●掌握趨勢與原理：系統理解生成式AI的發展脈絡與技術底層，提升對AI工具的判斷力與選型能力

●建立提示詞思維：掌握提示詞設計方法，學會高效調教AI，提升輸出質量與適配場景能力

●提升業務效率：掌握AI在寫作、數據分析、匯報、會議管理等場景的應用方法，實現日常工作自動化、結構化、智能化

●打造崗位競爭力：通過案例實操與崗位定制化訓練，快速掌握一套能落地、能提效的AI使用方法，建立個人與團隊的AI能力優勢

●推動組織應用落地：為企業培養具備AI認知、工具使用與業務結合能力的種子選手，助力推動智能化轉型與生產力升級

第一講：洞見AI——生成式技術演進與實戰應用全景

導入：AI的顛覆性力量，引了大模型的潛力

降本增效：讓AI接管重復性與流程性任務

快速產出：縮短內容、報告、創意類任務的交付時間

智能決策：從“人+經驗”轉向“數據+AI洞察”

一、人工智能底層邏輯

1. 人工智能技術發展

2. AI大模型核心

1）算力

2）算法

3）數據

3. 生成式AI的原理拆解

——AI的本質：從概率模型到認知突破

——超越搜索引擎：生成式AI的范式遷移

討論：大模型是如何訓練的？

4. 大模型技術盲點和風險預警

案例：三星數據泄露，如何預防?

