7月10日，慧工智能AI实战营第七期（苏州站）正式拉开帷幕。
面对当前制造业极度内卷与追求极致效率的挑战，来自不同企业的核心高管齐聚一堂。
本期实战营拒绝空洞的宏大叙事，直击业务落地。在主讲老师孙振晖的带领下，以及助教王宇翔老师的实操协助下，苏州站第一天的课程带领高管们彻底跨越了“随便问AI”的初级阶段，深入探索了提示词工程、Skill（插件）、知识库以及AI智能体开发的硬核实战。
很多企业在初步接触大模型时，常常抱怨AI“答非所问”或输出的内容像“流水账”。在上午的课程中，孙振晖老师一针见血地指出：问题不是AI不会，而是它不知道你的工作标准。
AI虽然很聪明，但它不会读心，你没说的，它只能猜。
孙老师强调，写提示词（Prompt）本质上就是给AI写“岗位说明书”。如果不给岗位说明书，新员工也无法干好活。为了让AI精准输出，孙老师拆解了提示词优化的四步法：
角色设定：告诉AI它是谁，锚定风格和专业度。
格式模板：锁定输出结构，保证每次结果的一致性。
约束条件：要求忠于原文，并设定符合SMART原则的待办事项。
范例参照：给出一个好例子，往往胜过千言万语。
此外，好的提示词不是一次写出来的，而是改出来的。现场高管们通过“迭代3轮法”（写初版看输出、定位问题改Prompt、再跑验证）不断打磨，真正掌握了指挥AI的“手感”。
Prompt解决的是单次任务的问题，而当企业面对海量高频的重复性工作时，就需要引入第二项核心能力——Skill。
孙老师在课堂上打了一个生动的比喻：Skill就像一张AI工作配方，包含了食材（输入材料）、烹饪步骤（处理流程）和成品（输出结果）。
做饭有菜谱，不用每次重新发明步骤，AI工作也一样。
那么，如何判断何时写Prompt，何时用Skill？判断维度很清晰：
如果三个问题的答案都是“是”，那么这项工作就非常适合封装成Skill。Skill能够自动按模板输出、提取指标并结构化、甚至对比计划与实际，但它不能替人类确认事实或承担最终责任。
如果没有知识库，AI只能靠通用知识去“猜”，容易听不懂公司术语，甚至编造信息。而建立了知识库，就是把一组指定资料交给AI，让它回答问题时优先参考这些资料，就像一个拿着公司资料夹的新同事。
但在实操中，知识库绝不是简单地“上传一堆文件”。资料质量直接决定知识库质量：垃圾进，垃圾出。
文件命名必须清楚。
文件数量不要过多。
内容不能重复冲突。
建立知识库后，必须设计问题去测试它，验证AI能否找到答案，以及是否存在“脑补”编造的情况。
在掌握了底层能力后，第一天下午的重头戏进入了“智能体开发”。孙老师引导高管们运用“四步法”，将工作中的业务痛点转化为可执行的AI智能体：
在第一天的课程中，高管们不仅对齐了AI认知的颗粒度，更通过严格的四步法明确了各自企业的核心开发选题。
接下来，实战营将继续推进，把这些打磨好的需求一步步转化为真正在岗位上运转的“数字员工”。期待2天后的路演!
欢迎来到7月24日-26日 · 慧工智能AI实战营武汉站。这不是一场泛泛而谈的AI分享会，而是一场真正面向制造业现场、面向业务落地、面向企业结果的AI实战训练。
下一站武汉，我们继续把AI做进岗位、做进流程、做进企业的真实增长里。
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