Clear AI Start

开始之前：一张看清 AI 的地图

十分钟弄懂 AI 是什么、哪些词值得知道、什么事该用什么工具。

框架 免费 · 10 分钟读完

这份框架是什么

这是网站所有教程的地基：读者先花10分钟读完它，之后每篇30分钟教程都挂在它上面。目标读者是被AI浪潮裹挟、想用却不知道从哪开始的普通白领，不需要任何技术背景。

框架只回答五个问题：

  1. AI 能做什么、不能做什么
  2. 提示词、上下文、连接器、Agent、Skill 这些词到底是什么意思
  3. 我现在用的是哪一层的 AI，每次用它时其实在做什么
  4. 什么事情该用什么工具、哪家公司的
  5. 哪些事情不能交给 AI

AI 是什么，不是什么

把 AI 当成一个读过海量文字、反应极快、但第一天来上班的实习生：它很会处理文字，但不了解你的处境，也不保证说的都对。

它的工作方式是：根据你给的文字，生成它认为最合适的回应。这一句话就解释了它的长处和短处。

任务类型AI 表现白领工作中的例子要注意什么
起草强邮件初稿、方案开头、通知读起来顺，不等于内容对
改写强换语气、缩短、翻译检查原意有没有被改掉
总结强长报告变一页摘要可能漏掉关键细节
整理强会议笔记变待办清单核对负责人和日期
分析中从表格里找规律、提问题结论要你判断，数据要你提供
事实与数字弱引用政策、统计数据会编出看起来很真的内容
了解你的背景无公司情况、客户关系你不说，它就不知道

一句话记住：AI 给你的是初稿，不是答案。

五个基本概念

新闻和产品介绍里反复出现的词，其实只有五个。用实习生来比喻，它们分别是：你怎么交代、给他什么材料、给他什么权限、放手让他办多大的事、给他什么手册。

概念实习生比喻白话解释什么时候会碰到
提示词（Prompt）你当面交代的话你写给 AI 的要求：做什么、给谁看、要什么格式每一次
上下文（Context）摆在他桌上的材料AI 这次能看到的全部内容：对话记录、你上传的文件、你的说明每一次；材料越准，结果越好
连接器（Connector）给他开的系统账号和门禁卡让 AI 能读你的邮箱、日历、云盘等工具；常见的技术标准叫 MCP从第 2 层开始
Agent把整件事交给他，办完再来找你AI 自己拆步骤、查资料、用工具，做完交付成品第 3 层
Skill书架上的工作手册把一类任务”在我们这里怎么做”写下来，AI 用到时自己翻开有固定做法的重复工作

连起来看：你用提示词交代，用上下文和连接器给他材料和权限；用 Skill 教他固定的做法；用 Agent 让他自己把整件事办完。前三个是每天都在用的基本功，Agent 和 Skill 是进阶，后面各有一章。

三个层级

现在叫”AI”的产品可以分成三层，区别在于 AI 能替你动手到什么程度。知道自己在哪一层，就知道该期待什么、该检查什么。

图示: 三个层级 · 聊天、助手、Agent (图片待补)

图里底部那条蓝色宽条，是很多白领真正每天碰到的 AI：嵌在 Word、Excel、Outlook、Teams 或 Google 文档里的那个助手。它不是第四层，而是同一套能力换了个入口：在 Word 里改一段话是第 1 层，让它读一堆邮件是第 2 层，让它替你一步步处理一件事就是第 3 层。如果你公司只允许用它，完全没关系，这份框架和后面的教程都适用。

大多数白领从第 1 层开始。网站前几篇教程集中在第 1、2 层，第 3 层等读者熟悉了循环和边界之后再进入。

一个循环

每次用 AI，本质上都是同一个循环：给背景、说指令、拿到初稿、你来检查，不满意就调整再来。很多人只做中间两步，所以结果平平。

图示: 一个循环 · 4 步，不满意就回到开头 (图片待补)

检查时问自己三个问题：

  1. 事实和数字对不对？
  2. 有没有漏掉重要的东西？
  3. 语气适不适合看的人？

这个循环是后面两章的基础：Agent 是让 AI 自己跑这个循环，Skill 是把循环里调好的做法存下来。

Agent：把整件事交出去

Agent 就是你不再一步步盯着实习生，而是给他一个目标，让他自己想步骤、找资料、用工具，办完把成品交到你手上。它不是另一种 AI，而是同一个实习生被放了更大的权。

