分享我的 AI 培训军团,手慢无!(附搭建教程)

熊猫办公
“OPC 的关键,在于你能不能把自己的方法论,装进一支会干活的AI 军团。—— 一人成军 · OPC 实践
大家好啊,我是甲木。最近VibeWork 的概念火起来了,在 vibecoding 之后,有了 CLI、MCP、Skill 的加持,人们发现 AI 在办公场景中能直接进行交付。我的一些企业培训,包括我的 AI 落地咨询业务,很多场景都是由 AI 帮我完成的。今天给大家分享一下,AI 怎么去干完一支培训咨询团队的活。为了方便大家使用,这次用之前我在线下企业培训中多次推荐的商汤家的办公小浣熊·桌面端 2.0来进行思路的展示和说明。
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— 商汤小浣熊桌面首页

最开始是因为,它把职场办公和数据分析这两件事做得很扎实。Excel 扔进去就能出分析,文档、报表、PPT 一条龙,非常适合职场使用。而现在办公小浣熊桌面端 2.0 开始公测,通过本地记忆、本地文件管理、IM 控制、专家团等板块,我把这个想法落了地。我用它搭了一支「AI 军团」,一个人跑完了过去要一个团队才能交付的企业 AI 培训。培训跑完,还顺手长出了一份咨询提案。这件事正好撞上商汤和 Datawhale 联合办的「OPC 能力挑战赛」。OPC,One Person Capability,一个人的全栈能力。我把这套打法也直接参赛。今天这篇,把整个过程拆给你看。
📌 本文看点

01一人成军替代一个团队
02两支专家团接力干完活
03方法论才是真资产
01

BACKGROUND

一场培训交付,过去要一个团队

先来说说背景。我公司有很大一块业务是 toB 服务,其中包含了企业的 AI 培训、咨询和落地,常年在做企业的 AI 培训和咨询。每服务一个客户,背后是一条很长的链路。需求诊断要有顾问,读客户资料、做访谈、摸各部门现状。课程设计要有教研,把诊断结论翻译成大纲。课件要有 PPT 设计师。实操物料要有项目助理。培训结束,还得有人写复盘。四五个角色,周期一周起步。虽然团队中有几个人,但要服务的客户比较多,且公司还有其他业务需要同事处理,所以我更倾向于通过 AI 来解决。

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我要的是一支分工明确、能接力干活的 AI 军团。

02

SET UP

我在小浣熊里搭了两支专家团

办公小浣熊的「专家中心」有两层概念。专家等于一个角色,加上它绑定的技能和数据。专家团把多个专家按流程串成一条流水线:团长定题,成员按分工接力,最后统一汇总交付。

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— 8 个自建专家卡片我照着自己真实的交付流程,搭了两支团,统一叫一人成军。

当然,实际场景比这个更复杂一些,这里先把思路给大家分享一下。

第一支|培训交付团管「把课交付出来」:需求诊断顾问读客户资料,出诊断报告,分清哪些痛点培训能解、哪些得靠咨询。教研设计师把诊断翻成定制大纲,每个模块绑定客户真实部门和痛点。PPT 制作师按我的风格规范,把大纲变成课件。物料工程师出实操手册、任务单、Prompt 卡片,归档飞书。通过不同角色之间的组合搭配,帮我把整个框架搭建起来。

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— 结合 Skill 能力从企业方的需求痛点、线上的调查问卷,进行需求整理,然后出具教研大纲,每一个模块都对照着真实需求;再然后通过 PPT 制作把大纲变成 PPT,再给出学员手册等等内容。

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— 这里用到了我自己的 PPT Skill,搭配使用

「找到公司里『价值 200 万的问题』,然后试着,用 AI 解决它。」—— 刘润

这里我非常赞同刘润老师的这个观点。所以需要第二支团——第二支|咨询顾问团管「识别高价值问题、做咨询」:复盘分析师从培训现场沉淀里,挖出最有价值的咨询切入点。第一性原理导师把客户的重大决策议题拆到本质。卡尼曼决策顾问给方案做认知偏差体检。私董会幕僚团巴菲特、盖茨、马斯克、乔布斯,基于客户真实数据开会。

