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Gu Shi AI Salon · Beijing
Vol.01
2 小时小班实践 · 北京线下

超级个体
AI 加速计划

带着一个真实任务进入现场,把 AI 从临时聊天工具,搭成你的个人工作流雏形。

OpenClaw 云龙虾·Codex / Claude Code·6-8 人小班
顾諟书院 · 顾諟 AI
2026 · Learner Deck
High Agency · Core Capability
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超级个体,不是单打独斗

High Agency,
是一种推动事情发生的能力。

能生成高质量的想法,
并清晰沟通。
Idea & Communication

不只是有灵感,而是能把判断、结构、价值和表达说到别人听得懂、愿意行动。

快速适应变化,
并推动想法落地。
Adaptation & Execution

面对新环境、新工具、新问题,能迅速调整路径,把抽象想法推进成真实结果。

核心定义 · 超级个体的底层能力
Act 00 · High Agency
AI Relationship · Augmentation
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AI 的位置

不是替代你,
而是辅助和增强你。

利用 AI 高效执行,让自己从重复处理里抽身,专注在更高阶的人类工作上。

01
高阶决策
判断方向、取舍优先级、识别风险和机会。
02
创意创新
提出新组合、新表达、新产品和新解决方案。
03
人际协调
沟通共识、推动协作、处理关系和现场反馈。
AI 负责加速执行 · 人负责判断和连接
Act 00 · Augment
Opening Question · AI Literacy
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第一问

为什么要 了解 AI?

因为它已经从一个工具,变成重新组织信息、判断和行动的工作方式。

开场三问 · 认知门槛
Act 00 · Question 01
Opening Question · Value
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第二问

AI 对我和企业, 有什么价值?

对个人,是把重复劳动变成流程;对企业,是把经验沉淀成可复制的能力。

开场三问 · 价值判断
Act 00 · Question 02
Opening Question · Cost
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第三问

我要付出 多少成本?

先不用买最贵的工具,而是拿出一个真实场景、一次练习和一套持续复用的标准。

开场三问 · 投入边界
Act 00 · Question 03
Opening Question · Work System
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不是多一个工具

你真正缺的
是一套流程

很多人已经会问 AI,但每次都从零开始。问题不在工具少,而在没有固定输入、处理过程和输出标准。

开场校准 · 不是趋势课
Act 00 · Expectation
Before / After · Task System
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旧模式

临时聊天

看到问题就问一句,复制一段回答,过几天再重新来一遍。产出有了,但流程没有留下。

“会用工具”不等于
“拥有系统”。
新模式

任务系统

固定入口、固定模板、固定输出格式,再把结果沉淀成下一次可以复用的工作流。

把 AI 装进你的工作方式,
而不是留在聊天窗口。
从单次对话到持续工作流
Act I · Shift
Audience · Four Entrances
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谁最适合今天这场

不是所有 AI 新手,
而是有真实任务的人。

Creator
创作者
选题、脚本、分镜、图片思路、资料拆解和发布节奏。
Manager
管理者
会议纪要、汇报材料、决策分析、客户沟通和团队推进。
Knowledge
知识工作者
阅读、笔记、研究、方案、课程和个人知识系统。
Builder
项目实践者
需求整理、原型验证、自动化流程和 Demo 推进。
现场互动 · 先选身份,再选一个真实任务
Act I · People
Scene Card · Four Blocks
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把模糊需求拆清楚

一个场景
四块拼成

01
输入材料
文档、笔记、会议、脚本、想法、待办。
02
处理流程
提炼、归类、判断、改写、规划、检查。
03
输出结果
表格、方案、大纲、分镜、清单、原型。
04
复用模板
下一次不再从零开始。
发放个人场景卡 · 现场填写
Act I · Diagnosis
OpenClaw · Cloud Workbench
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OpenClaw / 云龙虾

