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通用AI能力
Manifest识别 71 期，本次展示 56 期
为什么未来每个今朝员工都需要一个AI助手
今天记住一句话：AI不是替代员工，而是在增强员工。
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ChatGPT不是搜索工具，而是你的工作助手
搜索工具帮助你“找信息”，ChatGPT更重要的是帮助你“做工作”。
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AI不是越聪明越好，先把任务说清楚
为什么有时候ChatGPT回答很好，有时候完全不是你想要的？
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好的提示词，不是写得长，而是把关键信息给够
好的提示词，不是越专业、越长越好。
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不要让AI猜：学会区分“事实、判断和待确认”
AI很容易给出一个“听起来合理”的解释，但：
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AI给出的答案，不要急着用：先学会让它说明依据
ChatGPT很擅长把答案说得完整、流畅、有逻辑。
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信息不够时，先让AI问你
有时候ChatGPT回答不好，不是AI不会做，而是：
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不要把整项工作都扔给AI，先学会把工作拆开
很多人使用AI时会问：
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AI第一次给你的，通常只是初稿
很多人使用ChatGPT时：
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一个好提示词，用完不要扔
今天好不容易和ChatGPT磨出一个很好用的方法，过几天遇到类似工作，又重新从头问一遍。
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如何向GPT提出高质量问题
很多员工使用GPT时会发现：
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如何告诉GPT你的工作背景
很多员工使用GPT时会发现：
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如何让GPT理解你的角色
同一个工作问题：
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如何让GPT帮助写方案
很多人让GPT写方案时，第一句话是：
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如何让GPT总结文件
很多人把文件交给GPT后，只说一句：
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如何让GPT分析资料
上一期我们讲：
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如何让GPT优化文字
很多人把一段文字交给GPT后，会说：
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如何让GPT生成工作计划
很多人会直接告诉GPT：
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如何让GPT辅助会议总结
会议结束后，很多人会直接对GPT说：
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如何让GPT帮助解决问题
工作遇到问题时，很多人会直接问GPT：
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行政人员如何使用GPT
行政工作经常不是事情太难，而是：
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如何发现自己的AI应用场景
前面我们已经看过销售、商务、技术、管理、财务、行政怎样使用GPT。
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一个工作任务如何拆解给AI
昨天我们找到了自己的AI应用场景。
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如何判断AI输出是否可靠
AI写得流畅、完整、很专业，
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建立个人AI助手
个人AI助手，不是先做一个：
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什么是Work
前30期，我们主要学习：
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Work和普通GPT有什么区别
Work和普通GPT，
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Work如何处理文件
让Work处理文件，
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Work如何分析资料
让Work分析资料，
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Work如何整理信息
整理信息，
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Work如何生成报告
让Work生成报告，
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Work如何帮助数据分析
把一张Excel交给Work，
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如何发现适合自动化的工作
一件工作AI能做一次，
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建立第一个个人AI工作流
第038期我们找到了：
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AI如何减少重复劳动
AI最容易帮助我们的，
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Excel数据分析自动化
很多Excel工作其实一直在重复：
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周报生成自动化
每周写周报，
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会议纪要自动化
以前我们已经学过：
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项目资料整理自动化
一个项目的资料可能来自销售、商务、技术、供应链等不同岗位。
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文件分类自动化
工作中经常需要反复处理不同文件：
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信息汇总自动化
工作中经常遇到：
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工作复盘自动化
工作完成后，你是否经常这样总结：
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理光业务AI案例
客户咨询理光办公设备时，你会不会急着向客户介绍型号、功能和价格？
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京瓷业务AI案例
**今天学习：让AI帮助整理设备使用反馈，而不是让AI直接判断故障。**
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B2B业务AI案例
一个B2B项目，可能需要销售、商务和技术等多个岗位协作。
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租赁业务AI案例
客户说：
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AI如何帮助流程优化
同样的三项信息，先填写到一份材料，再手工填写到另一份材料。
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从个人效率到团队效率
一名员工用AI整理资料很顺手，把提示词发给同事后，团队效率就一定提高了吗？
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Work与今朝智能体建设
今天是第三阶段的最后一课。
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什么是智能体
今天进入第四阶段——智能体认知。
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GPT和智能体有什么区别
同样是一条客户咨询，直接用GPT和使用智能体，有什么不同？
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企业为什么需要智能体
企业是不是每个岗位都应该建设智能体？
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智能体由哪些部分组成
智能体要帮助员工完成工作，只有一个能力很强的AI模型就够了吗？
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企业知识库为什么重要
AI知道很多，为什么仍然可能答错公司的事情？
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为什么经验需要沉淀
一个员工做过的工作，为什么不能只靠自己记住？
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今朝智能体建设整体思路
如果今朝未来希望用智能体帮助员工工作，应该先做什么？
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