阿里AI这次真的杀疯了！

阿里通义万相开源 Wan2.2，全球首个搭载 MoE架构（混合专家） 的视频生成模型。

• 模型开源地址： GitHub：github.com/Wan-Video/Wan2.2 HuggingFace：huggingface.co/Wan-AI 
• 如果你想直接使用，也可以直接上 wan video 的官网。在线试用：wan.video/generate

（官方的提示词构图&运镜提示词整理在文末，供大家参考）

这次开源了三个模型：14B文生视频模型、14B图生视频模型，和一个5B的同时支持文本/图像生成视频的可以在 4090 上跑的模型！

总参数27B，但每次推理仅激活14B，这意味着什么？省电50%的同时还能输出电影质感！

输入关键词文字，秒变大片的视频内容。

Wan2.2这次的开源，意味着普通人用低算力、低成本，也能快速产出电影美学镜头——从此拍视频如发朋友圈般简单。

正如网友们所言：“AI导演不抢盒饭，只帮你圆梦奥斯卡！”

附：提示词构图&运镜提示词（部分生成视频示例在上面的视频号视频中）

提示词1：在高空飞行的喷气式飞机机翼上，一位身着红白体操服的选手正以猫式行走姿态缓慢前进，强风将她的发丝与衣摆向后扬起。突然，她猛地腾空，完成一个凌空侧手翻，稳稳落在金属机翼边缘。紧接着，她在呼啸的气流中连做两个侧空翻接转体，手臂像风车般在风中挥出极限的弧线。最后，她以单脚点地稳住身形，指尖轻触机翼边缘，在轰鸣的引擎声中完成这不可能的一刻。远景镜头拉远，整架飞机穿越层云，仿佛整个世界都为她的专注与平衡屏住呼吸。

提示词2：一个宇航员在火星红色荒原上独自奔跑，脚下扬起细尘，动作因低重力而带有弹跳感。镜头贴地后跟，远处风尘柱缓缓升起。阳光斜照，头盔倒映着两颗升起的火星卫星。每一步都仿佛要飞离地面。镜头最后透过黑色面罩特写宇航员惊慌的脸。

提示词3：黄昏，剪影，混合色调，全景，定场镜头。视频从高空俯拍开始，镜头缓缓靠近一根横跨鳄鱼潭的独木。数十只鳄鱼潜伏水中，鳞甲闪着冷光。独木之上，一位身穿竞技体操服的少女以猫式行走姿态缓慢前进。周围是风声、水声与鳄鱼尾巴拍击水面的低响，空气紧张得仿佛凝固。突然，她腾空而起，下一秒倒立在独木上，动作精准无比，底下的鳄鱼瞬间拍打水面，张开嘴。随着最后平衡的恢复，镜头缓慢上升，俯瞰她伫立在细细独木上的身影与暗流涌动的鳄鱼潭。

提示词4：在土卫六的一片结冰湖面上，一只在滑滑板的橘猫在橙色浓雾中刻画出优美弧线。冰层轻响，滑行时溅起甲烷霜雾。镜头紧贴冰面滑行，跟踪长长的滑痕。滑板小猫缓慢旋转，尾迹微光闪烁。远方天际中透着模糊的土星光环轮廓，一艘巨大的飞船在陨落。

提示词5：巨龟 

• 巨物主体： 远古玄武岩巨龟，体型如连绵山脉，龟壳上覆盖着森林与瀑布，皮肤是布满沟壑的岩石。 
• 尺度参照物： 一架正在飞行的波音747客机，在巨龟面前显得如同蚊蚋。 
• 场景： 晨曦时分的云海之上，阳光穿透云层。 
• 运动与交互： 巨龟极其缓慢地转动它的头部，布满智慧的巨大眼睑缓缓睁开，瞳孔如同一座深湖。客机从它眼前平稳飞过，在瞳孔中留下小小的倒影。巨龟呼出的气息形成了可见的气流，让飞机周围的云雾产生了轻微的扰动。 
• 美学控制： 史诗感，航拍长镜头，焦点从飞机转移到巨龟的眼睛，4K电影画质，突出巨大的尺度感和神圣感。 
• 风格化： 奇幻史诗，自然纪录片质感。

提示词6：克苏鲁

• 巨物主体： 一只像海底山脉一样巨大的、布满藤壶和古老珊瑚的克苏鲁风格章鱼状巨兽，正处于沉睡状态。 
• 尺度参照物： 一艘小小的“蛟龙号”风格的深海科研潜艇。 
• 场景：马里亚纳海沟的绝对黑暗之中，周围有发光的水母和海洋雪。 
• 运动与交互： 潜艇的探照灯光柱缓缓扫过一片看似是山脉的区域，光柱最终停在一处巨大的、紧闭的眼睑上。随着潜艇的靠近，眼睑下的肌肉轻微抽动了一下，搅动的水流让潜艇剧烈摇晃，扬起了海底的尘埃。
• 美学控制： 体积光，悬浮粒子，强烈的明暗对比，通过参照物的摇晃来体现巨物的力量，营造令人窒息的压迫感和深海恐惧。
• 风格化： 克苏鲁神话，科幻惊悚，深海纪录片。

提示词7：沙滩机器人 

• 巨物主体： 一具倒在沙漠中的巨大战争机器人（高达风格）的残骸，锈迹斑斑，身上长出了植物。 
• 尺度参照物： 一位穿着防护服、背着工具包的废土拾荒者。 
• 场景： 后末日时代的广袤沙漠，天空中挂着两个太阳。 
• 运动与交互： 拾荒者用绳索固定好自己，在机器人巨大的头部（如同一座小山）外壳上行走。他用切割枪切下一块装甲，火花四溅。镜头从拾荒者的特写，缓缓穿过机器人空洞的眼眶，展现其体内复杂的、已经熄灭的机械结构。
• 美学控制： 废土美学，强烈的日光和阴影，金属的锈蚀质感，镜头光晕，广角镜头展现荒凉感。
• 风格化： 科幻废土，《沙丘》或《疯狂的麦克斯》风格。

提示词8：沙人 

• 主体与描述： 一个由沙尘和破碎玻璃组成的半透明人形巨灵，在城市中心由龙卷风汇聚成型。 
• 场景与描述： 黄昏时分的迪拜或上海，背景是林立的未来派摩天大楼。天空是沙尘暴来临前的橙黄色。 
• 运动与描述： 巨灵从地面盘旋而起，身体周围环绕着狂风和闪电。它伸出一只巨大的手，缓慢地抚过一座摩天大楼的玻璃幕墙，幕墙像水面一样泛起涟漪，但并未破碎。 
• 美学控制： 动态粒子系统（沙、玻璃碎片），低角度仰拍强调压迫感，手持镜头的轻微晃动，冷暖色调对比，反射和折射效果。 
• 风格化： 现代奇幻，灾难片，视觉特效大片。