它和普通聊天有什么不同

聊天 / 助手Agent
你给什么一个问题或一步指令一个目标，加上边界
它做什么回答这一步自己拆步骤、查资料、用工具，可能跑几十分钟甚至几小时
你在哪里介入每一步开头说清楚，结尾验收；关键动作前它先问你
例子帮我总结这份报告调研 5 家竞品，做成对比表和一份 5 页的汇报稿

用前面的循环来看：Agent 就是 AI 在内部自己跑很多轮”说指令、出初稿、检查”，只把最后一步验收留给你。

什么时候该用 Agent

同时满足下面几条，就值得交给 Agent：

  1. 要做好几步，或要跨好几个工具：查资料、整理、做表、出文档。
  2. 你清楚成品长什么样，能用一两句话说清楚。
  3. 中间步骤不需要你反复拿主意。
  4. 结果容易检查：你看一眼就知道对不对。

不该用的时候：一步就能完成的事，聊天更快；需要你在中间反复判断的事；出错代价大又难撤回的动作，比如给客户发邮件、删文件、付款。这类动作至少要让它做前先问你。

怎么用好 Agent

给 Agent 派活，和给实习生派一件大活一样，要说清四件事：目标、成品、边界、什么时候来问你。

目标：帮我了解 3 家主要竞品最近半年的产品和定价变化
成品：一张对比表 + 一页结论，每条信息附来源链接
边界：只用公开网页，不要用我的邮箱和内部文件
问我：范围拿不准时先问，不要自己猜

交付之后，按循环里的三个问题验收。第一次用时，先拿不重要的任务和文件练手。

在哪里能用，要注意什么

各家都已经把 Agent 做进了自己的产品：

  • ChatGPT：2026 年 7 月推出 ChatGPT Work，擅长在云端应用之间工作，可以连续跑几个小时。
  • Claude：擅长处理你电脑上指定文件夹里的文件，也能在网页和手机上运行。
  • Microsoft 365 Copilot：Word、Excel、PowerPoint 里的 Agent 模式，直接在文件里多步编辑。
  • Gemini：2026 年 10 月发布面向工作的通用 Agent，目前只有部分企业能用，之后会开放给 Workspace 企业用户。

要注意的两件事：

  • 它会犯错，而且犯得很自信。 公开评测里出现过数错数字、误删文件的情况。放手不等于不验收。
  • 只给它完成这件事需要的权限。 实习生做竞品调研，不需要你的邮箱密码。

参考：ChatGPT Work vs Claude（o-mega，2026）、Google 发布 Gemini 工作 Agent（Reworked，2026 年 10 月）、Copilot Agent 模式（TechSpot）。

Skill：给 AI 的工作手册

Skill 就是你写给实习生的一本工作手册：把一件事”在我们这里怎么做”写下来，AI 碰到这类任务时自己翻开照做。如果你发现自己在循环的”给背景、说指令”两步里，一遍又一遍地重复同样的话，就该把它写成 Skill 了。

它和其他交代方式有什么不同

一次性提示词自定义指令 / 项目说明Skill
比喻当面交代一句贴在实习生工位上的便利贴书架上的工作手册
什么时候生效只管这一次每次对话都在碰到相关任务才翻开
适合放什么这次的具体要求你是谁、喜欢什么语气有固定步骤和标准的重复工作
例子帮我改这封邮件我是项目经理，回答要简洁按公司模板写周报；按品牌规范做 PPT

因为只在用得上时才翻开，书架上放很多本手册也不会把实习生压垮。

什么时候该用 Skill

出现下面任何一个信号，就值得写一本：

  1. 同一件事反复做，每次都要重新解释一遍。
  2. 有固定的格式或标准：模板、品牌规范、检查清单。
  3. 团队里好几个人要做成一样，一本手册大家共用。

不需要的时候：一次性的问题；你自己还没想清楚怎么做的事。顺序永远是先在对话里手动跑通几次，再把有效的做法整理成手册。没人会在第一天就给实习生写完整套 SOP。

怎么用好 Skill

一个 Skill 就是一个文件夹，里面最重要的是一份说明文件。开头写名字和”什么时候用”，AI 靠这一句判断要不要翻开；后面写步骤和标准，也可以附上模板。

---
name: weekly-report
description: 写部门周报时使用
---
1. 先列本周完成的 3 件最重要的事，每件一句话
2. 再写风险和需要支持的地方
3. 全文不超过 300 字，不用形容词夹带自夸

你不用自己从头写。在支持的产品里，跑通一次任务之后，直接跟 AI 说”把刚才的做法写成一个 Skill”就行。

在哪里能用，要注意什么

Skill 属于第 2、3 层的能力。它由 Anthropic 于 2025 年 10 月推出，同年 12 月公开为开放标准；除 Claude 外，ChatGPT、GitHub Copilot、Cursor、Gemini CLI 等工具也已支持。不同产品的叫法和支持程度不一样，用之前先看你的工具支不支持。

