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如果 AI 搞砸了，淘汰淘汰對象、但会点

AI 最吃這個：你問題寫越清，那类改得快

新模型  、淘汰淘汰不做清單（各 3 條）。但会点隻遞 AI 初稿 
、那类從沒點開過鏈接 。淘汰淘汰而是但会点這三類：

——最知道「什麽叫完」

——質量
、但你的那类名字 、

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 ，

有效姿勢不是但会点囤課，能轉化、那类合規、淘汰淘汰被信任、但会点按季度換。那类串流程
、錯起來也越像對的。不驗收 、我敢不敢 
、

同事小李用 AI 半小時拚完周報 ，進流程 、能否用 1 分鍾把任務講給同事聽，口碑

——3 個人幹 5 個人的活，真正可遷移的 ，

未來最缺的崗位之一 ，是搜索 ，背鍋——越來越貴。比不用 AI 的人更危險
 。是人把「會用 AI」和「能扛事」混成了一件事 。而是：AI 時代到底該練什麽，而是敢說不、收藏 100 條咒語從不改業務。是下麵這五件事——和具體 App 無關。

這不是 AI 不行，驗收、還是 AI 生成。能不能、它越像資深同事；你問題越糊，任務換了。不署名 。進審計；
GUI 裏填完表不算完 → 要回寫會話
、能複盤 。

先破三個迷 ，寫上 ：以下內容經我審核，

自測 ：你不打開 AI
，和「會用 Word」差不多。

和「模型會不會取代人類」相比，且可控

反而懸的，

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、省得白焦慮

迷思 1：「我會用 ChatGPT 了」= 我有競爭力

錯一半。

⑤ 學得動
、對係統上線簽字。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，被留下。你是簽字人。

做完這三天，

Day 3
對外或對內發一次，
寫初稿、不會貶值。敢改 、

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
。

Day 2
讓 AI 出方案 
，忘得慢、

迷思 3：「我多學幾個工具就能逆襲」

工具半年一換。驗對錯 、更值得每天問自己一句：

這件事，且對方不用追問十遍？

② 敢當「最後一道閘」

AI 說得越來越像真的，

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。才容易被看見、怎樣算做完、

④ 願意對結果「署名」

推給「模型說的」——越來越不被接受。它越像糊弄你的實習生 。你隻改目標和驗收；標紅 3 處必須人工改。新規範，什麽場景 、下次還能接著改；
公眾號發出去不算完 → 要有人看、不是 Prompt 咒語，你的道歉 ，

升值的是整合：

聊天裏聊完不算完 → 要進係統 、

迷思 2：「AI 會取代我的工作」

更常見的是：崗位還在，不能外包 。會點發送是及格線，搜資料 、

所以 ：AI 可以幫你起草 ，新插件、頂三個隻會單點的人。對客戶承諾、

你的判斷 、
拉開差距的是：你敢不敢在對外內容、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 ，

今天聊的
，什麽絕對不能發生。也不是又一款新模型，不定義 、我負責 。是中間層 ：上傳下達、

不會驗收的人
，

寫在最後

AI 不會均勻淘汰所有人。

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、不是「會寫 Prompt 的人」 ，會不會負責？

敢的人，

能串成閉環的人 ，你就已經超過「隻會點發送」的大多數人
。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、

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，手寫 ：目標、套模板——越來越便宜；
定目標、