提示词9：深海巨物 

• 场景描述： 一架小型深海潜水器正在探索马里亚纳海沟的未知区域，探照灯是唯一的光源。突然，灯光照亮了一片巨大、光滑、如同黑曜石的曲面。这个曲面缓缓眨动，原来是一只巨型未知生物的眼睛。这次眨眼掀起了强烈的海底暗流，将潜水器猛地掀飞出去。
• 运动幅度： 潜水器的漂浮与探索、巨型眼睑的缓慢开合、被暗流猛烈冲击的失控翻滚。
• 美学控制： 水下摄影，幽闭恐怖氛围，仅有来自潜水器的实用光，生物发光细节，悬浮的深海雪，强调黑暗与未知的压迫感。

许多领导者以设定高层方向但不干涉细节为荣。但在变革情境中，这种宏观放手式领导往往行不通，因为变革最困难的部分——令人瘫痪的部分——恰恰在于细节。

任何成功的变革都需要将模糊目标转化为具体行为。要实现转变，您必须规划关键行动步骤。

—Chip & Dan Heath, Switch [1]

SAFe实施入门指南：

定义： SAFe实施路线图包含概览图及14篇文章系列，描述了成功实施SAFe的策略和有序活动集。

实现业务敏捷性及规模化精益-敏捷开发的效益并非易事，因此SAFe也非简单框架。在获得SAFe回报前，组织必须接纳精益-敏捷思维，理解并应用精益-敏捷原则；需识别其组合、价值流和敏捷发布火车（ARTs），实施精益-敏捷组合，内建质量，并建立持续价值流动机制和DevOps。当然，文化也需同步演进。

组织向全面业务敏捷性的转型需要变革领导力，以建立持久的人员实践和支持变革所需的思维模式。这种变革还需实用且经过验证的指南，通过强大指导联盟将变革转化为有序行动。基于成熟的变革管理策略，SAFe实施路线图及文章系列描述了企业有序、可靠且成功实施SAFe的关键行动步骤。如实施路线图所述，SAFe实施策略部分借鉴了John Kotter的组织变革管理研究[2]。Kotter提出以下八大变革”加速器”，已整合至SAFe实施路线图中：

• 建立紧迫感
• 组建指导联盟
• 制定战略愿景
• 招募志愿者大军
• 扫除障碍赋能行动
• 创造短期胜利
• 保持变革加速度
• 固化变革成果

详细内容

为实现期望的组织变革，领导层必须”规划关键行动步骤”，正如Chip和Dan Heath所述[1]。在确定SAFe实施的关键步骤时，全球数百家大型企业已探索出成功模式。图2展示了典型实施路径。

图2. SAFe实施路线图

尽管没有两次完全相同的实施，且完美按序逐步实施的情况罕见，但取得最佳成效的企业均遵循类似路线图所示的路径。路线图中每个步骤在单独文章中详述：

1. 触及临界点
2. 培训精益-敏捷变革代理人
3. 创建精益-敏捷卓越中心
4. 培训高管、经理与领导者
5. 数字时代的领导力
6. 围绕价值进行组织
7. 制定实施计划
8. 准备ART启动
9. 培训团队并启动ART
10. 指导ART执行
11. 启动更多ART与价值流
12. 优化组合
13. 加速推进

本文是探索路线图并理解如何应用于具体实施的起点。其余文章将在整个旅程中为您提供帮助。

从首篇文章开始实施：触及临界点。

本文作为探索这些步骤并理解如何应用于具体实施的起点。

文章来源：https://cloud.google.com/transform/101-real-world-generative-ai-use-cases-from-industry-leaders

马特·雷纳 Google Cloud 全球营收总裁；马特·A·V·查班Transform 高级编辑

发布于2024年4月12日；最后更新于2025年4月9日。

人工智能已经到来，人工智能无处不在：顶级公司、政府、研究人员和初创公司已经在利用谷歌的人工智能解决方案来增强他们的工作。

就在一年前，我们在 Google Cloud Next 24 期间首次发布了此列表。其中有 101 个条目。 

当时感觉意义非凡，也展现了谷歌和整个行业在生成式人工智能应用方面所取得的巨大进展。在生成式人工智能广泛应用的短暂时期内，各种规模的组织都开始在自身工作和全球范围内进行实验并将其投入生产，其速度之快在新技术发展中实属罕见。

一年的变化真是惊人。我们的名单增长了6倍。然而，这仅仅是人工智能在企业领域应用的冰山一角。

本周，我们与这些客户、合作伙伴以及拉斯维加斯和全球各地的数千名其他人士齐聚一堂，在Google Cloud Next 25上，许多此类用例都将变为现实。

仅举几例：温迪汉堡、棒约翰披萨和优步都在加快订单管理速度，无论是在免下车取餐通道还是通过搭载预测性人工智能工具的应用程序。梅赛德斯奔驰和通用汽车增强了车载服务，而三星的最新款手机，甚至其家用机器人 Ballie，都得益于人工智能，拥有了更灵敏的功能。花旗银行、德意志银行和联合圣保罗银行等金融机构正在安全地提供新服务，更快地监控市场，并以创新的方式打击欺诈行为。

鉴于我们不断看到的创新和进步的惊人速度，我们相信，随着客户不断挑战我们设计、构建、部署和创造价值，人工智能的发展将超出我们的想象。 

希望您在这里找到一些可以共同推动我们自己的人工智能事业的东西。

该榜单按11个主要行业（汽车与物流；商业和专业服务；金融服务；医疗保健与生命科学；酒店与旅游；制造、工业和电子；媒体、营销和游戏；公共部门和非营利组织；零售；技术；电信）类别划分，涵盖六种代理类型：客户、员工、创意、代码、数据和安全。新增280家机构，在机构名称前标有星号(*)。

（😊温馨提示：为方便阅读和对照，做成了表格和图片格式，可保存，放大查看）

大多数战略对话最终导致高管们各说各话，因为……没有人确切知道愿景和战略意味着什么，也没有两个人能完全同意哪些主题属于哪里。这就是为什么当你要求高管团队成员描述和解释公司战略时，经常会得到截然不同的答案。对于如此抽象的问题，我们缺乏良好的业务纪律来达成共识。

—Geoffrey Moore，《Escape Velocity》[1]

定义： 精益投资组合管理（LPM）能力通过将精益和系统思维方法应用于战略与投资资金、敏捷组合运营以及治理，实现战略与执行的统一。

LPM为特定投资组合提供统一治理模型，该组合包含企业中业务领域的一组开发价值流（DVS）。每个DVS为运营价值流（OVS）构建、支持和维护解决方案。这些解决方案由OVS交付给企业的外部或内部客户。示例包括开发电子商务网站、医疗设备或卫星，以及为企业内部客户开发和部署软件应用程序。

