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课程背景： 生成式人工智能快速崛起，成为全球科技变革的核心驱动力。从ChatGPT到Deepseek，从文案生成到数据分析，各类AI工具不断涌现，重塑着企业的运营方式与人才结构。它不仅是技术革命，更是生产力的范式转移，几乎所有行业都正面临“AI重构”的关键拐点。 然而，大多数企业在面对AI浪潮时，却面临三大困境：一是认知滞后，看不清趋势和本质；二是落地困难，AI工具用不好、用不出效果；三是组织能力缺口，员工缺乏系统的方法与实操能力，难以真正提升效率与竞争力。 本课程围绕“生成式AI技术演进与重塑生产力”主题，立足企业真实需求，聚焦AI在写作、数据分析、会议管理、新媒体、知识萃取等高频场景的落地应用，帮助学员构建系统认知，掌握提示词调教方法，熟练运用主流AI工具（如DeepSeek等）解决业务难题，真正实现从认知升级到效率跃升、从技术理解到实际赋能。 课程收益： ●掌握趋势与原理：系统理解生成式AI的发展脉络与技术底层，提升对AI工具的判断力与选型能力 ●建立提示词思维：掌握提示词设计方法，学会高效调教AI，提升输出质量与适配场景能力 ●提升业务效率：掌握AI在写作、数据分析、汇报、会议管理等场景的应用方法，实现日常工作自动化、结构化、智能化 ●打造岗位竞争力：通过案例实操与岗位定制化训练，快速掌握一套能落地、能提效的AI使用方法，建立个人与团队的AI能力优势 ●推动组织应用落地：为企业培养具备AI认知、工具使用与业务结合能力的种子选手，助力推动智能化转型与生产力升级 课程时间：2天，6小时/天 课程对象：企业全员 课程方式：讲师讲授+案例分析+实操演练 课程大纲 第一讲：洞见AI——生成式技术演进与实战应用全景 导入：AI的颠覆性力量，引了大模型的潜力 降本增效：让AI接管重复性与流程性任务 快速产出：缩短内容、报告、创意类任务的交付时间 智能决策：从“人+经验”转向“数据+AI洞察” 一、人工智能底层逻辑 1. 人工智能技术发展 2. AI大模型核心 1）算力 2）算法 3）数据 3. 生成式AI的原理拆解 ——AI的本质：从概率模型到认知突破 ——超越搜索引擎：生成式AI的范式迁移 讨论：大模型是如何训练的？ 4. 大模型技术盲点和风险预警 案例：三星数据泄露，如何预防? 案例：律所造假被惩罚，如何规避？ 二、主流大模型及大模型应用场景解析 1. 国内外主流通用大模型优劣势分析 国外：ChatGPT、Claude、Gemini、Grok 国内：Deepseek、豆包、文心一言、通义千问 2. 解码DeepSeek核心优势 核心优势：强大推理性能，架构创新、极致成本效益、国产化生态 3. Deepseek快速发展的关键 1）突破“算力-性能”不可能三角 2）开源生态+国产化替代 3）免费策略：重新定义AI经济模型 4）用人和管理策略 讨论：为什么美国要封杀Deepseek？ 讨论：开源能如何盈利？ 3. 应用场景地图 1）内容生产：公文、营销、视频脚本、合同生成 2）数据分析：BI洞察、报表自动化、智能问答 3）会议管理：会议记录、行动项追踪、自动纪要生成 4）决策支持：市场分析、竞品对比、客户画像提取 实战演练：用AI分析总结各个AI工具的特点和优劣势 第二讲：提示词与智能体——驾驭大模型的核心方法论 一、驱动大模型的密钥——提示词 讨论：提示词是什么？ 讨论：为什么提示词决定AI输出质量？ 二、提示词：驱动大模型的核心方法论 1. 揭秘提示词冠军的万能公式 万能公式：CO-STAR 2. 