《大模型提示词实战课》已发布的章节：
- 先导篇：想用 AI 搞钱变现、降本增效的人看过来！
- 第1讲：什么是大语言模型(LLM)?
- 第2讲：提示词（Prompt）的基本概念
- 第3讲：大模型提示词的编写原则
- 第4讲：基础提示词模板
- 第5讲：提示词的语言选择
- 第6讲：角色设定技巧
- 第7讲：任务分解方法
- 第8讲：上下文管理
- 第9讲：条件与约束词设置
- 第10讲：知识引导技巧
- 第11讲：提示词优化方法
- 第12讲：创意写作与生成
- 第13讲：数据分析提示
- 第14讲：对话策略与沟通技巧
- 第15讲：文档处理技巧
- 第16讲：AI 辅助学习实战指南
- 第17讲：商业写作场景
- 第18讲：创意工作场景
- 第19讲：研究分析场景下的提示词应用
- 第20讲：内容创作场景
- 第21讲：日常生活场景
- 第22讲：专业领域应用
- 第23讲：多模态协作
📌 本讲重点：
1. 掌握批量处理任务的设计方法
2. 学会建立和优化模板系统
3. 理解工作流程优化的关键点⏱ 学习时间：30 分钟
⏱ 练习时间：30 分钟
1. 课前案例
🤔 困扰场景：小王是一名行政助理
我每天要处理大量的报销单据，每次都要重复相同的操作，太浪费时间了。结果：每天加班到很晚，工作效率低下，还容易出错。
😄 改进场景：经过学习后的小王
1. 设计了统一的报销模板
2. 使用 AI 辅助批量处理数据
3. 建立了标准化的审核流程
4. 设置了自动提醒和跟进机制2. 流程自动化的核心要素
任务分析
- 识别重复性工作
- 统计处理频率
- 评估自动化可行性
- 预计收益分析
流程设计
👎 混乱的流程：
收到文件→处理→发送→完成👍 清晰的流程：
1. 前期准备：
- 文件分类整理
- 格式统一检查
- 信息完整性验证
2. 处理阶段：
- 按类型分配任务
- 应用对应模板
- 执行标准操作
3. 质量控制：
- 自动化校验
- 人工抽查
- 错误修正
4. 归档管理：
- 分类存储
- 建立索引
- 定期备份效率优化
- 设置处理优先级
- 合并同类任务
- 建立快速通道
- 优化异常处理
3. 实战练习
基础练习（15分钟）
基础练习（15分钟）
目标：设计一个客诉反馈意见的自动化处理流程
步骤：
- 分析现有客诉处理流程
- 找出效率提升点
- 设计自动化方案
- 制定实施计划
案例：
设计一个收集整理客户投诉反馈的自动化处理流程，实现快速分类和精准分发。参考答案：
1. 信息收集与预处理：
- 整合多渠道反馈（电话、微信、邮件、APP）
- 自动提取关键信息（客户信息、问题类型、紧急程度）
- 智能去重和合并相似问题
2. 分类与分级：
- 按问题类型自动分类（产品质量、服务态度、系统故障等）
- 紧急程度智能判定（重大客诉、普通反馈）
- 历史问题智能匹配
3. 分发规则设计：
- 产品类问题发送产品部
- 服务类问题发送客服部
- 系统类问题发送技术部
- 重大问题同步通知管理层
4. 跟进与统计：
- 自动生成每日客诉简报
- 定期汇总分析报告
- 问题解决进度追踪
- 客诉趋势分析预警进阶练习（15分钟）
目标：优化团队协作流程
任务：设计一个项目文档管理的自动化方案
要求：
- 考虑多人协作场景
- 确保文档版本控制
- 建立权限管理机制
- 设计通知提醒系统
4. 常见问题解答
Q1：如何确定哪些工作适合自动化？
A1：可以通过”重复性、规律性、标准化程度”三个维度来评估。如果某项工作经常重复、有固定模式、标准明确，就很适合自动化。
Q2：自动化会不会导致工作质量下降？
A2：恰恰相反，好的自动化流程可以减少人为错误，提高工作质量。关键是要设计合理的质量控制环节。
Q3：如何说服团队接受新的自动化流程？
A3：可以先选择小范围试点，用数据证明效果，同时做好培训和支持工作，帮助团队逐步适应。
5. 本讲重点回顾
1. 流程自动化的关键是任务分析和流程设计
2. 质量控制和效率优化缺一不可
3. 循序渐进实施，持续优化改进6. 下节课预告
第 25 讲将介绍”团队协作场景”，帮你掌握如何在团队中更好地应用 AI 工具。
7. 小贴士
- 💡 从小任务开始尝试自动化，积累经验后再扩大范围
- 💡 定期收集用户反馈，持续优化流程
- 💡 建议优先在电脑上阅读和实操，以获得更好体验和效率
- 💡 评论区已开启留言，期待你的反馈和建议！你也可以给作者发微信（下方二维码）消息
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