LPM是实现业务敏捷性必需的七大核心能力之一。每项核心能力都配有自我评估工具，使企业能够评估其熟练程度。衡量与成长文章提供能力评估，并为实施LPM推荐改进机会。

为什么需要精益投资组合管理？

传统的投资组合管理方法并非为在“软件和数字时代”竞争而设计。企业面临更高程度的不确定性，必须更快地交付创新解决方案。尽管市场发生巨大变化且企业在数字时代运营方式的改变，许多传统组合实践仍然存在。

现代化投资组合管理对于支持精益-敏捷工作方式并在新环境中竞争至关重要。幸运的是，许多企业已走过这条路，变革模式如图1所示。

图1. 投资组合思维与实践的关键转变

投资组合领导力负责现代化投资组合管理实践。他们采用精益-敏捷原则，帮助围绕价值流组织敏捷发布火车（ART），使其能够交付组合战略。投资组合领导力通常是跨业务、技术和财务的人员团队。在单一组合的小型组织中，该团队通常是执行团队。在多个组合的大型组织中，该团队通常由负责每个组合的高级领导者组成。他们在监督精益投资组合管理方面发挥关键作用，确保组合工作与其战略主题、财务目标及更广泛组织的目标保持一致。

精益投资组合管理表现为三个维度，如图2所示。

图2. LPM的三个维度

1. 战略与投资资金确保整个组合协调一致并获得资金，以创建和维护满足业务目标所需的解决方案。
2. 敏捷组合运营协调和支持分散的ART执行，促进卓越运营。
3. 精益治理支持对支出、审计、合规、费用、度量和报告的监督。

以下部分更详细描述这些维度，包括投资组合领导力如何与其他角色协作以有效履行职责，并在整个组合中成功实施LPM。

战略与投资资金

战略与投资资金确保整个组合协调一致并获得资金，以创建和维护满足业务目标的解决方案。企业只有通过正确分配投资来构建正确事物，才能实现最终业务目标。

然而，组合战略不仅仅是优先级排序和选择最佳投资。组合需要理解其在实现企业战略中的作用。因此，投资组合领导力团队应理解组合现状，制定计划以演进到更好、差异化的未来状态，并持续调整愿景和计划以应对不断变化的业务环境。

战略与投资资金职责（图3）要求投资组合领导力团队与企业高管、业务负责人和企业架构师协作，包括组合利益相关者和其他技术人员。以下部分描述每项协作。

图3. 战略与投资资金的协作和职责

将组合与企业战略连接

组合战略应支持企业更广泛的业务目标。因此，将组合与企业战略连接是战略与投资资金协作的主要责任。

此外，将组合与组织战略连接是双向的。组合通过战略主题和组合预算连接到企业业务战略。它通过组合情境（在企业文章中描述）向企业提供反馈。

维护组合愿景

组合愿景描述其价值流和解决方案的未来状态。当前状态与未来状态之间的差异代表LPM转化为愿景的差距。

跨组合的有效协作需要持续、开放和透明地沟通组合愿景、目标、想法和期望。业务负责人应频繁沟通愿景和战略主题，例如在PI计划会议、全员公司会议以及整个PI期间。

实现组合协调要求人们朝着超越任何个人、团队、ART或价值流的共同目标和目的努力。这种“单一组合”思维模式对于实现战略主题的成功至关重要，并具备流畅进行中期修正的敏捷性。以下引述提醒我们协调不是集中控制。

“协调度越高，可授予的自主权越大”

—Stephen Bungay，《The Art of Action》[2]

相反，协调提供了将组合愿景转化为可执行战略的有力方式。它释放所有组合成员的创造力和生产力能量以实现目标，并激发人们的内在动力。制定愿景和战略可能困难且耗时。然而，这项工作并非一劳永逸。随着对组合解决方案（包括客户反馈和关键绩效指标（KPI））新信息的了解，LPM职能定期（例如每季度）审查组合画布。他们探索组合如何演进到与战略主题一致的更好差异化未来状态的情景。

企业架构

通往更好未来状态的道路应铺就使组合解决方案持续演进成为可能的架构原则和实践。这使企业架构成为战略与投资资金的关键组成部分。企业架构师帮助将业务愿景和战略转化为有效的技术计划。他们提倡适应性设计和工程实践，以推动组合的架构举措。企业架构师还促进硬件和软件组件以及已验证设计模式的重用，帮助价值流更快、更高质量地开发和增强解决方案。

组织必须同时应对新业务挑战并实施需要意图和规划的大规模架构举措。企业架构师通过提供架构治理并促进意向性设计与涌现设计的适当平衡来帮助改善结果。实现这种平衡对于在整个组合中维护健康的架构跑道并有效开发大规模系统至关重要。

组合路线图

预测组合未来状态的最佳方式是通过有目的且灵活的组合路线图（图4）创建它。因为某些组合举措可能需要数年开发且安全关键（例如航空航天、自动驾驶汽车和信息物理系统），可能需要超越几个PI的更大规划视野。组合和解决方案路线图是双向的；每个路线图都影响另一个。

组合路线图将较低级别的路线图整合为更全面的视图。该路线图中的举措可能影响解决方案路线图的方向和时间安排，如图4所示。

图4. 组合路线图传达长期图景

由于组合路线图可能跨越多年，估算长期举措需要敏捷方法。然而，每家企业都应谨慎对待此类预测。虽然长期可预测性是值得追求的目标，但使用灵活滚动波路线图替代固定计划。精益-敏捷领导者应知道每项长期承诺都会降低组织的敏捷性。

通过史诗实现组合愿景

许多愿景变更需要大型组合举措来实现未来状态。业务史诗直接交付业务价值，而使能者史诗推进架构跑道以支持即将到来的业务或技术需求。由于史诗通常具有高度不确定性，最好使用SAFe精益创业周期（在史诗中描述）实施。

理解史诗的预测成本并获得潜在新价值何时可交付的高层视图对于比较投资至关重要。此预测包括最小可行产品（MVP），用于证明或反证史诗的假设，以及在做出坚持决策后的实施。有时被忽视的是，承包商和供应商应纳入成本方程。

建立精益预算和护栏

精益预算和护栏提供资金和治理实践，在维护财务和适用性治理的同时提高开发吞吐量。这种新资金模型使企业能够消除或减少对传统基于项目的资金和成本会计的需求，减少摩擦、延迟和开销。精益预算为与业务战略和当前战略主题一致的价值流提供资金。护栏通过提供治理和支出政策及实践来支持这些预算。

