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珀菲特企业管理
Karen /郑老师
KEY WORDS OF Corporate Training
联系我们：
13382173255（Karen郑老师）
学员背景| Course Background
参加对象：公司AI大赛参赛选手、各部门业务骨干及AI应用相关工作人员，约300人。
授课形式：集中讲授+案例解析+统一演示+分组跟练+个人场景实践+线上提交+抽样点评；每个实操环节配套任务说明、样例文件、引导Skill、Dify模板和测试用例，课前统一打包发放。
授课天数：2 天
课程背景| Course Background
随着大模型能力持续演进，AI应用正从简单的内容生成和知识问答，逐步走向流程协同、工具调用和任务执行。智能体、工作流、知识库与Skill等技术形态不断成熟，企业员工使用AI的方式，也正在从零散的个人尝试转向更加规范、可复用的业务应用。
在实际应用过程中，不同岗位人员对AI的理解和使用水平存在较大差异。一些人员仍停留在基础问答和内容生成阶段，对智能体的运行机制、提示词设计、Skill与工具之间的关系缺少系统认识；部分业务人员虽然积累了应用想法，但还难以将业务经验转化为可在平台中配置、运行和持续优化的智能能力。
结合公司AI平台升级和AI应用创新工作的推进，有必要开展一次面向业务骨干和相关工作人员的系统培训，帮助学员建立统一的AI与智能体认知，熟悉Dify平台及Skill的基本应用方式，为后续业务场景探索、应用建设和参赛项目开发奠定基础。
课程收益| Program Benefits
1. 建立AI与智能体的统一认知：理解大模型、知识库、工作流、工具、Agent与Skill之间的关系，明确AI适合做什么、不适合做什么，以及哪些环节必须保留人工确认。
2. 理解AI前沿技术与常用工具：了解推理模型、多模态、RAG、MCP、Agent和Computer Use等方向，能够根据任务特点、数据条件和风险等级选择适合的AI工具与实现方式。
3. 掌握高质量提示词与任务模板方法：能够把业务背景、任务目标、输入材料、执行约束、输出格式和复核要求转化为AI可准确执行的任务说明，并进一步沉淀为可复用模板。
4. 掌握Dify应用与Skill创建方法：熟悉Dify中模型、知识库、工作流、Agent、Tool与Plugin的关系，能够创建基础应用，并调用“Skill创建助手”分步生成、接入和调试业务Skill。
5. 形成可迭代的参赛项目起点：能够基于个人业务场景，走通Dify基础应用、引导式Skill创建、SKILL.md及配套资源生成、运行测试与持续优化的完整练习闭环。
课程大纲| Course Outline
一、生成式AI正在改变什么
1. 应用演进：内容生成→知识问答→分析判断→任务执行
2. 大模型擅长：理解、生成、归纳、推理与模式识别
3. 能力边界：幻觉、上下文限制、事实核验、数据安全
二、智能体为什么不仅是聊天机器人
1. 基本组成：模型+提示词+上下文+知识+工具+执行循环
2. 三种形态：普通对话、固定工作流、自主Agent
3. 分工边界：模型管理解生成，知识库管事实，工具管查询执行
4. 高风险管控：权限、审批、异常转交、运行记录
5. AI提高任务完成的效率与质量，人对业务结果承担最终责任
三、当前AI技术发展的重点方向
1. 推理模型：复杂分析、计划与多步骤执行
2. 多模态：文本、图片、表格、语音、视频的统一处理
3. RAG与知识工程：让AI基于企业资料和业务事实工作
4. MCP与工具调用：连接系统、数据和外部服务
5. Agent、Skill与Computer Use：任务能力模块化，从接口调用扩展到软件环境操作
四、常用工具地图与选择原则
1. 任务地图：内容生成、搜索研究、文档数据、代码研发、智能体平台（Dify等）
