AI 超级普通版：非程序员的 AI 实战手册

适用的群体：产品、运营、设计、财务等非程序员岗位，想在日常工作里把 AI 用起来提效的人。 目标：学完能直接把 AI 用进本职工作，周一就能用。 不是目标：不讲 Agent/RAG 等技术原理，不写代码，不追求你能讲懂原理，只追求你能用得上、用得对。

为什么值得你现在花两小时

你可能已经用过 AI 聊天工具，但总觉得好像也就那样，写出来的东西不好用，答非所问，还得自己大改。这不是 AI 不行，是大部分人从来没被教过怎么跟它提需求。

这本手册和网上大部分 AI 教程的区别是：它不讲原理，不让你学一堆新名词，只给你两样东西。

1. 一条几乎能用在所有场景的提示词公式（模块一，5 分钟学会）；
2. 按岗位分类的可以直接复制粘贴、改几个字就能用的模板（模块二到九，覆盖产品/运营/设计/财务/销售/客服/HR招聘/行政文秘八个岗位）。

学完之后你能做到的具体变化：写一份周报从 20 分钟压缩到 5 分钟，一次竞品分析框架 1 分钟出草稿，给客户的邮件不用再对着空白页发呆。这些不是夸张的营销话术，每个模块结尾都有练习任务，你现在就可以拿自己手头的真实工作试一遍，效果好不好，自己跑一次就知道。

使用说明

• 每个模块结构一致：这个模块解决什么问题 → 可以直接套用的提示词模板（部分场景配了 AI 大概会怎么回答 的参考示意）→ 为什么有效/常见误区 → 练习任务 → 小结。模板里的方括号 [ ] 是需要你替换成自己实际内容的地方。每个提示词模板下面都配了一个代码框，点右上角就能一键复制，改几个字直接发给 AI 就行。
• 不需要按顺序学完全部模块，如果你是财务岗，可以直接跳到模块五，其余模块随时回来翻。
• 结尾有一张自查表，学完可以对照打勾。

开始之前：一条关于安全的提醒

在把任何内容粘贴给 AI 工具之前，先问自己一句：这段内容如果被别人看到，我会不会有麻烦？

• 客户隐私信息、未公开的财务数据、内部战略文件、含密码或密钥的内容，不要直接粘贴进公开的 AI 聊天工具。
• 涉及公司数据的使用，先确认一下公司是否有 AI 工具使用规范（很多公司已经有企业版/内网部署的 AI 工具，优先用这些）。
• AI 给出的内容（尤其是数字、日期、法规、别人的话）在用于对外或正式场合前，一定要人工核对。它有时候会讲得很像真的，但其实是错的，这不是它笨，是它的工作方式决定的。养成复核的习惯，比追求一次性生成正确答案更重要。

模块一：学会和 AI 好好说话 · 一个提示词公式

为什么同样是用 AI，有人觉得好用到离不开，有人觉得根本不好用，还不如自己写？差别几乎从来不在用了哪个 AI 工具，而在怎么跟它说话。这个模块就讲透这一件事，学会之后，后面所有岗位模块的模板你都能看懂为什么这么写，甚至自己现编都没问题。

AI 不是猜你心思，而是你给多少信息，它用多少信息。大部分人觉得 AI 不好用，其实是没把话说清楚。记住这个公式，可以用在几乎任何场景：

角色 + 背景/材料 + 任务 + 格式要求 + 一个例子（可选，但强烈建议）

• 角色：让 AI 知道自己该扮演谁来回答，比如“你是一名有 5 年经验的产品经理”。
• 背景/材料：把相关信息给全，越具体越好，比如原始资料、已有的文档、用户是谁、场景是什么。
• 任务：说清楚你到底想要它做什么，一句话讲明白，别让它自己猜。
• 格式要求：想要的输出长什么样，列表还是段落、多少字、要不要分点、给谁看。
• 一个例子：如果方便，给一个你想要的效果长这样的例子，AI 模仿的准确度会明显提升。

对比着看一眼，你会立刻明白差距在哪

写得不清楚的提问：

帮我写个周报。

用公式写清楚的提问：

你是一名互联网公司的运营专员（角色）。这周我做了 3 件事：上线了一个新用户优惠活动、处理了 12 条客诉、和设计对接了下周海报需求（背景）。请帮我写一份给主管看的周报（任务），要求分“本周工作、遇到的问题、下周计划”三部分，每部分不超过 3 条，语气简洁专业，不要写成流水账（格式要求）。

看到区别了吗？后者 AI 几乎不用猜，第一次生成的内容就能用大半。

为什么这样写有效

AI 生成内容的本质，是根据你给的信息猜一个最合理的答案。信息越少，它需要猜的部分就越多，猜错的概率自然越高。帮我写个周报这句话里，AI 不知道你是什么岗位、这周做了什么、给谁看、要多长，五个关键信息全靠猜，猜出来的东西自然文不对题。而公式里的五个要素，本质上是在替 AI 消除这些不确定性：

