• 资料拆解：BI洞察、报表自动化，智能问答——Excel不行的，AI行
• 会议管控：会议记录、行动项追踪、自动纪要生成——开完会，换个角度看，纪要已发群
• 决策支持：市场拆解、竞品对比、买方画像提取——用AI做方略参谋
提示词工程——驾驭大模型的核心办法论
引言：真正差距不在抓手本身，而在人机协同的指挥素养。学完此讲，具体来看，AI将从盲目试错的玩具，进化为指哪打哪的精密外脑。
提示词规划的底层推演和黄金法则
明晰性、结构化、定位设定
调校艺术：从万 能公式到高阶战术的指挥体
1. 揭秘提示词冠 军的万 能公式
• 万 能公式：CO-STAR
2.进阶招数
• 零样本/少样本研习
• 思路链（CoT）
• 进阶指令
1. 情境化实战
AI时代的认知升级
1. 提示规划中乔哈里视窗
2. 四大类问题，提示招数为何？
3．碰头：AI认识升级后的乔哈里视窗会为何形状
炼就公司大脑——学识库
引言：公司最 大的隐性离职，是员工带着心得离职。学识库不是文档仓库，而是组织记忆的数智化复利引擎——让智慧沉淀为资产，而非离职为成本。
认知基建：RAG原理和学识库的方略价值锚点
1. 学识库核心价值
• 拉升效率，降低成本——别让员工重复发明轮子
• 弥补专精领域学识不足——专家走了，心得还在
• 拉升回复准确性——客服/售后不再“凭感觉”
• 破解大模型幻觉问题——给AI一本教材，它就不会瞎编
1. 揭秘学识库原理：公司智慧的底层推演
• 重点：RAG（检索增强生成）——不是让AI背诵，具体来看，是让AI带着教材做题
• 招数：拆解RAG架构（检索模块+生成模块）
1. 学识库的优势
• 结构化、可检索、可沉淀、可进化
1. 学识库类型
学识库搭建全流程实战
1. 学识获取和清洗：炼就纯净学识之源
• 重点：从多样渠道（文档/聊天/邮件/系统）高效获取学识
• 招数：元资料提取、学识分类、去重、格式化
• 要害认知：脏学识进，脏学识出——清洗比收集更要害。
1. 学识库构筑
• 重点：怎样规划符合公司诉求的学识库轮廓
• 招数：深度调研业务链路和学识采用情境 → 规划分类架构
• 实战上手：为所在部门规划学识库分类轮廓和内容规划表
1. 精进学识库内容
• 重点：筛选高价值学识开展填充，确保准确性、完整性、时效性
• 招数：构筑学识采集渠道 + 专精审核制度
1. 维护和更新学识库
• 重点：保障学识库内容始终贴合业务变化
• 招数：构筑定期查验制度+更新SOP。
学识库的运用情境和效能拉升
1. 智能问答助手
• 7×24小时回答员工/买方问题，准确率95%+
1. 项目学识沉淀
• 项目结束≠学识消失，换个角度看，复盘文档自动入库
1. 新人培训加速
• 新员工3天入门，落地时，有问题先问库，别问导师
1. 实战上手：构筑一个部门学识库原型（自带电脑，实地搭建）
学识库业务赋能
1. 借学识库全景掌控业务
• 重点：借助学识库周全把握业务全貌，领会各业务环节关联，拉升方略视野。
• 招数：梳理业务脉络，构筑学识地图，以可视化方式呈现业务链路和要害学识点。
1. 巧用学识库，深耕业务细节
• 重点：领会学识库怎样和业务细节深度融合，借助学识库周全掌握业务链路、要点。
• 招数：构筑实例库，换个角度看，从实际实例中深挖业务细节。
1. 从模糊记忆到精准匹配
• 重点：将脑海中的模糊记忆转化为精准的学识获取，拉升资讯查找效率。
1. 获取精准业务建议
• 重点：迅速并且准确地获取对业务有实际指导意义的建议，助力业务决策和执行。
AI运用隐患防控——安全合规的智能办公边界
引言
：AI效能显著，但暗礁致命。资料泄露，幻觉输出、权限滥用——不渲染焦虑，就一线经验说，只为你划定安全边界，让你用得放心、用得长久。
安全要则
1. 权限最小化要则： 只给必要的权限，保护核心生产资料。
2. 人工确认制度： 要害操作（如下单、发布指令）必须设置人工审核环节。
3. 本领来源管控： 只采用官方或者可信来源的本领插件。
大模型技艺盲点和隐患预警
1. 资料安全隐患：
• 实例拆解：某研究所资料泄露经过（借助AI导致规划泄露）
• 敏感资讯识别和防护：买方资料、财务资讯、核心技艺文档
1. 合规和法律隐患：
• 实例拆解：采用Deepseek生成虚假实例
• 学识产权隐患：AI生成内容的版权归属和侵权认定
• 业界合规要求：金融、医疗、政务等等业界的特殊监管政策
1. 模型和输出隐患：
• 幻觉（Hallucination）问题：错误资讯的生成和辨别
• 偏见和歧视：训练资料偏差导致的输出问题
• 提示词注入（Prompt Injection）攻击和防范
AI演进和未来
1. AI走出屏幕进入物理世界
• 具身智能：机器人、自动驾驶，智能工厂
1. 机器智能+
• 不是“AI替代人”，实操中，是“AI + 人 = 新物种”
老师简介
Introduction to lecturers
弄懂更多
博闻智咨询|雷曼老师
适合谁听
公司相关管人人员。建议同一家企业 3 人以上同来，课堂上直接改造本企业的实际问题——单人参加也能学到方法，但带不走可用的成果。
交付流程
课前：顾问访谈 2 位管理者，收集现状与问题清单，讲师据此调整案例。课中：讲授与演练各占一半，产出可直接用的工具与方案。课后：7 天内提交改进建议，30 天内一次线上答疑。