今天一共九站

AI 几十年前就有了，为啥最近才火？

AIGC（AI Generated Content）= 你说一句，它生成内容。

一句话，文案、海报、视频都能出

还有图生图（换背景）、图生视频（让照片动起来）。新手建议从文生文开始。

它像一个读过全世界书的图书管理员

它不是真看懂了，只是记住了哪些词老是一起出现。见得越多，绑得越紧。

它只干一件事：预测下一个词

像手机输入法的联想，只是厉害一百万倍：猜一个、接上，再猜下一个。

它很能说，但不知道自己在说啥

所以最后拍板的，永远得是人。

它不认字，只认一个个 Token

一句话先被切成小块，每块对应一个编号。计费和能聊多长，都按 Token 算。

编号只是示意。粗略估算：1 个汉字约 1 个 Token。

读到一个词，它会回头看该看的词

就像你读到“他”，会自然回头找“他”是谁。今天几乎所有大模型都基于这个机制。

训练三阶段：像培养一个新主播

越练越大，会突然“开窍”

它最擅长三件事：读、懂、写

幻觉、知识截止、偏见

它编得有鼻子有眼，你根本看不出来

推理、深层语义、上下文长度

“洗车店离我家 50 米，开车去还是走过去？”

AI 负责快，你负责对

想想你自己的工作

从“能思考吗”到“能干活”

本来只想把翻译做快点，结果改变了整个 AI

2017 年谷歌论文《Attention Is All You Need》提出。ChatGPT 的 “T”，就是 Transformer。论文名叫《注意力就是你所需要的一切》，致敬了披头士的歌。

八个作者，后来全都离开了谷歌

谷歌发明了 Transformer，却是 OpenAI 用它做出了 ChatGPT。

能写、能画、能拍、会想

从会说话，到会思考，再到会干活

把“意思”变成坐标，意思越近，离得越近

模型自己不会查天气，但它知道该去“打电话问”

AI 软件 = 大模型（芯）+ 产品功能（壳）

海外：三强领跑，开源跟进

版本更新很快，以上为 2026 年 10 月的情况。

国内：开源是最大特色

套壳软件：一个界面，接入各家模型

按月买，别按年买；公司资料别放进来路不明的软件。

让模型更好用，有三种方法

先翻资料，再回答

微调：让通才进修成专才

适合技术团队。我们日常工作，用好提示词就够了。

没有最好的模型，只有最合适的

窗口装满了，最早的话就被挤出去

按场景挑，别一个模型用到底

别天天问“哪个模型最好”，拿你自己的活去试

新模型一出来，就用这几题测一遍：好就换，不好就不跟风。

海外模型的三种用法

不管哪种，都用自己的测试用例比一比。

区别就一个：模型能不能“拿回家”

大模型的“开源”通常只开放权重，训练数据一般不公开。商用前要看清许可证。

六个方面看清利弊

大多数公司的答案：混着用

四条使用红线

好提示词=清晰的指令+必要的上下文

就像给新来的场控派活：光说“去准备一下”，他肯定一脸懵。

同一个需求：给新员工写“第一天须知”

模型越来越聪明，还要学提示词吗？

说个大概就行，让 AI 反过来问你

关键一句：“有不清楚的先问我”。贴真实差评前，记得删掉顾客姓名和电话。

任务、背景、例子

角色、格式、语气

不用六个全上。一切技巧，都为效果服务。

一份完整的直播提示词

任务：写一段 30 秒新品口播
背景：周五老乡节专场；主推肥西老母鸡汤，自养 180 天的老母鸡，门店每天现熬
角色：做了 5 年餐饮直播的主播
格式：开头 3 秒抓人 → 讲 2 个卖点 → 引导点 1 号链接领团购券
语气：像唠家常，不用“最”“第一”
参考：[粘贴一段你觉得好的口播]

不知道怎么问？先让 AI 帮你搭框架

与其到处找模板，不如让 AI 给你框架

写不出提示词？让 AI 替你写

先让 AI 出个 60 分，再一轮轮改到满意。

把“帮我写个直播预热文案”写完整

帮我写 3 条抖音直播预热文案。
目标：让粉丝记住周五晚上开播。
观众：附近上班族、宝妈。
福利：周五老乡节团购套餐（价格以当天上架为准）。
格式：每条 30 字内，带一个问句开头。
语气：轻松，不用“最”“第一”。

先看看我们自己

老乡鸡已经在用的数智化和 AI

平台已经做好的，不用重复；AI 补的是“脑力活”

下面每个用法都给一句能直接抄的提示词。工具用豆包、DeepSeek、Kimi、元宝都可以。

别人的爆款话术，让 AI 拆给你看

下面是一段直播文字稿。请按“开场钩子、痛点、卖点、信任、促单”拆解结构，
说明每段用了什么技巧，最后总结成一个我能套用的话术模板。

让 AI 把《菜品溯源报告》拆成一张张“主播知识卡”

