从讲完知识，改成明天用一次
这门课面对的是天天上班的普通人，最要紧的不是知道得更多，而是看见一个马上就能上手的场景。
PROJECT 000 · PRODUCT CASE2026.03—06
AI TRAINING AS A PRODUCT
把一门 AI 培训课，当成产品来设计
怎么让一群 AI 基础参差不齐的普通人，听我讲三个半小时，第二天真的愿意打开 AI 干点活？
我的角色
课程组长 · 产品设计 · 内容整合 · 四地授课
- 城市
- 4 座
- 学员
- 339 名
- 研发投入
- 近 160 小时
- 标准单场
- 210 分钟
先来体验一个关键差别 从一个具体工作场景开始
60 秒体验 · 课程里的一个方法
为什么你问 AI，
总得到一堆“正确的废话”？
很多人不是没用过 AI。是用过一次之后发现，它说得面面俱到，却没有一句能直接拿去干活。
先看结果补充信息比较差别
你对 AI 说
把这些材料汇总一下。
课程来源这个方法原本就出现在课上
“需求 + 场景 + 约束”，来自最终课程课件第 32 页。下面先用一个固定的例子，让你亲眼看看差别，再把方法带回真实的工作里。
02 / 问题与判断
START WITH THE REAL JOB
把 AI 讲完不难，难的是让人明天愿意用一次。
来上课的，大多是一线业务、产品和运营的同事。他们对 AI 不陌生，可总觉得它和手头的事隔着一层——文档要写、表格要填、会要开、客户问题要回，这些才是每天真正要面对的。
所以这门课没打算“系统地把 AI 讲完”。我更想做的，是让每个人看见自己的场景，学到一个能带走的方法，也知道哪些事还得自己拿主意。
- 01材料一大堆，汇报还是没有重点
明知道 AI 会总结，却不知道怎么让它围着数据、变化和决策来组织答案。
- 02表格、文档和会议每天都在重复
工具听着挺新，可就是看不出它跟自己今天这摊活儿有什么关系。
- 03听懂一个方法，不等于明天会用
要是课堂只剩演示，理解就全留在教室里了，成不了一次真行动。
THE DECISIONS BEHIND THE EXPERIENCE
课还没开始，真正要紧的事其实早就做完了。
目标定成什么样、找谁一起做、给多少时间，最后课堂里能留下什么，基本就定了。
把真实做过的人放进真实场景
有人熟内部工具，有人熟文字活儿和数据处理；照着各自的长处分工，课才不会只剩我一个人的想象。
把容易过时的内容先放下
工具更新太快，讲得越多越容易过时；倒是文字类的活儿更贴近日常，得先保住。
练习、互动与表达
三个半小时里，得给学员留一次机会，让他自己开口、自己动手、自己说清楚准备怎么用。
- 01开场10′
先抛出一个大家都碰到过的问题：AI 为什么总给出正确却用不上的回答。
- 02内部工具40′
让学员先看见离自己最近的工作入口。
- 03外部文字工具85′
35 分钟演示、5 分钟笔记与安全、25 分钟练习、10 分钟中场、10 分钟补充场景。
- 04多模态工具25′
留够能让人建立想象的内容，不去拼工具数量。
- 05练习、总结与展望50′
30 分钟小组任务、15 分钟互动总结、5 分钟资源与下一步。
过程记录第一次试讲后，时间被重新分配
最早的大纲，只是把 3.5 小时粗粗地切成“讲授”和“互动”两块。后来试讲、素材一步步到位，我才把它重新排成 10、40、85、25、50 分钟五段，把练习和表达稳稳留在课里。
PEOPLE WITH REAL SCENES
我没有一个人把课讲完。
正式开会之前，我先挨个找人聊，再让每个人把自己最熟悉的工作带进课堂。
张蕴
把内部工具放进真实的业务操作里，而不是只念功能清单。
郭沁雅
梳理日常文字任务，并写出《老赵的一天》脚本。
陈捷
拿一线数据处理的任务，讲清楚 AI 怎么帮人思考。
袁策书
负责结构、课件、逐字稿、视频包装、互动、排练与四地交付。
MY WAY OF DELIVERING
