课程简介
AI正在从一个“有问题时问一下”的辅助工具，走向能够理解材料、规划步骤、调用工具、推进任务并交付成果的工作伙伴。员工与AI的关系，也正在从零散使用走向更深入的工作协同。
对企业员工而言，真正的挑战已经不只是“会不会使用AI”，而是能否完成三次工作方式升级：面对任务时，能不能第一时间想到AI可以怎样参与；面对Agent时，能不能把目标、材料和成果要求交代清楚；回到自己的岗位时，能不能找到一项真正值得改变的工作，并让AI跑出看得见的成果。本课程围绕“看见新可能—掌握新工具—找到新方向—跑出新成果”展开。学员将从AI First工作方式出发，认识Agent带来的能力变化，掌握WorkBuddy完成任务的核心方法，并选择一项个人高频工作，在课堂中完成从场景发现、流程拆解到首次Agent交付的完整迁移。
课程不以记忆产品功能为终点，而是帮助学员真正体验：AI如何从一个临时助手进入自己的工作流程，成为能够持续协作、不断升级的新型工作伙伴。
目标收益
1.理解AI应用从内容生成走向Agent执行、从单点工具走向工作流程的变化，建立AI First工作意识；
2.掌握AI与Agent的理解、推理、生成、规划、记忆和执行等核心能力，知道不同任务可以如何调用这些能力；
3.理解WorkBuddy从任务发起、材料组织、计划执行到成果交付的完整工作方式；
4.能够根据任务复杂度选择问答、PLAN或直接执行，并把目标、材料、成果和完成标准交代清楚；
5.能够从互联网企业常见工作中找到个人提效方向，识别一项值得交给Agent改造的真实工作；
6.能够还原个人工作的真实流程，识别卡点和AI介入方式，形成人机协作蓝图；
7.能够在WorkBuddy中完成一次个人任务迁移，保留首版、修改版和关键纠偏，形成可继续升级的工作起点。
培训对象
课程大纲
| 模块1｜AI First：从会用AI，到重新设计工作 |
1. AI正在从“会说”走向“会做” 从聊天问答、内容生成，走向理解材料、拆解任务、调用工具和交付成果； 从完成一个零散动作，走向参与一条连续工作流程； 从临时使用单个工具，走向围绕目标组织模型、材料、工具和执行过程； AI价值从“生成得更快”，进一步走向“处理更多信息、打开更多可能、推动工作向前”。 2. 从AI赋能到AI优先 AI赋能：在原有工作中选择部分环节交给AI辅助； AI优先：任务开始时，先判断AI可以先做什么、协同做什么、持续做什么； 从“给AI一个问题”，升级为“给AI一个目标、一组材料和一项交付”； 从关注一段回答，升级为关注整个工作是否更快、更好、更可复用； AI First不是简单增加AI使用次数，而是重新安排人和AI各自最有价值的位置。 3. AI时代的个人能力转型 从亲自完成所有步骤，走向定义目标和编排人机协作； 从信息整理者，走向问题定义者和价值判断者； 从内容生产者，走向成果导演和质量把关者； 三项关键能力：会定义、会编排、会判断。 开场体验｜同一个任务，同样的时间，不同的完成方式 讲师发布一项跨岗位、可快速理解的工作任务，以不同完成方式并行产出，在限定时间后集中展示。学员先观察成果形态、完整度与可用性的差异，再回到AI First、Agent与工作方法进行解释。 |
| 模块2｜认识WorkBuddy：让AI从回答走向交付 |