建立组合流

组合流描述组合史诗如何在其生命周期中流动，包括限制进行中的重大且通常跨领域举措的数量以匹配组合容量。LPM使用组合看板系统可视化并限制在制品（WIP），以更小批量工作，并减少开发队列长度。成功建立流需要了解新开发工作与持续维护和支持活动的总容量。企业只有在理解这种平衡后，才能客观评估和发起史诗。

敏捷组织运营

敏捷组合运营协调和支持分散的ART执行，实现卓越运营。SAFe原则和精益-敏捷思维促进战略执行的分散化，赋能敏捷发布火车（ART）和解决方案火车。

敏捷组合运营的协作和职责（图5）要求投资组合领导力团队积极与价值管理办公室（VMO）、精益-敏捷卓越中心（LACE）、发布火车工程师（RTE）以及Scrum Master/团队教练社区实践（CoP）互动。图5说明了这些角色及其与投资组合领导力的协作内容，随后是每个角色的描述。

图5. 敏捷组合运营协作与职责

协调价值流

尽管许多价值流独立运作，但解决方案间的协作可提供竞争对手无法匹敌的独特、差异化组合级能力和收益。价值流协调定义了如何管理依赖关系并利用仅存在于价值流间互联中的机会。为此，精益-敏捷领导者理解其价值流的挑战和机遇。他们尽可能使价值流独立，同时将其与企业的更大目标互连和协调。

支持ART执行

LPM职能可在精益-敏捷卓越中心（LACE）协助下，在整个组合中培养和应用成功的ART执行模式。LACE通常在RTE和Scrum Master/团队教练社区实践（CoP）帮助下负责领导卓越运营。他们共同优化、处理和调试来自敏捷团队、ART和价值流的问题。LACE和CoP为共享有效的敏捷ART执行、流动实践和其他知识提供论坛。它们成为通过必要组织变革推动企业的持续能量源。

促进卓越运营

卓越运营专注于持续改进效率、实践和结果以优化业务绩效。LPM在卓越运营中发挥领导作用，帮助组织实现其业务目标。

价值流管理

价值流管理（VSM）是一种领导力和技术学科，通过端到端解决方案交付实现业务价值的最大流动。

精益思维是价值流管理的基础。精益原则为参与解决方案交付的每个人提供共享思维模式，以提高运营效率并消除延迟。尽管SAFe组合中的每个人都扮演VSM角色，但LPM职能负责建立价值流并促进卓越运营。

精益-敏捷卓越中心（LACE）

在LPM支持下运作的LACE在促进卓越运营方面也发挥重要作用。通常包括： 

• 促进价值流识别研讨会 
• 传达SAFe的业务需求 
• 整合SAFe实践并培育社区实践 
• 围绕组织变革创建协调 
• 为ART利益相关者、解决方案火车和敏捷团队提供教练和培训 
• 为进展、产品和过程建立客观度量（参见路线图文章中的PI里程碑）

从PMO到VMO

许多企业发现集中决策和传统思维模式可能破坏向精益-敏捷实践的转型。因此，一些企业放弃了PMO方法，将所有职责分配给ART和解决方案火车。不幸的是，这种选择可能阻碍在整个组合中开发和应用成功执行模式、标准度量和报告。

一种选择是将传统PMO重新设计为价值管理办公室（VMO）。VMO通过LPM运作，利用当前PMO的专业技能、知识和关系，同时将其自身和组合过渡到新的精益-敏捷工作方式。

VMO活动通常包括： 

• 促进组合事件 
• 与LACE合作开发、收集和应用整个组合的成功ART执行模式 
• 促进精益预算并协调组合治理 – 促进分散式PI计划和卓越运营 
• 建立客观指标并报告业务敏捷性进展 
• 聚焦组合衡量和改进价值交付 
• 领导向客观指标、里程碑和精益-敏捷预算的转变 
• 建立和维护系统及报告能力 
• 为OKR和KPI提供指导 
• 沟通并放大组合战略 
• 促进更敏捷的合同和更精益的供应商与客户伙伴关系

加速流动

虽然基于流动的指导贯穿SAFe始终，但五篇文章系列直接解决流动障碍：1. 原则#6-让价值无中断流动，2. 组合流，3. 解决方案火车流，4. ART流，以及5. 团队流。这些文章通过“八个流动加速器”定义流动以促进卓越运营。LACE可指导RTE和Scrum Master/团队教练处理、优化和调试实现持续流动的问题。VMO在改进组合流方面承担主要责任。

精益治理

精益治理提供对支出、审计、安全、合规、费用、度量和报告的监督。有效的精益治理要求投资组合领导力团队与VMO、LACE、业务负责人和企业架构师协作（图6）。以下部分描述其职责。

图6. 精益治理协作与职责

动态预测和预算

如前所述，SAFe提供精益预算方法。这种轻量级、更灵活、敏捷的过程替代了传统规划、固定长期预算周期、财务承诺和范围。这种新模型包括理解每个解决方案的历史和预测未来成本及史诗。LPM按节奏（通常每六个月或重大事件需要时）调整预算，作为战略组合评审或参与式预算事件（见下文）的一部分。

衡量组合绩效

每个组合建立衡量组合绩效所需的最低指标，以确保： 

• 战略实施进展 – 战略与执行协调一致 
• 支出符合约定边界 
• 业务成果持续改进，无需过度监督功能实施

衡量与成长是组合评估业务敏捷性进展并确定后续改进步骤的方式。它包括以下三个度量领域： 

1. 成果： 组合解决方案满足客户需求并为业务提供预期结果的程度如何？ 

2. 流动： 组合向客户交付持续价值流并为业务实现期望结果的效率如何？ 

3. 能力： LPM能力自我评估使组织能够根据战略与投资资金、敏捷组合运营和精益治理三个维度评估其熟练程度。

以下部分描述这三个领域。

成果

组合主要通过为战略主题和价值流关键绩效指标（KPI）定义目标与关键结果来衡量业务成果。 

• OKR 是目标设定框架，提供实现业务目标进展（关键结果）的客观证据。它们帮助将雄心勃勃的目标与现实锚定。OKR促进打破现状思维，使组合能够探索新的、通常未知的领域。如果组合有宏大梦想——以及鼓舞人心的战略主题——OKR将帮助衡量实现进展。 
• KPI 是该组合内价值流业务成果的具体可量化度量。结果度量通常特定于情境，并高度依赖于组织、业务模型和交付给客户的解决方案性质。然而，某些指标（如净推荐值）可能成功跨情境应用。价值流KPI文章根据组合战略主题定义了适当的关键绩效指标。

流动

如前所述，SAFe的衡量与成长指导为组合提供评估和改进快速交付创新业务解决方案能力的方式。它包括六个特定于流动的度量：分布、速度、时间、负载、效率和可预测性。流动时间、负载和分布与组合特别相关，简述如下： 