2. 选择维度：任务复杂度、数据敏感性、成本、权限、可追溯性
3. 能用对话和模板解决的任务，不必上工作流和智能体
现场演示：使用同一个业务任务，对比普通对话、固定工作流和智能体三种完成方式。
案例解析：面对同一业务需求，判断应该使用提示词模板、工作流还是智能体。
一、提示词的本质是任务交办说明
1. 角色定位：身份与专业视角；业务背景：场景、对象、资料、上下文
2. 任务目标：解决什么问题、形成什么结果
3. 约束格式：执行边界、输出结构、禁止事项
4. 复核要求：事实依据、检查标准、不确定项处理
二、复杂业务任务的提示词增强方法
1. 任务分阶段：理解→计划→执行→检查
2. 减少偏差：正反示例、参考模板、结构化输出
3. 显式标记：缺失信息、事实依据、待人工确认事项
4. 好提示词靠连续测试和反馈修正，而不是追求一次写对
三、从一次性提示词到可复用任务模板
1. 模板化：固定流程与质量要求，变量化客户、时间、材料
2. 沉淀对象：业务规则、判断标准、输出模板
3. 升级判断：哪些任务留在提示词，哪些任务升级为Skill
同步跟练：把一句模糊的业务要求改写为结构化任务说明，现场完成一轮测试和修正。
一、认识Dify中的核心能力
1. 应用类型：Chatbot、Chatflow、Workflow与Agent的适用场景
2. 基础分工：模型管推理生成，知识库管企业事实，Tool与Plugin管外部连接
3. Workflow负责确定性流程，需要动态判断和工具选择才交给Agent
二、创建并运行第 一个Dify应用
1. 搭建路径：创建应用→配置模型与角色→设置输入输出→发布测试
2. 连接资源：知识库、工具、变量与权限
3. 运行观察：输入、节点执行、工具调用与最终结果
三、为后续Skill准备运行环境
1. 创建Agent应用，明确角色、输入和输出
2. 识别公司Dify 1.15中的Skill组件、插件、Agent策略与应用模板
3. 预留模型、工具、知识库、变量和权限配置
四、使用日志定位运行问题
1. 结果偏差：提示词、知识、工具和数据来源
2. 调用失败：参数、凭证、权限与返回格式
3. 成本过高：无效上下文、重复调用和多余轮次
同步跟练：导入统一Dify应用模板，完成配置、运行与日志查看，为后续Skill实操建立基础环境。
一、厘清Skill与相关概念的关系
1. Prompt解决一次任务，Skill沉淀一类任务的稳定方法
2. Tool提供操作能力，Skill说明何时用、如何组合、如何验收
3. Workflow预先固定路径，Skill按任务需要加载调用
4. Plugin是能力承载方式，不等同于Skill本身
二、一个完整Skill包含什么
1. 名称与描述：完成什么任务、什么情况下调用
2. 核心指令：执行步骤、判断规则、输出要求、异常处理
3. 配套资源：references（制度、术语、案例）、scripts（计算、校验程序）、assets（模板、示例文件）
三、Skill的渐进式加载与触发逻辑
1. 触发流程：读取名称描述→判断启用→加载SKILL.md→按需读取资源
2. 分层组织替代超长提示词，上下文里只留当前任务需要的内容
3. 优化手段：“应触发/不应触发”双向测试
四、什么样的业务适合沉淀为Skill
1. 重复性：稳定的处理步骤或判断方法
2. 依赖性：固定制度、规则、模板、资料或工具
3. 可验收：输出结构明确，能判断完成与合格
4. 经验含量：易遗漏步骤、经验判断、交接要求
案例拆解：在Dify应用中观察一个业务材料审查Skill，识别触发条件、执行步骤、判断规则、配套资源和人工确认点。
一、用“Skill创建助手”完成引导式创建
1. 原始输入：岗位任务、业务SOP、制度、模板和示例材料
2. 引导过程：大模型借助Skill逐轮追问，补齐场景、输入、步骤、规则与输出
