Claude Corps 对标 30 天学习计划｜中文蒸馏版

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• Claude Corps 的核心不是招聘“会聊天的人”，而是培养能把 AI 放进组织流程、帮助机构提升效率的人。
• 你要学习的不是单点工具，而是“发现问题—设计流程—训练使用—控制风险—交付复盘”的完整能力。
• 迁移到企业数字化，就是围绕知识库、客服、招投标、制造业异常、财税经营分析做小步试点。

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Claude Corps 岗位能力拆解.md

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• Claude 的基础用法可以理解为：给它明确角色、任务、资料和输出格式，让它帮你生成草稿、整理材料、总结重点。
• Claude 适合语言、分析、推理、代码和文档工作，但不适合在没有依据时直接做合规、财税、合同、投标承诺。
• 使用 Claude 时，最重要的是把背景说清楚，并要求它在不确定时标注“需要人工确认”。

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Claude 基础使用笔记.md

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• AI Fluency 不是“会写提示词”，而是知道什么时候该交给 AI、怎么说清楚、如何判断结果、如何负责任地使用。
• 4D 可翻译为：会分工、说清楚、会判断、负责任。企业场景中尤其要强调判断和复核。
• 你可以把 4D 变成企业使用流程：明确任务、提供上下文、约束输出、人工复核。

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AI Fluency 四步法笔记.md

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• 提示词模板的作用是让 AI 输出稳定，而不是每次重新“灵感发挥”。
• 常用模板至少包含：角色、业务背景、输入资料、任务目标、输出格式、禁止事项、复核要求。
• 企业场景要把风险写进模板，例如：不得编造资质、不得承诺价格、不得绕过审批。

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常用提示词模板库.md

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• 企业 AI SOP 的作用是把个人技巧变成组织规范，让小白员工也知道什么能用、怎么用、什么不能做。
• SOP 要写清适用场景：总结、初稿、查询、流程整理；也要写清禁止场景：敏感数据、合同承诺、财税规避、替代审批。
• 好的 SOP 一定有复核流程和留痕要求，避免 AI 输出被直接当成最终结论。

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企业员工使用 AI 助手 SOP.md

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• 业务流程梳理要先问五个问题：谁发起、输入什么、系统怎么处理、异常怎么办、最后输出给谁。
• AI 工作流如果没有字段和分支逻辑，后面就会变成无法落地的“概念方案”。
• 你需要养成把需求写成字段表、流程节点、分支条件、异常处理和验收标准的习惯。

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业务流程分析模板.md

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• 销售订单交付分析要串起订单、产品编码、BOM、库存、采购在途、工单、交期。
• AI 可以帮助汇总风险、生成建议，但不能替销售或计划直接承诺交期。
• 设计时要把“库存充足、库存不足、BOM 缺失、采购在途、工单延期”做成清晰分支。

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制造业销售订单交付分析流程.md

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• 库存异常不能只看一个数字，要对比 ERP 库存、WMS 库存、入库、出库、领料、调拨、盘点和报废记录。
• AI 的作用是帮助归因和列排查路径，不应直接修改库存数据。
• 输出要明确异常类型、可能原因、证据、建议处理人和复核动作。

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库存异常分析助手需求说明.md

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• 工单延期通常来自缺料、设备故障、工艺异常、质检不通过、排产冲突、人员不足或计划变更。
• 分析时要看计划开工/完工、当前工序、完成数量、不良数量、缺料状态、设备状态和质检状态。
• AI 输出要帮助计划员定位原因，而不是直接调整排产。

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工单延期原因分析模板.md

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• 需求规格说明书是把业务口头需求变成可实施、可验收的文档。
• 制造业异常分析助手要写清项目背景、业务目标、用户角色、输入字段、判断规则、AI 介入点、异常兜底。
• 验收标准要具体，例如：能识别库存不足、BOM 缺失、工单延期，并输出责任部门和建议动作。

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制造业异常分析助手需求规格说明书.md

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• RAG 可以理解为：先从企业资料中找相关内容，再让 AI 基于找到的内容回答。
• 它的价值是减少胡编乱造，尤其适合制度、SOP、产品资料、FAQ、招投标资料查询。
• RAG 不等于绝对正确，资料质量、切片方式、检索效果都会影响答案。

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RAG 基础概念笔记.md

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• 知识库建设第一步不是选工具，而是整理资料：公司介绍、产品说明、SOP、招投标 FAQ、财务制度。
• 资料要按主题归类，文件名清楚，内容尽量结构化。
• 不要上传真实客户敏感资料，练习阶段优先使用模拟数据或脱敏资料。

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企业知识库样例资料包

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• 先选择一个工具跑通最小原型，不要一开始同时折腾 Dify、AnythingLLM、LangChain。
• 原型目标是能上传文档、提问、得到基于资料的回答，并记录测试效果。
• 测试问题要覆盖能回答、不能回答、需要人工确认三类。

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知识库问答测试记录.md

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• 知识库助手必须要求“严格基于资料回答”，资料没有就说未找到依据。
• 涉及财务、合同、投标、法律、客户承诺时，必须提醒负责人复核。
• 输出结构建议固定为：简短结论、依据内容、操作步骤、风险提醒、建议确认人。

