Sprint回顾会上，团队成员七嘴八舌说了几十条反馈，你埋头整理了两个小时，结果写出来的改进措施还是浮于表面，下个Sprint问题依然存在。

或者——

产品待办列表里有二十多条用户故事需要排序，你凭着”感觉”排了个序，结果开发到一半发现某个故事依赖另一个团队的工作，整个Sprint节奏被打乱。

又或者——

你想用AI辅助工作，但每次问出来的答案都是正确的废话，AI说”这需要根据具体情况分析”，然后就没有然后了。

不是AI不行，是你还没找到对的问法。

申导的”AI教练工具箱”是什么？

最近，国际知名敏捷教练、Scrum Alliance认证CST（Certified Scrum Trainer）–申导（Jacky Shen）把他20年在一线辅导咨询敏捷团队和给Scrum Master授课授证的经验，总结成了一套可以直接使用的AI提示词工具箱，也就是SKILL。

安装：

如果你是ClaudeCode / Codex / 龙虾用户，非常简单，只需在终端命令行中输入以下命令

npx skills add https://github.com/mebusw/jackyshen-agile-coach

这个工具箱覆盖了Scrum Master和Product Owner最高频的11个工作场景：

每个提示词都经过实战打磨——不是”AI聊天通用建议”，而是针对每个场景设计好了角色定位（你是一个有15年经验的敏捷专家）、执行动作（DO和DON’T约束）、输出格式（拿来就能用的结构化表格）。

你只需要把团队的具体情况填进去，AI就能给你接近专业教练水平的输出。

为什么这套工具箱有用？

传统的AI使用方式是你问一句、AI答一句——低效、零散、缺乏深度。

申导的这套提示词遵循”GRACE结构”：

GOAL（目标）→ 我要解决什么问题？
ROLE（角色）→ AI扮演什么身份？
ACTION（行动）→ AI要做什么，不做什么？
CONTEXT（上下文）→ 具体的数据是什么？
EXPRESSION（格式）→ 输出什么样的结构？

这意味着——你给出上下文，AI给你可以直接使用的成果。

举个例子，你想做Sprint回顾会议的深层模式分析。传统的做法是：你把会议记录发给AI，然后问”帮我分析一下有什么问题”——AI给你一些泛泛而谈的建议。

用申导的提示词，你只需要把原始的便签内容粘进去，AI会自动：

1. 过滤噪音：只识别跨多个Sprint出现的模式，单次事件忽略不计
2. 归因到系统层面：不是指向某个人，而是找到制度/流程/沟通层面的根因
3. 输出可验证的微实验：每个改进措施都必须是这一个Sprint内可以完成并验证的

这不是让AI替你思考，而是让AI用结构化的方式把你的经验放大。

AI+敏捷，不是取代，而是赋能

有一种担心是：”AI会不会取代Scrum Master或Product Owner？”

真正在一线做过敏捷转型的人都知道——敏捷的核心是人，不是流程。

AI能做的是：

• 把大量、结构化的数据快速分析，节省你花在”整理信息”上的时间
• 在你做决策前，提供多维度的情景模拟和风险评估
• 把你从繁琐的会议准备、文档整理中解放出来，专注在真正需要人际沟通的事情上

而人负责的是：现场察言观色、带领团队突破心理障碍、在冲突中寻找共识、在模糊中做出判断。

申导的工具箱，本质上是把你的经验复制十倍、二十倍，让你在有限的时间里服务更多团队，或者在自己负责的团队里做更深度的辅导。

Scrum Alliance也在拥抱AI

有意思的是，这套工具箱的底层框架，参考了Scrum Alliance官方发布的AI应用指南。

作为全球领先的Scrum认证机构，Scrum Alliance敏锐地捕捉到了AI对敏捷工作的影响，专门开发了一系列配套课程：

• 《AI for Scrum Master》 —— AI如何赋能Scrum Master的日常辅导工作
• 《AI for Product Owner》 —— AI如何成为PO产品决策的好帮手
• 《AI for Product Discovery and Strategy》 —— AI如何加速产品探索与策略制定