• 流动时间 测量组合工作流中所有步骤完成所需的时间间隔。测量此流动的特定部分也可能有帮助。例如，从史诗被拉入“评审”状态到其假设被评估的时间。 
• 流动负载 按流程状态指示当前系统中的史诗数量。保持健康、有限的组合在制品（WIP）对于实现战略价值的快速流动至关重要。 
• 流动分布 测量给定时间内组合中每种工作的数量。组合流动分布的有益视图说明了跨投资视野的资金分配趋势。

组合流文章指导LPM加速流动并提供持续史诗以实现组合愿景和企业业务目标。

能力

通过以下评估完成对SAFe组合组织能力水平的衡量： 

• SAFe业务敏捷性评估 为业务和组合利益相关者设计，用于评估其在实现真正业务敏捷性方面的整体进展。 
• LPM核心能力 评估帮助投资组合领导力团队及其利益相关者根据战略与投资资金、敏捷组合运营和精益治理三个领域衡量其熟练程度。

这些评估中的每一项都遵循运行自我评估、分析结果、采取行动和庆祝成功的标准过程模式。参见衡量与成长文章的“衡量能力”部分以下载这些评估。

协调持续合规

面对日益严峻的挑战，许多企业在管理风险和合规风险方面面临重大挑战。法规数量可能巨大，风险显著，数据源和工具众多，且这些实体间的关系复杂。传统流程和基础设施难以有效处理。此外，传统合规流程倾向于将这些活动推迟到最后，使企业面临问题晚发现、后续返工甚至危及合规的风险。因此，建议采用更持续的方法协调与相关标准的持续合规。

此外，随着组织采用DevOps，数字产品的交付速度飞速提升，使合规在不造成阻碍的情况下跟上步伐极具挑战性。合规变通方法和例外比比皆是，可能导致监管或法律风险，更糟的是，组织因不合规而被政府关闭或接管。

合规自动化

“组织需要自动化方式在整个软件交付过程中跟踪治理，以便能够证明所有资产的完整性和所有运行应用程序的安全性。”

—《Investments Unlimited》[3]

那么，如何在交付速度急剧增加时确保部署管道的所有方面都受到保护？自动化治理、风险和合规的公司可以更好更快地实现组织目标，同时改善流动、减少返工并满足法规。

[4]中的DevOps自动化治理参考架构论文为组织提供指导，帮助其在持续交付管道中设计和实施自动化治理。这一开创性白皮书阐述了自动化合规和治理重要元素的新策略。该白皮书启发了《Investments Unlimited》一书，以小说形式推进这些创新理念并讲述故事。这项工作及其他工作为组织提供了自动化合规并将合规风险左移的起始计划。

合规和遵守监管与行业标准文章提供关于这一重要合规主题的更多信息。

大数据安全

每家企业都使用数据改进产品、优化运营并更好理解其客户和市场。大数据问题在组合层面解决，因为它需要组合内及跨价值流的愿景、投资和治理。大数据治理基于控制数据使用的内部数据标准和政策，管理企业系统中数据的可用性、可用性、完整性和安全性。有效数据治理确保数据一致可信且不被滥用。[5]

精益投资组合管理事件

LPM职能的有效运作依赖于三个重要事件： 1. 战略组合评审 2. 组合同步 3. 参与式预算

通常，这些事件按节奏举行，如图7所示。

图7. LPM事件的典型节奏

战略组合评审

战略组合评审事件提供持续的战略、实施和预算协调。该事件专注于实现和推进组合愿景。通常按季度节奏举行，至少在下一次PI计划事件前一个月，以使价值流能够准备并响应任何变更。

组合同步

组合同步提供组合在实现目标方面进展的可见性。该事件比战略组合评审更具运营焦点。主题通常包括评审史诗实施、KPI状态、处理依赖关系和消除障碍。组合同步通常每月举行，特定月份可能被战略组合评审替代。

图8比较了战略组合评审和组合同步事件。

图8. LPM事件目的与主题

参与式预算

SAFe参与式预算（PB）是LPM事件，其中一组利益相关者决定如何跨解决方案和史诗投资组合预算。结果数据用于最终确定价值流预算的调整。这些预算通常每年使用PB调整两次。如果调整频率较低，支出固定时间过长，限制敏捷性。此外，尽管更频繁的预算变更可能看似支持增加敏捷性，但可能造成过多不确定性且无法承诺任何近期行动方针。（更多信息参见精益预算）。

总结

在日益不确定的世界中成功定义和执行战略具有挑战性。它需要现代化投资组合管理，应用精益-敏捷思维，并围绕向客户交付持续价值流的价值流组织敏捷团队和ART。

战略与投资资金确保“正确工作”在“正确时间”发生。当前举措的持续早期反馈，加上精益资金方法，使组合能够做出必要调整以满足业务目标。敏捷组合运营促进跨组合价值流的协调，保持战略与执行的一致，并促进持续卓越运营。精益治理通过动态预测和预算、衡量组合绩效以及协调持续合规来闭环。这三个维度共同作用，创造卓越的经济成果。

了解更多

[1] Moore, Geoffrey A. 《Escape Velocity: Free Your Company’s Future from the Pull of the Past》. Harper Business, 2011.

[2] Bungay, Stephen. 《The Art of Action: How Leaders Close the Gaps Between Plans, Actions and Results》（10周年纪念版）. Nicholas Brealey, 2022.

[3] Beal, Helen, Bill Bensing, Jason Cox, Michael Edenzon, Topo Pal, Caleb Queern, John Rzeszotarski, Andres Vega, and John Willis. 《Investments Unlimited: A Novel about DevOps, Security, Audit Compliance, and Thriving in the Digital Age》. IT Revolution Press, 2022.

[4] Nygard, Michael, Dr. Tapabrata “Topo” Pal, Stephen Magill, Sam Guckenheimer, and John Willis. 《DevOps Automated Governance Reference Architecture: Attestation of the Integrity of Assets in the Delivery Pipeline》. IT Revolution Press, 2019. 检索于2023年10月11日，自 https://myresources.itrevolution.com/id006657043/DevOps-Automated-Governance-Reference-Architecture

[5] Stedman, Craig, and Jack Vaughan. 《What is data governance and why does it matter?》. TechTarget, 2022. 检索于2023年10月11日，自 https://www.techtarget.com/searchdatamanagement/definition/data-governance

Lucas, Clarissa. 《Beyond Agile Auditing: Three Core Components to Revolutionize Your Internal Audit Practices》. IT Revolution Press, 2023.