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专家团打造过程

还有几个细节。我在记忆中心里固定了我的交付口径和 PPT 风格。

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这样不管哪个专家干活,都记得我是谁、我的东西长什么样,不用每次重教。而且,还跟常用的 IM 工具打通了,比如飞书。通过连接企业协作系统,小浣熊可以把 AI 生成结果沉淀到团队文档、知识库和协作流程中。

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这就是桌面端 2.0 的长程记忆,跨会话有效。

03

DEMO

给一句话,军团自己把活干完

下面用一个演示客户澜山家居完整走一遍。因为一些 NDA 限制,所以客户是根据我过往服务的客户进行仿真的,但流程和方法论,来自我真实的交付实践。设定很简单:

客户设定 BRIEF澜山家居,佛山一家家居用品企业,制造起家,电商做大,480 人。CEO 在年会上提了「全员 AI 化」,HR 总监找到我,先做一场管理层加骨干的一天培训。

等跟对方沟通交流好了之后,整理了一些资料,然后打开「办公小浣熊」工作区。

这里和龙虾的区别在于安全性,可以授权小浣熊访问指定范围内的文件目录,并在明确权限边界内完成文件分析、内容提取、数据整理和结果生成。
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我只给培训交付团发了一句话:

指令 PROMPT为澜山家居交付一场企业 AI 培训,资料在客户工作区。

剩下的,它自己跑。Part 1它直接读了我电脑里的客户文件夹。公司介绍、组织架构、需求邮件、六个部门的访谈摘录、AI 使用摸底问卷、经营摘要,一次性全读进去。

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— 直接读取本地客户资料夹这是桌面端和那些云端 AI 最大的不同。企业的资料,本来就不该到处传。Part 2诊断顾问从一堆杂乱资料里抓出了几个关键判断:这家公司 AI 成熟度处在 L1 到 L2 之间,电商内容组 72% 的人高频用 AI,供应链只有 4%。因为接了飞书的 CLI,所以能够直接在飞书上列出所有内容。它还把七个部门的痛点列成一张表,每条都标了「培训可解」还是「需要咨询项目解」。这个分寸感,很多人类顾问都未必有。

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《需求诊断报告》生成过程

Part 3教研设计师出的一天大纲。从早上九点排到下午五点半,每个模块绑的都是澜山自己的部门和痛点。

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— 《定制培训大纲》:一天分时段模块表Part 4PPT 制作师按我存好的风格规范出了课件骨架,蓝色系,我的字体,我的版式。物料工程师把实操手册和任务单打包,全部交付物自动归档进飞书对应目录。

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— 骨架框架,效果嗯……还是有点差距的之前都是通过 HTML 的模式(比如臧师傅的一些 Skill)直接生成的。

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— 飞书自动归档:诊断、大纲、课件各就各位Part 5像我之前去一些企业分享时,一般会带着助教。而现在,助教去做的一些工作和准备,都可以直接通过 AI 的工作流来完成实现。

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当然,上面的信息肯定不足以支撑一整天的企业分享和咨询。在这个基础上,我们还需要补充更多内容和信息。但通过「办公小浣熊」当前的专家团,它能够把整体框架搭建起来,极大地节省我们的时间。

在每一次的企业诊断、培训之后,我们还可以再去进行资料的再开发和利用,这是第二支团。培训结束后,我把现场沉淀交给咨询顾问团。复盘分析师从一堆痛点里,挑出了最值钱的那个议题:抖音到底该加码,还是收缩。这不是部门小事,是 CEO 级的决策。

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第一性原理导师把这个问题拆到了底。

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它列出五条行业默认假设,比如「增长快就该加码」「亏损是阶段性的」,然后用澜山自己的经营数据一条条检验,结论是大多站不住。

