AI时代，企业招聘开始要求AI技能，但多数人仍停留在“一句话提问”的层面。本文从思维革新、工作流搭建到线下培训与FDE模式，拆解如何把AI培训做成可交付、可复用的项目，并给出DeepSeek、WorkBuddy、即梦等工具的实战组合。

自2023年ChatGPT横空出世，世界各国逐渐进入使用智能化AI的时代，刚开始大家甚至都会担心AI会取代自己的工作。

但几年下来，确实一些执行性，琐碎的工作被AI工作流所优化，但是需要独立思考以及涉及一些专业知识的岗位仍需高精尖的人才操作。

从2026年开始，各个企业在招揽人才也会加入面试人员是否拥有应用AI技能的要求。

目前来看，企业大规模能落到的AI应用场景是办公和编程，对于普通人来说，提效办公已经不错，涉及编程已经技能溢出了。

01 AI培训要革新思维

在我面试的经历的来说，很多年轻人会更崇尚使用国外的AI模型，比如ChatGPT与Claude，但是对于办公应用场景来说，我认为用好deepseek和workbuddy、还有即梦已经很好。

因为很多年轻人甚至没有用逻辑去优化提示词框架的概念，也没有用AI去搭建AI工作流的概念。

我觉得AI培训首先要教的，是怎么把一件事说清楚。

很多人用AI，要么只说一句“帮我写条短视频”，要么把课程大纲、讲师介绍和零散想法全塞进一段话里。AI写完，他才补一句“这是给已经开过课的老师看的”。

改完又发现，稿子里写了课程根本没教的方法。来回改几十次，一条口播还没定下来，原本想省的时间反倒花在返工上。

拿用DeepSeek写短视频口播来说，我会让学员先把需求拆成五项来输出提示词：角色、任务、背景、规则、输出格式；

角色：你是一名熟悉知识付费行业的短视频编导。

任务：根据我提供的课程资料，写一条招生短视频口播。

背景：这门课面向【适合人群】，他们常遇到【具体问题】。课程大纲是【粘贴大纲】，可用的真实案例有【填写案例】。

规则：内容只围绕【本期选题】展开。课程教什么、学员能做出什么，都以我给的大纲为准。案例只用我提供的素材，缺少的信息先问我。

输出格式：一个标题，一段60秒以内能直接念的口播稿。

这里最容易混的是背景和规则，课程大纲是背景，“只能从大纲里选内容”才是规则。人把任务、资料和边界分清楚，AI才知道哪些可以发挥，哪些必须照着做。换一项工作，这个思路照样用得上。

这就是我说的思维革新：先学会拆解自己的需求，再开口让AI干活。

02 AI培训要搭建工作流

比如deepseek是LLM基底的模型，在应用与内容营销时，就可以安排到文案产出的精攻岗位。

workbuddy可以安排梳理一些琐碎的工作，比如GEO营销中需要大量发自媒体矩阵，梳理需求以后可以做简单的vibeing需求，输出一键生成各种尺寸的封面来提效内容产出的工作流。

而即梦可以嵌入到deepseek的下一环，根据优化好的短视频文案批量产出矢量类的短视频来进行线索的获取。

还是拿上面那条招生内容来说，文案确认后，自媒体矩阵要发图文，就把标题、主图和各平台的尺寸交给封面工具。

要发短视频，就把同一份文案拆成几个画面，交给即梦做素材。

等内容发出去，再把老师们问得最多的问题带回下一轮选题。

这样，前一条内容收到的反馈，就成了下一条内容的起点。

但是很多人对这种构造AI工作流的概念是非常割裂的，所以AI培训中一个走向引领用户用工作流思维去使用AI非常重要。

03 AI培训线上与线下

那再说讲到落地化应用，如果做自媒体单卖几个比如deepseek和workbuuddy还有即梦这样的录制课程并不能持续稳定带来收入，再考虑的专供某个模型然后接入到高校，企业的线下培训。

因为高校的课程与当前社会所需要的人才一直是割裂的，所以有很多新型人才引进高校培训的机会，就算课酬比较低廉。

但是赚个名声也会为你下次的线下培训或者进入企业提供很好的背书机会。

青岛大学经济学院就办过这样一场培训。2025年3月，40多名来自不同行业的学员带着各自的工作需求来学DeepSeek。

主讲老师有十多年行业经验，现场带大家做数据分析、生成文档，再往下讲客服和项目管理。学员每人一台电脑，能边听边试。

对一个平时靠自媒体卖课的人来说，这也是值得积累的授课经历。

下次去和企业谈培训，你能具体说出自己带过哪些人、做过哪些任务、大家卡在哪一步。

04 AI培训卖课与FDE组合拳

再延伸一点就是FDE，这就需要你比较强的AI工作流的组合机会，目前这个应用比较广泛的是自己有想法就可以搭建一个工作流做AI漫剧在抖音快速起号，也能满足大家有才可以靠内容吃饭的状态，也可以产出一条比较完善的内容生产流程。

还有一种是结合数字人，我比较建议用HEYGEN，结合自己的业务可有批量的线索引流获客。

自己做漫剧、做数字人账号，可以先验证一条内容生产流程。

再往企业走一步，才涉及FDE，也就是前线部署工程师的工作。

比如一家培训机构请你做数字人获客，你得跟招生老师一起看，家长最常问什么，哪些问题适合拍成视频，发出去的内容带来多少有效咨询，以及老师能不能接得住。

等你离开以后，这套流程还能由他们自己跑起来，才算交付了一个项目。

OpenAI在2026年10月公开过一个FDE案例，他们的工程师和会计师一起，把AI用进报税流程。

光是处理出租房产申报，就花了六周做开发和专业复核。整个试点处理了7000份申报表，处理能力提高约50%。

这里最接近项目工程师的地方，是客户有一项天天要做的业务，你得跟真正做这项工作的人一起，把AI用到他们敢在日常工作中交给它处理的程度。

这样完整的AI工作流研究下来，就可以进入到企业进行赋能教学，结合企业自身的企业不断进行优化，这跟以前的项目工程师的角色有点像。

只是现在是添加到AI上，这样一年可以自己接一些项目，作为企业顾问或者组建一个小团队也可以，目前这种前景还可以。

05 结语

想做AI培训，可以先问自己：手头哪件事，我已经用AI做顺了，也有把握教会别人？

把这件事里的需求怎么拆、每一步怎么接讲清楚，就是一堂有用的课。

带进企业后，再和员工一起把流程跑通，一堂课就有机会发展成一个项目。