想推进 AI，但不知道先从哪里开始。
表现
工具很多，会议很多，但没有明确的第一个落地点。
根因
业务流程没有拆开，目标、客户、内容、交付和协同混在一起。
训练
用AI能力诊断画布标注重复度高、影响收入/交付/决策质量的节点。
产出
AI 机会点排序表与首日行动清单。
AI创造力进化营
面向企业经营者、决策层与核心团队，从一次ai能力诊断开始，把 AI 接入真实业务流程、团队协作与可复用成果资产。
01 / Course Position
不是学习更多工具，而是把 AI 接进真实需求。
Entry从真实需求问题进入
Method用诊断画布拆流程
Proof用成果物验证训练
SOPC 的课程内容以需求场景为入口。每一节都要回答四个问题：业务表现是什么、根因在哪里、课堂如何训练、产出如何被团队继续使用。
02 / Operating Frictions
常见困扰要被拆开，而不是被一句“上 AI”带过。
下面这些问题会在首次诊断和 Day 1 课堂里被逐项拆解。课程不只给结论，还要给训练动作和验收口径。
团队都在试工具，但结果不可复用。
表现
每个人都有自己的提示词，输出质量完全依赖个人经验。
根因
缺少统一输入、资料上下文、审核标准和失败回滚机制。
训练
配置 3 类高频 Agent 任务模板：研究、表达、交付辅助。
产出
个人 Agent 工作台与团队可复用任务说明。
品牌表达和客户沟通靠灵感，无法稳定生产。
表现
选题、观点、案例和销售表达分散在个人脑子里。
根因
没有把客户问题、产品证据和表达风格沉淀为资料库。
训练
建立选题库、观点库、案例素材库和发布检查清单。
产出
品牌表达与客户沟通内容框架。
客户跟进、交付资料、复盘记录分散。
表现
团队交接靠聊天记录，复盘靠临时回忆，信息容易断层。
根因
流程没有定义输入、审核、交接、归档和复盘责任。
训练
选择一个客户跟进或交付流程做小范围试运行。
产出
团队 SOP 流程表与复盘模板。
行业信息很多，但没有进入AI能力判断。
表现
信息源很多，真正进入周会、产品判断和客户沟通的很少。
根因
没有固定的信息筛选标准，也没有绑定需求问题。
训练
设定信息源、摘要格式、机会判断和周会问题。
产出
行业简报样板与一周更新节奏。
试过 AI 后效果不稳定，不知道如何验收。
表现
同一个任务，有时惊艳，有时不可用，团队难以信任。
根因
任务拆解、输入资料、质量标准和人工审核边界都不清楚。
训练
给每类任务设置输入清单、输出格式、质量红线和审核人。
产出
AI 任务验收表与风险边界说明。
03 / Curriculum Map
课程结构围绕“诊断、训练、试运行、复盘”。
每个模块都有课堂动作和验收标准，避免停留在概念介绍。
AI能力诊断
用诊断画布拆目标、客户、产品、内容、交付和团队协同，标出 AI 介入优先级。
AI 工作台
建立资料库、常用模型入口、提示词模板和输出检查清单。
Agent 任务模板
围绕研究、表达、交付辅助三类高频任务配置可复用模板。
行业简报系统
绑定信息源、摘要格式、机会判断和周会决策问题。
品牌表达与客户沟通
沉淀选题库、观点库、案例素材库和发布检查清单。
团队 SOP 与案例样板
明确输入、审核、交接、复盘和失败回滚，整理为可展示案例。
04 / Two-Day Intensive
两天训练要能看见成果，也能看见验收标准。
Day 1 完成诊断与首日成果包；Day 2 把成果接入个人工作台和团队流程。
Day 1 / Diagnose to artifact
从能力诊断到首日成果包
课程开场与边界确认
明确本期训练目标、适用场景、数据边界和最终交付物。
AI能力诊断画布
拆解目标、客户、产品、内容、交付和团队协同，并标注卡点。
AI 机会点排序
按重复度、影响面、资料可得性和风险边界确定前三个节点。
首日成果包生成
完成诊断报告初稿、任务模板清单和行业简报样板。
Day 2 / Agent to team flow
从个人 Agent 到团队试运行
个人 AI 工作台配置
