课程大纲

认知升级——从聊天工具到智能体任务执行

开场演示：同一件事，对话AI与WorkBuddy怎么做

对比演示：读取脱敏业务材料，提取关键信息并生成会前准备材料
对话AI局限：能分析内容给建议，但资料整理与成果拼装仍需人工
WorkBuddy优势：自动读取文件、安排步骤、调用工具，直接生成信息表与汇报材料
认知升级核心：从问AI一个问题转变为交给AI一件事情

智能体为什么能够真正干活

能读资料：支持文档、PDF、表格、图片等多种类型文件读取
能分步骤：理解任务目标后形成执行计划，并根据中间结果推进
能用工具：具备处理表格、检索信息、生成文档和演示材料的能力
能交成果：交付可继续使用的文件、表格和清单，而非仅一段文字

怎样把一件事情交代清楚

做什么：用一句话说明任务目标和结果应用场景
用什么：明确提供的文件、表格、网页、规则或参考样例
交什么：明确交付物形式，如台账、清单、报告、PPT或邮件草稿
哪些要确认：要求AI标出缺失信息、不确定判断及需人工决定事项

先把什么任务交给智能体

选择标准：高频重复、耗时在整理比对搜索、结果可检查、低风险起步
实战演练：从自身岗位选择真实任务，编写WorkBuddy任务说明
成果产出：个人智能体任务模板

资料与表格智能——从文件堆到可用数据

多格式资料处理的通用路径

识别文件：判断文档、PDF、表格、图片等材料类型与用途
定义字段：确定字段字典、必填项、格式规则及缺失值处理方式
批量提取：逐文件提取核心信息，保留来源文件和位置索引
质量校验：检查漏项、重复、格式错误、跨文件矛盾与低置信结果
生成交付：形成标准台账、异常清单、原文索引与待确认项

核心实操一：业务资料包生成标准台账

输入模拟材料：客户资料、项目说明、合同订单、报价或进度材料
提取关键字段：主体、项目、产品服务、金额、时间、负责人及状态
一致性比对：检查不同文件间的名称、金额、日期、版本和状态
输出成果：标准业务台账、缺失资料清单、冲突项与待确认提示
场景迁移：适用于客户资料整理、供应商档案、简历台账等场景

表格任务处理：建立勾稽关系

口径识别：明确时间范围、业务主体、统计规则等
数据清洗：字段对齐、格式统一、空值处理及异常字符清理
关联匹配：基于业务编号、名称、金额等建立跨表匹配规则
结果分层：区分已匹配、疑似匹配、未匹配、重复及口径不一致项
验证闭环：汇总数核对、抽样回看原始行及异常项人工确认

核心实操二：多表汇总与经营异常分析

输入模拟数据：订单项目台账、执行进度表、回款或交付明细
处理流程：统一字段日期状态口径，建立跨表关联关系
异常分析：识别进度滞后、金额不一致、重复记录及状态冲突
输出成果：汇总分析表、异常清单、证据定位与管理简报
实战演练：完成多表清洗关联，追问关键异常的原始证据定位

审查与研究智能——从材料核验到报告交付

审查类任务的正确分工

AI职责：定位内容、提取事实、发现冲突、检查缺项及整理风险线索
人员职责：确认事实、补充背景、判断影响程度并形成专业结论
输出分层：分开呈现事实问题、规则问题、推断风险及不确定项
证据要求：重要问题需回指文件、页码、表格行或原始来源

核心实操三：多材料交叉审查

输入模拟材料：项目说明、合同制度、业务数据、会议纪要及审查规则
一致性检查：核对主体、范围、金额、时间、版本及关键约定
完整性检查：确认必备材料、关键字段、前置条件及待补证据
规则检查：依据给定制度或条款寻找冲突和例外情况
输出成果：问题清单、证据索引、追问清单、风险提示及审查报告初稿

讲师演示：公开信息研究生成报告和PPT

研究定义：明确对象、时间范围、信息来源、分析维度及输出用途
信息检索：利用企业官网、行业资料、政策监管及公开报道
证据整理：记录来源、发布日期，区分事实、观点与推断
结果交付：生成企业画像、竞品简报、行业研究或汇报PPT

同一套能力怎样迁移到不同岗位

销售与运营：客户研究、业务复盘、订单异常及会议准备
采购与供应链：供应商资料、询报价对比、交付跟踪及资料审查
项目与产品研发：需求资料整理、风险检查、进度汇总及竞品研究
职能与管理：合同制度检查、招聘筛选、员工资料及管理简报
实战演练：各组选择行业任务，设计输入-执行-输出-确认全流程
成果产出：岗位场景迁移卡

安全与落地——从一次好用到岗位能力

AI使用安全：输入前处理，输出后确认

输入前检查：确认资料允许使用，去除不必要的敏感个人信息
最小必要原则：仅提供完成任务所需信息，避免全量资料输入
输出后核对：验证数字、来源、时间及关键事实与原始资料一致性
重要事项人审：对外发送、合同修改、审批及风险判断必须人工确认
过程留痕：保留任务要求、AI输出、人工修改及最终版本以便追溯