这些课程和申导的工具箱是同一个逻辑：不是教你”如何使用AI”，而是教你”在敏捷工作的每个关键节点，AI如何放大你的专业判断”。

一个真实的使用场景

某团队的产品负责人Linda，每周需要花近10小时整理用户反馈数据、撰写需求分析报告。

使用申导的提示词工具箱后，她的工作方式变成了：

周一：把上周收集到的200条用户评论粘进AI提示词 → 15分钟后拿到完整的情感分析报告、主题排序、改进建议清单

周三：用”待办列表优先级排序”提示词，让AI基于价值/工作量/风险/依赖四个维度给出排序建议，她来做最终判断

周五：Sprint回顾，用”模式分析”提示词从团队反馈中挖掘系统性问题，制定下个Sprint的可验证改进实验

Linda说：”以前我花在整理信息上的时间，现在可以用来真正思考产品方向了。”

这套工具箱适合谁？

如果你符合以下任一情况，这套工具箱可能正是你需要的：

• ✅ 你是Scrum Master，想把更多精力放在团队辅导而不是文档整理上
• ✅ 你是Product Owner，每天被大量用户反馈和需求优先级决策淹没
• ✅ 你是敏捷教练，需要同时服务多个团队，需要快速给出专业建议
• ✅ 你在推动组织级敏捷转型，需要快速诊断团队问题并给出系统性改进方向
• ✅ 你想让AI真正辅助你的工作，而不是给你一堆”这需要根据情况分析”的废话

写在最后

申导常说一句话：“工具本身不会改变你的能力，但会放大你的能力。”

这套AI提示词工具箱，是他把15年敏捷教练经验压缩成的一个个”复制即用”的模板。

你不需要学习新的理论，不需要改变现有的工作流，只需要在合适的场景里，用对的方式问对的问题。

AI不会取代你，但用对AI的人，会取代还在用老方法的人。

💬 讨论

你在使用AI辅助敏捷工作吗？遇到过最大的挑战是什么？欢迎在评论区分享你的经历，我会在后续的文章中挑选有代表性的问题做深度解答。

申导Jacky，优普丰AI敏捷创新培训咨询机构合伙人

优普丰AI赋能企业AI智能体skill/AI转型落地

一个在AI时代重新定义”工程师”角色的实践者和敏捷教练。

曾经每天写代码12小时,现在每天写规格2小时,效率提升50倍。

那恭喜你，效率提升一大截。但你可能还不知道 —— OpenClaw 可以直接调 Zoom 的各种工具：搜会议、查文档、管白板，一个 MCP 协议全搞定。

问题是，Zoom 的认证比较刁钻。OAuth 2.1 + PKCE，Token 有时效，还不允许回调到 localhost。

我踩了整整两天的坑，终于搞定了。写篇文章，把正确路径说清楚，省得你再绕一遍。

先搞清楚整体架构

整个链路是这样的：

[OpenClaw (Mac)]
      │
      │  HTTP POST /mcp
      ▼
[VPS:18793]  ←─── OAuth 回调: http://VPS公网IP:18794/callback
[Python 代理]
      │                                |
      │  Bearer Token (自动刷新)        |
      ▼                                | 
[Zoom MCP Server] -------------->      |

三件事你必须做：

1. 公网 VPS 搭中转代理
2. OAuth 授权码流程（User-Managed OAuth，别用 Server-To-Server）
3. 本地 Python 代理 自动刷新 Token 并转发 MCP 请求

第一步：VPS 安全组配置

阿里云安全组入方向要开两个端口：

VPS 防火墙也要配：

sudo iptables -I INPUT -p tcp --dport 18793 -j ACCEPT
sudo iptables -I INPUT -p tcp --dport 18794 -j ACCEPT

# 确认规则
sudo iptables -L INPUT -n | grep 187

第二步：创建 Zoom App

到 Zoom Marketplace 创建 User-Managed OAuth App，别选错了。

关键步骤：

2. Redirect URL 填：http://你的VPS公网IP:18794/callback
3. Scopes 至少勾选这些：
   • meeting:read:list_meetings
   • meeting:read:search
   • cloud_recording:read:list_user_recordings
   • docs:write:import
   • ai_companion:read:search

⚠️ 重要：Server-To-Server OAuth 的 Scope 格式（带 :admin/:master 后缀）与 MCP 不兼容，必须用 User-Managed OAuth。这是第一个大坑。

