AI × PR MARKETINGWORKSHOP / 2026

认识你的工作，
AI 才能替你工作

从 IDEA 到人机协作计划

01 / PROBLEM02 / 14

THE REAL PROBLEM

为什么有 AI，工作反而没有更轻松？

大家最真实的感受往往是：有把需求交给 AI 的功夫，我可能已经自己干完了。

01

每次都要重教

新窗口、新提示词、重新解释客户，再把同一批文件塞一遍。

02

等待并不自由

知道后面还要纠错，不能放心离开，只能焦虑地等第一版。

03

输出不够可信

会漏模块、编事实、沿用旧口径；看着完整，却不一定能交。

04

个人经验难迁移

我跑顺了，不等于同事会用，更不等于上下游能稳定复现。

问题不是 AI 不会写，
而是每次都从临时对话开始。

真正的提效：像带一位新同事一样，先花时间教会一份工作，再让她稳定完成 60%–70% 的基础版本。

01 / PROBLEM03 / 14

WHAT CHANGES

AI 时代，更重要的是把工作变成系统。

不是重新分配“谁写哪一段”，而是让一份工作变得可教、可做、可查、可共享。

01

SOP 规划

把经验写成步骤、分支、例外和停止条件，让工作可以被教会。

02

代码与自动化

确定性动作交给可重复执行的程序，减少模型临场发挥。

03

知识沉淀

案例、反馈、标准和错误记录持续积累，成为下一次工作的起点。

04

团队与上下游

让个人能力能被同事复用，也让需求与反馈进入同一条链路。

CORE QUESTIONS重新设计工作

01 / REBUILD

不要问“每一步如何交给 AI？”，而要问“如果 AI 从一开始就存在，步骤是什么？”

02 / EXPAND

“原本无法做到的事，有了 AI 后能不能做到？”

03 / COLLABORATE

“在这些步骤里，哪些是我必须参与的？”

02 / PLAN04 / 14

KNOW YOUR WORK

先拆工作，再决定它应该长成什么。

不要从“我要做一个 Agent”开始；从真实现场开始：谁给你什么，你做了什么，又交给谁。

01 / UPSTREAM上游

谁发起？原始材料是什么？信息常缺在哪里？

02 / ACTION你的动作

哪些步骤重复？真正费脑的是哪一段？

03 / CHANGE变与不变

哪些规则固定？哪些随客户、渠道和项目变化？

04 / DOWNSTREAM下游

谁继续使用？什么情况必须由人判断和确认？

Vibe Coding Idea｜从岗位、协作对象与重复卡点梳理工作 Contextvibecodingidea.com ↗

根据使用方式，选择产品形态

SKILL一套方法和材料需要反复调用

工作台 / 产品多人填固定字段、点按钮完成

自动化任务按时间或事件重复触发

AGENT多项工作、多种工具、持续协作

THE GOAL

这项工作的目标是什么？

最终要交付什么？输出必须达到哪些标准？用什么检查方法判断它已经完成？

03 / SKILL05 / 14

CHEF + RECIPE

Skill，就是一份会被调用的“菜谱”。

模型像第一天到厨房上班的天才厨师：聪明，但没有岗位经验；没有菜谱，十盘菜可能十种味道。

M

问题不是模型不聪明，
而是厨房还没把经验交给她。

Skill = 经验的组件化，也可以理解为“经验的 U 盘化”。

调用方式：人直接点名 / Agent 根据任务判断

01

什么时候翻开

触发时机：什么任务、什么输入出现时使用。

02

先做什么，后做什么

标准流程：步骤、顺序、分支与回退。

03

每一步用什么厨具

配套工具：搜索、文档、制图、代码或协作平台。

04

做成什么样才过关

验收标准：完整性、事实、格式、品牌与风险。

03 / SKILL06 / 14

START SMALL

创建 Skill，可以从一句话开始。

不必先学配置文件。先让 AI 采访你，或者把一次已经成功的对话整理成可复用方法。

Help me create a skill. Keep it conversational, and start by asking what the skill should do.

Help me turn this conversation into a skill.

OPTIONALGrill Me：用连续追问把默认动作、判断标准和例外逼出来，再决定哪些值得固化。

01

说清重复任务

用真实工作语言，不必先懂 Skill 的结构。

02

让 AI 追问

补出输入、步骤、例外、禁区和完成标准。

03

从成功对话提炼

日报、方案、图像跑顺一次后，别让经验留在窗口里。

04

第一版只是起点

真正的质量来自案例、反馈和后续测试。

03 / SKILL07 / 14

SKILL ANATOMY

一个 Skill 里，方法、知识、材料与代码可以分开。

不要把全部内容塞进一篇巨大提示词。结构的价值，是让不同资产可以独立更新与复用。

campaign-skill/
├── SKILL.md        # 流程里写何时调用哪个脚本 / CLI
├── references/       # 客户规范、口径、验收表
│   ├── brand-rules.md
│   └── output-checklist.md
├── assets/           # PPT 母版、Logo、案例、尺寸表
│   ├── template.pptx
│   ├── good-cases/
│   └── anti-cases/
└── scripts/          # 自有代码，或对外部 CLI 的封装
    ├── extract-data.*
    └── validate-output.*