• 角色决定它用什么身份、什么专业词汇来回答；
• 背景/材料决定它有没有米下锅，没有具体信息，它只能编一堆放之四海而皆准的空话；
• 任务决定它知道终点在哪，不会答非所问；
• 格式要求决定你拿到手不用再大改排版；
• 例子是最有效的一项，与其用语言描述我想要的风格，不如直接给一个真实例子，AI 模仿具体例子的准确度，远高于理解抽象描述。

记住这个原理之后，你会发现公式不是死的模板，而是把不确定性讲清楚这一件事的五个角度。看到任何新场景，你都可以自己判断这次哪个要素最关键，要多花力气讲清楚。

常见误区

• 误区一：把公式当成必须五项全填的表格。 简单场景（比如翻译一段话）不需要五项都写全，公式是检查清单，不是必答题，缺了哪项导致效果不好，再补哪项。
• 误区二：背景信息给得太笼统。 “我们公司是做电商的”不如“我们是面向下沉市场的服饰电商，客单价 80-150 元”，越具体，AI 猜得越准。
• 误区三：只写一轮就放弃。 第一次没写好很正常，参考下面的追问技巧，往往 2-3 轮就能出满意结果。

进阶技巧：第一次不满意，别重新问，学会追问

新手最常见的浪费：AI 给的答案不满意，就删掉重新打一遍完整的提示词。其实更快的方法是在原来的对话里直接追问，AI 能看到上下文，改起来又快又准：

• “太长了，压缩到 50 字以内”
• “语气再正式一点，去掉感叹号”
• “第二点展开讲清楚，其他不变”
• “换一个角度，站在客户的立场重新写一遍”
• “把里面的专业术语换成大白话”

记住一个原则：一次对话是一次合作，不是一次考试。追问 2-3 轮拿到满意的结果，比一次性写出完美提示词更现实，也更快。

练习任务

挑一件你这周真实要做的事（写一段文案、做一次总结、回一封邮件），照着公式写一遍提示词，对比你平时随口一问的效果差多少。写完之后至少追问一轮，感受一下追问和重新问的区别。

本节小结：AI 效果差，90% 是因为信息给得不够，不是它不够聪明。记住角色、背景、任务、格式、例子这五个要素，遇到效果不满意就用追问细化，而不是推倒重来。这一条公式，是后面五个岗位模块所有模板的底层逻辑。

模块二：产品岗 · 用 AI 写 PRD、拆需求、做竞品分析

产品经理的日常工作里，从模糊想法到清晰方案这个过程最耗脑力，也最容易被 AI 分担。不是让 AI 替你做决策，而是让它帮你把发散的想法快速摆上桌面，你再筛选判断。这个模块带你过一遍产品岗最高频的 4 个场景。

场景 1：把一个模糊的想法拆成需求点

你是一名资深产品经理（角色）。我们是一个 [你的产品类型，例如：面向中小商家的进销存 SaaS]（背景），现在想做一个“[你的功能想法，例如：库存预警]”功能，目前只有一个模糊想法，还没有具体方案（背景）。请帮我把这个想法拆解成：核心用户痛点、3 个可能的实现方向（各自的优缺点）、需要和哪些角色确认哪些问题（任务）。用分点列表的形式，每条不超过 2 行（格式要求）。

AI 大概会给你什么样的回答：它通常会先列出 2-3 条核心用户痛点（比如库存不足导致断货流失订单、库存积压占用资金），再给出简单阈值提醒、结合销售预测的动态提醒、开放给用户自定义规则这类 2-3 个方向并简单点评优劣，最后列出需要和运营确认预警阈值标准、需要和技术确认数据更新频率这类需要拉齐的问题。这一步的价值不是替你做决定，而是把你脑子里零散的念头快速摆成一个可以讨论的框架，你要做的是审视这些点里哪些是对的、哪些遗漏了。

场景 2：起草一份 PRD 初稿

你是一名资深产品经理。请基于以下信息帮我写一份 PRD 初稿：功能名称是 [ ]，目标用户是 [ ]，要解决的问题是 [ ]，核心流程大致是 [简单描述几步]。PRD 需要包含：背景与目标、用户故事、核心流程图的文字描述、边界情况（哪些情况不做）、验收标准。用标准 PRD 结构分章节输出。

提醒：AI 写出来的是初稿，边界情况和验收标准这两部分尤其需要你结合真实业务再核一遍，AI 很容易漏掉你们公司特有的例外情况。

场景 3：做一次竞品分析

你是一名产品分析师。请帮我从以下几个维度对比这几款产品：[产品 A]、[产品 B]、[产品 C]，目标用户、核心功能、定价模式、明显的优势和短板。用表格形式输出，最后加一段“对我们产品的启发”的总结（不超过 150 字）。

