《AI大模型通识与办公提效》

《AI大模型通识与办公提效》

主讲：韩迎娣

【课程背景】

在港口装备制造行业，技术人员承担着软件开发、电气控制设计、设备调试、技术文档编制等多种核心工作。随着国产大模型技术的快速发展，AI工具已具备理解技术文档、辅助代码编写、自动生成汇报材料等实用能力。然而，多数技术人员对AI工具的使用仍停留在简单问答层面，缺乏系统的方法论和高效的实战经验。

本课程专为港口装备制造企业设计，旨在快速建立AI认知共识、掌握提示词工程核心技能、熟练运用国产AI工具解决日常办公痛点，并通过扣子平台搭建第一个智能体，为后续分班课程打下基础。

【课程收益】

建立对国产主流AI大模型工具的系统认知，明确各工具适用场景

掌握提示词工程核心技巧，显著提升与大模型的交互效率

熟练运用AI辅助完成技术文档撰写、汇报材料制作、数据处理等日常工作

能够在扣子(Coze)平台零代码搭建专属AI助手，并集成到飞书使用

形成AI辅助工作的思维习惯，预计日常办公效率提升30%以上

【课程特色】

共识先行：建立统一AI应用基线

场景驱动：所有案例来源于真实工作场景

工具即学即用：70%以上时间为动手实操，现场带走可用成果

完整闭环：从了解、使用、搭建、集成，一气呵成

【课程对象】

【课程时间】

○ 总课时：6小时

○ 时间分配：理论讲解60分钟 + 动手实验180分钟 + 实战任务90分钟 + 总结答疑30分钟

【工具分工与配合说明】

本课程涉及的AI工具各有分工，学员需理解每个工具适合做什么：

【课程大纲】

一、AI速览与工具选型

1、国产大模型能力速览

国内大模型"能做什么"：文档分析、代码辅助、数据处理、自动化办公

能力边界：AI会犯错、会编造、需要人工校验的核心场景

资深工程师视角：AI不是替代专业判断，是放大专业效率

2、主流工具实操对比

通义千问：现场演示分析一份设备故障报告，识别关键问题

Kimi：现场演示一次读完30页设备技术规格书并回答问题

文心一言：现场演示撰写一份设备维护汇报材料

学员跟手：用同一份文档分别尝试，记录各工具优劣

3、选型决策框架

按任务类型选工具：技术文档分析→通义，长文档阅读→Kimi，中文写作→文心

形成个人"工具选择参考卡"