主说明｜方法

在 SOP 对应步骤写清调用对象、输入输出、失败处理和停止条件。

References｜知识

客户口径、模块解释、风格规则和检查标准。

Assets｜材料

原始文件、模板、Logo、尺寸表、正反案例。

Scripts / Tools｜动作

自有代码放 scripts；外部 CLI 声明依赖与调用方式，必要时加一层封装。

WHY客户规范变了，只更新规范；母版换了，只替换资产；检查逻辑变了，只修改脚本。

04 / MATERIALS08 / 14

MATERIAL LIBRARY

素材库不是“一股脑塞进去”，而是给 AI 可理解的证据。

文件越多不等于越专业。最有价值的是成对材料、明确标注、适用范围，以及你为什么这样判断。

01｜输入与输出成对

保留原 Brief、中间修改和最终成品，AI 才知道结果回应了什么。

02｜正例与反例都有

不是只说“好/不好”，而是写清可学点、禁用点和修改原因。

03｜标优先级与范围

黄金样本、普通参考、过期材料；客户、渠道、年份、页面类型。

04｜按材料大小放置

短风格示例放文字参考；大型 PPT、PDF、品牌手册作为资产按需读取。

内容层｜先转成可检索结构

AnyDoc 可提取 Word、PPT、Excel、PDF 的标题、正文、表格与备注，转换为 Markdown。

视觉层｜保留原件与截图

构图、留白、图片质量和视觉节奏，仍需原 PPT、逐页截图与视觉工具判断。

AnyDoc｜Convert Documents to MarkdownGitHub ↗

05 / CASE09 / 14

QIANLI VISUAL SKILL

案例：把千里视觉规范做成一个可调用的 Skill。

新的活动 Brief 进来后，先加载品牌规则与批准素材，再按固定 SOP 生成一组社交媒体物料。

INSIDE THE SKILL

它提前装进去什么？

品牌视觉系统、Logo 与产品图、物料尺寸、四页结构、文案层级、禁区和输出检查。

WHEN CALLED

它收到新 Brief 后做什么？

理解主题 → 拆页 → 读取资产 → 调用生图/版式工具 → 按规格逐项检查。

60%–70%

它先完成重复部分

人保留创意判断、事实核对与最终审美，而不是从空白画布开始。

P1

P2

P3

P4

06 / BUILD10 / 14

BUILD & DEBUG

做 Skill 的通用方法：先跑通，再固化。

一次偶然成功，不等于已经形成能力。先把真实任务做到 90 分，再用新任务证明它可以复现。

01

跑通一次

在真实对话里完成一份方案、一组图或一份周报，反复反馈到 90 分。

02

提炼流程

回看成功过程：输入、判断、步骤、工具、返工与停止点。

03

定义标准

把“像我写的”改成可检查的模块、事实、格式、品牌与风险要求。

04

多案例打磨

换客户、换素材、换 Brief；每次只改一个问题，并记录前后差异。

05

盲测后固化

参考案例与测试任务分开；用从未见过的新任务验证，再发布 Skill。

TEST RULE参考案例 ≠ 测试任务；换模型时保持同一份 Brief、同一套工具、同一把验收尺子。

07 / FORM11 / 14

CHOOSE THE FORM

同一个需求，可以长成四种形态。

形态取决于谁来用、在哪里用、怎样触发，以及需要多大的行动范围；它们也可以组合。

01

Skill

复用一套方法与材料。适合案例 PPT、周报、活动复盘、固定风格视觉。

方法材料

02

工作台 / 产品

用户不想写提示词，字段固定、多人反复使用。可用飞书妙搭或网页做可视化入口。

表单按钮

03

自动化

按时间或事件重复触发：每天抓热点、每周汇总、文件到达后自动处理。

定时事件

04

Agent

范围更广：多项工作、多种 Skill 和工具，进入群聊与上下游持续协作。

多任务协作

COMMON STACK工作台收 Brief → Agent 组织执行 → 调用 Skill 与工具 → 人确认后交付。

08 / TEAM12 / 14

FROM PERSONAL TO TEAM

从个人 Skill，到团队里的智能伙伴。

共享不是把文件扔进群里，而是让能力有人维护、有版本、有反馈，也能连接上下游。

01

个人跑通

选一项真实任务，整理自己的方法、材料和检查方式。

02

共享 Skill

明确维护人、版本、适用范围、权限与更新触发条件。

03

团队共创

同事使用后把失败、修改和新案例反馈回下一版。

04

连接上下游

Agent 进入工作台或群聊：上游补 Brief，下游审草稿，共同校准。

END STATEAI 不再只是某个人的聊天窗口，而是团队共同拥有、持续维护的一套工作能力。

09 / HORIZON13 / 14

THE MOVING BOUNDARY

所有的任务都能 AI 化，甚至通过多种方式 AI 化，
但不是所有的任务都该成为需求。

是否现在就值得做，不只看“能不能”，还要看今天实现它的真实成本。

?重复次数？

?Token？

?时间？

?电脑配置？

?其他风险？

MODEL & HARNESS 的发展让不可能成为可能

AI × PR MARKETING14 / 14

START THIS WEEK

从一件已经做过、还会再做的真实任务开始。

不要先做一个万能系统。先让一次成功留下来，再用一个新任务证明它可以复现。

01找一组原始输入与满意成品

02在对话里跑到 90 分，再整理成 Skill

03用没见过的新 Brief 测试并修改

THE GOAL让已经验证过的经验，不再每一次都从头发生。

周琦

扫码添加微信 · 继续讨论

认识你的工作，AI 才能替你工作