提醒：AI 对竞品的了解可能不是最新的，涉及具体数字（定价、用户量）一定要自己去官网/公开资料核实一遍，把 AI 当帮你搭框架、省打字时间的角色，而不是信息源。

场景 4：写一份用户调研提纲

你是一名资深产品经理。我们想通过用户访谈搞清楚 [你的调研目的，例如：用户为什么不用某个功能]。请帮我设计一份访谈提纲，包含：开场破冰问题（1-2 个）、核心问题（4-6 个，从浅入深）、结尾开放性问题（1 个）。每个问题后面注明这个问题想验证什么假设。

提醒：访谈提纲只是脚手架，真实访谈时要根据对方的回答灵活追问，不要照着稿子念。

常见误区

• 把 AI 生成的 PRD 初稿当终稿直接发出去，尤其是边界情况和验收标准，这是最考验对业务理解的部分，也是 AI 最容易漏掉你们公司特有情况的地方，必须人工过一遍。
• 需求拆解只跑一次就定方案，场景 1 的价值在于摆出多个角度供你判断，如果三个方向都不满意，可以追问“再给 2 个不同思路，尽量跳出前面的框架”。
• 竞品分析里的数字直接引用，AI 给的定价、用户量等数字可能不是最新的，一定要去官网/公开资料核实。

练习任务

挑一个你手头正在做（或最近做过）的需求，用场景 1 的提示词跑一遍，看看 AI 拆出来的角度里有没有你之前没想到的。

本节小结：产品岗用 AI 的核心价值是快速把发散想法摆成可讨论的框架，不是替你做最终判断。需求拆解、PRD 初稿、竞品分析、调研提纲，四个场景背后都是同一个逻辑：让 AI 先出草稿，你来把关和拍板。

模块三：运营岗 · 用 AI 写文案、做用户分层、拟活动方案

运营岗的工作强度很大一部分来自重复但每次都要微调的内容产出，写文案、想选题、拟方案，本质都是在约束条件下生成内容，这恰好是 AI 最擅长的事。这个模块的重点不是让 AI 代替你的创意，而是让它帮你把从 0 到 1 的空白页焦虑解决掉，你再基于草稿判断和调整。

场景 1：写一条营销文案，并且要求不要一眼看出是 AI 写的

你是一名有经验的新媒体运营，说话风格活泼、有网感，不说套话（角色）。请为 [你的产品/活动] 写一条发在 [小红书/朋友圈/公众号] 的文案，目标是让 [目标人群，例如：25-35 岁的宝妈] 觉得这个东西跟我有关（任务）。要求：不超过 100 字，开头一句话要能让人 3 秒内停下滑动，不要用“亲爱的”“宝子们”这类明显营销腔的词（格式要求）。这是我之前写的一条效果不错的文案作为参考语气：“[粘贴一条你写过的、效果好的文案]”（例子）。

这个场景里最关键的是最后的例子。不给例子，AI 大概率会写出“亲爱的姐妹们、集美们”这类通用营销腔；给了一条你真实写过、效果好的文案作为参考，AI 仿写出来的语气会明显更接近你账号本来的调性，而不是一眼看出是 AI 写的那种同质化文案。

场景 2：给用户做分层

你是一名用户运营。我们有以下几类用户行为数据：[粘贴或描述你手上的数据，例如：注册未下单、下单 1 次未复购、复购 3 次以上]。请帮我把这些用户分成几类人群，给每类人群起一个好记的名字，并给出每类人群适合的一句话触达策略（比如发什么优惠、用什么话术）。用表格输出。

场景 3：快速拟一份活动方案框架

你是一名活动运营。我们想做一个 [活动目的，例如：拉动老用户复购] 的活动，预算大概 [ ]，时间大概是 [ ]。请帮我出一份活动方案框架，包含：活动主题、玩法机制、预计参与门槛、需要协调的其他部门、风险点提示。用分点列表，风险点至少列 3 条。

场景 4：一次性出一批选题，而不是一条条想

你是一名 [小红书/公众号/视频号] 运营。我们的账号定位是 [ ]，目标人群是 [ ]。请帮我出 10 个下周可以发的选题方向，每个选题给一句话说明为什么这个选题这类人群会感兴趣，按“干货类/情绪共鸣类/热点结合类”分组。