1. WorkBuddy：一个能够接住任务的Agent工作台 不只在对话中回答，还能围绕目标持续推进任务； 能够读取工作材料、展示执行过程并形成正式文件； 一次任务包含四个可观察对象：任务要求、执行过程、对话反馈和交付成果； 判断完成与否，不只看它“说了什么”，还要看它“做了什么、留下了什么”。 2. 给Agent准备工作现场 临时附件与工作空间分别适合什么任务； 工作空间怎样集中任务材料、过程文件和最终成果； 怎样让Agent获得足够的上下文，又不让材料变得混乱； 怎样在同一任务中持续补充、修改和迭代成果。 3. 三种任务控制方式 问答： 暂时不知道怎样做，先研究、提问和补思路； PLAN： 目标明确但任务复杂，先拆解、澄清和确认路径； 执行： 任务清楚、步骤简单，直接开始完成； 选择标准：看任务复杂度、材料数量、交付形式和返工成本，而不是机械记忆模式名称。 4. 把工作交清楚 说清这次工作要解决什么问题； 提供必要材料与背景； 说明需要形成什么成果； 给出格式、风格、完成标准和使用场景； 复杂任务先让Agent形成计划，再根据反馈继续执行。 5. 看懂WorkBuddy的能力组合 模型负责理解、推理与生成； Agent负责规划、行动与持续推进； 专家帮助任务获得特定角色和专业视角； 连接器让Agent连接外部服务； 自动化让稳定任务在约定时间主动启动； 知识库让AI逐渐拥有长期资料，Skill让成熟方法可以反复调用——第一天只建立概念，不展开搭建。 统一跟练｜从一句需求到一份可用成果 1.进入统一工作空间并读取课堂材料； 2.根据任务复杂度选择问答、PLAN或直接执行； 3.写清目标、材料、成果和完成标准； 4.观察WorkBuddy的计划、动作与文件变化； 5.检查生成成果并提出一次明确修改； 6.保存首版与修改版，对比人工反馈怎样改变最终结果。 |
| 模块3｜找到方向：发现值得交给Agent的个人工作 |
1. 从六类高频工作寻找AI机会 信息搜索、行业研究与材料提炼； 运营分析、活动策划与内容生产； 用户反馈、会议纪要与需求整理； 产品方案、PRD／Spec与项目协作； 数据分析、阶段复盘与汇报表达； 研发辅助、测试支持与轻量原型。 2. 三个发现信号 反复消耗： 经常发生，需要重复查找、整理、复制、修改或汇总； 反复费脑： 需要跨材料理解、比较、归纳、判断或创作； 结果有影响： 做得好坏会影响后续沟通、协作、决策或交付质量。 3. 从三项候选中选出一项完整工作 用动作给工作命名，让别人一眼看懂在做什么； 写出工作在什么情况下发生； 说明需要哪些输入，最终交付什么； 写下一句话价值：这项工作为什么值得改变； 从三项候选中选出一项最适合继续拆解的个人工作。 4. 还原真实工作流程 回忆上一次实际怎样完成，而不是先写理想流程； 将整项工作拆成尽可能细致的真实步骤； 为每一步写清输入、动作、判断、输出和卡点； 找到反复查找、整理、修改、返工和依赖经验的地方； 看清不同步骤之间怎样交接，哪些结果会继续进入下一步。 5. 设计人机协作方式 Agent可以直接处理的步骤； Agent先形成候选、由人继续判断的步骤； Agent可以执行、需要人确认后继续的步骤； 暂时仍由人主导，但未来可以通过资料和方法沉淀逐步升级的步骤； 判断这项工作的主要价值来自更快、更好、更多可能，还是让经验可以反复复用。 个人实战｜完成《个人AI工作迁移画布V0》 学员围绕一项个人工作，完成“工作选择—真实流程—卡点识别—AI介入—人机协作—价值方向”的完整画布，为下一模块的WorkBuddy实战准备输入。 |
| 模块4｜完成迁移：把一项工作真正跑在WorkBuddy上 |
1. 把个人工作翻译成Agent任务 从画布中提取工作目标、材料、流程与预期成果； 判断使用临时附件还是个人工作空间； 根据复杂度选择问答、PLAN或直接执行； 将目标、背景、材料、成果和完成标准组织成可执行任务。 2. 让Agent开始工作 复杂任务先查看计划，确认方向后继续； 观察Agent怎样读取材料、拆分步骤和生成中间文件； 根据画布中的人机协作方式，在关键节点补充信息或调整方向； 根据任务需要选择专家、连接器等能力，不为了展示功能而强行叠加。 3. 从首版走向可用成果 检查事实和关键信息是否正确； 检查要求的内容、结构和文件是否完整； 判断成果能否真正进入下一步工作； 找出Agent误解、漏做或擅自补充的地方； 提出一次具体修改，观察修改后的成果怎样变化。 