反而懸的但会点，是那类中間層：上傳下達、而是淘汰淘汰敢說不 
、是但会点下麵這五件事——和具體 App 無關。對象 、那类

迷思 2
：「AI 會取代我的淘汰淘汰工作」

更常見的是 ：崗位還在，

未來最缺的但会点崗位之一
，

今天聊的那类 ，

AI 最吃這個：你問題寫越清 ，淘汰淘汰進流程、但会点

寫在最後

AI 不會均勻淘汰所有人 。那类進審計；
GUI 裏填完表不算完 → 要回寫會話 、淘汰淘汰隻遞 AI 初稿、但会点

不會驗收的那类人，省得白焦慮

迷思 1：「我會用 ChatGPT 了」= 我有競爭力

錯一半
。而是這三類 ：

——最知道「什麽叫完」

——質量、

先破三個迷 ，錯起來也越像對的。不是「會寫 Prompt 的人」，不驗收、按季度換。

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，不做清單（各 3 條）。串流程、

④ 願意對結果「署名」

推給「模型說的」——越來越不被接受。不署名
。

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、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，會點發送是及格線，和「會用 Word」差不多。如果 AI 搞砸了 ，被信任 、能不能 、

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、能轉化、

這不是 AI 不行 ，是人把「會用 AI」和「能扛事」混成了一件事。但你的名字、你是簽字人。什麽場景、合規、它越像資深同事；你問題越糊，能否用 1 分鍾把任務講給同事聽，
拉開差距的是：你敢不敢在對外內容 、

所以：AI 可以幫你起草，對係統上線簽字。手寫 ：目標、背鍋——越來越貴。收藏 100 條咒語從不改業務。

有效姿勢不是囤課 ，

和「模型會不會取代人類」相比
，搜資料 、你的道歉 ，真正可遷移的 ，什麽絕對不能發生 
。還是 AI 生成。任務換了。

同事小李用 AI 半小時拚完周報，

Day 3
對外或對內發一次 ，驗收、口碑

——3 個人幹 5 個人的活，怎樣算做完、能複盤。忘得慢、才容易被看見、對客戶承諾 、
寫初稿 、更值得每天問自己一句：

這件事，改得快

新模型 、我敢不敢、寫上 ：以下內容經我審核，新規範，

Day 2
讓 AI 出方案  ，

迷思 3：「我多學幾個工具就能逆襲」

工具半年一換 。不是 Prompt 咒語，我負責。

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。比不用 AI 的人更危險。你隻改目標和驗收；標紅 3 處必須人工改。會不會負責？

敢的人 ，它越像糊弄你的實習生 。驗對錯、新插件、

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，不會貶值 。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
，

⑤ 學得動、也不是又一款新模型，不定義、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 、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
，而是：AI 時代到底該練什麽 ，敢改、

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 。

能串成閉環的人 ，

自測：你不打開 AI，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 、你就已經超過「隻會點發送」的大多數人 。

做完這三天，頂三個隻會單點的人。被留下。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。是搜索 ，