3. 人机分工：Skill负责结构化引导与生成，学员确认业务事实和关键边界
二、确定Skill的合理边界
1. 不过小：不止一个机械步骤；不过大：不试图覆盖整个部门
2. 基本单位是一个完整、可验证、可独立交付的业务任务
3. 出口约定：负责什么、不负责什么、何时转人工
三、生成SKILL.md及配套资源
1. 核心文件：名称描述、触发条件、执行步骤、判断规则、输出与异常处理
2. 资源分层：制度案例入references，固定程序入scripts，交付模板入assets
3. 同步生成：资源缺口清单、正反测试用例与人工确认点
四、接入Dify并完成第 一轮调试
1. 搭建路径：打开Agent应用→挂载Skill与资源→配置模型、工具和知识库
2. 运行观察：Skill选择、工具调用和最终结果
3. 日志定位：未触发、误触发、工具失败和输出偏差
分组跟练：调用统一“Skill创建助手”，基于个人业务场景完成需求澄清、Skill初稿生成、Dify接入和一轮测试，结果通过线上表单提交。
一、测试Skill能否被准确触发
1. 正向用例：典型任务、简略表达、变体表达
2. 反向用例：相似任务、越界任务、错误需求
3. 检查与回改：不触发、误触发、重复触发→优化名称、描述与边界
二、测试Skill能否稳定完成任务
1. 正常案例验证标准路径，缺失、错误、边界案例验证异常处理
2. 对比启用与未启用Skill的输出差异
3. 评价维度：准确性、完整性、一致性、可执行性
三、建立基于运行记录的优化闭环
1. 定位：从日志找错误步骤，判断来源（模型/提示词/Skill/知识/工具/数据）
2. 修改产生错误的规则、步骤和资源，而不是反复人工改答案
3. 版本记录：新增规则、失败案例、修正经验
四、AI大赛项目的展示结构
1. 业务问题：场景选择与原有痛点
2. Skill创建：原始材料→引导追问→结构生成
3. 运行演示：任务识别→Skill调用→结果形成
4. 测试证据：正常、异常、不应触发场景的验证结果
5. 应用边界：权限、人工确认、风险控制、下一步计划
综合练习：基于个人业务场景，调用“Skill创建助手”完成需求澄清、SKILL.md及配套资源生成、测试用例设计和Dify运行验证；课后继续补充资源、数据和展示材料，逐步形成参赛原型。
抽样点评：从线上提交结果中选取典型案例，集中点评Skill边界、引导过程、触发描述、执行步骤和输出标准。
讲师背景| Introduction to lecturers
闫波老师 AI人工智能实战专家
授课风格
重实战、去概念：摒弃空洞大模型理论，所有知识点均搭配自有一手落地项目，拆解踩坑经验、落地步骤、成本控制方法，不讲空中楼阁。
多视角、全覆盖：兼顾企业老板、业务负责人、技术人员、普通员工四层视角，兼顾经营效益、技术实现、团队转型三重目标，不同岗位学员均可吸收对应内容。
场景化、可复用：按金融、跨境、制造、商贸细分行业拆解AI应用场景，配套完整落地工具、搭建模板、岗位AI操作话术，学员课后直接复用。
重演练、强共创：课程搭配AI沙盘推演、企业方案共创、RAG知识库简易搭建实操、数字岗位流程模拟，现场完成企业AI优化简易方案。
部分服务过客户：
韩国三星电子、国家能源集团、中国铁道建筑集团、北京市政建设集团有限公司、北京火星高科科技有限公司、金网络（北京）数字科技有限公司、零氪云（上海）科技有限公司、中国（北京）星光视听产业基地、真实觉影视公司、优讯（深圳）科技有限公司、深圳市征鸟出海科技有限公司、延锋海纳川汽车饰件系统有限公司、中移动金融科技有限公司、南京熊猫汉达科技有限公司、北京国电通网络技术有限公司、国网汇通金财(北京)信息科技有限公司、国网天津市电力公司营销服务中心、广西中烟工业有限责任公司、悦达资本股份有限公司等
24年全产业链数字化+人工智能搭建落地应用实战经验
系统架构师
6个千万级人工智能系统建设与数字化项目落地操盘者
