课程背景
这是一套面向已经开始采用 AI、希望将 AI 真正带入日常事务的三天实操课程。
课程不以多教几个抓手或者提示词招数为标的，而是围绕三个真实问题展开：
AI 为何每次都像第一次携手？
怎样将重复事务封装成稳定本领？
怎样让 AI 接住多步骤、多判断和长上下文的复杂差事？
三天分别对应三种本领升级：
Day 1：让 AI 记得住、找得对，用得准。
Day 2：让 AI 做得稳。
Day 3：让 AI 接得住复杂事务。
三天关系
日次
破解的问题
参训者核心结晶
Day 1｜记忆系统
每次都要重新交代来由、状态和要求
一套经过真实差事验证的最小个人/岗位记忆系统
Day 2｜Skill 基础
同一类事务每次都要重新教 AI
一个能够创建、触发、测试和迭代的岗位 Skill
Day 3｜Skill 进阶
单个 Skill 接不住复杂差事
一个包含流程、Know-how、上下文、测试制度和协同判断的复杂 Skill 方案以及运行证据
三天能够连续研习，也能够按照基础和岗位诉求独立选项。记忆和 Skill 是相互配合的独立维度，不讲成必须先学记忆、才能研习 Skill 的等级关系。
课程大纲
Day 1
｜记忆系统：让 AI 不再失忆
为何 AI 总像第一次携手。
规则、状态、事实、心得、办法五类事务资讯。
三个记忆抽屉、一个事实资料库和一个办法库。
从手动指路到自动路由：检索、验证、采用、回写和升级。
接入实际平台，完成启动、同差事 A/B 验证、修正和迁移。
Day 2
｜Skill 基础：从提示词到可复用本领
1. 识别高频、重复、相对稳定并且可验证的差事。
2. 用提示词跑通一次真实差事，拆分稳定做法和动态输入。
3. 创建、触发并运行一个 Skill。
4. 领会 Skill 结构、Token，渐进式披露和第三方 Skill 审核。
5. 借助反问形成最小 Skill 诉求卡，创建 Skill v0.1 并完成冒烟测试。
6. 完成系统测试，问题归因、最小修改和回归，形成 Skill v0.2 和岗位 Skill 机会地图。
Day 3
｜Skill 进阶：复杂差事和多智能体
1. 诊断差事复杂性，选项五类本领模式和连接关系。
2. 将队伍隐性心得萃取成可执行 Know-how。
3. 规划长差事的上下文、状态、查验点和断点恢复。
4. 构筑结果和进程双重测试、反馈留痕、版本发布和回滚制度。
5. 根据职责、上下文、抓手、权限和制衡收益判断是否拆分 Agent。
6. 完成复杂 Skill 原型、最小协同实践和岗位升级路线图。
课程规划要则
按照真实差事组织内容，不按照抓手功能罗列。
每一天都必须形成独立结晶，不能只留下概念图。
讲授、示范、施工、运行，测试和修改交替发生。
真实差事优先；涉及敏感资讯时采用脱敏材料或者统一还原实例。
平台只是达成载体，课程核心结构应能够迁移到其他 AI 协同平台。
复杂差事规划是主角，多 Agent 只是有条件采用的协同结构。
准则交付形态
三天完整版：记忆系统＋Skill 基础＋Skill 进阶。
两天 Skill 版：Skill 基础＋Skill 进阶。
两天持续协同版：记忆系统＋Skill 基础。
单天专项版：三门都可独立交付，其中 Skill 进阶默认参训者已有基础 Skill 认知。
定制边界
准则课保留通用本领链路，买方定制主要替换：
实操平台和平台操作入口。
业界实例、岗位差事和安全边界。
参训者基础、人数、助教配置和结晶展示方式。
买方希望最终带走的差事样本、Skill 或者复杂差事方案。
不因买方指定平台而改写课程核心办法，也不将一个买方的实际货品本领和业务成效外推到其他买方。
老师简介
Introduction to lecturers
弄懂更多
博闻智咨询|董俊豪老师
适合谁听
已经采用过 AI、但输出和协同体验不稳定的业务人员。经常处理连续差事、高频重复差事或者复杂项目的人。希望将个人心得、岗位办法和队伍 Know-how 沉淀为 AI 本领的人。公司内部 AI 种子用户、业务主力、项目负责人和 AI 促成者。。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。