文章转载自公众号：全球南方学术论坛

本文编辑：吴艺凡  

会议主办方：全球南方学术论坛、AI雪鸟会

会议同步视觉记录：优普丰AI敏捷创新咨询/“布说布画” Brenda（小布老师）

人工智能的浪潮，正从科技巨头林立的都市，以前所未有的速度涌向广袤中国的“神经末梢”——县域。这片承载着数亿人口、连接着城乡未来的广阔地带，正成为检验AI技术普惠性与生命力的终极试验场。县域经济与民生场景正悄然成为AI应用的新前沿。

如何让AI不只停留在大企业与大城市之间，而是真正扎根于乡土、赋能基层？如何在数字中国建设的时代浪潮中，把握县域AI的战略窗口？

2025年7月5日，由全球南方学术论坛与AI雪鸟会联合主办的”县域AI战略与应用研讨会”以线上会议形式成功举办，并通过微信视频号同步直播，吸引超过3500人次在线观看。

本次会议由华东师范大学国际传播研究院院长吕新雨致辞，全球南方学术论坛秘书长熊节主持。会议汇聚学界、产业界和企业一线的专家学者，围绕AI技术在县域发展中的战略布局与实践应用展开深入探讨，重点研讨AI推动县域经济数字化转型与高质量发展的实施路径。研讨会设置三个核心议题，与会专家进行了充分交流与分享。

议题一 从“工具”到“范式”：重塑县域发展的认知框架

本次研讨会以对AI在县域发展中定位的根本性反思为起点。与会学者普遍认为，必须超越将AI视为单纯“提效工具”的局限，深刻理解其作为一种“思维范式”的革命性力量。它要求我们重新审视发展的目标、组织的形态乃至个体的生存方式。

杨静 | AI应用赋能县域发展的新质生产力

贵州大学副教授杨静以西部脱贫县榕江为样本，描绘了县域拥抱AI的现实图景。政策与资金的支持是“天时”，技术的发展是“地利”，但基础设施薄弱、本土人才匮乏、企业数字化能力不足构成了“人和”的巨大挑战。他的建议直指根本：需要进行系统性投入，从“输血”式的项目引进，转向“造血”式的人才培养与生态建设。

申健 | AI带人类从“有限游戏”走向“无限游戏”

优普丰首席AI场景科学家申健提供了一个哲学视角。他借用詹姆斯·卡斯的理论，指出传统工作是追求“胜利”的“有限游戏”，规则与边界清晰；而AI时代的未来，则是一场以“存续”为目的、规则与参与者不断演变的“无限游戏AI的价值不在于完美替代重复劳动，而在于将人类从“有限游戏”中解放出来，投身于更具创造性与灵活性的探索。这对于资源相对有限的县域而言，或许意味着一条非对称的、跨越式发展的可能路径。

徐昊 | 数智化战略与建设统筹

汇丰银行首席工程师徐昊则将目光投向组织内部。他运用Cynefin框架，将数字化转型中遇到的问题解构为简单（Obvious）、繁杂（Complicated）、复杂（Complex）和混乱（Chaos）四种情境。他强调，组织的决策者与执行者必须首先清晰诊断自身所处的情境，才能匹配正确的应对策略。避免用“繁杂”的方案去应对“复杂”的系统问题，是县域数智化建设从混乱走向有序的关键。

仝键 | LLM在知识工作中的应用模式思考

独立顾问仝键对大语言模型（LLM）在知识工作中的应用进行了冷静剖析。他坦言，LLM并非万能灵药，其“幻觉”、噪音、过载等问题在信息质量参差不齐的县域场景中可能被放大。然而，随着端侧大模型兴起、模型能力走向差异化，与LLM共存并善用其能，将成为未来知识工作者的核心素养。对县域而言，这意味着需要培养一批既懂业务、又懂AI的“赤脚开发者”。

曾泽华 | 中华传统文化大模型的研究与应用

洲明科技AI大模型负责人曾泽华系统阐述了中华优秀传统文化大模型的研发路径：以哲学思想为灵魂、古典文学为基石，构建”文本-多模态”双轨体系。通过联合高校，整合3D文物扫描、非遗影像等多元数据，重点攻克文言文理解准确性和多模态融合难题。目前已开发出具备情感陪伴和专业问答能力的山隐大模型系列产品，涵盖智能音箱、教育手办等应用场景。

议题二 从“输血”到“造血”：AI驱动的在地产业新生

如果说范式变革是“顶层设计”，那么产业应用则是AI在县域“落地生根”的根本。与会者聚焦文旅、农业等县域特色产业，探讨AI如何从外部赋能转向内生驱动，培育出真正属于地方的可持续发展动能。

王崎 | 智慧农业：植保先行，重塑“靠天吃饭”的古老命题

贵州大学特聘教授王崎指出，智慧农业的核心的一个应用场景是植物保护。通过AI进行病虫害识别、农药分子设计和智能预警，能够精准破解“靠天吃饭”的古老难题。他分享的研究成果，展示了AI如何为县域农业提供从育种到餐桌的全链条智能化方案，这对于保障国家粮食安全和促进农民增收具有双重意义。

许国腾 | “AI+新基建”：解锁县域文旅的沉浸式未来

贵州大学副教授许国腾认为，县域文旅的未来在于“新动能培育”。AI不仅能在供给侧提升产品创意，更能通过满足消费者的个性化、沉浸式体验需求，创造全新的消费场景。同时，AI也是“讲好县域故事”的利器，能够助力本土文化实现高效的国际传播。

张安思 | 村域智能飞行：低空经济如何飞入寻常百姓家

贵州大学副教授张安思将视野拓展到“村域智能飞行”这一新兴领域。无人机在农业植保、物流配送、应急巡检中的应用，正在为县域经济开辟“低空经济”的新赛道。然而，安全、效率与成本仍是横亘在前的三座大山。他的研究致力于攻克飞行控制与数据处理等核心技术，目标是让智能飞行真正“飞入寻常百姓家”。

曾学海 | 个人崛起：AI时代的个人内容创作

思特沃克工程师曾学海对个人创作者的生存状况进行了深入分析，提出了引人深思的问题，并从个人角度阐述了人工智能引发的职业变革以及商业化模式。在就业压力和内容同质化的双重挑战面前，他展示了人工智能为个人创作者在创意构思到作品完成的整个过程中提供全面支持的潜力。

曾磊 | 当AI遇到工作：让机器为你打工

Orris AI独立开发曾磊从自身创业的经验，讲述了AI在工作中的全面应用，并展示了如何利用AI实现从需求到代码的全流程自动化开发，让“机器为你打工”成为可能。对县域而言，最大的红利或许不是盲目招商引入大企业，而是激活无数个被AI赋能的“超级个体”。

议题三 从“黑箱”到“可用”：技术架构的平权与创新

AI在县域的普及，最终依赖于技术本身的进步与架构的创新。如何让高深的技术变得稳定、可信、易用，并能处理县域场景中常见的非结构化、小样本数据，是本场技术专家们关注的焦点。