建立资料库、任务入口、输出格式和质量检查清单。
品牌表达与客户沟通内容
把客户问题、产品证据和案例素材转成选题与沟通模板。
团队 SOP 小样板
定义输入、审核、交接、复盘和失败回滚，形成试运行流程。
展示与 30 天计划
用成果包做结课展示，并确定四周陪跑的周里程碑。
05 / Teaching Process Sample
把教学过程做成可被看见的现场演示。
AI能力困扰进入诊断画布
不是展示工具，而是把真实问题放进结构化诊断。
表现 / 根因 / 训练 / 产出
每个问题都要被拆成可训练和可验收的路径。
Agent 现场生成
把一次演示转为团队可以试运行的流程。
06 / Deliverables
交付物要像资产，而不是课堂作业。
每项成果都要有可读结构、适用场景和验收口径，方便团队继续使用。
AI能力诊断报告
明确卡点、优先级、AI 介入节点和首期行动边界。
Agent 任务模板
把研究、表达、交付辅助等高频任务转为可复用流程。
行业简报样板
让外部信号进入AI能力判断和团队周会节奏。
客户沟通内容框架
沉淀客户问题、产品证据、案例素材和发布检查清单。
团队 SOP 流程表
定义输入、审核、交接、复盘和失败回滚。
案例页雏形
把课程成果整理为可展示、可复盘、可继续迭代的样板。
任务验收表
记录输出是否合格、谁审核、何时进入团队试运行。
30 天路线图
确定四周陪跑的里程碑、责任角色和复盘节奏。
07 / Four-Week Companion
四周陪跑，把样板推进到真实团队节奏。
集中训练之后，每周只推进一个主题，防止成果包停留在课堂里。
个人 AI 工作台稳定化
完成 3 个高频任务模板，建立资料更新规则和个人使用复盘。
行业简报与客户沟通内容
生成首版行业周报、客户问题库和 10 个高质量选题。
团队 SOP 小范围试运行
选择一个客户跟进或交付流程，完成一次完整交接和复盘。
案例页与下一阶段路线
整理案例页雏形，输出下一阶段 30 天迭代路线。
08 / First Meeting SOP
首次面谈演示 SOP：输入、产出、边界都要清楚。
适合线下讲解、首次面谈和诊断前沟通。目标不是炫技，而是让对方看见课程如何处理真实问题。
确认目标
输入企业阶段、近期目标和可投入团队资源；边界是不承诺万能自动化。
快速诊断
围绕客户、产品、内容、交付和团队协同，画出AI能力卡点。
生成样板
选择行业简报、客户跟进或内容选题等真实任务，生成第一版结果。
解释系统
把样板放回课程框架，说明它如何进入团队日常。
匹配课程
确认参与角色、资料准备和两天训练重点。
确认下一步
输出诊断前置清单、参与人和首次诊断预约。
09 / Delivery Roles
讲师、助教、技术支持三线协同。
课程交付不是单人讲课，而是现场服务系统。每个角色都对应明确的交接物。
课程讲师
负责课程叙事、关键判断、案例拆解和现场引导，确保每个训练动作回到AI能力问题。
课程助教
负责资料收集、学员状态、作业推进、模板说明和课后提醒。
技术支持
负责工具环境、账号权限、演示系统、资料库和案例页样板。
10 / FAQ
报名诊断前，最常见的几个问题。
这些问答面向企业经营者、决策层与核心团队，避免把课程理解成普通工具培训。
这是一门 AI 工具课吗？
不是。工具会使用，但工具只是载体。课程核心是把 AI 接入AI能力诊断、个人工作台、团队流程和可复用成果资产。
两天能做出什么结果？
两天内完成诊断报告初稿、Agent 任务模板、行业简报样板、客户沟通内容框架和团队 SOP 雏形。
为什么还需要四周陪跑？
因为真正的价值不在课堂演示，而在真实业务里稳定使用。四周陪跑用于修正流程、补齐资料、推动团队试运行。
参加前需要准备什么？
建议准备当前业务介绍、近期重点目标、团队角色、现有内容或交付资料，以及一个最想用 AI 改造的具体流程。
Decision Team Cohort
先从一次 AI能力诊断开始。
用 60 分钟确认你的ai能力现场、团队状态和 AI 介入优先级。合适再进入两天集中训练与四周陪跑。