第 1 章 · AI 能帮什么，怎样才算完成
从一个小任务开始
下面是教学示例，不是已经测得的效率案例：
输入一份脱敏的会议记录，让 AI 整理“已确认事项、待办、待确认问题”，每个待办注明负责人、期限和原文依据；未提及的字段留空并说明。
你可能很快得到草稿，但还需要检查：讨论中的设想有没有被写成决定？“下周”指哪天？同名的人有没有混淆？没有期限的事项是否被擅自补全？
这比“十秒生成 PPT”“几分钟写完规范公文”更适合作为学习起点：速度容易感受到，正确性必须有检查办法。
AI、模型、应用不是同一层
AI 是一个较大的领域，包含分类、预测、优化、生成等方法。大语言模型只是其中一类技术。你使用的聊天或 Agent 应用，往往还包含检索、文件处理、数据库、界面和权限系统。
因此，同一个模型放进两个产品，可能有完全不同的实际能力。一个可以读文件，另一个只能接受粘贴文本；一个有网页搜索，另一个并没有联网工具。不能从模型名称推断产品能力。
适合先尝试的工作
| 任务 | 可交给 AI 的部分 | 你检查什么 |
|---|---|---|
| 会议纪要 | 分类、归纳、提取行动项 | 原文依据、决定与建议的区分 |
| PPT | 梳理受众、论点和分页提纲 | 数字来源、图表是否表达同一口径 |
| 文稿 | 起草或改写允许使用 AI 的材料 | 事实、审批要求、行文对象 |
| 表格 | 写公式、生成处理脚本、解释结果 | 实际运行结果、单位、缺失值 |
| 长资料 | 提取段落并制作索引 | 是否漏掉限制条件和相反证据 |
任务是否适合自动化，取决于材料质量、可用工具和错误代价。规则明确的批量改名或求和，用普通脚本也可能更简单可靠。
把“完成”分成三层
让 AI 说“文件已保存”不等于文件真的存在。让它列出文件路径，并打开文件核查；若缺少写文件能力，就如实交付文字，不假装已经生成附件。
练习时使用独立目录，保留原件。先做一项可复查的小任务，再逐步增加自动化范围。任何提速结论都应计入你花在复核和返工上的时间。
本章练习
挑一项每周重复的工作，写下“输入、输出、限制、验收方式”。如果说不清怎样判断结果对错，先缩小任务。
自测： 一段排版漂亮的汇报大纲，能否说明 PPT 文件已经制作完成？不能，还缺文件生成和打开检查。
延伸阅读：OpenAI 工具能力说明。这里的练习与验收建议是本教程的教学设计。