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企业知识库助手提示词.md

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• 项目说明要让客户看懂，不要只写“用了 RAG”。
• 要讲清痛点：资料分散、查询慢、新人培训成本高、客服口径不统一。
• 要讲清效果：快速查询、来源可追溯、不确定问题自动提醒人工确认。

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项目一：企业知识库问答助手.md

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• 工作流由触发方式、输入字段、数据校验、规则判断、AI 分析、通知、人工确认、写回系统组成。
• AI 不应该替代所有规则，确定性规则交给系统，模糊表达和归纳总结交给 AI，关键决策交给人。
• 设计时要写清每个节点的输入、输出、异常处理和责任人。

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AI 工作流设计模板.md

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• 订单异常提醒的目标是提前暴露库存、BOM、缺料、交期风险。
• 流程中要通知销售、计划、采购、仓库等不同角色，并写入异常跟踪表。
• AI 输出应是风险说明和建议，不直接修改 ERP 数据，不直接承诺交期。

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钉钉-DEAP 订单异常提醒工作流.md

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• 客服 AI 的价值是根据知识库快速生成参考回复，减少人工查资料时间。
• 它不能直接承诺价格、交期、质保和合同外服务。
• 建议输出“可发送草稿 + 内部风险提醒 + 需确认事项”。

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智能客服辅助回复工作流.md

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• 招投标助手首先做结构化拆解：商务部分、技术方案、报价部分、资质材料、响应表、偏离表。
• 绝对不能编造公司资质、证书、业绩、金额、交付承诺。
• 所有不确定内容都要标记“需人工确认”。

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招投标文件拆解助手流程.md

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• 制造业项目案例要围绕业务链条讲：订单、库存、BOM、MRP、工单、质检、交付。
• 要突出不用 AI 时靠人工查表和沟通，使用 AI 后能自动汇总风险并生成建议。
• 风险控制要写清：AI 只做分析建议，关键数据和交期承诺由负责人确认。

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项目二：制造业异常分析助手.md

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• 经营分析先定义字段口径，再谈报告。
• 练习数据建议用模拟数据，字段包括收入、成本、毛利率、费用、应收、应付、库存、现金、订单数、客户数。
• 真实客户数据涉及敏感信息，未经授权不要上传到外部 AI 工具。

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经营分析样例数据.csv

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• 经营分析要从老板视角看：收入有没有增长、毛利是否下降、费用是否失控、应收是否变大、库存是否占钱、现金是否安全。
• 每个指标都要有计算口径和解释，避免只给一堆数字。
• 指标设计的目标是让管理层看懂趋势、异常、原因和建议。

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财务经营分析指标设计.md

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• 财税经营 Copilot 只能做经营分析和管理建议，不能提供偷税漏税、虚开发票、规避审批、规避留痕等建议。
• 报告结构建议：经营概况、收入、成本毛利、费用、应收、库存、现金流、异常点、可能原因、建议、待确认事项。
• 对数据异常要说“可能原因”，不能在证据不足时直接下结论。

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财税经营分析 Copilot 提示词.md

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• 好的经营报告先给结论，再给数据依据，最后给建议和待确认事项。
• 不要把每个月数字流水账式复述，要抓住异常：收入下降、毛利率变动、费用上升、应收增加、库存占用。
• 建议要能行动，例如催收、优化库存、复盘低毛利订单、控制费用。

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2026 年经营分析报告样例.md

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• 财税经营项目要突出“把财务数据翻译成经营语言”。
• 核心价值是帮助老板快速看懂收入、成本、毛利、费用、应收、库存和现金流风险。
• 必须强调它不是会计师、税务师替代品，关键结论和合规事项要专业人员确认。

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项目三：财税经营分析 Copilot.md

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• 能力地图要让别人一眼看懂你能解决什么问题。
• 不要只写工具名，要把工具和业务场景对应起来，例如 Dify 对应知识库，钉钉/DEAP 对应工作流，SQLite 对应经营数据。
• 能力可以分四类：AI 工具、业务分析、技术实现、交付培训。

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我的 AI 落地能力地图.md

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• 作品集不是一次性文档，而是你的交付资产库。
• 每个项目目录都要包含项目说明、流程图、字段设计、提示词、测试记录、风险控制、验收标准。
• 长期看，你的方案库会比单个工具更有价值。

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AI_Implementation_Portfolio/README.md

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• 客户侧文档要减少技术黑话，多写业务场景、使用工具、完成效果、用 AI 和不用 AI 的区别。
• 推荐先做低风险试点，例如知识库问答、客服辅助、日报总结、经营分析草稿。
• 客户最关心的是投入后能节省什么、降低什么风险、谁来使用、怎么验收。

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企业 AI 落地服务介绍.md

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• 简历不要写“熟悉 AI”这种空话，要写你用 AI 做过什么项目、解决什么问题、产出什么文档或原型。
• 适配岗位包括 AI 应用顾问、数字化项目助理、AI 工作流实施顾问、业务流程分析师、智能体实施工程师。
• 不夸大证书、金额、资质和项目成果。

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AI 落地岗位简历素材.md

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• 最终演示要讲清三个问题：解决什么、怎么做、凭什么可信。
• 结构建议：问题背景、学习路径、三个项目、效果对比、风险控制、下一步。
• 演示不是背技术名词，而是证明你能把 AI 用到真实业务。

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30 天学习成果演示稿.md