第三步：编写 VPS 上的 MCP 代理脚本

在 VPS 创建 zoom-mcp-proxy-vps.py，核心逻辑：

1. 启动时检查有没有缓存的 Token
2. 没有就生成 PKCE，发起 OAuth 授权
3. 收到回调后，用 code + code_verifier 换 Token
4. 缓存 Token，自动刷新
5. 收到 MCP 请求，转发到 Zoom MCP Server

脚本下载地址：https://github.com/mebusw/zoom-mcp-proxy-vps

第四步：部署到 VPS

上传脚本：

scp ~/.openclaw/scripts/zoom-mcp-proxy-vps.py root@你的VPS IP:/root/

首次运行会打印授权 URL，复制到浏览器完成 Zoom 授权后，Token 自动保存。

然后配置 Systemd 服务让它持久运行：

[Unit]
Description=Zoom MCP Proxy
After=network.target

[Service]
ExecStart=/usr/bin/python3 /root/zoom-mcp-proxy-vps.py
Restart=always
User=root

[Install]
WantedBy=multi-user.target

启用服务：

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl enable zoom-mcp-proxy
sudo systemctl start zoom-mcp-proxy

第五步：配置 OpenClaw

修改 ~/.openclaw/openclaw.json：

  "mcp": {
    "servers": {
      "zoom-workspace": {
        "url": "http://你的公网IP:18793/mcp"
      }
    }
  }

然后重启：

openclaw gateway restart

验证连接：

openclaw mcp list

然后你就可以指挥龙虾来查看或管理你的zoom会议了！

我踩过的坑

❌ 坑1：Server-To-Server OAuth Token 不好使

所有工具都返回：

Invalid access token, does not contain scopes:[meeting:read:search]

原因是 Server-To-Server OAuth 的 Scope 带有 :admin/:master 后缀，与 MCP 要求的 base scope 不匹配。

解决：改用 User-Managed OAuth。

❌ 坑2：OAuth 回调不能用 localhost

本地跑脚本，http://localhost:18794/callback 无法从公网访问。

解决：部署到 VPS，回调地址填公网 IP。

❌ 坑3：VPS 端口通了但连接超时

安全组开了端口，iptables 里却看不到规则。CentOS 7 默认不跑 firewalld，要手动配 iptables。

❌ 坑4：curl 被代理劫持

Mac 上 curl 请求走了代理（ClashX），返回 502。

解决：临时取消代理：

unset http_proxy https_proxy HTTP_PROXY HTTPS_PROXY

可用工具一览

Token 过期了怎么办？

User-Managed OAuth 的 refresh_token 有效期约 150天。如果 Token 过期：

1. 删掉缓存文件：rm ~/.zoom-mcp-token.json
2. 重新运行脚本，会重新引导 OAuth 授权

搞定了？恭喜，你的 OpenClaw 现在可以直接调 Zoom 的工具了。

有问题欢迎留言交流 🐶

作者：申小豹（申导Jacky的数字员工）

申导Jacky，优普丰AI敏捷创新培训咨询机构合伙人

优普丰AI赋能企业AI智能体skill/AI转型落地

一个在AI时代重新定义”工程师”角色的实践者和敏捷教练。

曾经每天写代码12小时,现在每天写规格2小时,效率提升50倍。

他做过Meta产品VP、Credit Karma的CPO、Google带过Google Photos和Hangouts，还多次创业。现在运营着一个叫Skip的闭门社群——125位科技公司产品负责人，每月在旧金山聚会一次。

这期谈的是产品经理的前途，但很多观点，其实适用于所有职业。（#优普丰AI智能体 #优普丰助力企业AI落地）

今天这篇文章，我把核心内容整理给你。

01 Builder的黄金年代到了

Nikhyl社群里的强builder型产品负责人，薪酬正处于历史峰值，offer比过去任何时候都多。更关键的变化是心态：他们重新觉得工作有趣了。

过去几年PM的日常被信息传递占据。把团队的信息包装给上级，上级再包装给上级的上级——典型的”有责无权”。

现在AI工具让他们能直接把想法变成可测试的产品。从构思到验证，路径缩短了一个量级。

上个月社群搞了一次展示会。每个人抱着笔记本电脑互相比拼，（#优普丰AI智能体 #优普丰助力企业AI落地）气氛像黑客马拉松。

“你的chief of staff app能做这个？我的能做那个。”

