AI智能体WorkBuddy重塑办公生产力

第一天：AI赋能个人办公任务和提示词工程——驱动AI的职场语言会先校准做法，再收束到课后的跟进动作

2天，12小时 人工智能应用
授课讲师： 戴国强 · 内训师体系建设与职场效能提升专家
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课程大纲

第一天：AI赋能个人办公任务

第一天：AI赋能个人办公任务
  • 核心逻辑： 从“人找工具”到“工具懂人”，解决办公工作中的“脏活、累活、慢活”
  • 第一讲：认知重塑——职场人的AI新地图（1小时）
  • 1.1 从“聊天”到“执行”：AI智能体的进化路径
  • 1.1.1 传统AI的边界：为什么ChatGPT、DeepSeek仍需要人工操作
  • 1.1.2 智能体的定义与核心能力：目标理解、任务规划、工具调用
  • 1.1.3 WorkBuddy的定位：处理授权办公任务的AI工作台；核对模型调用和云服务的数据流向，不将桌面使用等同于自托管
  • 1.2 办公AI工具全景图谱与选型策略
  • 1.2.1 通用型：豆包、DeepSeek（知识问答、快速解读）
  • 1.2.2 嵌入式：WPS AI、灵犀（无缝集成，文档处理）
  • 1.2.3 专业智能体：OpenClaw（开源先锋）、QClaw/WorkBuddy（腾讯系）、扣子（Coze）
  • 1.3 职场人AI应用场景全景
  • 1.3.1 案例：某企业用AI自动提取会议纪要+生成任务清单
  • 1.3.2 案例：用WorkBuddy实现文件批量整理与智能归档

提示词工程——驱动AI的“职场语言”（1.5小时）

提示词工程——驱动AI的“职场语言”（1.5小时）
  • 2.1 为什么好的提示词是办公提效的起点？
  • 2.1.1 通用提示词 vs 办公专用提示词的效果对比
  • 2.2 五大办公实战框架深度解析
  • 2.2.1 CRISPE框架（课程提示词方法）：角色-任务-输入-步骤-目的-期望
  • 案例：生成项目周报摘要与关键进展提取
  • 2.2.2 CO-STAR框架（受众导向）：上下文-目标-风格-语气-受众-响应
  • 案例：为管理层撰写项目评估报告摘要
  • 2.3 【现场演练1：项目进度异常分析】
  • 2.3.1 背景：某科技企业“核心模块”开发周期骤增15%
  • 2.3.2 任务：学员分组，运用所学框架撰写《项目进度异常分析与优化方案》提示词
  • 2.3.3 产出：现场用豆包/WPS AI生成分析报告初稿

Excel+AI实战——告别函数与“脏数据”（2小时）

Excel+AI实战——告别函数与“脏数据”（2小时）
  • 3.1 非结构化数据的提取与整理
  • 3.1.1 痛点：PDF合同、扫描文件、微信截图中的信息如何提取到Excel？
  • 3.1.2 实操：用AI提取采购订单要素（订单号、金额、日期）并自动填表
  • 3.2 数据清洗的智能革命
  • 3.2.1 痛点：日期格式混乱、金额文本化、空格、异常值
  • 3.2.2 实操：一个指令，让AI自动识别并统一所有格式，标记异常数据
  • 3.3 “自然语言”生成复杂函数
  • 3.3.1 痛点：VLOOKUP/XLOOKUP、SUMIFS、多条件IF嵌套记不住
  • 3.3.2 实操：描述需求，AI直接生成可执行公式
  • 3.4 【现场演练2：员工考勤数据智能审核】
  • 3.4.1 输入：杂乱格式的考勤明细表和考勤制度Word文档
  • 3.4.2 任务：用AI完成数据清洗、公式计算、异常标记
  • 3.4.3 产出：一份干净、合规、已标记异常的考勤明细表