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卡尼曼决策顾问接着给方案做了一次偏差体检,揪出了锚定效应、损失厌恶、沉没成本。它有句警示我记到现在:

不要用『抖音增长很快』,替代『抖音值得加码』。
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最后是私董会。四位幕僚拿着澜山真实的退货率和毛利数据开会。巴菲特第一个问题就扎心:这个渠道到底是在创造现金,还是在购买收入?散会后,输出一份决策纪要,结论分成三栏:现在就做、需要验证、不做。

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— 私董会幕僚团运行 +《董事会决策纪要》这一切,最后收敛成一份《抖音渠道真实盈利与 AI 经营驾驶舱 90 天落地项目》提案。一场培训,就这样长出了一单咨询。

04

METHODOLOGY

vibeworking 装的是我的方法论

你可能会问,官方不也有现成的专家模板吗?

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区别就在这。官方的专家是通用角色,我的专家挂着我十年的方法论。办公小浣熊支持上传自己的 Skill。我把沉淀多年的调研 SOP、课程设计方法,还有几个出过圈的 Prompt 作品——私董会、卡尼曼顾问、第一性原理,全部打包传了进去。所以那个私董会专家,跑的是我的私董会流程,问的是我设计的那三轮问题。个人创建的 skill、专家、专家团,也都可以分享给其他人使用,之后我会放到小浣熊上并进行提交。

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— 把自己的方法论 Skill 装进军团PPT 也一样。我对课件设计和创意排版有自己的一套讲究,把风格规范喂给它,出来的东西是我的调性,没有那股通用 AI 味。这套东西最顺手的用法,是开公司总会,或者面对某个企业的具体难题时,我当场调出咨询顾问团,现场给出一份像样的提案。这在过去,得憋好几天。我还给它挂了个定时任务:每天早上八点,自动推一份家居和电商行业的 AI 动态晨报,喂给诊断顾问当弹药。军团不光会干活,还会自己备课。

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— 定时任务:每天 8 点自动生成行业晨报

05

REVIEW

优点和槽点,都说实话

用了一段时间,给个实在的评价。先说好的Agent 调度确实是国内靠前梯队,八个专家接力跑长流程,中间不掉链子。本地直读是真香,企业资料不用传来传去,这一条就值得装桌面端。长文档解读也强,几百页的杂乱资料能抓住重点,拿去啃招投标书也是一样的能力。

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再说两个待优化的一是 PPT 目前更像精装骨架,复杂版式和我那套精细风格的完全还原,还有距离,需要我再调一轮。二是专家团流程目前更适合线性任务,想在中间灵活插入人工确认节点,还可以做得更细。但有一点我特别认可。资料里缺东西的时候,比如我没给它培训当天的现场记录,它不会硬编,会老老实实标上「推断」两个字。这种不糊弄,比幻觉更强。

ENDING

结语

这就是我的一个思路分享,是我日常工作流里的一个小结点,但也是 OPC 都会面临的一个问题——需要团队拆分的事情,直接通过 AI 工作流解决。

OPC 的关键,不在你一个人有多能干。在于你能不能把自己的方法论,装进一支会干活的 AI 军团。你负责判断和方向,它负责把活干完。

写到这的时候,正好看完藏师傅的 Skill 回顾篇,核心感受就在于:

一人公司的真正资产,不是你雇了多少个 AI,而是你把自己的经验外化成可调用的 Skill,让产品、文章、案例互相喂养,每一次交付都变成下一次能调用的能力,一个人就此迭代出一家公司的复利飞轮。

这就是我理解的超级个体。如果你也想试试,商汤和 Datawhale 的「OPC 能力挑战赛」正在进行,总奖池 55 万。我这套「一人成军」,报的就是高手赛。也很欢迎你把自己的实际工作流分享到商汤小浣熊,我们一起来玩一下~以上。

END
我是甲木,热衷于分享一些 AI 干货内容,同时也会分享 AI 在各行业的落地应用。

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