4. 留下可复用的工作起点 保存Agent首版、人工修改版和一次关键纠偏； 识别以后值得持续积累的资料与样例； 识别以后可以沉淀为Skill的稳定做法； 识别未来可以连接外部服务或定时启动的重复任务； 识别适合继续发展为个人工作台的长期需求。 综合实战｜完成我的第一次WorkBuddy个人交付 学员以《个人AI工作迁移画布V0》为输入，在WorkBuddy中完成一项个人工作。讲师围绕“任务是否交清、过程是否顺畅、成果是否能用、下一步如何升级”提供现场辅导。 |
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模块1｜AI First：从会用AI，到重新设计工作 1. AI正在从“会说”走向“会做” 从聊天问答、内容生成，走向理解材料、拆解任务、调用工具和交付成果； 从完成一个零散动作，走向参与一条连续工作流程； 从临时使用单个工具，走向围绕目标组织模型、材料、工具和执行过程； AI价值从“生成得更快”，进一步走向“处理更多信息、打开更多可能、推动工作向前”。 2. 从AI赋能到AI优先 AI赋能：在原有工作中选择部分环节交给AI辅助； AI优先：任务开始时，先判断AI可以先做什么、协同做什么、持续做什么； 从“给AI一个问题”，升级为“给AI一个目标、一组材料和一项交付”； 从关注一段回答，升级为关注整个工作是否更快、更好、更可复用； AI First不是简单增加AI使用次数，而是重新安排人和AI各自最有价值的位置。 3. AI时代的个人能力转型 从亲自完成所有步骤，走向定义目标和编排人机协作； 从信息整理者，走向问题定义者和价值判断者； 从内容生产者，走向成果导演和质量把关者； 三项关键能力：会定义、会编排、会判断。 开场体验｜同一个任务，同样的时间，不同的完成方式 讲师发布一项跨岗位、可快速理解的工作任务，以不同完成方式并行产出，在限定时间后集中展示。学员先观察成果形态、完整度与可用性的差异，再回到AI First、Agent与工作方法进行解释。 |
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模块2｜认识WorkBuddy：让AI从回答走向交付 1. WorkBuddy：一个能够接住任务的Agent工作台 不只在对话中回答，还能围绕目标持续推进任务； 能够读取工作材料、展示执行过程并形成正式文件； 一次任务包含四个可观察对象：任务要求、执行过程、对话反馈和交付成果； 判断完成与否，不只看它“说了什么”，还要看它“做了什么、留下了什么”。 2. 给Agent准备工作现场 临时附件与工作空间分别适合什么任务； 工作空间怎样集中任务材料、过程文件和最终成果； 怎样让Agent获得足够的上下文，又不让材料变得混乱； 怎样在同一任务中持续补充、修改和迭代成果。 3. 三种任务控制方式 问答： 暂时不知道怎样做，先研究、提问和补思路； PLAN： 目标明确但任务复杂，先拆解、澄清和确认路径； 执行： 任务清楚、步骤简单，直接开始完成； 选择标准：看任务复杂度、材料数量、交付形式和返工成本，而不是机械记忆模式名称。 4. 把工作交清楚 说清这次工作要解决什么问题； 提供必要材料与背景； 说明需要形成什么成果； 给出格式、风格、完成标准和使用场景； 复杂任务先让Agent形成计划，再根据反馈继续执行。 5. 看懂WorkBuddy的能力组合 模型负责理解、推理与生成； Agent负责规划、行动与持续推进； 专家帮助任务获得特定角色和专业视角； 连接器让Agent连接外部服务； 自动化让稳定任务在约定时间主动启动； 知识库让AI逐渐拥有长期资料，Skill让成熟方法可以反复调用——第一天只建立概念，不展开搭建。 统一跟练｜从一句需求到一份可用成果 1.进入统一工作空间并读取课堂材料； 2.根据任务复杂度选择问答、PLAN或直接执行； 3.写清目标、材料、成果和完成标准； 4.观察WorkBuddy的计划、动作与文件变化； 5.检查生成成果并提出一次明确修改； 6.保存首版与修改版，对比人工反馈怎样改变最终结果。 |