报告规模数据来自 2026 年 5 月发布的溯源报告 2.0 相关报道；第二、三张卡的菜品只是示意。

能说什么、不能说什么、常被问什么，一卡说清

根据附件里这道菜的溯源档案，做一张主播知识卡：
1. 能说的卖点，每条注明页码
2. 不能说的话（功效、绝对化用语）
3. 观众常问的 5 个问题和回答要点
只用档案里有的内容，没有就写“档案未提及”。

让 AI 扮“挑刺观众”，陪主播练应答

你扮演一个挑剔的直播间观众，一次只问我一个尖锐问题，一共 5 个。
我每回答一次，你从“有没有依据、语气、会不会违规”三方面打分，并给一句改进建议。

写一次，抖音、社群、门店、外卖都能用

把下面的直播脚本改成 4 个版本：①15 秒预热视频分镜 ②社群通知（80 字内）
③门店海报主标题＋副标题 ④外卖平台活动说明。4 个版本的福利信息必须一致，不要编新优惠。

录音转成文字，AI 帮你挑出最值得剪的 5 段

表格是示意。提示词：“从这份直播文字稿里找出 5 个最适合剪成短视频的片段，给出起止时间、理由、标题和封面文字。”

一份新品资料，一次生成全套门店物料

根据下面的新品资料，生成：①员工推荐话术 3 句 ②顾客常见问答 5 条 ③店内海报文案 3 版
④晨会讲解要点（3 分钟）。只用资料里的信息，资料没写的标“待确认”。

把一周的零散记录丢进去，10 分钟出周报

提示词：“根据下面的数据和记录，写一份三段式门店周报：亮点、问题、下周动作，每段不超过 3 条，问题要写出依据。”数字一定要回系统核对。

拍张照，它帮你圈出问题、列好清单

顾客问配料？新员工问 AI，它翻报告回答

这就是第四章讲的 RAG：先查资料、再回答，查不到就说查不到。

店长、厨师长、外卖客服

新媒体、培训、拓展和加盟

六句提示词，抄走就能用

挑一个跟你岗位最相关的用法，现场试一次

数字都有出处

• 门店、营收：老乡鸡港股招股书及更新版相关报道（2025 年 7 月、2026 年 1 月）；21 财经，2026 年 9 月
• 自养 180 天、配料、每日现熬、现做与中央厨房加工的披露：老乡鸡《菜品溯源报告》及 2.0 版相关报道（新京报等）
• 抖音自播：广告门、新浪，2023 年 11 月
• 钉钉 AI 陪练、老乡鸡学堂：新华网、北京商报，2025 年 6 月
• 腾讯选址模型：中新网、新浪科技，2025 年 3 月
• AI 识别买单：Runwise 案例分析（第三方）
• 200 元发布会、免费券超发：数英、界面、证券时报、第一财经

示例里的文字稿、表格、周报内容均为示意；上课前建议换成公司内部真实材料。

智能体 = 大模型 + 规划 + 记忆 + 工具

区别在于：最后一步谁来做

感知 → 思考 → 行动 → 观察，转圈直到做完

遇到新产品，先问三个问题

四种常见入口

日常办公，用桌面软件最容易上手。

执行架构是身体，大模型是大脑

工具决定能做什么，大脑决定做得多好。

已经分化出这几类

拿一件真事去试，看这五点

普通人学智能体，分四步走

没有需求，就不必为学而学。

让智能体把 4 场直播数据做成周报，它需要什么？

直接说出你要的结果

附件是门店近 30 天的抖音评论导出（团购评价＋直播间留言）。请按菜品口味、出餐速度、服务态度、环境卫生、价格分量分类，统计每类好评、差评的数量和占比；找出差评最多的 5 个问题，每个附 3 条原评论；再按门店汇总差评数。最后生成 Excel，带一张差评分类柱状图，保存到本地。

说清 分析什么 ＋ 交付成什么文件。导出前先删掉顾客昵称、手机号等个人信息。

拿到一份能直接开会用的反馈分析表

示意图，数字是虚构的。真实结果要抽查原评论，核对分类分得对不对。

把一份直播复盘会记录，变成行动清单

请根据我的会议记录，生成一份 HTML 会议纪要：
摘要、已确认决策、行动清单、待确认问题。
每个行动项写负责人、截止时间、原文依据；
缺的信息写“待确认”，不要编。

用一份不含敏感信息的练习记录。

做完 ≠ 做对，一定要验收

13 套模板，说一句“用国潮风”就能换

不点名时，它按内容自动挑：数据用“数智经营”，培训用“手账培训”，节日促销用“国潮”。拿不准会先出对比图让你选。点图片可放大。

回顾

• 大模型的本质是预测下一个 Token，所以它会犯错，也会每次回答不同。
• 它会幻觉：数字、出处、规定，一定自己核对。
• AI 软件 = 大模型 + 产品。用自己的测试用例挑模型。
• 好提示词 = 清晰的指令 + 必要的上下文。不会问，就先让 AI 搭框架。
• 直播前中后、门店各岗位，都有现成的用法；对外内容人工把关。
• 智能体 = 执行架构 + 大脑：提出目标、看它执行、验收结果。

AI 是学不会的，是用会的。