常见误区

• 文案不给例子，只描述风格，“活泼一点”“有网感”这类形容词太抽象，每个人理解的活泼都不一样，给一条真实例子比十句形容词描述都有效。
• 用户分层只做一次不复用，分层结果建议保存成一个固定文档，后续做活动、写文案时都可以直接引用这次针对哪类人群，不用每次重新分。
• 选题清单直接照抄发布，AI 给的选题方向是框架，具体切入角度、案例、数据还是需要结合你账号的真实情况填充。

练习任务

用场景 1 的公式，把你最近发过的一条文案翻译成 3 个不同风格版本（比如：专业版、活泼版、悬念版），对比哪个更适合你的账号调性。

本节小结：运营岗用 AI 的核心是解决从 0 到 1 的空白页焦虑。文案、分层、活动方案、选题，都可以让 AI 先出一版草稿，你负责判断调性对不对、方向准不准，而不是从零开始想。

模块四：设计岗 · 用 AI 出灵感图、写设计说明

很多设计师第一次用 AI 绘图工具时会很挫败，描述半天出来的图完全不是想要的效果。问题往往不在工具，而在怎么描述画面这件事本身，这个模块重点讲这个。

场景 1：向 AI 要设计灵感（描述画面，而不是描述好不好看）

给 AI 描述画面的时候，越具体越好。说清楚画面里有什么，而不是我想要好看的。

不清楚的说法：

帮我出一张海报灵感图，好看一点。

清楚的说法：

一张促销海报，主色调是 [ ]，画面中心是 [具体物体/人物/场景]，风格偏 [极简/复古/科技感]，需要留出上方 1/3 空白区域用来放标题文字，整体氛围 [ ]。

场景 2：把灵感描述整理成给设计工具用的提示词

你是一名视觉设计师。我现在想生成一张 [用途，例如：小红书封面图]，主题是 [ ]，目标受众是 [ ]，希望传达的感觉是 [ ]。请帮我把这个想法整理成一段适合喂给 AI 绘图工具（比如即梦、Midjourney）的详细描述，包含画面构图、色调、光线、风格关键词，一段话即可，不用分点。

场景 3：写设计说明（给团队/给甲方讲清楚为什么这么设计）

你是一名设计师，正在给非设计背景的同事解释一份设计稿。这份设计的核心思路是 [ ]，用了 [ ] 配色是因为 [ ]，排版这样安排是因为 [ ]。请帮我把这些整理成一段简洁的设计说明，不用专业术语，让不懂设计的人也能明白为什么这么做。

场景 4：让 AI 帮你挑配色方案

我在做一个 [用途，例如：品牌海报]，希望传达的感觉是 [例如：专业但不冷淡]。请给我 3 组配色方案（各给出主色、辅助色、点缀色的具体色值），并说明每组配色适合传达的氛围，方便我对比选择。

常见误区

• 用形容词描述好不好看，不描述画面里有什么，好看一点 AI 无法执行，主色调是莫兰迪灰绿、画面中心是一株绿植，才是它能理解并生成的描述。
• 一次性要求太多元素堆在一张图里，描述越聚焦（1-2 个核心视觉元素），生成效果通常越干净，元素堆太多，AI 容易生成杂乱的构图。
• 设计说明写得太技术化，面向非设计背景的同事/甲方，重点是为什么这么做的逻辑，不是罗列专业术语。

练习任务

挑一张你最近做的设计稿，用场景 3 的提示词试着让 AI 帮你写一段说明，看看它有没有帮你把凭感觉做的决定讲出了道理。

本节小结：用 AI 做设计相关工作，关键在于把画面翻译成具体描述而不是描述感受。无论是要灵感图、要绘图提示词，还是要配色方案，越具体、越聚焦，AI 给出的结果越可用。

模块五：财务岗 · 用 AI 做报表说明、核对异常、写分析报告

财务岗对准确性要求极高，这也是这个模块要反复强调的一点：AI 在这里最适合的角色是帮你提效和缩小排查范围，而不是替你下结论。这条边界线务必牢记。

场景 1：把一份数字报表翻译成人话说明

你是一名财务分析师，正在给不懂财务的业务同事解释一份数据。以下是本月的关键数字：[粘贴关键数字，例如：营收 XX，环比 +5%，成本 XX，环比 +12%]。请用大白话解释这几个数字说明了什么问题，不要用专业术语，控制在 150 字以内，如果有需要业务方注意的风险点，单独列出来。

场景 2：辅助核对异常（AI 帮你找疑点，不代替你下结论）

你是一名财务核算人员。以下是这个月和上个月同科目的对比数据：[粘贴数据]。请帮我找出波动超过 20% 的科目，并按可能原因列出 2-3 个合理猜测（比如季节性、一次性支出、录入错误），供我进一步核实，不要下确定性结论。