案例：律所造假被懲罰，如何規避？

二、主流大模型及大模型應用場景解析

1. 國內外主流通用大模型優劣勢分析

國外：ChatGPT、Claude、Gemini、Grok

國內：Deepseek、豆包、文心一言、通義千問

2. 解碼DeepSeek核心優勢

核心優勢：強大推理性能，架構創新、極致成本效益、國產化生態

3. Deepseek快速發展的關鍵

1）突破“算力-性能”不可能三角

2）開源生態+國產化替代

3）免費策略：重新定義AI經濟模型

4）用人和管理策略

討論：為什么美國要封殺Deepseek？

討論：開源能如何盈利？

3. 應用場景地圖

1）內容生產：公文、營銷、視頻腳本、合同生成

2）數據分析：BI洞察、報表自動化、智能問答

3）會議管理：會議記錄、行動項追蹤、自動紀要生成

4）決策支持：市場分析、競品對比、客戶畫像提取

實戰演練：用AI分析總結各個AI工具的特點和優劣勢

第二講：提示詞與智能體——駕馭大模型的核心方法論

一、驅動大模型的密鑰——提示詞

討論：提示詞是什么？

討論：為什么提示詞決定AI輸出質量？

二、提示詞：驅動大模型的核心方法論

1. 揭秘提示詞冠軍的萬能公式

萬能公式：CO-STAR

2. 推理模型提示詞

技巧一：反問Deepseek

技巧二：示例引導Few-shotprompting

技巧三：定目標，直抒胸臆，但注意細節

技巧四：說人話

3. AI時代的認知升級

1）提示設計中如何使用喬哈里視窗

2）4大類問題，提示技巧是什么？

問題類型一：人了解+AI了解

技巧：簡單說

問題類型二：人不了解+AI了解

技巧：提出好問題，寫好提示詞

問題類型三：人了解+AI不了解

技巧：投喂模式，示例引導

問題類型四：人不了解+AI不了解

技巧：開放聊

3）討論：AI認識升級后的喬哈里視窗會是什么形狀

第三講：場景化落地——AI重塑辦公效能的實戰指南

一、智能辦公自動化：核心事務效率躍遷

1. 公文自動化：1分鐘撰寫各類公文

重點：格式合規性、權威語氣生成、政策術語庫調用

技巧：政策文件關鍵詞鎖定技術+自動潤色，思想高度提升技巧

公文寫作邏輯：是什么，為什么，怎么做？

方案：

1）直接生成

2）范例生成

3）多輪提示生成

案例實操：如何寫一個思想政治高的公文

2. 寫演講稿子：如何去掉AI味

重點：語言自然度校準、情感真實感植入、個性化表達強化

技巧：反模板化表達+句式節奏動態調整+立人設

案例實操：如何AI 寫一個人味的演講稿

3. 標書智能撰寫：合規性與競爭力雙優化

重點：技術暗標條款映射、評分點全覆蓋、差異化亮點植入

技巧：

1）標書要素提取器（自動識別關鍵需求）

2）抓住得分點，有針對性撰寫

3）切換小模型

案例：某大學招標項目

4. 危機公關：輿情響應與聲明撰寫（案例解析）

重點：責任定性與情感安撫的平衡、法律風險規避

技巧：評估事件性質，提出撰寫意見+根據反饋快速撰寫公關文案控制輿情

案例：寶馬冰淇淋事件AI重構方案對比

5. 合同審查：3 分鐘排查潛在風險點

重點： 權利義務平衡性評估，法律風險評估、分析對方可能的動機與陷阱
技巧： 不同角度，不同人設進行分階段審查，出法律意見書
實操演練：審查一份合同的風險點

6. 合同生成：5 分鐘擬定完整文本

重點：風險條款識別、履約節點可視化、自動修訂建議

技巧：評估風險點識別潛在問題+撰寫有利條款

實操演練：撰寫一個勞務合同

7. 行業極速洞察：分析一個行業只需5分鐘

重點：市場競爭格局、技術迭代路徑、供應鏈風險

技巧：篩選可信來源

麥肯錫工作法：SWOT模型/【波特五力】/【PEST分析】

實操演練：5分鐘摸清一家公司

二、匯報與會議智能化：全流程提效技巧

1. 智能PPT生成——突破創作瓶頸

重點：解決邏輯斷裂、數據缺失導致的創作停滯

技巧：內容斷層智能填充+信息密度精準調控+演講劇本自動化

——萬字報告→精要PPT：信息提取術

實操演練：寫一個工作總結PPT

2. PPT頁面文字太多——關鍵詞提煉呈現

重點：提取關鍵信息，增加可信度

技巧：AI萃取主題和關鍵信息+視覺化呈現+交互增強

實操演練：1分鐘把文字轉成圖表

3. PPT圖太丑還不能刪——優化呈現質感

重點：優化視覺呈現，保留核心信息

技巧：AI 輔助美化  + 信息聚焦強化

實操演練：3 分鐘讓普通圖片變專業配圖

4. 思維導圖和流程圖——梳理邏輯線

重點：智能知識圖譜構建，秒級生成邏輯流程圖

——萬字報告→1頁腦圖

流程自動化設計：業務邏輯可視化

實操演練：AI快速總結你下一本書的思維導圖

5. 數字人匯報——7*24小時智能演示

重點：降低真人出鏡成本與時間限制

實操演練：做一個數字人講解視頻

6. 高轉化會議邀請設計——增強個性化

重點：提升參會率，激發參會興趣

7. 故事力強化——抓住聽眾注意力

重點：破解內容枯燥難題，提升說服力

8. 智能會議秘書——語音轉紀要+行動項追蹤

重點：解放人工記錄成本，確保行動項落地

技巧：

1）語音轉紀要：上傳錄音→自動生成討論脈絡圖

2）任務追蹤器：自動提取"TODO項"→分配責任人

3）區分發言人身份（領導/技術/反對者）→標注關鍵立場

實操沙盤：會議AI落地

1）寫一個PPT

2）制作會議海報

3）制作個性化會議通知

4）寫一個吸引人的開場故事

三、數據智能分析與可視化：從數據到決策

1. Excel復雜公式記不??？——自然語言轉函數代碼

重點：解決復雜函數記憶與應用難題

技巧：精準定位表格+自然語言轉公式錯誤調試

2. 訂單忘記付款？——智能催收郵件生成

重點：Excel聯動Outlook發催收郵件

技巧：自動化篩選相關客戶+自動發提醒郵件

3. 財報風險挖掘實戰

重點：自動化產出決策級洞察報告

分析財報3大報表：資產負債表、利潤表、現金流量表

拆解真實案例：A股上市公司財報風險挖掘實戰

4. Deepseek優化產品組合，提升企業盈利能力

重點：可視化，數據洞察，分析模型，識別高貢獻產品

工具：使用波士頓矩陣分析框架

案例：某汽車公司，使用AI優化產品組合

實戰演練：用Deepseek生成可視化的分析報告

四、AI賦能新媒體運營：內容量產與精準觸達

1. 人設定位引擎

重點：解決賬號同質化，構建不可復制的競爭力標簽

技巧：商業定位人設定位+內容選題法

實戰演練：用Deepseek分析適合自己的賽道，人設

2. 創作爆款小紅書筆記

重點：正確的姿勢仿寫高傳播筆記，不被判定搬運和侵權

技巧：分析對標筆記爆款密碼+加入人設化仿寫術（爆款創意遷移）

實戰演練：仿寫有自己人設的圖文筆記

3. 筆記量產引擎

討論：如何1小時產出1年的筆記？

重點：批量創作

技巧：金句類筆記拆解+Deepseek+Canva批量創作筆記

4. 客戶關系魔法（個性化姓名音樂生成）

重點：姓名嵌入音樂生成

實戰演練：用AI給你的團隊寫首歌曲

5. AI視頻生成——從靈感閃現到視覺盛宴

重點：首幀定調 + 精準提示詞賦能 + 多輪打磨升級

案例：AI打造堪比院線的電影大片既視感

第四講：搭建知識庫和AI智能體——大模型協同與自動化應用

一、 知識庫核心認知

1.知識庫核心價值

1）提升效率，降低成本

2）彌補專業領域知識不足

3）提升回復準確性

4）解決大模型幻覺問題

2.ima知識庫的優勢

1）騰訊生態整合：微信內容一鍵整合

2）全場景多端協作：支持PC端、移動端、網頁版多平臺實時同步

3）低成本：個人版 0 元，企業版按量付費

3.ima知識庫搭建和使用

1）創建個人知識庫

2）創建共享知識庫

3）知識廣場

二、AI智能體（Agent）：大模型協同與自動化應用

1. 大模型協同的的三種模式

1）嵌入(embedding）模式

2）副駕駛(Copilot）模式

3）智能體(Agent）模式

討論：智能體(Agent）能做什么？

2. 智能體(Agent）的核心模塊

1）感知模塊：通過自然語言、圖像等多模態輸入理解用戶需求和環境信息。

2）規劃：將復雜任務拆解為子任務。

3）行動：調用工具（如Python代碼執行、API訪問）或與環境互動（如點擊網頁）

4）記憶：存儲對話歷史、知識庫或工具使用結果，支持長期任務（如連續對話）

5）反思（Reflection）：評估結果，修正錯誤

3. 智能體(Agent）與人工智能的關系

三、智能體搭建

1. Coze全景認知

1）智能體應用場景剖析

2） Coze開發平臺優勢

——低門檻、生態整合、商業化潛力、開源與私有化部署優勢

2. 最小可執行智能體開發

實戰：5分鐘創建一個去AI味智能體

3.工作流基礎與搭建

1） 插件添加與配置

2） 工作流基礎

3）如何編排工作流

案例演示：搭建一個客服的智能體