四大跨境电商平台的数据整合者
曾任：宏橡科技有限公司丨高级软件工程师 / 项目负责人
曾任：慧聪网（上市）丨研发部门负责人、高级架构师
曾任：民生电商（中国民生银行旗下）丨事业部总经理
曾任：优购时尚商城（百丽国际集团旗下大型B2C电子商务平台）丨高级架构师
曾任：Tidebuy/北京踏浪者科技有限公司（中国快时尚与综合类跨境出口电商的早期领军企业之一）丨 CTO（首席技术官）
曾任：WeBranding Global（博鼎国际）丨CTO（首席技术官）
擅长领域：AI研发体系建设、企业AI战略规划、AI工程化与智能体搭建、数字岗位重构、数据BI平台建设等；
二十四年技术纵深，七重业态一脉贯通：从联想CMS架构到企业级Agent智能体平台，横跨财经资讯、移动增值、社交网络、B2B电商、B2C零售、供应链金融、跨境贸易、AI应用八大赛道，全技术栈无断层覆盖
跨境电商四平台数据全接入，构建经营决策中枢：自研BI数据平台打通Amazon、eBay、Shopee、Lazada四大国际主流电商平台，搭建销售分析、利润核算、库存监控、经营驾驶舱四大决策模块，赋能多家跨境企业实现数据驱动经营
实战经验
闫波老师拥有24年全业态、全技术栈数字化与AI落地实战操盘经验，是兼具一线技术编码+大型架构搭建+千万级项目统筹+企业经营管理四重能力的复合型实战专家。深耕金融科技、零售电商、供应链产业、跨境出海、企业AI智能化五大核心赛道，全程亲历传统数字化建设到企业大模型AI转型的完整迭代周期，经过真实业务场景、高并发流量、企业成本管控、风险实战校验，具备极强的落地性、可复制性与行业适配性，真正实现从“技术搭建、业务赋能到组织提效”的全链路实战落地。
实战案例1：金融证券互联网系统建设项目｜联想赢时通
牵头搭建证券资讯、模拟交易、经纪人管理、投资者社区一体化平台，独立落地湘财证券、好时基金等三家金融机构整体门户系统集成，统筹需求、开发、数据迁移、灾备运维全流程。
落地成果：搭建数万级用户承载的金融服务平台，统一机构客户运营与服务流程；沉淀标准化行业交付体系，项目交付周期缩短30%，重复开发成本降低25%，构建金融机构线上数字化运营完整载体。
实战案例2：百丽优购B2C高并发电商架构项目｜高级架构师
——担任优购商城高级架构师期间，统筹鞋服零售电商整体技术架构设计，搭建商品、订单、库存、支付、会员、营销全链路核心系统，打通线上商城与线下 ERP、物流、CRM 内部系统，设计大促高并发弹性架构，支撑传统零售企业向线上零售业务转型。
落地成果：支撑数十万SKU、百万会员、万级日订单稳定运行，平稳承接大促8倍峰值流量；实现全链路数据互通，库存同步从T+1压缩至15分钟级，订单效率提升40%，运营成本降低30%，沉淀零售电商转型标准化架构方案。
实战案例3：民生银行系产业互联网 + 供应链金融平台建设
——任职民生电商 B2B 事业部总经理期间，统筹产业互联网平台整体业务规划、产品研发、跨团队管理，探索互联网技术与供应链金融融合路径，搭建企业采购、上下游协同、融资授信一体化线上平台，推动银行系资源与实体产业场景结合。
落地成果：搭建千亿级业务拓展底座，支撑千级企业客户接入；实现线下流程线上化、风控流程标准化，业务效率提升35%，交付周期缩短25%，客户响应效率提升40%，打造银行系产业数字化标杆落地模式。
实战案例4：跨境电商全域 BI 数据智能平台落地
——创业阶段布局跨境数字化赛道，打通亚马逊、eBay、Shopee、Lazada 等主流跨境平台接口，搭建统一数据采集、清洗、分析引擎，设计销售、利润、库存、广告、风控多维度经营驾驶舱，帮助出口跨境企业实现从人工报表到数据驱动经营的升级。
落地成果：服务20+跨境头部企业、100+跨境店铺数据打通；彻底替代人工Excel报表，报表统计从1-2天压缩至30分钟，人工核算成本降低70%，数据错误率降低60%；搭建日级风险预警体系，经营异常识别效率提升80%，形成跨境企业AI数据驱动经营的完整落地方法论。