我不太会临场发挥，所以反过来，把准备做得很死。
- 01
先向有经验的内训师请教，互动到底怎么设计。
- 02
用录屏把整堂课从头到尾试讲一遍，而不是只翻课件。
- 03
逐字稿连语气、停顿、音调都写进去，反复练。
- 04
等素材都到位了，再集中整合、制作。
03 / 体验设计
DESIGN THE ENERGY, NOT ONLY THE SLIDES
工具只是内容。真正让一堂课成立的，是注意力、情绪，还有最后那一下动手。
三个半小时，谁都不可能一直盯着听。所以这门课是有意设计的——在听、看、跟着做、讨论、开口说之间来回切换。
01
先让学员在《老赵的一天》里看见自己
故事来自一线：手续费测算、材料汇总、开会、回消息，全挤在同一天。课里先问一句“哪一幕像你”，再进工具。
02
把一线老师请进课堂，而不是我一个人讲到底
几位老师各自录下真实操作，再统一剪辑、配字幕、配乐。要紧的不是视频这种形式，是让真正干过这件事的人来讲场景。
内部工具文字场景数据处理
真正做过的人，进入真实课程。
03
按注意力曲线安排听、做与表达
最费脑子的内容放前半程；后半程慢慢转到跟着做、小组任务和分享，用行动把课收住。
SMALL DETAILS, SAME INTENTION
我也把 AI 用进了课堂的细节里。
中场那首歌，是学员一起写提示词生成的；到了结尾“音乐传物”，它又出现了一次。加分卡、奖状、感言卡，也都用 AI 帮着设计，让这门课从内容到道具，说同一种话。
这些小东西，负责让人缓口气、留下点记忆，但从来不抢学习的主线。
04 / 四次发生
SAME COURSE, DIFFERENT ROOM
同一门课，我讲了四次，四次都不一样。
每讲完一场，我都记下一个观察，再把它变成下一场能落地的修改——时间、措辞、反馈方式、内容新鲜度，还有我自己的状态。
01 厦门第一次真实发生2026.03.11 · 111 人
互动比预期更自发，课后仍有人继续讨论 AI 用法。
下一场带走的修改下一场把时间节点收得更紧，也把逐字稿从书面表达改得更口语。
02 河南3 小时压缩版2026.03.13 · 86 人
分享开始从“工具好玩”走向拆解自己的工作流程。
下一场带走的修改在最低时长里保护完整体验，继续减少不必要的内容切换。
03 山西加入感言卡2026.04.27 · 54 人
有学员现场下载语音输入工具并马上体验，安静的书面反馈也开始被看见。
下一场带走的修改从第三场加入感言卡，让课堂气氛之外的感受也能留下来。
04 广西第四次发生2026.06.12 · 88 人
演示出现巧思时，会场会同步发笑；讲授状态也终于更松弛。
下一场带走的修改删掉热度消退的内容，让案例与点评继续贴近真实工作。
05 / 证据与反思
WHAT STAYED AFTER THE CLASS
四场课讲完，真正留下了什么？
四场课能证明的，是有人真的开始动手了，是反馈推着下一场在改；但它还没法证明什么长期效率。所以我把具体的观察、留下的东西，还有做得不够好的地方，都摊在这里。
“我刚才下载试了一下，真被震到了。”
山西那场，一位学员在听完语音输入之后，当场下载、当场试了起来。
- 完整课件与逐字稿
- 一线操作视频与统一包装
- 小组任务、互动流程与点评框架
- 加分卡、奖状与感言卡
- 四场时间节点和复盘记录
如果再做一轮，我会先改这四件事
- 01
点评有时仍停在“很不错”的泛泛肯定，没有继续追问到方法。
- 02
多个活动本质上仍以分享为主，互动形式还不够多样。
- 03
现场引导依赖充分准备，临场追问与收束仍需要持续练习。
- 04
下一轮需要先做更多一线场景研究，再决定新增什么内容。
后来我才慢慢咂摸过来，让我一直乐在其中的，从来不只是站在台上讲课这回事。真正让我着迷的，是把一个又乱又模糊的问题，一点点拆开，重新设计成别人能亲身经历的东西。
我希望 AI 不只在教室里待上三个半小时。我更希望，它住进大家每天打开电脑后的第一个动作里。