拟人视角
把 AI 当作一位刚接手工作的同事,而不是一个搜索框:任务背景、输入材料、验收口径都要像交接工作一样交代清楚。
用在何处:「场景拆解」环节写任务卡时,按交接同事的标准补齐当前流程、耗时、痛点与产出物,而不是丢一句指令。
灵阙学院 · 训战方法论
一条方法脊贯穿全部 16 场训战:先把地基打平,再围绕真实任务跑闭环,最后把过程萃取成可复用的组织上下文。本页把每一段拆开讲清楚——怎么做、交付什么、防住什么。
三段论不是三个孤立阶段,而是一条闭环:基建决定起跑质量,Goal 决定产出真伪,整理循环决定能否复利。每一段都写明做什么、交付什么、防住什么。
统一工具底座与协同环境:claude.md 配置预装 swarm-mode 与岗位工具白名单,拉齐团队起跑线。
基建不是装软件,而是在开课前把「谁能用什么工具、按什么口径协同」定下来:统一的 claude.md 配置、岗位工具白名单、连同 5 件工具套件在 T-3 天一并空投到群——学员进场时环境已就位,第一分钟就能做任务。
防住什么:现场时间耗在配环境、调工具上;各用各的配置,产出口径不一、无法互认。
以真实任务为目标跑当天六环节,产出可试跑的模板与流程,回岗 1–2 周真实验证。
每个小组带着课前提交的真实高频任务进场,围绕它走完当天六环节:从 As-Is 现状拆解到 To-Be 流程重构,再到模板共创与试跑设计,环环有交付物;训后回岗 1–2 周,用真实工作验证模板是否成立。
防住什么:听讲式培训「听完就忘」;模拟题做得漂亮、回到岗位用不上。
萃取实战中的提示词与流程,交付物入三库(模板 / 流程 / 知识),buffer 周持续迭代。
试跑中被验证有效的提示词、流程与适用边界被持续萃取:每次项目强制 ≥3/4 类交付物入三库(模板 / 流程 / 知识),每 4 场设 1 个 buffer 周集中做工具反馈迭代——让下一场站在上一场的肩膀上。
防住什么:经验留在个人手里带不走;一次性产出无人维护,逐场归零。
工具会换代,视角不过时。三种认知视角是每场方法脊的公共部分,决定学员如何向 AI 交代任务、如何判断哪里值得改、如何预判改动的后果。
把 AI 当作一位刚接手工作的同事,而不是一个搜索框:任务背景、输入材料、验收口径都要像交接工作一样交代清楚。
用在何处:「场景拆解」环节写任务卡时,按交接同事的标准补齐当前流程、耗时、痛点与产出物,而不是丢一句指令。
回到任务本身:这一步真正要产出的是什么?哪些环节是流程惯性而非必要动作?先想清楚本质,再决定哪里交给 AI。
用在何处:「AI 重构」环节画 To-Be 流程时,不是把旧流程原样搬给 AI,而是先剔除惯性步骤,只重构必要环节。
多想一步:模板被全组复用之后会发生什么?哪些输入会变化、错误如何被发现、边界在哪里——把答案写进适用说明。
用在何处:「试跑设计」环节定回岗计划时,预先写下适用边界与失败信号,复盘时对照问题清单逐条验证。
每场开课前 T-3 天,五件套统一空投到工作坊群:学员进场时环境已配好、模板已在手,工作坊的每一分钟都用在任务上。
| 件名 | 内容 | 交付时点 |
|---|---|---|
| claude.md 配置 | 预装 swarm-mode 与岗位工具白名单,统一团队起跑环境 | T-3 天空投到群 |
| 提示词模板 | 每个场景族 3–4 条,对应本岗高频任务 | T-3 天空投到群 |
| SOP 工作流 | 任务的标准操作流程,与 As-Is / To-Be 拆解对应,现场按步骤演练 | T-3 天空投到群 |
| Skill 包 | 与岗位任务配套的技能包,进场即装即用 | T-3 天空投到群 |
| 文档模板 | 交付物文档模板,训后直接入三库沉淀 | T-3 天空投到群 |
半天工作坊(4–5 小时)走完六个环节,每个环节都有明确产出——没有交付物的环节不设。
六环节的产出即培训交付物:首版模板包、As-Is / To-Be 流程图、实战任务卡与试跑计划,训后随 Prompt 模板库条目一并入库。
引导师在「场景拆解」环节用六个问题带每个小组过一遍任务,问题顺序即拆解顺序——从显性化现状,到锁定改造点,再到定下度量口径。
先让学员完整讲一遍这件事现在的做法,把隐性流程显性化——这是 As-Is 拆解的起点。
找到时间黑洞:耗时最长的环节,往往就是首轮改造收益最大的环节。
高频、重复、有标准动作的步骤,是 AI 介入的第一候选。
明确人机边界:需要业务判断、需要担责的环节留给人,并写进模板的适用边界。
强制取舍:只允许先改一处,逼出小组对收益与风险的真实排序。
提前定好度量口径——工时、周期、返工率——复盘评审时才有可验证的前后对比。
训为战备,战检训效。
灵阙学院 · 训战信条
预约一次免费场景盘点:评估你部门哪 1–2 个高频任务最适合首轮训战。
先跑 1–2 个部门的最小闭环,用真实工时下降数据决定是否规模化。