目擊道存網不會淘那類人會點發但會淘汰你 ，汰隻送的
定目標 、淘汰淘汰但你的但会点名字、錯起來也越像對的那类 。收藏 100 條咒語從不改業務 。淘汰淘汰且對方不用追問十遍 ？但会点
② 敢當「最後一道閘」
AI 說得越來越像真的，你的那类道歉 ，
迷思 3 ：「我多學幾個工具就能逆襲」
工具半年一換。淘汰淘汰能轉化、但会点怎樣算做完 、那类任務換了。淘汰淘汰你就已經超過「隻會點發送」的但会点大多數人。
Day 2
讓 AI 出方案 ，那类省得白焦慮
迷思 1 ：「我會用 ChatGPT 了」= 我有競爭力
錯一半。和「會用 Word」差不多 。能否用 1 分鍾把任務講給同事聽 ，
和「模型會不會取代人類」相比 ，對係統上線簽字 。你隻改目標和驗收；標紅 3 處必須人工改 。
升值的是整合 ：
聊天裏聊完不算完 → 要進係統 、
Day 3
對外或對內發一次
，
五件越來越值錢的事（按優先級）
① 會把「模糊話」翻譯成「可交付」
老板說「搞個購物網站」「優化一下 AI 問答」——
值錢的人能補全
：誰用 、按季度換
。而是這三類
：
——最知道「什麽叫完」
——質量 、
它更狠的一點是
：淘汰「隻交付中間步驟」的工作方式——
不管中間步驟是手寫
、
未來最缺的崗位之一，進審計；
GUI 裏填完表不算完 → 要回寫會話
、更值得每天問自己一句：
這件事 ，
同事小李用 AI 半小時拚完周報 ，寫上：以下內容經我審核
，合規
、下次還能接著改；
公眾號發出去不算完 → 要有人看、被留下 。不署名 。對客戶承諾、而是 ：
每個項目留一頁「踩坑筆記」
團隊共享「驗收清單」而不是共享 Prompt 大全
小步試 → 看數據 → 再推廣
無效姿勢：追每個熱搜模型名 、
⑤ 學得動 、我敢不敢 、是中間層：上傳下達 、且可控
反而懸的 ，隻遞 AI 初稿 、你的判斷 、不會貶值 。敢改、進流程 、才容易被看見 、會點發送是及格線 ，而是 ：AI 時代到底該練什麽 ，會不會負責 ？
敢的人 ，
自測 ：你不打開 AI ，
客戶要投訴找誰 ？監管問責找誰
？同事甩鍋找誰
？
都要一個能找得到的人
。從沒點開過鏈接 。而是敢說不 、
寫初稿 、
不會驗收的人，改得快
新模型 、
今天聊的，新規範 ，驗對錯 、不是「會寫 Prompt 的人」，不做清單（各 3 條） 。還是 AI 生成 。口碑
——3 個人幹 5 個人的活，手寫 ：目標 、串流程 、
④ 願意對結果「署名」
推給「模型說的」——越來越不被接受 。驗收 、
先破三個迷 ，是下麵這五件事——和具體 App 無關 。是搜索，忘得慢、
拉開差距的是 ：你敢不敢在對外內容、搜資料 、
AI 最吃這個 ：你問題寫越清 ，
做完這三天，被信任 、
不是 Prompt 咒語，你是簽字人 。它越像糊弄你的實習生 。③ 會把碎片能力「串成閉環」
單點技能在貶值
：
「會寫文案」「會寫代碼」「會畫圖」——模型都能幫一大截 。如果 AI 搞砸了，也不是又一款新模型 ，
這不是 AI 不行 ，比不用 AI 的人更危險 。會議室裏老板隻問了一句 ：
「第三段數據從哪來的？錯了你負責嗎 ？」
小李愣住——他隻點了發送 ，什麽絕對不能發生 。什麽場景 、不定義 、它越像資深同事；你問題越糊，背鍋——越來越貴 。對象 、真正可遷移的 ，
所以 ：AI 可以幫你起草 ，
給你一張「角色對照表」（收藏用）
7 天太長 ？給你 3 天極簡版
Day 1
挑一個真實工作 ，
四件別再卷了（真的浪費時間）
誰反而更容易「上浮」 ？
不是最會炫技的 ，能不能 、
有效姿勢不是囤課，新插件 、敢留痕的人：
這數據核實了嗎 ？
這承諾法務看過嗎 ？
這功能上線誰簽字 ？
記住一句 ：
AI 是提案機 ，不能外包 。是人把「會用 AI」和「能扛事」混成了一件事 。不驗收、
迷思 2：「AI 會取代我的工作」
更常見的是 ：崗位還在 ，
寫在最後
AI 不會均勻淘汰所有人 。
能串成閉環的人，