提醒：这一步 AI 的作用是帮你把可疑的地方筛出来，缩小排查范围，最终原因必须你自己核实原始凭证确认，不能把 AI 的猜测当成最终结论写进正式报告。

场景 3：写一份分析报告初稿

你是一名财务分析师。请基于以下数据帮我写一份月度分析报告初稿：[粘贴数据要点]。报告需要包含：整体概览、重点变化及原因、需要关注的风险、下月建议关注事项。语言简洁、面向管理层阅读，每部分不超过 100 字。

场景 4：写一封得体的对账/催款邮件

你是一名财务人员。需要给 [客户/供应商] 写一封邮件，关于 [例如：本月对账有 XX 笔金额对不上，需要对方核实]。语气要专业、不失礼貌，但要明确说清楚需要对方做什么、什么时间前回复。

常见误区

• 把 AI 猜测的异常原因当成最终结论写进报告，场景 2 的作用是缩小排查范围，不是下结论，AI 给出的可能原因必须结合原始凭证核实后才能写进正式文件。
• 把内部未公开的数据直接粘贴给公开工具，涉及未审计财务数据，优先用公司内部部署/企业版工具，参考手册开头的安全提醒。
• 数字类内容不做二次核对，AI 在处理长数字、精确计算时仍可能出错，涉及对外报告的数字，务必自己用原始数据复核一遍。

练习任务

拿一份你熟悉的、已经确认过的历史数据，用场景 2 的提示词跑一遍，看看 AI 找出的疑点和你当时实际发现的问题重合度有多少，用这个方式判断这个方法对你有多大帮助。

本节小结：财务岗用 AI 的边界最清晰，它负责翻译成人话、缩小排查范围、起草初稿，你负责核实数字、确认原因、最终拍板，这条分工线不能倒置。

模块六：销售岗 · 用 AI 写触达话术、跟进客户、准备提案

销售岗每天都要重复做针对不同客户微调话术这件事，首次触达、跟进、报价、处理异议，每一步都需要根据客户情况调整措辞。这个模块讲怎么让 AI 帮你把这些重复但要微调的沟通内容快速起草出来，你负责判断分寸和火候。

场景 1：写一段客户首次触达话术

你是一名 [你所在行业，例如：企业软件] 的销售顾问（角色）。我要联系一位 [客户画像，例如：50 人规模的电商公司运营负责人]（背景），目的是约一次 15 分钟的产品介绍电话（任务）。请帮我写一段微信/邮件首次触达文案，控制在 80 字以内，先说清楚我们能帮你解决什么问题，再提出约时间的请求，语气专业但不要有明显推销腔（格式要求）。

场景 2：制定客户跟进节奏并起草跟进消息

你是一名销售顾问。这位客户目前状态是 [例如：已经看过报价，一周没回复]。请帮我：1）判断现在适合用什么理由跟进（不要显得太急）；2）给出一条对应的跟进消息草稿，控制在 50 字以内，给对方一个容易回复的由头（比如一个小问题或一个新信息），而不是单纯问考虑得怎么样了。

AI 大概会给你什么样的回答：它通常会先判断当前阶段适合用提供新价值点或降低决策压力的角度切入（比如分享一个客户案例，或主动询问是否有其他顾虑），再给出一条简短消息草稿。这一步的价值在于帮你摆脱不知道怎么开口的尴尬，具体措辞你仍需要结合和这位客户的真实交流历史调整。

场景 3：准备一份客户提案/报价说明

你是一名销售顾问。我要给客户准备一份提案说明，客户的核心诉求是 [ ]，我们的方案是 [简单描述]，价格是 [ ]。请帮我写一段提案说明，结构为：客户痛点回顾、我们的解决方案、预期效果、价格与下一步建议，语言直接、不要堆砌形容词，控制在 300 字以内。

场景 4：处理客户异议（价格太贵/再考虑一下）

你是一名销售顾问。客户说“[客户的原话，例如：价格有点高，我们再考虑一下]”。请帮我准备 2-3 种回应方式：一种从性价比/长期收益角度，一种从降低决策门槛角度（比如提议小范围试用），语气要理解客户顾虑，不要显得强硬推销。

常见误区

• 把 AI 生成的话术原文照搬发送，AI 不了解你和这位客户的真实交流历史，生成的话术必须结合具体语境调整，尤其是称呼、之前聊过的细节。
• 异议处理只准备一种说法，不同客户在意的点不同，让 AI 给多个角度的应对方式，再根据实际情况挑一个用，比死记一套话术更灵活。
• 报价相关的具体数字让 AI 自己编，价格、优惠幅度必须由你提供准确信息，不要让 AI 猜测或补全。

