课程总览
课程背景
课程收益
授课对象、时长与方式
课程内容大纲
你的下一个课件何必是PPT-AI敏捷萃取与数字化知识库建设
你的下一个课件何必是PPT-AI敏捷萃…不只补概念，更关注萃取进化——AI驱动下的敏捷经验挖掘（Day…、载体升维——新一代数字化文档生态与应用（Day…在真实场景里的判断和取舍
授课讲师：
徐晨 · 数字化学习与人才发展专家
课程大纲
萃取进化——AI驱动下的敏捷经验挖掘（Day 1 上午）
1.1 认知重构：从PPT宣导到数字资产
- 1.1 传统经验传承的痛点解析
- 1.2 数字化知识载体的演进路线
- 1.3 AI萃取对比传统萃取的降维打击
1.2 萃取场域：大模型提示词工程（Prompt）实战
- 2.1 定位高价值电力业务
- 1：2.2 构建AI联合萃取师的超级指令
- 2.3 零启动指令：让AI主动发问挖掘细节
1.3 敏捷提炼：从非结构语料到结构化知识
- 3.1 语音降噪：现场访谈的极速处理
- 3.2 逻辑重塑：AI辅助经验建模
- 3.3 颗粒度控制：知识切片的标准化
载体升维——新一代数字化文档生态与应用（Day 1 下午）
2.1 工具破局：告别单机时代的协作软件矩阵
- 1.1 块级编辑器（Block）的底层逻辑革新
- 1.2 双向链接：打造会生长的知识神经网络
- 1.3 主流数字化文档平台对比与选型
2.2 架构搭设：面向业务对象的知识库目录设计
- 2.1 知识分类库（Taxonomy）的MECE原则
- 2.2 视图革命：用数据库（Database）管理经验
- 2.3 权限与安全：电力企业合规管理边界
2.3 模板固化：让经验产出实现流水线作业
- 3.1 研发技术类：故障排查与复盘模板
- 3.2 市场运营类：活动方案与话术模板
- 3.3 管理培训类：班前会与带教SOP模板
视觉降噪——数字化知识的多媒体重塑（Day 2 全天）
3.1 降噪表达：为何图表与多媒体胜过千言万语（上午）
- 1.1 认知负荷理论在业务指导中的应用
- 1.2 从线性阅读到全景扫描的设计思维
3.2 AI画图赋能：一键生成业务可视化图表（上午）
- 2.1 文本转图表：AI驱动的思维导图与流程图
- 2.2 业务信息图表（Infographic）的智能排版
- 2.3 数字化白板（Whiteboard）在复盘中的应用
3.3 动态呈现：文本转视频（TTV）的微课化封装（下午）
- 3.1 知识短视频化的应用场景与边界
适合对象
电力企业内部管理者、内训师/兼职教员、业务骨干、技术专家及职能线管理岗
课程定位与主要问题
AI办公试点、数字化流程优化或团队效率提升项目场景下，参训团队需要确认对象、任务边界和课后跟进节奏
核心收益
- 对齐工具场景、输入要求和输出校验，先把训练目标落到真实工作场景
- 围绕萃取进化——AI驱动下的敏捷经验挖…明确判断口径和处理优先级
- 用载体升维——新一代数字化文档生态与…安排练习，检查方法、工具和流程是否可用
- 带走视觉降噪——数字化知识的多媒体重塑…相关的复盘问题和跟进清单
课程背景与交付信息
随着新型电力系统建设加速，电力企业正面临深度的知识代沟：一方面，电网调度、变电运维、电力营销等领域的高价值实战经验，仍大量以隐性知识存在于老专家的大脑中；另一方面，传统基于PPT和Word的经验沉淀模式已成为知识孤岛——编写耗时、检索困难、更新滞后，且无法直接嵌入一线业务流
在AI大模型与新一代协作软件爆发的今天，知识的载体正在发生革命。本课程旨在打破逢经验必写PPT的传统路径，引入AI敏捷萃取技术与多维数字化工具（如飞书文档、Notion、FlowUs等），将碎片化的经验快速结构化，并最终升维成具备问答、检索、生成能力的专属业务智能体（Agent）。让沉睡的经验转化为可交互、能生长的企业数字资产
课程时间
2-3天
授课方式
工作坊实战、 AI结对共创、 数字化工具真机演练。需自带电脑，承诺产出定制化数字知识库雏形与智能体原型
课程内容重点
01萃取进化——AI驱动下的敏捷经验挖掘（Day 1 上午）
02载体升维——新一代数字化文档生态与应用（Day 1 下午）
03视觉降噪——数字化知识的多媒体重塑（Day 2 全天）
讲师介绍
徐晨
数字化学习与人才发展专家
中山大学EDP特聘讲师，深耕数字化学习与人才发展。擅长TTT体系、AI赋能及体验式学习，累计交付课程400+门，服务多家知名央企与金融机构，致力于通过数字化手段革新企业人才培养
查看讲师主页课程差异说明
本课程页面围绕《你的下一个课件何必是PPT-AI敏捷萃取与数字化知识库建设》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 4 个主要模块，便于快速判断培训匹配度
课程常见问题
这门课适合哪些学员参加？
电力企业内部管理者、内训师/兼职教员、业务骨干、技术专家及职能线管理岗。
学习这门课可以获得什么收益？
对齐工具场景、输入要求和输出校验，先把训练目标落到真实工作场景；围绕萃取进化——AI驱动下的敏捷经验挖…明确判断口径和处理优先级。
课程通常安排多长时间？
课程通常可按2-3天安排，具体节奏会结合企业培训目标、学员基础和现场安排确认
课程采用什么授课方式？
课程主要采用工作坊实战 + AI结对共创 + 数字化工具真机演练。需自带电脑，承诺产出定制化数字知识库雏形与智能体原型。 四、 课程内容大纲，强调理解、讨论、工具练习和业务场景应用
企业可以基于这门课做定制吗？
可以。正式交付时可结合企业行业、岗位对象、当前问题和培训时长，对案例、练习和重点模块做适配