周期性监测与系统接入的设计边界

适用场景：政策动态、重点客户、项目进度、舆情及经营指标监测
工作流设计：信息源获取、去重分类、规则筛选、分级提醒及人工处置
接入条件：稳定数据源、授权账号、API或连接器、运行环境及告警机制
课堂边界：仅进行流程设计与样例演示，不搭建生产级持续值守系统

把好用的方法留下来

任务选择：每个岗位先选择2-3个高频、低风险、易检查的任务
资产沉淀：保存任务说明、资料样例、结果模板和检查清单
逐步固化：多次使用稳定后，再考虑固化为Skill或团队模板
稳健原则：不追求一步全自动，先实现稳定交办、执行与验收

从个人使用走向企业落地

个人使用：找到高频任务，形成稳定的个人任务模板
团队复用：统一输入输出和检查方式，共享优秀经验
有限自动化：将稳定可检查的步骤交给智能体持续执行
受控系统接入：在权限、审计及人工确认机制下进入正式流程
收尾实操：提交任务模板+输入清单+输出样例+检查清单+安全边界
成果产出：团队WorkBuddy场景落地卡

适合对象

企业业务、销售、运营、采购、项目管理、产品及研发人员、客服、财务、人力资源、行政、法务合规及综合管理岗位人员、希望利用AI工具处理文档、表格及研究任务，但无编程基础的职场人士

课程定位与主要问题

AI理解偏差大：任务交代不清导致AI理解得差不多，最终结果与预期差距大，需大量返工数据处理繁琐：面对文档、PDF、图片及多张表格，人工提取信息、清洗口径和关联匹配耗时费力材料审查低效：多份合同、制度或业务材料的一致性、完整性核对依靠人工肉眼比对，易漏项且效率低研究成果难整合：公开信息检索分散，难以快速整合为企业画像、竞品简报或汇报PPT等结构化成果安全顾虑阻碍落地：不清楚哪些资料可输入AI，担心数据泄露，缺乏明确的安全边界和操作规范缺乏复用机制：单次使用效果好，但未形成标准化的任务模板和检查清单，无法在团队内规模化复制

核心收益

场景边界更清楚：工具场景、输入要求和输出校验，减少只听概念、不知道怎么用的落差
围绕认知升级——从聊天工具到智能体任务…校准目标和边界，明确课堂重点动作
流程复用更容易：资料与表格智能——从文件堆到可用数据安排练习，检查方法、工具和流程是否可用

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人工复核有抓手：审查与研究智能——从材料核验到报告…相关的责任分工、跟进节奏和复盘问题

课程背景与交付信息

很多企业已完成第一轮AI普及，员工具备基本的提问和提示词编写能力。但在实际工作中，最耗时的环节往往不是回答单一问题，而是读取批量资料、整理多张表格、核对不同材料、检索公开信息并生成可交付成果。若仅将AI视为聊天工具，员工仍需在文件、系统和窗口间反复搬运数据，效率瓶颈并未根本解决

本课程旨在推动使用方式升级，从问AI一个问题走向交给AI一件事情。课程不按行业或部门罗列功能，而是将企业岗位中的高频任务归并为可复用的能力链，包括资料读取与结构化、表格汇总与异常识别、多材料交叉审查、公开信息研究与成果生成等

通过WorkBuddy统一实操，课堂演示智能体如何接收任务、组织步骤、使用工具并交付Word、Excel、PPT等文件。重点在于建立任务交办、结果检查、数据安全和场景落地的基本方法，让学员回到岗位后能选择合适的任务开始实践，将稳定做法沉淀为团队的可复用能力

课程时间

1天

授课方式

短讲解、开场演示、学员实操、场景迁移、结果点评

课程内容重点

01第一讲认知升级——从聊天工具到智能体任务执行

02第二讲资料与表格智能——从文件堆到可用数据

03第三讲审查与研究智能——从材料核验到报告交付

04第四讲安全与落地——从一次好用到岗位能力

讲师介绍

闫波

AI人工智能实战专家

闫波，AI人工智能实战专家，系统架构师。拥有24年全产业链数字化与AI落地经验，曾任多家知名企业CTO及事业部总经理。主导6个千万级系统建设，擅长AI研发体系建设、企业AI战略规划及数据BI平台建设，助力企业实现从工具应用到组织能力重构的智能化升级

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课程差异说明

本课程以WorkBuddy为实操工具，帮助业务、职能及管理岗位人员实现从对话式提问到任务型交付的认知升级。通过资料结构化、多表汇总、交叉审查及公开信息研究等核心场景演练，掌握智能体读取文件、规划步骤及使用工具的能力。课程强调任务清晰交办、结果人工复核与数据安全边界，助力学员将高频重复工作转化为可复用的智能体任务模板，提升日常办公效率与交付质量

企业智能体场景落地与WorkBuddy实战