练习任务

挑一个你正在跟进但卡住的客户，用场景 2 的提示词跑一遍，看看 AI 给的跟进角度里有没有你没想到的切入点。

本节小结：销售岗用 AI 的核心是解决每次沟通都要重新想措辞的负担。首次触达、跟进、提案、异议处理，让 AI 先给出方向和草稿，你来判断分寸、把关关系细节。

模块七：客服岗 · 用 AI 应答常见问题、处理投诉、整理服务记录

客服岗每天要回答大量重复问题、处理情绪化的投诉，还要在事后整理服务记录，这些工作有明确的共同点：内容重复度高、格式相对固定，正是 AI 能大幅提效的场景。这个模块讲清楚怎么用，也讲清楚哪些判断必须自己来。

场景 1：快速生成常见问题的标准回复

你是一名客服专员（角色）。客户问的问题是“[客户原话，例如：我的订单显示已发货，但物流一直没更新]”（背景）。请帮我写一段回复，先安抚客户情绪，再说明可能的原因和你接下来会做什么（比如帮忙联系物流核实），控制在 80 字以内，语气亲切但专业（格式要求）。

场景 2：处理情绪激动的投诉

你是一名客服专员。客户情绪比较激动，原话是“[客户原话，例如：这已经是第三次出问题了，你们的服务太差了]”。请帮我写一段回复：先真诚道歉、承认问题，再说明具体会怎么处理、什么时候给反馈，不要用“亲，请谅解”这类容易激化情绪的敷衍话术。

AI 大概会给你什么样的回答：它通常会先给出一句具体的道歉（承认具体问题而不是泛泛道歉），再给出一个清晰的处理步骤和时间承诺。这一步的价值是帮你在情绪紧张的当下快速组织出得体的语言，但涉及退款、赔偿等具体承诺，必须按公司实际政策来，不能照抄 AI 生成的具体数字或承诺。

场景 3：把一通电话/聊天记录整理成服务工单摘要

以下是一段客户服务的聊天记录（可能有重复、口语化表达）：[粘贴内容]。请帮我整理成工单摘要，包含：客户诉求、已核实的信息、处理进展、后续待办事项，去掉口语化表达，不要编造原文没有提到的信息。

场景 4：判断是否需要升级处理

你是一名客服专员。当前情况是 [简单描述客户诉求和情绪状态]。请帮我判断：这个情况是否需要升级给主管处理？如果需要，帮我写一段向主管交接的简要说明，包含客户诉求、已尝试的处理方式、为什么需要升级。

常见误区

• 让 AI 替你承诺具体的赔偿/退款金额，这类决定必须依据公司政策，AI 不知道你们公司的真实规则，不能让它替你拍板。
• 工单摘要里出现编造的信息，客户没提到的细节（比如具体时间、金额）不要让 AI 补全，宁可留空。
• 对所有投诉用同一套模板回应，情绪激动的客户需要先处理情绪，再讲道理，AI 生成的回复也要按客户当下状态调整语气。

练习任务

挑一段你最近处理过的客户聊天记录，用场景 3 的提示词整理一次，对比一下比你自己手动写工单摘要省了多少时间。

本节小结：客服岗用 AI 的核心是高频重复内容交给它起草，涉及承诺和政策判断的部分自己把关。常见问题、情绪安抚、工单整理都可以显著提效，但赔偿、升级这类决策必须遵循公司实际规则。

模块八：HR / 招聘岗 · 用 AI 写职位描述、筛选简历要点、准备面试问题

招聘工作里写 JD、看简历、想面试问题这几件事，重复性很高但每次都要根据岗位微调。这个模块讲怎么用 AI 把这几步的草稿工作接过去，你负责最终判断人选和政策合规性。

场景 1：写一份职位描述（JD）

你是一名 HR（角色）。我们要招聘一名 [岗位名称，例如：新媒体运营]，核心职责是 [简单描述]，要求 [例如：2 年以上经验、擅长小红书运营]（背景）。请帮我写一份完整的职位描述，包含：岗位职责（4-5 条）、任职要求（4-5 条）、加分项（1-2 条），语言吸引人但不要夸大，控制在 400 字以内（格式要求）。

场景 2：从简历中快速提炼要点

你是一名 HR。以下是一份候选人简历内容：[粘贴简历文字]。请帮我提炼：核心工作经历（3 条以内）、和 [岗位名称] 要求的匹配度（哪些符合、哪些不符合）、值得在面试中重点确认的疑点（1-2 个）。

AI 大概会给你什么样的回答：它会先归纳候选人的关键经历，再逐条对照岗位要求给出匹配或待确认的判断，最后列出建议在面试中追问的疑点（比如简历显示带过团队，但没写团队规模，可以面试时确认）。这一步的价值是帮你在筛选大量简历时快速抓重点，是否邀约面试仍需要你综合判断，尤其是涉及背景真实性的部分要在面试中亲自核实。

