从 Skill
到 Loop
AI 提效的进化，
不是从不会用到会用。
而是从一次提问，进化到持续系统。
50 份周报里，先筛出“只写领导安排 / 无产出链接 / 连续延期”的 8 份。
一个人完成：改 PPT、验布局、打包离线版、同步服务器、写交接 README。
每次返工都沉淀成检查清单：页码、遮挡、DNS、HTTPS、离线包。
Chat 解决的是
“我不知道怎么想”
把 50 份周报
做成风险表
AI 能给建议；但没有名单、岗位、模板和历史记录，老师仍要逐条核对。
Prompt 是把想法
变成明确任务
会不会
而是定义
怎么做
帮我看这些周报有没有问题。
按学生编号输出：空泛周报、缺少产出链接、企业反馈异常、需电话跟进；只列证据句。
Prompt 把要求说清，但每周还要重复复制、校验、回填。
真实环境
学生名单 + 岗位 + 企业导师 + 联系方式
周报模板、请假规则、评分口径、截止时间
连续空泛周报、缺勤、岗位不匹配、企业差评
旧 PPT、README、服务器路径、域名和证书状态
提醒话术、风险表字段、汇报页版式
遇到“无问题 / 领导安排”自动要求补证据；高风险交给老师确认。
Skill 是把经验
打包成能力
统一 IKB 蓝、无衬线、直角、1px hairline
图片槽位、离线包、assets 路径不丢
本地浏览器逐页看：遮挡、溢出、页码
打包、上传 release、切 current、curl 验证
Engineering 是把 AI
放进工作流
Loop 让系统
越跑越好
周一 09:00 抓取周报，生成风险清单和补写消息。
老师只看 3 类高风险：空泛、延期、企业差评。
把误判写进规则：哪些词算空泛，哪些情况不提醒。
案例展示：
系统已经跑起来
行情、新闻、风险矩阵自动汇总
公开线索和 ETF 数据被整理成可读报告，不再只看涨跌。
6 封邮件，先分重要与可清理
摘要发件人、主题、风险和建议，减少手动翻邮箱。
OpenAI / Claude 线索自动归档
把 X、新闻源、订阅源整理成候选线索和可信度。
报告直接进入飞书对话
市场观察、定投提醒、下一步动作直接推到移动端。
OPC 不是一个人
干一家公司的活
而是拆给
不同 AI 工位
30 分钟改一版演讲稿：听众画像、三版开场、结尾金句。
旧 PPT、截图、README、服务器路径、域名状态放进同一工作区。
本地改 HTML、开浏览器验布局、打包离线版。
消息进飞书，自动分流到报告、Gmail、课表、图片理解。
从会用 AI，
到会设计 AI 工作系统
把 50 份周报做风险表
得到一版建议，但还不能稳定复用。
只列证据句和跟进动作
输出可审核，不再给大段空话。
学生、岗位、历史反馈
AI 不用每次重新认识场景。
飞书 / 表格 / 脚本自动跑
周一固定执行，老师只看异常。
误判写回下一版规则
下周更准，而不是下周重来。
不要一开始就做大系统。
先从一个小 Loop 开始。
选一个高频重复任务：周报、部署检查、Gmail 摘要。
列清输入输出：名单、风险字段、提醒话术、交付表格。
先跑一次：让 AI 生成结果，人工抽查前 10 条。
沉淀误判：把空泛词、例外情况加入下一轮规则。
人类掌舵
系统进化
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01
人类负责目标、判断和价值观
AI 不是替代老师和个体的判断，而是放大清晰目标。
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02
AI 负责执行、尝试和重复劳动
把低价值重复动作交出去，把高价值判断留下来。
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03
Loop 把经验变成下一次效率
每一次错误、反馈和修正，都应该沉淀回系统。