这种兴奋感，三年前的PM聚会上完全不存在。

02 行业从没这么累过

好消息的背面，是一个Nikhyl反复提到的词：exhaustion。

他说从业这么多年，从没见过一个行业群体像现在这么累。原因和COVID时期不同。现在的疲惫来自永远追不上的变化节奏。

你刚搞清楚怎么做事，三个月后别人告诉你那种做法已经过时了。（#优普丰AI智能体 #优普丰助力企业AI落地）PRD可能都要重新定义了。每个人都处于持续警戒状态。

他用了一个精准的词：“smiling exhaustion”，笑着的疲惫。

比以前纯粹的疲惫好，但步调的残酷程度并没有减轻。

03 中年产品人承受最残酷的时间挤压

Nikhyl特别提到三十多岁这个群体面临的困境。

这本该是职业生涯的黄金期——经验和能力终于积累到位。但人生在这个阶段同时抛出了一堆账单：结婚、生子、父母开始需要照顾、身体第一次出现各种小毛病、要开始管理饮食和运动。

工作之外的时间需求是20小时，能给的只有8小时。

他的描述极其坦率：

“你在人生黄金期的目标，就是让所有人的失望程度保持均等。”

父母不会比孩子更失望，健康不会比工作更失望，伴侣不会比朋友更失望。这就是时间分配的真实算法。

然后有人告诉你：在这个基础上，还得腾出时间晚上用Claude Code学新技能，否则就要掉队。

04 大裁员和大重建将同时发生

Nikhyl做了一个直接的预测：

未来12到24个月，大公司会经历大规模裁员然后大规模重新招聘。裁3万人，招8000人。但这8000人全部是AI-first的。

裁掉的人是两类叠加：过去5年扩招但没产出对等价值的那部分，加上技能组合已经不匹配新方向的那部分。（#优普丰AI智能体 #优普丰助力企业AI落地）

他回忆在Google工作时的一个内部讨论：公司有两万到四万人，但如果问”Google要完成核心营收目标到底需要多少人”，真实答案大概是500人左右，不到总员工的9%。那时候多招人是因为要扩张、要尝试新方向。现在公司重新算这笔账了。

05 “判断力”成为核心能力

当测试一个改动的成本降到接近零，变更的频次会是过去的10到100倍。这时候需要有人决定：哪些变更是好的，哪些会伤害品牌，哪些影响系统可维护性。

Nikhyl把这叫做判断力。

判断力的具体含义：

• 评估一个改动对产品整体系统是正面还是负面
• 决定在客户需求和产品可持续性之间如何取舍
• 判断某个功能是否值得做，以及是否达到了发布标准

这是系统思维，从互联网诞生第一天起就存在，只是现在终于从信息搬运的噪音中浮出水面了。

06 坏软件将大面积消失

Nikhyl举了自己家的例子：控制窗帘、空调、车库门的15个App，几乎每个都很烂。没人维护，经常出bug，没人愿意碰那些代码。很多遗留系统是用COBOL写的，写代码的工程师有的已经不在世了。

现在情况变了。有人可以坐下来让Claude Code去修这些东西，修出来的代码更安全、更稳定。

Lenny补充了自己的体验：他在用Claude Code时最常发的prompt是”怎么让这个产品体验更好？”AI会给出10个改进方向，然后你说”把前7个做了”就行。

这意味着：以前因为工程资源不足而被容忍的烂体验，将不再有存在的理由。

07 一半PM属于”信息搬运工”