徐计 | 引领树结构：让大模型在“小数据”场景中更智能

贵州大学特聘教授徐计针对县域数据“多而乱、标注少”的痛点，提出了“基于引领树结构的多粒度大数据智能分析”方法。该技术能更高效地从未标记数据中筛选出最具代表性的样本，极大降低了数据标注成本，提升了模型在长尾分类、图神经网络等复杂任务上的表现，为解决县域数据治理难题提供了新的技术武器。

王洪亮 | 思维链：拆解复杂问题，让AI更“会思考”

大连顺致CEO王洪亮介绍了“思维链”（Chain of Thought）的构建方法。面对常见的复杂业务需求问题，简单的对话得出的结果往往不尽如人意。思维链技术通过将复杂问题拆解-解决-整合，模拟人类的逻辑推理过程，显著提升了AI的分析准确性。这为开发更“懂”复杂需求的智能系统铺平了道路。

朱俊杰 | RAG技术：破解“模型幻觉”，打造落地的AI政策顾问

上海赋立咨CEO朱俊杰则聚焦于RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术在政务服务中的应用。政策更新快、咨询问题模糊、模型产生“幻觉”是AI在政务场景落地的核心障碍。他通过智能搜索、数据治理与知识图谱相结合的RAG方案，展示了如何构建一个能提供全方位、精准政策咨询的AI服务系统，让技术真正服务于民。

结语

本次研讨会通过深入的思想碰撞，系统阐释了AI赋能中国县域发展的三大路径：认知上，从工具论转向范式论；产业上，从外部输血转向内生造血；技术上，从模型为王转向架构创新。

将研究扎根于祖国的大地上，不仅是一句口号，而是一种行动的召唤。AI在县域的未来，并非一个纯粹的技术问题，而是一个关乎发展模式、社会公平与文明形态的深刻议题。这场发生在中国“神经末梢”的变革，其经验与挑战，或许也将为全球南方其他致力于数字化转型的国家与地区，提供一份来自中国的独特参照。

作者：Dean Peters，2025 年 6 月 8 日

翻译：优普丰 AI 敏捷创新咨询

原文：https://deanpeters.substack.com/p/vibe-first-validate-fast-verify-fit

💪🏻先活下来，再扩张

欢迎来到许愿式编码（Vibe Coding）时代的产品探索——AI 辅助原型制作看似真实却可能并非如此——AI 智能体工具和利益干系人剧场（译者注：为了给利益相关者留下印象或满足他们的形式主义要求，而进行的一些不必要的、表面化的、甚至带有欺骗性的活动）——错误的原型成本远高于错误的路线图。

[图1：你现在还不需要扩大规模。但你确实需要停止猜测。]

“测试你的想法最昂贵的方式是构建生产级质量的软件。” ~Jeff Patton,Dual Track Development

每个原型都讲述一个故事。有的低声诉说可行性，有的咋呼，“看这个 Figma原型图！”，还有的则撒谎……美丽、自信且频繁。你的高管们相信它们。作为产品经理，你现在还不需要扩大规模……但你确实需要停止猜测什么值得构建。

让我们来解决这个问题。但首先，让我们重新定义 2026 年（这不是打字错误，朋友们）的“原型”意味着什么。

🔍 重启：生命力（Proof of Life）探测器

回到 2015 年，我困于与高管的“功能人质谈判”（译者注：”Feature hostage negotiations 是一个在产品管理领域非常形象的术语，用来描述产品经理在确定产品功能优先级和路线图时，与内部或外部利益相关者之间进行的一种高压、不对等的谈判局面）中，他们无法区分原型和生产级构建。所以我发明了一种新型工件：

PoL 探测器——生命力证明

• 轻量级
• 一次性
• 范围狭窄
• 极其诚实
• 小巧且专注

将它们视为探测任务，而非 MVP。永远不是 MVP！*这些*微小的发现行为（TADs）*旨在降低决策风险……而不是证明 HiPPO （薪水最高的人的意见）最新的想法，或被受到相信许愿式编码的海鸥型经理突然俯冲和排便（译者注：swoop-n-pooped，海鸥的行为，这里指乱拍脑袋）。

🧠 明智（且经济）地选择

不是每个问题都是需要锤子的钉子。也就是说，仅仅因为许愿式编码让它看起来真实，并不意味着它就是真实的。并非一切都值得许愿式编码。

所以，在像万圣节糖果一样分发开发时间之前，问问自己：

我们试图降低什么风险？以及听到最残酷真相的最便宜、最快的方式是什么？

🍦 原型的几种风味（现在带有 AI 配料）

1. 可行性检查我们甚至能构建这个吗？1-2 天的突击和删除测试。想象：GenAI 提示链，LMMs 评估，数据完整性扫描，第三方 API 嗅探测试，或评估工具契合度。这是关于揭示技术风险——而不是为了给人留下印象而构建。
2. 聚焦任务的测试用户能否顺利完成这项工作而无摩擦？验证关键瞬间：一个字段标签，一个决策点，一个流失点。像 Optimal Workshop 和 UsabilityHub 这样的工具使这变得非常简单。
3. 叙事原型这个工作流程是否值得一个“绝对肯定”？考虑 Loom 演示，宣讲视频，或幻灯片故事板。这不是“构建与购买”。这是“讲述与测试”。讲述故事，然后看看谁买账。像 Sora、Synthesia 和 Veo3 这样的文本到视频工具让你快速、低努力地创造叙事——无需编写代码或制作可点击原型。
4. 合成数据模拟我们能否在不消耗生产资源的情况下建模？使用像 Synthea 这样的工具模拟用户。利用像 DataStax LangFlow 这样的系统测试提示逻辑，边缘情况，或揭示未知数。这就像风洞测试——只是比事后分析便宜。
5. 许愿式编码 PoL 探测器（旧称“混合原型”）这个弗兰肯（译者注：怪物）软件能否在与用户接触中生存？通过 Canvas 屏幕连接的 ChatGPT 提示，用一点 Replit 和 Airtable 部署？砰：假前端，半可信后端，48 小时内的用户反馈。这不是产品——这只是足够的幻觉来捕捉真实信号。如果他们使用它，太好了。如果他们忽略它？更好——你刚刚避开了一个六个月的路线图绕道。只是不要将动力与成熟度混淆。“最大的风险是构建没有人想要的东西。这就是为什么在投资构建完整解决方案之前，我们需要验证我们的假设。”~Melissa Perri,Escaping the Build Trap

🧪 头号原则

使用最便宜的原型来揭示最残酷的真相。如果它不刺痛，那可能只是表演。

[图2：为工作选择合适的工具。为你的假设选择合适的测试规模。]

