AI · 基础认识
AI · 入门分享
认识 AI，
从会用开始
不讲复杂原理，只用四个层次，认识 AI 如何帮助我们的工作。
AI问知做用
团队 AI 基础学习 · 12 周计划
先认识一个概念
AI 是什么？
“
AI 是一个能够理解要求、处理信息，并协助完成任务的工具。
✓它很擅长总结、整理、生成、分析
!但它也会出错重要结果需要人工确认
⌁用得好不好取决于任务是否说清楚
把 AI 当作一位速度很快、但需要明确指导和检查的助手。
AI 应用的四个层次
从“会问”到“真正做事”
01✦
提示词
怎么问
02▤
知识库
知道什么
03⌘
MCP / 工具
能做什么
04↗
工作流
稳定完成
简单深入
提示词是入口，MCP 是能力扩展，工作流是最终落地。
01
AI 应用四层 · 第 1 层
✦
提示词
解决“怎么问”
把任务清楚地告诉 AI
背景＋任务＋要求＋格式
简单例子整理会议纪要、生成测试用例
02
AI 应用四层 · 第 2 层
▤
知识库
解决“知道什么”
让 AI 参考指定的资料
公司资料→AI→有依据的回答
简单例子根据内部制度回答问题
03
AI 应用四层 · 第 3 层
⌘
MCP / 工具
解决“能做什么”
让 AI 可以使用文件、系统和工具
📄 文件⌘ Git▦ 数据库⚙ 接口
简单例子读取代码、查询日志、调用接口
04
AI 应用四层 · 第 4 层
↗
工作流
解决“稳定完成”
把多个步骤组合成可重复的流程
输入任务→AI 处理→人工确认→完成
简单例子分析需求 → 检查 → 输出报告
把四层连在一起
一个简单的工作场景
1说清任务用提示词说明要求
→2参考资料读取指定知识库
→3调用工具通过 MCP 获取信息
→4检查输出人工确认后使用
示例根据项目资料和代码变更，自动生成一份周报草稿。
团队学习安排
12 周 · 每两周一个主题
第 1–2 周15%
AI 基础与安全
- 了解 AI 能做什么、不能做什么
- 识别错误回答和敏感信息
- 完成基础练习与安全清单
01
第 3–4 周30%
提示词基础
- 学会说明背景、目标和约束
- 要求固定的输出格式
- 每人提交 3 个岗位提示词
02
第 5–6 周45%
提示词进阶
- 处理多步骤任务
- 让 AI 自检、纠错和修改
- 完成 1 个实际任务模板
03
第 7–8 周60%
MCP 基础
- 理解 AI 如何连接工具
- 了解权限和数据边界
- 连接并调用 1 个 MCP 工具
04
第 9–10 周80%
MCP 实践
- 使用文件、Git、数据库或内部接口
- 完成真实场景练习
- 提交一次演示和使用说明
05
第 11–12 周100%
综合应用
- 组合提示词、资料和工具
- 加入人工确认与结果检查
- 演示一个端到端工作流
06
学习 + 作业 + 实践
进度看成果，不只看“学过”
25%
基础理解
知道能力边界和安全要求
25%
提示词作业
形成可重复使用的任务模板
25%
MCP 实操
成功连接并使用一个工具
25%
场景成果
完成一次实际工作演示
每两周的成果：学习记录＋一个小作业＋一次分享或演示
最后记住三句话
不用一次学懂 AI
01
先从一个真实、简单的任务开始。
02
AI 给出结果，人来判断和负责。
03
持续练习，逐步形成自己的工作方法。
先会用，再用好，最后让它真正帮助工作。
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