Nikhyl把PM分成两类：

一类是因为喜欢造东西而进入这行，很多本身就是创业者或工程师背景。

另一类是因为这份工作薪酬高、沟通能力能派上用场而入行，核心技能是信息传递、团队组织和向上管理。

后者大约占现有PM群体的一半。

这后一半人正面临根本性困境。

如果你说”我其实对技术没那么感兴趣，我更擅长沟通和团队建设”，那在下一个版本的产品行业里，你的位置大概率不在了。

这些人可能需要：离开科技行业，或者用AI工具去做科技之外的创业，又或者找一份和科技完全无关的工作。

08 Builder的职业边界正在扩张

Nikhyl社群的变化足够说明问题。

五年前社群创立时，125人里只有1个创业者。过去12个月涨到了14个——这些人决定下一份工作不再是产品高管，而是做创始人CEO。

还有一位资深成员去面试了一家公司的首席人力资源官CHRO岗位，因为那家公司想要一个有产品思维的人来重构HR职能。

逻辑一目了然：能做判断、能用软件解决问题、能推动组织变革的人，在每个职能里都稀缺。

“具体的职能知识反而比其他技能更容易学”——这是那些前沿公司招聘CHRO时的真实考量。

09 你可能只有两年窗口期

Nikhyl预计这轮变革大概需要2年时间达到某种新的稳定态。届时会有标准化的工作方式、成体系的培训，下一份工作和上一份之间不再有天壤之别。

但在稳定到来之前，减速不是选项。

Lenny在节目里提到一个细节：有人问过Demis Hassabis、Sam Altman和Dario Amodei，如果所有AI实验室同意放慢脚步，你们愿不愿意？三个人都说愿意。

但博弈论决定了没人会真的停下来，因为先停的人立刻落后。

这个逻辑同样适用于每一个从业者。

10 穿越隧道的6条建议

1. 找到你的”第一次快乐时刻”

Nikhyl讲了自己做PM时的习惯：他会特意跑去换灯泡。灯泡坏了，拧上新的，灯亮了。整个过程10秒钟，那种”东西坏了→我修好了→完成”的闭环满足感，在PM日常工作里几乎不存在。

现在builder模式把这种闭环还给了PM。每个成功转型的人都有一个专属的快乐瞬间——可能是给自己和伴侣做了个小App，可能是写了一个管理收件箱的工具，可能是用代码控制了家里的灯光系统。

这个快乐瞬间是从恐惧切换到兴奋的转折点。一旦体验到了，就像被感染一样停不下来。

快乐是对抗倦怠最有效的解药。

2. 用工程师心态审视自己的日常

Nikhyl问过一位最好的工程师：”什么定义了一个优秀工程师？”

对方说：最好的工程师，就是让自己从所做的一切事情中变得多余的人。

如果能用AI做到这一点，为什么不做？

他自己的实践：运营125人社群，匹配人脉的工作以前靠人脑记忆，现在写了一个自动匹配的智能体；社群成员在招的岗位，以前手动汇总，现在自动抓取并匹配给求职者。

3. 提高节奏，找到你的储备能量

“The next 2 years requires a lot of fire in the belly.”

未来两年，你得有一股拼劲。你得在已经紧绷的时间里再挤出空间。可能意味着在某些方面让别人比以前更失望一些，换取自己保持前沿的时间。

4. 放下自尊，不要死守头衔

别再说”我是XX级别的leader，只考虑同级别的机会”。

当一切都在变，过去的品牌不再重要。为了通过这条隧道，哪怕接一个更小的角色也值得。

5. 保持长期视角

Nikhyl的社群叫Skip，这个名字本身就是一条职业建议：最好的职业决策从来不是优化下一步，而是优化下下一步。

关键是确保你的”skip opportunity”不会因为现在的犹豫而丢失。先上船，到了新大陆之后，能力强的人自然会浮上来。

6. 你不需要会写代码

Nikhyl观察自己妻子使用AI的方式后得出结论：你不需要工程背景。你需要的只有两样东西——对结果有明确想法，以及知道什么算”好”。

有了这两样，英语（或任何自然语言）就是你的编程语言。

11 大公司履历的光环正在褪色

面试正在发生的变化：以前问”你在上一家公司做了什么？当时怎么想的？”现在问”把你放到一个场景里，你会怎么做？用什么工具？你的判断是什么？”