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模块3｜找到方向：发现值得交给Agent的个人工作 1. 从六类高频工作寻找AI机会 信息搜索、行业研究与材料提炼； 运营分析、活动策划与内容生产； 用户反馈、会议纪要与需求整理； 产品方案、PRD／Spec与项目协作； 数据分析、阶段复盘与汇报表达； 研发辅助、测试支持与轻量原型。 2. 三个发现信号 反复消耗： 经常发生，需要重复查找、整理、复制、修改或汇总； 反复费脑： 需要跨材料理解、比较、归纳、判断或创作； 结果有影响： 做得好坏会影响后续沟通、协作、决策或交付质量。 3. 从三项候选中选出一项完整工作 用动作给工作命名，让别人一眼看懂在做什么； 写出工作在什么情况下发生； 说明需要哪些输入，最终交付什么； 写下一句话价值：这项工作为什么值得改变； 从三项候选中选出一项最适合继续拆解的个人工作。 4. 还原真实工作流程 回忆上一次实际怎样完成，而不是先写理想流程； 将整项工作拆成尽可能细致的真实步骤； 为每一步写清输入、动作、判断、输出和卡点； 找到反复查找、整理、修改、返工和依赖经验的地方； 看清不同步骤之间怎样交接，哪些结果会继续进入下一步。 5. 设计人机协作方式 Agent可以直接处理的步骤； Agent先形成候选、由人继续判断的步骤； Agent可以执行、需要人确认后继续的步骤； 暂时仍由人主导，但未来可以通过资料和方法沉淀逐步升级的步骤； 判断这项工作的主要价值来自更快、更好、更多可能，还是让经验可以反复复用。 个人实战｜完成《个人AI工作迁移画布V0》 学员围绕一项个人工作，完成“工作选择—真实流程—卡点识别—AI介入—人机协作—价值方向”的完整画布，为下一模块的WorkBuddy实战准备输入。 |
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模块4｜完成迁移：把一项工作真正跑在WorkBuddy上 1. 把个人工作翻译成Agent任务 从画布中提取工作目标、材料、流程与预期成果； 判断使用临时附件还是个人工作空间； 根据复杂度选择问答、PLAN或直接执行； 将目标、背景、材料、成果和完成标准组织成可执行任务。 2. 让Agent开始工作 复杂任务先查看计划，确认方向后继续； 观察Agent怎样读取材料、拆分步骤和生成中间文件； 根据画布中的人机协作方式，在关键节点补充信息或调整方向； 根据任务需要选择专家、连接器等能力，不为了展示功能而强行叠加。 3. 从首版走向可用成果 检查事实和关键信息是否正确； 检查要求的内容、结构和文件是否完整； 判断成果能否真正进入下一步工作； 找出Agent误解、漏做或擅自补充的地方； 提出一次具体修改，观察修改后的成果怎样变化。 4. 留下可复用的工作起点 保存Agent首版、人工修改版和一次关键纠偏； 识别以后值得持续积累的资料与样例； 识别以后可以沉淀为Skill的稳定做法； 识别未来可以连接外部服务或定时启动的重复任务； 识别适合继续发展为个人工作台的长期需求。 综合实战｜完成我的第一次WorkBuddy个人交付 学员以《个人AI工作迁移画布V0》为输入，在WorkBuddy中完成一项个人工作。讲师围绕“任务是否交清、过程是否顺畅、成果是否能用、下一步如何升级”提供现场辅导。 |
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