智能报表与可视化——从数据到洞察（1.5小时）

智能报表与可视化——从数据到洞察（1.5小时）
  • 4.1 数据透视表的“意图识别”
  • 4.1.1 实操：输入“看各部门、各项目Q3预算执行率和环比增长率”，AI自动生成透视表
  • 4.2 智能图表推荐与美化
  • 4.2.1 实操：让AI根据数据特征推荐最佳图表（瀑布图、雷达图）
  • 4.2.2 一键美化至符合企业汇报专业风格
  • 4.3 【现场演练3：运营分析看板快速生成】
  • 4.3.1 输入：某公司月度运营与费用明细表
  • 4.3.2 任务：用AI生成包含KPI卡片、趋势图、环比分析表的HTML看板
  • 4.3.3 产出：可直接在浏览器打开的交互式运营分析报告

第二天：构建数字员工——从单点工具到任务自动化

第二天：构建数字员工——从单点工具到任务自动化
  • 核心逻辑： 从“人操作工具”到“人指挥智能体”，部署自主执行任务的数字员工
  • 第五讲：零基础搭建——让你的第一个WorkBuddy数字员工“入职”（2小时）
  • 5.1 部署准备：环境与资源
  • 5.1.1 硬件与系统要求：Windows/Mac适配说明
  • 5.1.2 获取WorkBuddy：官方渠道与安装包来源核验
  • 5.1.3 前置操作：Node.js、Python等依赖项安装（可选，针对有技术基础学员）
  • 5.2 零代码搭建三步走（以WorkBuddy/飞书为例）
  • 5.2.1 第一步：安装与启动（图形化界面操作）
  • 5.2.2 第二步：初始化配置（模型接入、权限设置、记忆开启）
  • 5.2.3 第三步：基础调试（测试文件读取、浏览器控制）
  • 5.3 实操：搭建“桌面整理助手”
  • 5.3.1 任务目标：自动扫描“下载文件夹”，按文件类型分类存储
  • 5.3.2 配置流程：自然语言指令编写 + 技能绑定 + 执行验证

数字员工“入职”——加载办公核心技能（1小时）

数字员工“入职”——加载办公核心技能（1小时）
  • 6.1 为AI工作台配置核心技能（Skill）
  • 6.1.1 必装技能解析：Excel处理、PDF识别、Browser Automation、Web Search
  • 6.1.2 实操：从当前可用技能入口查找办公提效技能，核验来源、依赖和授权后安装测试
  • 6.2 【现场演练4：搭建“文档审核官”智能体】
  • 6.2.1 任务：创建一个名为“文档审核官”的智能体
  • 6.2.2 配置：加载Excel处理Skill、PDF读取Skill
  • 6.2.3 测试：指令AI阅读合同模板（PDF），审核合同明细表（Excel），标记不合规项并生成审核报告

【核心实战】WorkBuddy赋能办公场景（2小时）

【核心实战】WorkBuddy赋能办公场景（2小时）
  • 7.1 场景一：文档整理“机器人”
  • 7.1.1 痛点：文件命名格式混乱（日期格式不一、版本标记不规范）和归档要求不统一
  • 7.1.2 智能体任务流设计
  • 文件扫描 → 标准化（重命名、分类） → 智能匹配（关键词识别、版本比对） → 归档报告生成
  • 7.1.3 实操：配置并执行文档整理自动化任务
  • 7.2 场景二：合同风险“扫描仪”
  • 7.2.1 痛点：合同条款数据量大，关键条款偏差难以及时发现
  • 7.2.2 智能体任务流设计
  • 条款比对（计算与模板差异） → 关键指标动态监控（阈值预警+异常检测） → 偏差分析 → 风险报告生成
  • 7.2.3 实操：一键输出《合同风险自查报告》
  • 7.3 场景三：周报月报“自动化工厂”
  • 7.3.1 痛点：从项目数据到汇总报表，再到分析报告，环节多易出错
  • 7.3.2 智能体任务流设计
  • 读取项目数据 → 生成周报/月报初稿 → 计算关键指标 → 数据校验 → 撰写运营分析报告
  • 7.3.3 实操：练习从数据到报告的生成并保留人工核验