推理模型提示词 技巧一：反问Deepseek 技巧二：示例引导Few-shotprompting 技巧三：定目标，直抒胸臆，但注意细节 技巧四：说人话 3. AI时代的认知升级 1）提示设计中如何使用乔哈里视窗 2）4大类问题，提示技巧是什么？ 问题类型一：人了解+AI了解 技巧：简单说 问题类型二：人不了解+AI了解 技巧：提出好问题，写好提示词 问题类型三：人了解+AI不了解 技巧：投喂模式，示例引导 问题类型四：人不了解+AI不了解 技巧：开放聊 3）讨论：AI认识升级后的乔哈里视窗会是什么形状 第三讲：场景化落地——AI重塑办公效能的实战指南 一、智能办公自动化：核心事务效率跃迁 1. 公文自动化：1分钟撰写各类公文 重点：格式合规性、权威语气生成、政策术语库调用 技巧：政策文件关键词锁定技术+自动润色，思想高度提升技巧 公文写作逻辑：是什么，为什么，怎么做？ 方案： 1）直接生成 2）范例生成 3）多轮提示生成 案例实操：如何写一个思想政治高的公文 2. 写演讲稿子：如何去掉AI味 重点：语言自然度校准、情感真实感植入、个性化表达强化 技巧：反模板化表达+句式节奏动态调整+立人设 案例实操：如何AI 写一个人味的演讲稿 3. 标书智能撰写：合规性与竞争力双优化 重点：技术暗标条款映射、评分点全覆盖、差异化亮点植入 技巧： 1）标书要素提取器（自动识别关键需求） 2）抓住得分点，有针对性撰写 3）切换小模型 案例：某大学招标项目 4. 危机公关：舆情响应与声明撰写（案例解析） 重点：责任定性与情感安抚的平衡、法律风险规避 技巧：评估事件性质，提出撰写意见+根据反馈快速撰写公关文案控制舆情 案例：宝马冰淇淋事件AI重构方案对比 5. 合同审查：3 分钟排查潜在风险点 重点： 权利义务平衡性评估，法律风险评估、分析对方可能的动机与陷阱
技巧： 不同角度，不同人设进行分阶段审查，出法律意见书
实操演练：审查一份合同的风险点 6. 合同生成：5 分钟拟定完整文本 重点：风险条款识别、履约节点可视化、自动修订建议 技巧：评估风险点识别潜在问题+撰写有利条款 实操演练：撰写一个劳务合同 7. 行业极速洞察：分析一个行业只需5分钟 重点：市场竞争格局、技术迭代路径、供应链风险 技巧：筛选可信来源 麦肯锡工作法：SWOT模型/【波特五力】/【PEST分析】 实操演练：5分钟摸清一家公司 二、汇报与会议智能化：全流程提效技巧 1. 智能PPT生成——突破创作瓶颈 重点：解决逻辑断裂、数据缺失导致的创作停滞 技巧：内容断层智能填充+信息密度精准调控+演讲剧本自动化 ——万字报告→精要PPT：信息提取术 实操演练：写一个工作总结PPT 2. PPT页面文字太多——关键词提炼呈现 重点：提取关键信息，增加可信度 技巧：AI萃取主题和关键信息+视觉化呈现+交互增强 实操演练：1分钟把文字转成图表 3. PPT图太丑还不能删——优化呈现质感 重点：优化视觉呈现，保留核心信息 技巧：AI 辅助美化 + 信息聚焦强化 实操演练：3 分钟让普通图片变专业配图 4. 思维导图和流程图——梳理逻辑线 重点：智能知识图谱构建，秒级生成逻辑流程图 ——万字报告→1页脑图 流程自动化设计：业务逻辑可视化 实操演练：AI快速总结你下一本书的思维导图 5. 数字人汇报——7*24小时智能演示 重点：降低真人出镜成本与时间限制 实操演练：做一个数字人讲解视频 6. 高转化会议邀请设计——增强个性化 重点：提升参会率，激发参会兴趣 7. 故事力强化——抓住听众注意力 重点：破解内容枯燥难题，提升说服力 8. 