数据安全提醒：涉密数据不进公有云模型

二、提示词工程实战

1、提示词核心框架

五要素结构：角色 + 任务 + 约束 + 格式 + 示例

链式思考（CoT）：引导大模型分步推理

Few-shot：给示例让AI理解期望输出

迭代优化：根据输出反推调整提示词

2、港口场景提示词实战

实验1：技术文档分析提示词

任务：编写提示词让AI分析设备技术规格书，提取关键参数并识别潜在问题

要求：包含角色设定、输出格式、分析维度

实验2：故障诊断多轮对话设计

任务：设计多轮对话提示词，引导AI逐步排查场桥通讯故障

要求：包含追问策略、故障假设分支、最终输出诊断报告格式

实验3：技术文档生成提示词

任务：编写提示词让AI根据设备参数表生成标准格式说明书

要求：指定文档结构、必须包含的章节、语言风格

3、常见坑与进阶技巧（10分钟）

常见坑：提示词太笼统导致输出泛泛、没给示例导致格式混乱、一次性问太多导致遗漏

进阶技巧：系统提示词+用户提示词分离、温度参数调整、输出长度控制

三、AI辅助文档与汇报

1、AI辅助技术文档撰写

场景：电气设备说明书、调试报告、维护手册

实操流程：通义千问生成框架 → 填入技术参数 → WPS AI优化表述 → 人工审核校准

动手实验：使用通义千问生成一份《场桥起升机构电气说明书》目录框架和核心内容

常见坑：AI生成的技术参数需要人工核实、术语一致性需手动检查

2、AI辅助PPT/汇报材料制作

场景：技术方案汇报、月度工作总结、项目进展汇报

实操流程：通义千问生成汇报框架 → WPS AI生成PPT初稿 → 人工调整美化

动手实验：使用WPS AI演示助手，输入"AGV调度系统升级方案"概述，生成完整PPT

常见坑：AI生成的PPT逻辑需要人工调整、数据图表需手动补充

3、AI辅助会议纪要整理

场景：技术评审会、调试协调会、需求对齐会

实操流程：上传会议录音/文字记录 → AI提炼决策要点、待办事项、责任人

演示：飞书妙记/智能伙伴自动整理会议内容

四、AI辅助数据处理

1、Excel/WPS AI数据处理

场景：设备台账数据清洗、统计报表生成、透视分析

实操流程：描述需求 → WPS AI表格助手智能清洗 → 自动分类汇总

动手实验：对一份存在格式问题的设备台账进行批量清洗和标准化处理

常见坑：数据清洗前必须备份原始数据、AI生成的公式需验证边界情况

2、数据分析与可视化

场景：设备运行趋势分析、故障率统计、KPI看板

实操流程：通义千问分析数据趋势 → 生成分析要点 → WPS生成图表

动手实验：将本月设备故障统计表导入，生成结构化的月度运维分析

五、扣子智能体体验

1、扣子平台快速认知

扣子定位：零代码搭建AI助手的原型工具，不是专业开发平台

智能体核心组件：人设设定、知识库、工作流、插件

一个完整Bot的搭建流程预览

2、动手实验：搭建"港口技术问答助手"

步骤1：创建智能体，编写人设设定

步骤2：配置开场白与快捷问题

步骤3：上传知识库

步骤4：测试与调优

3、飞书集成实战

步骤1：在扣子平台配置飞书渠道

步骤2：创建飞书群，添加机器人

步骤3：在群内测试智能问答

验证效果，确认Bot已在飞书中可用

4、常见坑汇总与进阶技巧

常见坑：人设设定太宽泛导致回答不精准、知识库文档太大加载慢

进阶技巧：工作流设计（条件分支、循环）、多Bot协作思路

六、课程总结与行动规划

1、知识体系回顾

AI工具选型 → 提示词工程 → 办公提效 → 智能体搭建 → 飞书集成

2、行动计划与Q&A

开放式提问，解答学员问题

【实战案例库】

■ 案例1：技术文档撰写（双场景示例）

电控场景：设备说明书撰写（如《场桥起升机构电气说明书》）

软件场景：API接口文档生成（如《设备数据采集服务接口规范》）

AI辅助：通义千问生成框架 → 填入领域参数 → WPS AI优化表述 → 人工校准

■ 案例2：项目周报/进度汇报（通用场景）

软件场景：开发周报、迭代总结、需求变更说明

电控场景：调试进度报告、故障处理记录、备件更换台账

AI辅助：飞书导出数据 → 通义千问分析趋势 → 生成汇报要点 → WPS AI排版

■ 案例3：故障/Bug分析报告

软件场景：Bug复现步骤整理、代码审查意见汇总、线上故障复盘

电控场景：设备故障分析报告（如AGV偶发故障诊断）

共同点：从非结构化日志/记录中提取关键信息，生成结构化报告

【预期成果】

可交付成果：

○ 完成一份AI辅助撰写的技术文档

○ 完成一份AI辅助制作的汇报PPT

○ 完成一份AI辅助处理的Excel数据表

☑ 搭建并发布一个专属技术问答Bot（已集成到飞书）

能力提升：

○ 日常文档处理效率提升30%-50%

☑ 建立AI辅助工作的思维模式

后续支持：

○ 提供本次培训全套素材包（提示词模板、案例文件、智能体配置）

○ 建立AI应用交流群，持续解答使用问题

【工具清单】

○ 通义千问（阿里云）—— 通用AI对话与分析

○ Kimi（月之暗面）—— 长文档阅读专家

○ 文心一言（百度）—— 中文场景优化

○ 扣子Coze（字节跳动）—— 智能体快速搭建

○ WPS AI —— 文档处理与表格AI助手

○ 飞书智能体 —— 办公场景AI入口

【附录】

课前准备：

○ 学员电脑需预装：WPS Office最新版、飞书客户端

○ 账号准备：阿里云账号（通义千问）、Kimi账号、百度账号、扣子账号、飞书账号

○ 网络：可访问外部网站

○ 分组安排：建议2-3人一组