主讲课程
《企业AI低成本落地实战》
《AI驱动的数据经营与决策智能》
《AI研发体系建设：当写代码不再是瓶颈》
《企业AI应用场景设计：从需求清单到实施路线图》
《企业AI战略与智能化升级：从工具应用到组织能力重构》
《数字岗位建设实战：用AI重构岗位能力与组织效率》
《AI办公效率提升实战：从会使用工具到会交办任务》
《研发测试AI工程化实战：把AI变成可测试、可复用、可管控的团队能力》
《从问AI一个问题，到交给AI一件事情：企业智能体场景落地与WorkBuddy实战》
可做的咨询项目方向：AI辅助软件研发体系咨询/企业AI场景诊断与落地路线图/数字岗位与Agent工作流设计/跨境BI与AI运营咨询/AI财税自动化咨询/AI治理与可控自动化咨询
部分客户评价
听完闫老师关于企业 AI 应用落地与数字化经营的分享，最 大的收获是把“AI 能做什么”转化成了“企业现在该从哪里做”。课程中对业务流程、数据资产和智能体协同的拆解非常务实，对我们后续梳理 AI 应用场景和推进内部试点有直接参考价值。
——北京火星高科科技有限公司 王总 产品负责人
闫老师的咨询和分享非常贴近企业真实业务，不是泛泛讲模型和工具，而是从流程重构、数据治理、岗位协同和落地路径出发，帮助我们重新理解 AI 如何进入实际工作流。尤其是低成本试点和人机协同边界的设计，对我们非常有启发。
——金网络（北京）数字科技有限公司 李总 总经理
闫老师的分享让我们对 AI 在内容生产、项目管理和商业分析中的应用有了更清晰的判断。他不是单纯展示工具，而是强调如何围绕业务目标设计流程、沉淀方法、控制风险，这对影视行业探索 AI 提效非常有价值。
——真实觉影视公司 张总 创始人
闫老师的课程兼具前沿视野和实操方法，能够把 AI 技术趋势、企业应用场景和产业资源协同讲得很清楚。特别是关于“从场景清单到实施路线图”的方法，对园区企业理解 AI 转型方向、筛选真实应用场景很有帮助。
——中国（北京）星光视听产业基地 刘主任 产业服务负责人
闫老师对 AI 辅助软件开发的理解非常务实，不只是讲工具，而是把需求分析、代码生成、测试验证、交付协同等研发流程串成完整工作流。对我们这类为银行提供系统开发服务的企业来说，很有助于判断 AI 如何真正提升研发效率和交付质量。
——优讯（深圳）科技有限公司 黄总 副总经理
闫老师熟悉跨境电商业务，也理解亚马逊、Shopee 等平台数据打通和经营分析的真实难点。课程中关于跨境 BI、经营驾驶舱和 AI 运营助手的设计方法，非常适合出海企业落地，帮助我们优化了数据核算和经营复盘流程。
——深圳市征鸟出海科技有限公司 李总 总经理
Service Procedure
Service Advantages
我们拥有几百家各类企业的项目咨询基础、多行业数据库、多年的行业经验，并对企业进行深度研究和剖析，总结出一系列深入的观点和经验。
我们的咨询方案的设计过程秉承“知行合一”的理念，既具备理论知识，又重视项目的实操性。经过多年的经验，我们积累了丰富的案例库，涉及18个领域，近千个案例，并将案例与咨询项目完美结合。
我们的咨询团队分布于各大领域，拥有多年的业内从业经验，具备丰富的企业管理实操经验。在定制咨询方案前，我们会为客户匹配多位业内咨询师，供客户进行比对选择，根据客户需求及问题，定制化地设计咨询方案，确保项目的顺利进行。
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What we do ?Provide organizational performance improvement and talent learning development business.
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