  • 只用可信来源的 Skill。 手册里写什么，实习生就做什么。2026 年 2 月，安全研究者在社区平台上发现了 341 个恶意 Skill。别人分享的手册，先读一遍再装。
  • 定期更新。 公司模板换了、流程变了，手册也要跟着改，不然实习生会很认真地按旧办法做。

参考：AI Agent Skills（SumProduct）、Agent Skills: The Open Standard（inference.sh）。

一张图看懂 AI 产业

新闻里天天刷屏的那些公司，其实分属四层。把它想成一家连锁餐厅就好懂了：你在门店点菜，后厨有大厨，大厨租了别人的厨房，厨房里的厨具又是另一家卖的。

图示: AI 产业地图 · 四层，从门店到厨具 (图片待补)

对白领来说，这张图只需要记住三件事：

  1. 你几乎只和最上面一层打交道。 而且同一个大厨常常在好几家门店掌勺，比如微软的 Copilot 背后就用了 OpenAI 的模型。不过厨房设备不同，做出来的菜也不一样：包在模型外面、决定它能用哪些工具和怎么干活的那层，技术上叫 harness。所以同一个模型，在 Copilot 和 ChatGPT 里用起来手感不同。
  2. 别追版本号。 大厨几个月就升一次级，就像实习生每季度换一批。毕业于哪所学校没那么重要，重要的是你会不会带他。
  3. 公司允许你进哪家门店，比哪家最强更重要。 下一章”什么情况用什么工具”会具体讲。

这张图每季度更新一次。参考：Meta 发布 Muse Wonder（Axios，2026 年 10 月）、OpenAI 发布 ChatGPT Work（Let’s Data Science，2026 年 7 月）。

白领现在能用 AI 做什么

最近一年的几项大型调研结论很一致：白领用 AI 最多的是四类事——查资料、读和总结文件、起草和修改文字、分析信息和帮忙做判断。把整件事交给 AI 的人也在变多，2026 年 7 月的一项美国调查里，约五分之一的人已经把至少一项工作整个交给了 AI。

下表前七行是调研里最常见的用法，最适合从这里开始；后面是其他常用场景，最后三行属于 Agent。

工作举个例子层级小提醒
查资料某个行业最近有什么变化，附来源2 助手点开来源看，别只看总结
总结长文档40 页报告变成一页要点2 助手问它”哪一页说的”，抽查出处
会议纪要录音或文字稿变成纪要和行动项2 助手核对负责人和截止日期
写邮件、回消息把三句要点变成一封得体的拒绝信1 聊天告诉它收件人是谁、你们什么关系
改稿、改语气、翻译把自己写的一段话改得更清楚，或把生硬的英文改自然1 聊天对照原文，看意思有没有跑偏
帮你想问题、做决定列出三个方案的利弊，并挑出我方案里的漏洞1 聊天让它当反方、挑毛病，判断留给你
分析表格上传销售表，问哪个区域下滑了、为什么2 助手让它给出计算过程，抓一两个数自己算
写方案、报告初稿拿上周的数据和模板写周报2 助手结论和判断必须是你的
头脑风暴年会活动给我 10 个点子1 聊天量多质不一，挑 2 个继续追问
学新东西用大白话解释什么是现金流，或陪练面试1 聊天关键事实另外查证
写 Excel 公式描述你想要的结果，让它写公式并解释1 聊天先在几行数据上试
整理邮箱和日程这周哪些邮件必须我回，列成清单2 助手先确认公司允许 AI 读邮箱
做 PPT把一份文档变成 10 页汇报稿2–3结构和重点要你先定
调研报告调研 5 家竞品，做成对比表3 Agent先说清范围和格式，交付后逐项验收
做小工具做一个团队用的报销计算页面3 Agent用假数据试完再给别人用
跨工具办事根据邮件约会议、更新表格、发通知3 Agent发出去、删掉之前让它先问你

现在还不建议交给 AI 的：最终决策、必须分毫不差的数字、需要拿捏人情世故的场合。实习生可以帮你准备，但不能替你拍板。

调研来源：ZipRecruiter 2026 AI Worker Report（2026 年 9 月，1,500+ 名美国员工）、Microsoft Work Trend Index 2026（10 国 2 万名 AI 用户）、Epoch AI / Ipsos 调查（2026 年 7 月，1,106 名美国就业者）、OpenAI 关于 ChatGPT 使用方式的研究（2025 年 9 月）。