🙌 向前辈OG 致敬

这篇文章借鉴了 Marty Cagan 2014 年的博客文章“原型的几种风味”和他的书中《启示录：如何创造客户喜爱的科技产品》第 43 章。

虽然他的例子在今天的生成式助手和廉价原型工具的世界里可能已经过时…… … 他的观点仍然有用…… ……我们需要有意识的生命力验证，而不是原型剧场。

🎯 轮到你了

当你需要在开发人员投入之前进行风险检查时，你的 PoL 探测器是什么？

在评论中留下你最喜欢的风味——或者你最大的失败。

让我们更聪明地验证，更干净地出原型。并避开下一次俯冲和排便。

你肯定知道“AI提示词工程”，但真正决定未来的是“上下文工程”，这玩意儿厉害到能颠覆认知！为啥说它比提示词工程更重要？展开说说~

（内心OS：「提示词」还没搞明白，更别说「提示词工程」，现在好了，又来了个「上下文工程」，要ming😭）

（图片由AI生成）

什么是「提示词」？

简单说，就是你直接给AI的指令或问题，比如让AI“总结文章”“翻译英文”，这就是提示词，是AI理解你意图的起点，就是AI听到的一句话。

什么是「提示词工程」？

提示词工程可不是瞎说，而是一套系统、科学的方法，用来设计、测试、优化提示词，目的就是让AI产出更精准、高效。就像软件开发一样，有方法、测试、迭代。

比如让AI翻译，你从“请翻译”到“扮演专业翻译”再到加“CoT”，不断测试优化，这就是提示词工程，就是让AI“听好话，干好事”。

什么是「上下文工程」？

重点来了，上下文工程才是关键！“上下文”不是一句提示词那么简单，它是AI回答前能看到、调用、记住的所有信息，包括系统设定、历史对话、长期记忆、调用工具返回的信息。

AI的“上下文窗口”有限，信息过多会拖慢甚至搞懵它。所以，高效组织这些信息超重要！

你问AI“今天的新闻”，AI会调用“日期工具”“搜索工具”，获取新闻，还会考虑压缩信息。如果你接着问新闻详情，AI会从历史对话找链接，调用“网页抓取工具”获取内容。

这个“主动判断、调用工具、组织信息”的过程，才是上下文工程的核心，它决定了AI的“智商”和“记忆力”！

总结

提示词是随便对AI说说，提示词工程是教AI“怎么说话”，而上下文工程，是给AI设计“大脑操作系统”，定义AI怎么思考、获取信息、与外部世界互动！

AI Agent爆发，上下文工程直接站C位，它决定了AI是只会听指令的笨蛋，还是能自主解决问题的“智能体”。

未来，不是你掌控AI，就是被AI掌控。选哪边？你得自己看着办！

PSM（Professional Scrum Master）认证和PSPO（Professional Scrum Product Owner）认证由Scrum.org机构颁发，主要面向对Scrum感兴趣的人群，是对敏捷知识掌握情况的自我测验评估工具，也是一个敏捷领域内公认的专业资格认证。

据scrum.org机构官网所示规则，任何人可以不参加任何认证培训课程（通常是2天），0经验、0门槛，只需要缴纳考试费用便可直接在www.scrum.org 官网-英文网站上注册，参加PSM认证/PSPO认证在线考试，考试通过后就可以获取证书，终身有效。官方说明

值得一提的是，PSM II认证验证您作为 Scrum Master 应用 Scrum和解决现实世界中复杂问题的能力。尝试考取PSM II认证时，推荐你先学习PSM I，但这并不是强制的先决条件。PSPO II同理。官方说明：PSM  II，PSPO II

说起来好像很容易，“考试通过就能拿证”~但是，注意但是来了，PSM II和PSPO II考试只有一次机会，未通过就得缴费重考！也不用担心，作为专业的培训咨询机构，“玩真的”帮助和陪伴每一位学员成长，怎么能不考虑到大家的难处呢？我们有专业教练进行备考辅导，提供考试经验攻略、易错题集讲解、备考指南、模拟题练习、考试报名指引等服务，帮助大家更快更稳地通过考试，拿下证书so easy~同时，还免费赠送70+个学习视频和4本电子书的在线学习大礼包！

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免责声明：我们不提供认证培训、考试和证书，请务必到 www.scrum.org 官网-英文官方网站注册、考试和查询，不要轻信其他类似网站，谨防诈骗。

Scrum org的PSPO/PSM认证适合谁：

1、 希望较低成本、快速对Scrum理论有基础了解的朋友。

2、 希望获取国际认证，增加自己面试、就业竞争力的朋友。

3、希望学习Scrum但目前所在企业环境可能暂时应用不上，以备未来的朋友。

考试指南

不同认证的考试价格、时长、通过标准说明如上。

报考流程步骤汇总如上，以下是详细报考步骤讲解：

第一步，到scrum.org官方网站上进行帐号注册。

注册时需要填写邮箱与帐号信息，一定要牢记。

第二步，根据你想要报考的认证选择对应的网址链接进入，网页底部点击“购买“。

网站将自动跳转至购物车，记得检查数量与价格是否准确哦。

第三步，网站继续自动跳转，为刚才的订单添加支付，并付款，记得反复确认价格、数量、购买内容是否正确。

第四步，支付成功不久后，将在邮箱收到邮件，里面有对应的考试链接以及属于你的考试密码（记得不要告诉其他人）。

第五步，通过邮件的链接进入网页后，并输入密码即可开始正式考试啦。

考试过程说明：考试中途不可以退出，请预留出足够的时间进行考试。

考试过程有不明白的题目不需要紧张，可以通过浏览器的网页翻译切换中文，也可以中途点击Mark按钮，稍后再回来查看题目。

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我们为什么要练习手绘字？
大部分的职场人，每天接触最多的办公工具可能是电脑、平板，任何任务只要敲几下键盘、点击下鼠标，所有的文字立即就生成了。
在这个崇尚短平快的时代，似乎越来越多的人忽略书写，然而——
写得一手好看的手绘字不仅让我们的笔记赏心悦目，同时也能为视觉呈现增加高级感，写好手绘字也是视觉表达的一个重要形式。它帮助我们展现个性、提升专注力、激发创造力。
同时写字养心，也让我们有更多的时间进行高质量的独处和对话，让自己慢下来，去感受笔尖在手上的挥舞。
所以说——写字不只是技能，是一种自我修炼，是一种情绪安放，更是一种表达自己的方式。
布解之媛·妙笔生「字」书写营不是教书法的课程，而是教你写得 “好看、清晰、专业” 形成个人的书写风格——为表达加分，为呈现添彩。
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课程会先从简单笔画、偏旁规则开始，教会你手绘字的书写规则，掌握基本写字思路和技巧之后，我们就开始了解文字的排版、装饰，让表达更生动。文字配上简单的图标视觉符号，“意” 和 “义” 都充分展现，成为一副简单的图文并茂的作品。

同时，手绘字呈现在大篇幅笔记和文章里又显得格外灵动。
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