场景 3：准备一套结构化面试问题

你是一名 HR。这次面试的岗位是 [岗位名称]，核心考察点是 [例如：项目管理能力、抗压能力]。请帮我准备 6 个结构化面试问题，覆盖这些考察点，每个问题后面注明期待听到什么样的回答会是加分项。

场景 4：写录用通知/婉拒信

你是一名 HR。请帮我写一封 [录用通知 / 婉拒] 邮件，收件人是 [候选人姓名/称呼]，岗位是 [ ]。语气要 [热情专业 / 礼貌委婉]，控制在 150 字以内，如果是婉拒信，要给对方留一个体面的、不失落的收尾。

常见误区

• 让 AI 对候选人的背景真实性下判断，简历信息的真实性必须通过面试/背调核实，AI 只能基于文字信息做初步梳理，不能替代核实过程。
• 面试问题照搬不做本地化，不同公司文化和岗位实际情况不同，AI 给的问题框架需要结合真实场景调整措辞。
• 婉拒信写得过于模板化，候选人体验很重要，适当加入一两句针对这位候选人的具体反馈，会比纯模板更好。

练习任务

挑一份你手头正在处理的简历，用场景 2 的提示词跑一遍，看看 AI 提炼的匹配度和疑点，和你自己判断的是否一致。

本节小结：招聘岗用 AI 的核心价值是加速信息处理和草稿撰写。写 JD、筛简历要点、准备面试问题、写通知邮件都能显著提效，但候选人真实性核实、最终录用决策，必须由你亲自把关。

模块九：行政 / 文秘岗 · 用 AI 写通知公告、安排会议、整理制度文档

行政文秘岗的工作特点是内容格式相对固定，但每次都要重新组织语言，通知公告、会议安排、制度文档，都属于这一类。这个模块讲怎么用 AI 把这类文档的起草工作接过去。

场景 1：写一份通知/公告

你是一名行政专员（角色）。需要发一份关于 [通知主题，例如：办公室搬迁] 的通知，关键信息是 [时间、地点、需要员工做什么]（背景）。请帮我写一份正式通知，包含标题、正文（说明事项+需要员工配合的事情）、联系人信息，语言简洁正式，控制在 200 字以内（格式要求）。

场景 2：安排会议邀请与议程

你是一名行政专员。需要发起一个关于 [会议主题] 的会议，参会人是 [ ]，时长 [ ]。请帮我写一份会议邀请，包含：会议目的、议程（分时间段列出讨论要点）、需要参会人提前准备的内容。

AI 大概会给你什么样的回答：它会把你给的会议目的拆解成几个议程环节（比如开场说明 5 分钟、核心讨论 20 分钟、行动项确认 5 分钟），并列出建议参会人提前准备的材料。这一步的价值是帮你把一个模糊的会议想法快速变成一份可执行的议程，具体时间分配和参会人名单仍需要你根据实际情况确认。

场景 3：整理/更新公司规章制度文档

以下是关于 [制度主题，例如：报销流程] 的现行规定要点（可能零散）：[粘贴内容]。请帮我整理成一份结构清晰的制度文档，包含：适用范围、具体流程（分步骤）、常见问题说明，语言正式、逻辑清楚，不要添加原文没有提到的规则。

场景 4：写一份差旅/报销说明模板

你是一名行政专员。请帮我写一份 [差旅申请 / 报销] 说明模板，需要包含哪些填写字段（比如时间、事由、金额、审批人），并给出一段简短的填写说明文字，方便员工理解怎么填。

常见误区

• 制度文档里出现 AI 自己补充的规则，整理现行制度时，AI 不能添加原文没有明确的规定，宁可保留“需与 [负责人] 确认”这类留白，也不要让它编造细节。
• 通知/公告的关键信息（时间、地点）直接让 AI 生成，这些必须是你提供的确定信息，AI 只负责组织语言，不负责生成事实。
• 会议议程照搬不调整时长，AI 给的时间分配是参考框架，实际要结合真实议题的复杂程度调整。

练习任务

挑一份你最近发过的通知或整理过的制度文档，用场景 1 或场景 3 的提示词重新跑一遍，对比排版和条理是否比自己写的更清楚。

本节小结：行政文秘岗用 AI 的核心是把格式固定但需要组织语言的文档交给它起草。通知、会议议程、制度整理、模板设计，都可以显著提效，但事实性信息（时间、金额、规则细节）必须由你提供和核实，不能让 AI 编造。

模块十：人人必会 · 会议纪要、周报、翻译

不管什么岗位，几乎每个人每周都会遇到这三件事：整理会议记录、写周报、处理跨语言沟通。这个模块讲的是投入产出比最高的三个通用场景，学完当天就能用上。

场景 1：把会议录音/口语化笔记整理成正式纪要

以下是一段会议的口语化记录（可能有重复、口头禅、跳跃）：[粘贴内容]。请帮我整理成正式的会议纪要，包含：会议主题、参会人（如果提到）、讨论要点、已确认的结论、待办事项（写清楚负责人和截止时间，如果原文提到的话）。去掉口语化表达，但不要编造原文没有的信息。