你的云端
AI 工作台

它不是又一个聊天窗口,而是把入口、资料、模板、模型调用和结果输出放到一个可持续访问的位置。

对非技术用户:先理解成
“把 AI 工具放到云端”。
入口
随时打开,不依赖一台电脑。
资料
让真实材料进入工作流。
模板
把一次好结果变成下次可复用。
输出
生成可交付的计划、脚本、表格或页面。
演示 · 打开预置工作台或体验入口
Act II · Workbench
Model Layer · Execution Layer
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两层能力,不要混在一起

模型负责思考,
代码代理负责执行。

主流大模型 / Claude
Thinking & Expression

理解材料、提炼结构、生成方案、改写表达、辅助判断。

Codex / Claude Code
Execution & Building

把流程变成页面、脚本、工具、自动化和项目雏形。

进阶想象空间 · 但不让零基础用户掉队
Act II · Layers
Beijing Offline Salon · Small Group
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北京线下小班

不是听课,
是在现场处理你的事。

6-8 人小班,现场拆解、共创练习、即时反馈。每个人都要带着一个真实任务进入工作台。

规则很简单:
不要只听懂,要做出来。
北京线下 AI 小班沙龙场景
有书空间 · 北京线下实践场
Act II · Place
Live Demo · From Mess To Action
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现场 Demo

杂乱材料,
变行动计划。

一段会议纪要、活动想法、脚本文档或项目笔记,现场处理成能推进的下一步。

Pipeline · 按方向键逐步推进
01
输入
粘贴原始材料,不先美化。
02
提炼
抓关键结论和上下文。
03
排序
形成任务、优先级、负责人。
04
检查
补风险、遗漏和反例。
05
行动
给出今天就能执行的下一步。
第一个 Aha Moment · AI 接管整理和推进
Act III · Demo
Hands On · First Run
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第一轮跟做

先跑通一次,
每个人都有结果。

01
统一模板
所有人先用同一套 Prompt,避免一开始就分叉。
02
可见结果
周报、内容大纲、项目方案、学习计划,先拿到一个成品。
03
不被技术卡住
部署失败就切预置实例,现场优先保证体验完成。
全员实操 · 主理人现场巡回
Act III · Practice
Personalization · Your Business
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第二轮改造

把模板,
换成你的业务。

A
创作者
选题、脚本、分镜、封面思路、发布节奏。
B
管理者
会议、汇报、复盘、客户沟通、决策材料。
C
知识工作者
阅读、研究、笔记、知识库、课程或方案。
从“我看懂了”,推进到“这就是我的问题”。
2-3 位学员现场展示并点评
Act III · Personalize
Reusable Workflow · Not One-Off
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真正的价值

不是生成一次,
而是下次还能用。

入口
从哪里开始,怎么打开,谁能访问。
Access
模板
把好问题固定下来,不靠临场发挥。
Prompt
格式
结论、表格、清单、脚本、分镜,各有输出标准。
Output
迭代
每次使用都让模板变得更贴合你的场景。
Review
个人 AI 工作流复用系统图
现场做出结果,
课后把结果沉淀成系统。
From Result To System
演示 · 把 Prompt 改成可复用模板
Act IV · Reuse
Takeaways · Four Things
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今天离场

至少带走
四件东西

01
清楚场景
知道自己先用 AI 解决哪件事。
02
可用结果
现场生成一份能继续修改的产出。
03
复用模板
下次不用重新摸索怎么问。
04
下一步
知道自己适合继续部署、训练还是先实践。
提交现场结果 · 领取资料包
Act V · Outcome
Next Step · Not The Same For Everyone
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你的下一步,不必和别人一样

让一个人,
拥有一个系统。

有人适合直接做个人 AI 系统部署,有人适合用 4 周训练营练成作品,也有人适合把团队场景拿出来单独沟通。

S
个人部署
场景明确、材料真实、愿意把 AI 变成长期系统。
A
4 周训练
想系统练习,把一个作品或工作流真正做出来。
B
团队沟通
有管理、品牌、市场、政企或企业内训场景。
预约 15 分钟个人 AI 场景沟通
Gu Shi AI · Beijing