智能会议秘书——语音转纪要+行动项追踪 重点：解放人工记录成本，确保行动项落地 技巧： 1）语音转纪要：上传录音→自动生成讨论脉络图 2）任务追踪器：自动提取"TODO项"→分配责任人 3）区分发言人身份（领导/技术/反对者）→标注关键立场 实操沙盘：会议AI落地 1）写一个PPT 2）制作会议海报 3）制作个性化会议通知 4）写一个吸引人的开场故事 三、数据智能分析与可视化：从数据到决策 1. Excel复杂公式记不住？——自然语言转函数代码 重点：解决复杂函数记忆与应用难题 技巧：精准定位表格+自然语言转公式错误调试 2. 订单忘记付款？——智能催收邮件生成 重点：Excel联动Outlook发催收邮件 技巧：自动化筛选相关客户+自动发提醒邮件 3. 财报风险挖掘实战 重点：自动化产出决策级洞察报告 分析财报3大报表：资产负债表、利润表、现金流量表 拆解真实案例：A股上市公司财报风险挖掘实战 4. Deepseek优化产品组合，提升企业盈利能力 重点：可视化，数据洞察，分析模型，识别高贡献产品 工具：使用波士顿矩阵分析框架 案例：某汽车公司，使用AI优化产品组合 实战演练：用Deepseek生成可视化的分析报告 四、AI赋能新媒体运营：内容量产与精准触达 1. 人设定位引擎 重点：解决账号同质化，构建不可复制的竞争力标签 技巧：商业定位人设定位+内容选题法 实战演练：用Deepseek分析适合自己的赛道，人设 2. 创作爆款小红书笔记 重点：正确的姿势仿写高传播笔记，不被判定搬运和侵权 技巧：分析对标笔记爆款密码+加入人设化仿写术（爆款创意迁移） 实战演练：仿写有自己人设的图文笔记 3. 笔记量产引擎 讨论：如何1小时产出1年的笔记？ 重点：批量创作 技巧：金句类笔记拆解+Deepseek+Canva批量创作笔记 4. 客户关系魔法（个性化姓名音乐生成） 重点：姓名嵌入音乐生成 实战演练：用AI给你的团队写首歌曲 5. AI视频生成——从灵感闪现到视觉盛宴 重点：首帧定调 + 精准提示词赋能+ 多轮打磨升级 案例：AI打造堪比院线的电影大片既视感 第四讲：搭建知识库和AI智能体——大模型协同与自动化应用 一、 知识库核心认知 1.知识库核心价值 1）提升效率，降低成本 2）弥补专业领域知识不足 3）提升回复准确性 4）解决大模型幻觉问题 2.ima知识库的优势 1）腾讯生态整合：微信内容一键整合 2）全场景多端协作：支持PC端、移动端、网页版多平台实时同步 3）低成本：个人版 0 元，企业版按量付费 3.ima知识库搭建和使用 1）创建个人知识库 2）创建共享知识库 3）知识广场 二、AI智能体（Agent）：大模型协同与自动化应用 1. 大模型协同的的三种模式 1）嵌入(embedding）模式 2）副驾驶(Copilot）模式 3）智能体(Agent）模式 讨论：智能体(Agent）能做什么？ 2. 智能体(Agent）的核心模块 1）感知模块：通过自然语言、图像等多模态输入理解用户需求和环境信息。 2）规划：将复杂任务拆解为子任务。 3）行动：调用工具（如Python代码执行、API访问）或与环境互动（如点击网页） 4）记忆：存储对话历史、知识库或工具使用结果，支持长期任务（如连续对话） 5）反思（Reflection）：评估结果，修正错误 3. 智能体(Agent）与人工智能的关系 三、智能体搭建 1. Coze全景认知 1）智能体应用场景剖析 2）Coze开发平台优势 ——低门槛、生态整合、商业化潜力、开源与私有化部署优势 2. 最小可执行智能体开发 实战：5分钟创建一个去AI味智能体 3.工作流基础与搭建 1）插件添加与配置 2）工作流基础 3）如何编排工作流 案例演示：搭建一个客服的智能体
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