场景 2：写周报（复用模块一的公式）

你是一名 [你的岗位]。这周我做了这些事：[列出 3-5 件事，包括结果如何]。请帮我写一份周报，包含“本周完成、遇到的问题、下周计划”三部分，语气简洁专业，每部分不超过 3 条。

场景 3：翻译，同时保留语气和专业术语

请把以下内容翻译成 [目标语言]，这是一封 [邮件/文档/聊天记录]，语气需要保持 [正式/口语化]，如果遇到 [你所在行业] 的专业术语，请保留业内通用的英文缩写不要生硬直译。原文：[粘贴内容]

场景 4：写一封得体的请假/道歉/沟通邮件

我需要写一封 [请假/道歉/推迟交付说明] 邮件，收件人是 [同事/上级/客户]，情况是 [简单描述发生了什么]。语气要 [诚恳但不卑微 / 专业不推诿]，控制在 100 字以内，说清楚原因和后续安排即可，不要过度解释。

常见误区

• 会议纪要让 AI 编内容，原文没提到的负责人、截止时间不要让 AI 猜/编，宁可留空，也不要出现虚构信息。
• 翻译只追求字面准确，丢了语气，同一句话，正式邮件和聊天记录需要完全不同的语气，一定要在提示词里说清楚场景。

练习任务

用场景 1 处理一段你最近的会议笔记，对比一下比你自己手动整理省了多少时间。

本节小结：这三个场景几乎人人每周都会用到，也是最容易立刻见效的入门场景。如果你只想先学一个模块试试水，从这里开始最合适。

常见问题 FAQ

Q：我打字打得比想提示词还慢，这样真的省时间吗？ A：前 2-3 次会觉得想提示词比直接写还慢，这很正常。公式用熟之后（大概一周内），你会发现自己不用再从头想措辞，只是把公式里的空填上，速度会明显超过手写。

Q：公司不让用外部 AI 工具怎么办？ A：先确认公司是否有内部部署/企业版 AI 工具（很多公司已经有），本手册里的提示词方法在任何 AI 聊天工具上都通用，换工具不影响方法本身。如果完全没有可用工具，这本手册的提示词公式部分依然值得学，未来大概率会用上。

Q：AI 写的东西感觉千篇一律，一眼能看出来是 AI 写的，怎么办？ A：把你自己以前写过的、效果好的内容当例子喂给它（模块一公式里的最后一项），让它模仿你的语气，而不是让它自由发挥。风格越具体，AI 仿写就越像你。

Q：追问了好几轮还是不满意怎么办？ A：大概率是背景信息给得不够，回到模块一的公式，重新补充背景和例子，通常比在同一个方向上死磕更快出效果。

结营：工具清单、常见坑、进阶方向

常见 AI 工具速查（按用途分类，具体选哪个不重要，方法比工具重要）

三个常见坑，提前避开

1. 把 AI 的回答当成查资料的结果直接用，AI 擅长的是理解和组织语言，不是精确记忆事实，重要数字、日期、法规务必自己核实。
2. 把敏感信息粘贴进公开工具，参考本文开头的安全提醒，涉及公司数据先确认合规工具。
3. 提问太模糊，怪 AI 不好用，回到模块一的公式，90% 的 AI 不好用是提问没说清楚，不是 AI 能力不够。

想学得更深，可以往哪走

• 想直觉性地搞懂 AI Agent 到底怎么自己干活的（不涉及代码，10 分钟科普），看 《AI 小白科普版》。
• 想更进一步，学会用无代码平台自己搭一个简单的自动化流程（比如让 AI 自动回复常见客户问题），后续可关注是否推出“AI 工具搭建”进阶模块。
• 想直接转行做 AI Agent 开发工程师，从零搭建真正的 Agent 系统，看 《AI Agent 工程师完整课程·基础版》。

自查表

学完对照打勾，全部打勾说明你已经能把 AI 用进日常工作了：

• 我能不看模板，自己用角色、背景、任务、格式、例子公式写一条清晰的提示词
• 我知道哪些内容不能直接粘贴进公开 AI 工具
• 我在本职岗位的模块里，至少有一个场景已经真实用过一次
• 我知道 AI 给的数字/事实类内容，用之前要自己核实
• 我至少把一份自己的真实材料（文案/报表/会议记录）喂给 AI 处理过一次，并且对比了效果
• 对第一次不满意的结果，我会追问细化，而不是删掉重新问
• 我知道自己岗位常用的 AI 工具有哪几类，遇到新场景知道该往哪类工具去找