它越像糊弄你的淘汰淘汰實習生 。對象、但会点串流程、那类驗收、淘汰淘汰和「會用 Word」差不多 。但会点

自測
：你不打開 AI，那类且對方不用追問十遍 ？淘汰淘汰

② 敢當「最後一道閘」

AI 說得越來越像真的，會議室裏老板隻問了一句：

「第三段數據從哪來的但会点 ？錯了你負責嗎 ？」

小李愣住——他隻點了發送 ，

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，但你的淘汰淘汰名字、而是但会点這三類 ：

——最知道「什麽叫完」

——質量 、是那类下麵這五件事——和具體 App 無關。不是淘汰淘汰「會寫 Prompt 的人」，怎樣算做完 、但会点

給你一張「角色對照表」（收藏用）

7 天太長 ？那类給你 3 天極簡版

Day 1
挑一個真實工作，才容易被看見、

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 、如果 AI 搞砸了，

今天聊的，

AI 最吃這個：你問題寫越清，

同事小李用 AI 半小時拚完周報
，下次還能接著改；
公眾號發出去不算完 → 要有人看 、

和「模型會不會取代人類」相比 ，不能外包 。且可控

反而懸的，不會貶值。什麽絕對不能發生 。套模板——越來越便宜；
定目標、

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：

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、更值得每天問自己一句：

這件事，你隻改目標和驗收；標紅 3 處必須人工改。隻遞 AI 初稿、手寫：目標、對係統上線簽字
。是人把「會用 AI」和「能扛事」混成了一件事 。頂三個隻會單點的人。被信任
、

做完這三天，

⑤ 學得動、進審計；
GUI 裏填完表不算完 → 要回寫會話 、合規 、你就已經超過「隻會點發送」的大多數人 。口碑

——3 個人幹 5 個人的活，驗對錯、

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
。從沒點開過鏈接。
寫初稿 、敢改 、錯起來也越像對的 。按季度換。不是 Prompt 咒語
，不做清單（各 3 條）。

Day 2
讓 AI 出方案，進流程、

先破三個迷，

未來最缺的崗位之一，

迷思 2 ：「AI 會取代我的工作」

更常見的是：崗位還在，背鍋——越來越貴 。是中間層：上傳下達、你的判斷
、

能串成閉環的人，新規範，對客戶承諾、而是 ：AI 時代到底該練什麽，

升值的是整合：

聊天裏聊完不算完 → 要進係統 、忘得慢、

所以：AI 可以幫你起草，比不用 AI 的人更危險。是搜索 ，

寫在最後

AI 不會均勻淘汰所有人
。改得快

新模型、

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、

這不是 AI 不行
，能轉化 、我負責。能不能 、寫上 ：以下內容經我審核 ，任務換了 。也不是又一款新模型，被留下。而是敢說不  、能複盤。會不會負責？

敢的人，

迷思 3：「我多學幾個工具就能逆襲」

工具半年一換。會點發送是及格線 ，你是簽字人
。真正可遷移的 ，新插件、省得白焦慮

迷思 1 ：「我會用 ChatGPT 了」= 我有競爭力

錯一半。我敢不敢 、不定義、它越像資深同事；你問題越糊，收藏 100 條咒語從不改業務。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，能否用 1 分鍾把任務講給同事聽，

④ 願意對結果「署名」

推給「模型說的」——越來越不被接受 。
拉開差距的是
：你敢不敢在對外內容、你的道歉，

有效姿勢不是囤課 ，不驗收、什麽場景、搜資料 、

不會驗收的人，不署名。

Day 3
對外或對內發一次 ，還是 AI 生成。