AI 落地，先找高频重复的活
AI办公先从高频重复的活下手：周报、客服话术、商品文案、会议纪要、数据解读、简历筛选、代码审查。每个场景给流程、提示词和验收标准。
「周报每周都写，能不能让它代劳」「客服话术敢不敢直接发」「两万字的会议记录怎么压成半页」，能落地的场景，问题都长这样。
按周报、客服、商品文案、会议纪要、数据分析、课件、简历、代码审查的顺序读，先挑手上每周都要做的那一件。判断标准：错了能不能当天发现，能，就先交给它起草。
落地场景会议纪要只写结论：一条提示词的改法
把「帮我整理会议纪要」换成「只写结论、待办和分歧，每条不超过两行」，纪要立刻能交。待办必须带人和日期，长会议按议题分段跑，发前核对主语和截止时间。
落地场景数据周报从两小时到二十分钟
周报慢在解读，不在制表。先定本周要回答的一个问题，投喂前脱敏，让它按「变化、可能原因、需要核实」输出，人工只把猜测换成已核实的事实。
落地场景周报：从流水账到能看的周报，中间只差三步
AI写周报分三步：先倒素材、再归类、最后把过程改写成结果。两千字流水账压到三百字、五条结论，二十分钟能做完。验收五条，满足三条才算能发。
落地场景客服话术：AI 先出草稿，人工点发送
AI客服的合适位置是草稿箱：四类问题各给一个答复骨架，转人工的硬条件写进流程。让它直接对外回复，出一次事故够记一年。
落地场景商品文案：五个卖点怎么变成一条能过审的主图话
AI商品文案的难点在准：参数表里五个卖点要压成一条主图文案，字数、用语、和实物对得上。绝对化词过审时一律要删。
落地场景课件：一节课的目标、例子和练习怎么排
AI课件从可测的目标写起：一节课两到三个目标，让它出大纲、例子、练习题，再用三条标准验收，避免做成念稿。讲稿念一遍超过课时一点二倍，就该删内容。
落地场景会议纪要：决议、待办、分歧，三样之外都删掉
会议纪要只留三样：决议、待办、分歧。决策会写结论和责任人，评审会给处置意见，同步会只记变更。会前十分钟的准备，决定纪要好写还是难写。
落地场景数据分析：它能做描述统计，做不了因果
AI数据分析能做同比、分布、排序，做不了因果。让它算数可以，让它解释为什么不行；口径先对齐，再让它写查询语句。
落地场景简历筛选：先定标准，再让模型读
AI简历筛选该看什么、不该看什么？硬性条件写成可判断的规则，结构化抽取只取岗位相关字段，年龄婚育籍贯不进模型。
落地场景代码审查：让 AI 先过一遍什么，别让它过什么
AI代码审查三十秒能挑出空值没判、异常被吞、日志缺上下文。它也会把风格偏好当缺陷，二十条里通常三五条必须改。意见按严重程度分级，只处理高中两档。