安全红线与技能拓展（1小时）

安全红线与技能拓展（1小时）
  • 8.1 WorkBuddy的安全风险来源
  • 8.1.1 权限风险：文件、浏览器、系统操作权限失控
  • 8.1.2 数据风险：隐私泄露、敏感文件被误操作
  • 8.1.3 企业数据脱敏规范：哪些数据绝对不能上传公有AI？
  • 8.2 WorkBuddy安全使用规范
  • 8.2.1 权限最小化原则：分场景授权，避免“一键全开”
  • 8.2.2 敏感操作人工确认机制
  • 8.2.3 实操：配置“禁止访问核心业务文件夹”权限策略
  • 8.3 技能拓展与持续进化
  • 8.3.1 评估ClawHub等来源的技能与当前工具的兼容性，核验后安装测试“PDF转Word”等技能
  • 8.3.2 用自然语言自定义技能：一句话生成“每日行业资讯推送”技能
  • 8.3.3 多Agent协同初探：行政Agent + 数据Agent + 通知Agent协同工作

适合对象

企业行政人员、运营专员、项目主管、部门经理及希望利用AI提升效率的人员

课程定位与主要问题

在AI技术迈入“执行时代”的今天，企业办公正面临前所未有的双重挑战：一方面，文档整理、数据录入、报表编制等重复性工作消耗大量人力，“加班赶工”成为常态；另一方面，数字化转型与企业精细化管理要求员工从“执行操作”转向“分析决策+协同提效”，而数据分析能力不足、流程优化滞后成为关键短板

核心收益

  • 1. 办公提效：评估重复性办公工作，练习AI辅助处理与成果核验
  • 2. 技能重构：告别死记硬背函数，学会用自然语言驱动AI生成复杂公式与报告
  • 3. 数字员工落地：亲手搭建基于WorkBuddy的“文档整理机器人”和“合同审核助手”
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  • 4. 报告自动化：练习办公分析报告的自动生成与人工审核
  • 5. 安全合规：掌握WorkBuddy权限配置与数据脱敏规范，让企业用得放心

课程背景与交付信息

OpenClaw（俗称“小龙虾”）作为开源AI智能体的佼佼者，能够将AI从“聊天机器人”转变为“动手干活的数字员工”。相关自动化任务依赖工具能力、配置、授权与运行条件；本课程区分OpenClaw与WorkBuddy，不将开源、自托管或无人值守能力相互等同。本课程专为企业办公人员设计，从通用AI提效到WorkBuddy智能体落地，帮助您构建“个人AI助手+自主执行数字员工”的完整作战体系，练习办公自动化任务并检查结果

本课程遵循“认知破冰 → 单兵提效 → 系统赋能 → 数字员工落地”的进阶逻辑，覆盖从通用AI工具到WorkBuddy智能体的完整能力图谱

课程时间

2天，12小时

授课方式

理论讲授、案例实操、工具演练、小组讨论、实战演练

课程内容重点

01第一天：AI赋能个人办公任务
02提示词工程——驱动AI的职场语言
03Excel+AI实战——告别函数与脏数据
04智能报表与可视化——从数据到洞察
05第二天：构建数字员工——从单点工具到任务自动化
06数字员工入职——加载办公核心技能
07【核心实战】WorkBuddy赋能办公场景
08安全红线与技能拓展

讲师介绍

戴国强 讲师头像

戴国强

内训师体系建设与职场效能提升专家

戴国强老师是TTT培训实战专家与AI办公提效专家，拥有近20年人才发展经验。曾任百度高级培训讲师及多家知名企业培训负责人，深耕内训师体系建设、商务演讲与AI智能课程开发，累计授课数千场，致力于通过数字化工具提升职场效能

金融银行电力能源通信房地产制造业互联网科技
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课程差异说明

Source reviewed draft; native and publication clearance still pending.

课程常见问题

这门课适合哪些学员参加？

企业行政人员、运营专员、项目主管、部门经理及希望利用AI提升效率的人员。

学习这门课可以获得什么收益？

1. 办公提效：评估重复性办公工作，练习AI辅助处理与成果核验；2. 技能重构：告别死记硬背函数，学会用自然语言驱动AI生成复杂公式与报告。

课程通常安排多长时间？

课程通常可按2天，12小时安排，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？

理论讲授、案例实操、工具演练、小组讨论、实战演练

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