建立安全使用与结果判断基础
用数据红黄绿、最小必要与脱敏说明输入边界，结合幻觉、提示词注入和人工复核，帮助员工判断哪些信息能提供、哪些输出需要核实。
企业 AI 培训与应用推广
让团队从会提问，走向能用 AI 完成工作。
围绕企业真实场景，设计并主讲 AI 使用与 Agent 实操培训，覆盖安全边界、任务拆解、WorkBuddy 操作与工作流沉淀，并通过作业评估和后续工具评审推进应用。
- 员工参训
- 89
- 实战作业完成评估
- 67
- 高质量作业
- 44
- 高潜候选
- 21
让 AI 进入真实工作
业务挑战
员工已经接触 AI，但把工具用于真实工作，还需要解决任务怎么选、上下文怎么给、执行权限怎么设，以及结果如何检查的问题。不同岗位需要能直接练习的业务场景。
培训与推广路径
通过岗位任务、WorkBuddy 实操与成果评估，把目标、上下文、执行边界和验收标准串成一套工作方法，再从实际产出中识别后续辅导对象和可继续评审的应用。
从安全使用到 Agent 实操
把业务需求交代成清晰任务
从真实岗位中选择适合 AI 的工作，明确目标、角色、背景、约束、输出格式和验收要求；通过追问补齐信息，减少含糊指令。
用 WorkBuddy 完成 Agent 实操
连接工作空间、文件、工具、权限和任务拆解，理解 Agent 的执行循环、上下文、记忆与协作，练习过程检查、异常接手和结果验收。
把重复工作沉淀为 Skill
将有效的任务说明、处理步骤和检查规则整理为岗位 Skill 与标准工作流，让员工能继续使用、调整和复用，也能迁移到新的工具。
关键设计选择
从真实工作出发
围绕文件整理、信息抓取、简单网站和重复操作设置练习，让员工带着工作问题使用 AI。课程连接具体输入、处理过程与交付物，让结果可以被检查。
把执行与验收一起教
在任务说明之外，讲清权限、上下文、过程检查和人工复核。用目标与验收要求管理 Agent，让员工判断任务是否完成、何时需要修正或接手。
用实际产出发现培养对象
按业务相关性、完成度和任务难度评估作业，将培训前的使用意愿与培训后的实战表现连接起来，为后续辅导、种子候选识别和案例推广提供依据。
让实践形成可评估的成果
89 名 P3 及以上员工参与培训，67 份实战作业完成评估。其中 44 份作业的业务相关性、完成度均获高评价；21 名提交人同时达到进阶任务要求，识别为高潜候选。练习覆盖以下四类任务。
重复操作自动化
围绕文件处理、数据整理和重复操作，设计能够执行具体任务的自动化流程。
行业信息获取
使用提示词与 Skill 抓取、整理行业热点，形成便于继续阅读和使用的信息结果。
简单网站搭建
将一个清楚的需求转化为页面，练习从任务描述到可见成果的完整过程。
业务工具方案
梳理提效工具或网站的使用对象、输入输出和功能范围，形成可继续开发的方案。
RESEARCH / TEACHING / ADOPTION
从调研到推广，我的交付
- 01
调研与课程设计
我结合员工使用现状与岗位需求组织课程，另设计面向管理岗位的追问、诊断与方案比较练习。
交付课程大纲、演讲稿、操作清单与管理判断卡模板
- 02
培训主讲与实操
我主讲两场内部 AI 培训，将概念讲解与 WorkBuddy 演示连接起来，带入任务说明、权限设置和结果检查。
交付现场讲解与操作演示、岗位实战练习
- 03
成果评估与候选识别
我按业务相关性、完成度和难度评估作业，并与培训前的种子评分交叉分析。
交付作业评分、部门与岗位分析、高潜候选识别
- 04
工具评审与推广跟进
我审阅员工提交的业务工具，检查场景、证据、执行边界与维护条件，明确继续验证和改进的方向。
交付工具评分、复评问题与推广改进建议
想让团队把 AI 用进实际工作？
从岗位场景、实操训练和成果评估开始，聊聊适合你团队的应用路径。
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