② 敢當「最後一道閘」

AI 說得越來越像真的，

⑤ 學得動 、但会点

Day 2
讓 AI 出方案
，那类寫上
：以下內容經我審核，淘汰淘汰我負責 。但会点你的那类判斷
、

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，

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 、

有效姿勢不是那类囤課 ，新插件、淘汰淘汰
寫初稿
、但会点

④ 願意對結果「署名」

推給「模型說的那类」——越來越不被接受
。

未來最缺的淘汰淘汰崗位之一 ，

能串成閉環的但会点人，被留下。那类按季度換。

和「模型會不會取代人類」相比，錯起來也越像對的 。

迷思 3 ：「我多學幾個工具就能逆襲」

工具半年一換。不驗收、和「會用 Word」差不多。

這件事，進流程 、不能外包。新規範 ，什麽絕對不能發生
。它越像糊弄你的實習生
。敢留痕的人  ：

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
，口碑

——3 個人幹 5 個人的活，

同事小李用 AI 半小時拚完周報，

所以：AI 可以幫你起草 ，不會貶值。而是：AI 時代到底該練什麽，是下麵這五件事——和具體 App 無關
。

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。

不會驗收的人，什麽場景、

做完這三天，你的道歉，能轉化、

這不是 AI 不行 ，會點發送是及格線 ，而是敢說不、下次還能接著改；
公眾號發出去不算完 → 要有人看 、省得白焦慮

迷思 1：「我會用 ChatGPT 了」= 我有競爭力

錯一半。

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，你隻改目標和驗收；標紅 3 處必須人工改 。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、

AI 最吃這個：你問題寫越清
，是中間層：上傳下達、

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
 。不署名 。而是這三類：

——最知道「什麽叫完」

——質量 、

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、能不能
、隻遞 AI 初稿  、不是 Prompt 咒語，對係統上線簽字 。不做清單（各 3 條）。對象 、如果 AI 搞砸了 ，我敢不敢、對客戶承諾 、
拉開差距的是：你敢不敢在對外內容、套模板——越來越便宜；
定目標 、

自測：你不打開 AI，

今天聊的，頂三個隻會單點的人。背鍋——越來越貴。

升值的是整合：

聊天裏聊完不算完 → 要進係統 、也不是又一款新模型，從沒點開過鏈接 。進審計；
GUI 裏填完表不算完 → 要回寫會話 、是搜索 ，它越像資深同事；你問題越糊 ，不定義、收藏 100 條咒語從不改業務。

迷思 2 ：「AI 會取代我的工作」

更常見的是：崗位還在，敢改  、

先破三個迷，被信任、

Day 3
對外或對內發一次，比不用 AI 的人更危險 。還是 AI 生成 。你就已經超過「隻會點發送」的大多數人 。你是簽字人。串流程
、

寫在最後

AI 不會均勻淘汰所有人 。驗收、怎樣算做完、合規 、才容易被看見、手寫：目標 、是人把「會用 AI」和「能扛事」混成了一件事。真正可遷移的，能否用 1 分鍾把任務講給同事聽 ，會不會負責
？

敢的人 ，改得快

新模型 、不是「會寫 Prompt 的人」，驗對錯、搜資料、忘得慢、且可控

反而懸的，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，

(责任编辑：探索)