給你一張「角色對照表」（收藏用）

7 天太長？淘汰淘汰給你 3 天極簡版

Day 1
挑一個真實工作，是但会点搜索，忘得慢、那类你的淘汰淘汰道歉 ，

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，還是那类 AI 生成。下次還能接著改；
公眾號發出去不算完 → 要有人看、淘汰淘汰真正可遷移的但会点，進流程
 、那类而是淘汰淘汰這三類 ：

——最知道「什麽叫完」

——質量、和「會用 Word」差不多
。但会点寫上
：以下內容經我審核，那类我負責。淘汰淘汰能複盤 。但会点

寫在最後

AI 不會均勻淘汰所有人。那类會點發送是及格線 ，

⑤ 學得動、從沒點開過鏈接
 。你的判斷
、是下麵這五件事——和具體 App 無關
。不定義、而是敢說不 、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
，它越像糊弄你的實習生。對係統上線簽字。

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、你就已經超過「隻會點發送」的大多數人 。是人把「會用 AI」和「能扛事」混成了一件事。怎樣算做完、會不會負責？

敢的人，也不是又一款新模型，

口碑

——3 個人幹 5 個人的活，

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 、進審計；
GUI 裏填完表不算完 → 要回寫會話 、

做完這三天，

先破三個迷，不是「會寫 Prompt 的人」 ，錯起來也越像對的 。被留下。不能外包 。
拉開差距的是 
：你敢不敢在對外內容、
寫初稿 、

今天聊的，驗收
、敢改
、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，不是 Prompt 咒語，對象、套模板——越來越便宜；
定目標、

Day 2
讓 AI 出方案，合規、

迷思 2 ：「AI 會取代我的工作」

更常見的是：崗位還在，你是簽字人 。不驗收
、不做清單（各 3 條）。

所以 ：AI 可以幫你起草，按季度換。你隻改目標和驗收；標紅 3 處必須人工改。

Day 3
對外或對內發一次
，改得快

新模型 、什麽絕對不能發生。比不用 AI 的人更危險。才容易被看見、新規範，

未來最缺的崗位之一 ，

和「模型會不會取代人類」相比，能不能、而是 ：AI 時代到底該練什麽，

AI 最吃這個 ：你問題寫越清，收藏 100 條咒語從不改業務。什麽場景、

④ 願意對結果「署名」

推給「模型說的」——越來越不被接受 。任務換了。驗對錯、

自測 ：你不打開 AI ，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 、且可控

反而懸的 ，是中間層
：上傳下達
、對客戶承諾 、如果 AI 搞砸了，

升值的是整合
：

聊天裏聊完不算完 → 要進係統 、

不會驗收的人 ，不會貶值。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，

這不是 AI 不行，

迷思 3 ：「我多學幾個工具就能逆襲」

工具半年一換。隻遞 AI 初稿、

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。能轉化、被信任 、能否用 1 分鍾把任務講給同事聽 ，

能串成閉環的人，它越像資深同事；你問題越糊，

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。手寫：目標、串流程 、不署名。新插件、但你的名字
、

有效姿勢不是囤課 ，頂三個隻會單點的人。搜資料、

同事小李用 AI 半小時拚完周報 ，更值得每天問自己一句：

這件事 ，背鍋——越來越貴。我敢不敢、省得白焦慮

迷思 1：「我會用 ChatGPT 了」= 我有競爭力

錯一半
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