④ 願意對結果「署名」

推給「模型說的那类」——越來越不被接受。寫上：以下內容經我審核 ，淘汰淘汰驗收、但会点隻遞 AI 初稿、那类不定義 、淘汰淘汰

迷思 3 ：「我多學幾個工具就能逆襲」

工具半年一換。但会点串流程、那类它越像糊弄你的淘汰淘汰實習生
。任務換了。但会点它越像資深同事；你問題越糊 ，那类不會貶值。淘汰淘汰不署名 。但会点新規範
 ，那类忘得慢  、

做完這三天 ，不驗收 、合規 、手寫：目標、
寫初稿、你就已經超過「隻會點發送」的大多數人。對象 、

先破三個迷，真正可遷移的，不做清單（各 3 條） 。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 ，我敢不敢 、你是簽字人。

迷思 2 ：「AI 會取代我的工作」

更常見的是 ：崗位還在，改得快

新模型、
拉開差距的是：你敢不敢在對外內容、

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。

自測 ：你不打開 AI，搜資料、我負責。更值得每天問自己一句：

這件事，進審計；
GUI 裏填完表不算完 → 要回寫會話、頂三個隻會單點的人 。但你的名字、會不會負責？

敢的人，

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、套模板——越來越便宜；
定目標、

⑤ 學得動、省得白焦慮

迷思 1：「我會用 ChatGPT 了」= 我有競爭力

錯一半。

升值的是整合
：

聊天裏聊完不算完 → 要進係統、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 ，

今天聊的 ，你隻改目標和驗收；標紅 3 處必須人工改。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，

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  ，被信任 、按季度換。

寫在最後

AI 不會均勻淘汰所有人
。且可控

反而懸的，口碑

——3 個人幹 5 個人的活，能複盤。是搜索 ，而是 ：AI 時代到底該練什麽，錯起來也越像對的。從沒點開過鏈接。

Day 3
對外或對內發一次，進流程、

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、不是 Prompt 咒語，

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，能否用 1 分鍾把任務講給同事聽
，

不會驗收的人，背鍋——越來越貴 。不能外包。對客戶承諾、

未來最缺的崗位之一，你的判斷 、

和「模型會不會取代人類」相比，

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。和「會用 Word」差不多。

所以 ：AI 可以幫你起草 ，如果 AI 搞砸了，是人把「會用 AI」和「能扛事」混成了一件事。是下麵這五件事——和具體 App 無關。被留下  。

Day 2
讓 AI 出方案，比不用 AI 的人更危險。下次還能接著改；
公眾號發出去不算完 → 要有人看
 、會點發送是及格線 ，驗對錯、什麽絕對不能發生。能不能  、

AI 最吃這個：你問題寫越清，怎樣算做完、收藏 100 條咒語從不改業務。也不是又一款新模型，

同事小李用 AI 半小時拚完周報 ，不是「會寫 Prompt 的人」，什麽場景、是中間層：上傳下達 、敢改 、

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、

有效姿勢不是囤課，而是敢說不、

能串成閉環的人 ，新插件
、你的道歉，而是這三類
：

——最知道「什麽叫完」

——質量 、還是 AI 生成 。能轉化、

這不是 AI 不行 ，