先破三個迷 ，但会点真正可遷移的那类 ，搜資料 、淘汰淘汰是但会点中間層 ：上傳下達、你是那类簽字人 。頂三個隻會單點的淘汰淘汰人 。被信任 、但会点你隻改目標和驗收；標紅 3 處必須人工改。那类
自測 ：你不打開 AI ，淘汰淘汰隻遞 AI 初稿 、但会点還是那类 AI 生成 。合規、淘汰淘汰
迷思 3 ：「我多學幾個工具就能逆襲」
工具半年一換 。但会点我負責 。那类但你的名字 、寫上 ：以下內容經我審核 ，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 、被留下 。你就已經超過「隻會點發送」的大多數人 。對係統上線簽字 。
做完這三天 ，
寫在最後
AI 不會均勻淘汰所有人。
這不是 AI 不行 ，
Day 3
對外或對內發一次 ，如果 AI 搞砸了，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 ，不能外包。它越像資深同事；你問題越糊 ，而是這三類 ：
——最知道「什麽叫完」
——質量 、什麽場景 、
不會驗收的人 ，它越像糊弄你的實習生。和「會用 Word」差不多。怎樣算做完 、
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 ，敢改、我敢不敢 、忘得慢 、你的判斷 、
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
、套模板——越來越便宜；
定目標
、
升值的是整合：
聊天裏聊完不算完 → 要進係統
、
拉開差距的是 ：你敢不敢在對外內容 、比不用 AI 的人更危險 。能不能
、新插件 、對象 、
未來最缺的崗位之一 ，
同事小李用 AI 半小時拚完周報，而是敢說不
、會點發送是及格線 ，下次還能接著改；
公眾號發出去不算完 → 要有人看 、從沒點開過鏈接。任務換了。對客戶承諾 、
這件事 ，是人把「會用 AI」和「能扛事」混成了一件事。
所以 ：AI 可以幫你起草 ，
AI 最吃這個 ：你問題寫越清，省得白焦慮
迷思 1 ：「我會用 ChatGPT 了」= 我有競爭力
錯一半 。不做清單（各 3 條） 。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，改得快
新模型 、
⑤ 學得動 、
和「模型會不會取代人類」相比，串流程 、
有效姿勢不是囤課 ，能複盤 。新規範 ，手寫 ：目標、背鍋——越來越貴 。
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。而是：AI 時代到底該練什麽 ，也不是又一款新模型 ，按季度換
。
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。不是「會寫 Prompt 的人」 ，能否用 1 分鍾把任務講給同事聽
，才容易被看見 、
寫初稿 、不驗收、會不會負責 ？
敢的人 ，口碑
——3 個人幹 5 個人的活 ，驗對錯 、
今天聊的 ，且可控
反而懸的 ，
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，不是 Prompt 咒語
，不定義 、
④ 願意對結果「署名」
推給「模型說的」——越來越不被接受 。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 ，進流程
、進審計；
GUI 裏填完表不算完 → 要回寫會話 、什麽絕對不能發生。你的道歉 ，
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
、是搜索 ，不署名 。
Day 2
讓 AI 出方案，是下麵這五件事——和具體 App 無關
。
迷思 2 ：「AI 會取代我的工作」
更常見的是 ：崗位還在 ，驗收 、收藏 100 條咒語從不改業務 。錯起來也越像對的。
能串成閉環的人 ，