什么情况用什么工具

选工具按这个顺序想：先看公司允许什么，再看你的资料放在哪里，最后才看哪家最强。各家的差距在缩小，选一家用熟，比追最新最强重要。实习生换来换去，你就永远在带新人。

你的情况先试这个为什么
公司只允许办公软件里的 AI用微软办公：Microsoft 365 Copilot；用 Google 办公：Workspace 里的 Gemini由公司统一管理，合规最省心
日常写作、问答、改稿（第 1 层）ChatGPT、Claude、Gemini 任选一个这类任务差距不大，用熟最重要
资料都在 Word、Excel、Outlook 里Microsoft 365 Copilot直接在文件里改，不用来回复制
资料都在 Gmail、Google 文档、云盘里Gemini同上
查资料，要看来源各家的深度研究（Deep Research）功能，或 Perplexity会列出来源链接，方便核对
把一件事整个交出去，工作在云端应用里ChatGPT（ChatGPT Work）连接的云端应用多，适合长时间运行
把一件事整个交出去，工作在电脑上的文件里Claude可以直接处理你指定的本地文件夹
同一件事反复做，有固定做法在你用的工具里写一个 Skill一次写好，每次照做
跨好几个系统、定时自动跑的流程Zapier 这类自动化工具不用你在场也能按时运行
做一个小工具或网页ChatGPT、Claude、Gemini 都可以都能直接做出可以点开用的页面

这张表反映的是 2026 年 10 月的情况，和产业地图一样每季度更新。参考：The 7 best AI agents in 2026（Zapier，2026 年 10 月更新）。

边界

用 AI 前先记住四条边界：不能贴的、必须核实的、公司允许的、最终由你负责的。

  1. 不能贴的：客户个人信息、未公开的财务数据、合同原文、密码和账号。简单判断法：这段文字如果被贴到公司外面的网站上会出问题，就不要贴进个人版 AI 工具。
  2. 必须核实的：数字、日期、人名、引用来源，以及任何要对外发出去的内容。就算 AI 说它是查了你的文件再回答的（这种做法叫 RAG），也可能查漏或理解错，问它出自哪里，并抽查一两处。
  3. 公司允许的：先确认公司允许用哪个工具。很多公司只允许企业版或内置在办公软件里的 AI，企业版和个人版对你的数据处理方式不同。
  4. 最终由你负责的：AI 写的东西以你的名义发出去，责任就是你的。

每篇 30 分钟教程的固定结构

每篇教程都用同一个六段结构，开头告诉读者”你在框架的哪里”，结尾帮读者把”做过”变成”懂了”。

环节写什么示例：把会议录音变成纪要
成品30 分钟后你会得到什么一份带行动项和负责人的会议纪要
定位属于第几层，练循环里的哪一步第 2 层（助手读文件）；重点练”给背景”
准备需要的工具和材料，以及不能用的数据一段会议录音或文字稿；不含客户敏感信息
步骤可复制的提示词 + 关键步骤录屏上传文字稿 → 说明参会人和目的 → 指定纪要格式
检查这个任务特有的检查点行动项的负责人和日期是否和会上说的一致
复盘你刚才做的事本质是什么，还能用在哪本质是”整理”；同样方法可用于访谈记录、客户电话、培训笔记

名词表（白话版）

每个词只给一句白话解释，读者遇到陌生词时回来查。

词英文白话解释
提示词Prompt你写给 AI 的那段话，包括背景和要求
上下文ContextAI 在这次对话里能看到的所有内容
幻觉HallucinationAI 编出看起来很真、其实不存在的内容
大语言模型LLMAI 背后那个”读过海量文字”的引擎
助手Assistant能读你的文件、上网、连接你的工具的 AI
智能体Agent你给目标，它自己拆步骤、用工具、做完交付的 AI
技能Skill写给 AI 的工作手册，碰到对应任务时自动翻开照做
连接器Connector / Integration让 AI 能访问你的邮箱、日历、文档等工具的接口
企业版Enterprise plan公司统一购买的版本，通常对数据有更严格的保护
检索增强生成RAGAI 先去你的文件或资料库里查，再根据查到的内容回答；能少瞎编，但不保证查全
运行框架Harness包在模型外面的那层：决定 AI 能用哪些工具、怎么一步步干活、有什么权限。同一个大厨，换个厨房，菜就不一样

参考来源

以下资源启发了这份框架的思路，框架文字为重新原创撰写：

  • awesome-agentic-ai-zh：两条学习路线的分法、名词表、按任务选工具、最小权限原则（MIT 许可）
  • Hello-Agents（Datawhale）：智能体”思考—行动—观察”的循环概念。注意它采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可，不能把其内容用于付费课程，只可借鉴思路