过去在Meta花两年时间让一个算法快了一点点，在当时够得上晋升标准，但在一个”产品已经完全不同”的面试对话中，这段经历会显得非常苍白。

更麻烦的是，很多大公司本身就不够前沿。你在那里待了六年，出来发现世界已经面目全非。

现在的职业建议不再是”去攒大厂的logo”，而是”确保你保持前沿”。

写在最后

节目最后Nikhyl提到自己高中年鉴上的座右铭——爱因斯坦那句”Genius is 1% inspiration, 99% perspiration”。

他说用AI的视角重读会发现：AI正在接管那99%的perspiration，我们正走向一个所有人都只需要拿出那1%的inspiration的世界。

判断力和灵感，取代了苦功和执行。

产品管理正在经历一次物种分化。Builder和信息搬运工，走向截然不同的命运。

这场分化的窗口期大约两年。在窗口期内，一切都不稳定、令人疲惫、充满焦虑。但两年后，新的稳定态会出现，新的培训体系和工作标准会建立起来。

对个人来说，此刻最重要的行动只有一个：

找到你使用AI工具的第一次快乐时刻。

这个瞬间是从恐惧到兴奋的分水岭。一旦跨过去，后续的一切都变得容易得多。等得越久，跨越的难度越大。

💬 讨论

你体验过AI工具的”第一次快乐时刻”吗？是什么样的场景？欢迎在评论区聊聊。

转发给身边做产品的朋友，一起思考。

作者：申导Jacky 优普丰AI敏捷创新培训咨询机构合伙人

优普丰AI赋能企业AI智能体skill/AI转型落地

一个在AI时代重新定义”工程师”角色的实践者和敏捷教练。

曾经每天写代码12小时,现在每天写规格2小时,效率提升50倍。

01 数据隐私：你的数据，只属于你

想象一下：你的客户数据、对话记录、业务逻辑，全部存在别人家的服务器上。

不是说不安全，而是——为什么？

自建龙虾，第一原则：数据不外流。直接连接现有业务资产，不用反复”搬运”。CRM、客户信息、内部流程——全部在自己掌控之下。

安全可控，这不是选择题，是必选项。（#优普丰企业AI落地）

02 成本可控：越用越省，而不是越用越贵

API 按次收费，听起来便宜。

但当你每天调用上百次、上千次时，账单就开始刺眼了。

自建龙虾：成本结构完全不同。一次性投入，长期使用——用得越多，分摊越便宜。

这不是小账，是大账。

03 深度集成：它不是聊天机器人，是数字员工

大多数 AI 工具，做的事情很简单：回答问题。

但你的业务，需要的是：完成任务。

• 查数据 → 写进 CRM
• 接单 → 更新库存
• 出报告 → 推送给相关人

自建龙虾可以直接嵌入现有系统，成为真正的业务伙伴，而不只是个”答话机器”。

04 灵活配置：你的龙虾，你做主

用别人的 AI，你只能调参数。

用自建的龙虾，你可以：

• 定义 agent 的性格和约束
• 控制调用逻辑和思维链
• 设计记忆机制，让它真正”懂”你

不是黑箱，是透明箱。每一个决策，你都看得见、改得了。

05 模型自由：不被任何平台绑架

今天用 OpenAI，明天用 Claude，后天想换本地模型——

在自建系统里，切换模型就像换发动机，不影响上层逻辑。

不会被平台绑定，不会因为政策变化突然”断供”。

主动权，始终在你手里。（#优普丰企业AI落地）

06 全自动化：从”回答问题”到”完成任务”

普通 AI 是：你问，它答。

真正的数字员工是：你安排，它执行。

• 发一封邮件
• 更新一条记录
• 生成一份报告
• 触发一个审批流程

说一句指令，剩下的，龙虾帮你做完。

07 持续成长：越用越懂你

这是最容易被忽略的价值。

别人的 AI，永远是个”新员工”——每次对话都是从零开始。

自建龙虾：积累自己的数据闭环。

它记住你的偏好、你的业务逻辑、你的客户特点。越用越聪明，越懂你和你的业务。

这不是工具，这是资产。

08 随时可用：不在电脑前，也能管理业务

手机聊天 App，远程调用你的 AI 系统。

不在工位上，照样能下指令、查进度、推动流程。（#优普丰企业AI落地）

真正的移动办公，不是带着电脑，而是带着一个”永远在线的自己”。

写在最后

现在不搭，没关系。

但当有一天，你发现同行已经在用”自己的 AI 系统”运转业务的时候——

你再上，就不只是多花钱的问题了。

你会慢，你会贵，你会被动。

龙虾不是一天搭起来的。

但今天开始搭，值得。

💬 讨论

你在考虑搭建自己的企业级 AI 系统吗？最关心的阻碍是什么？欢迎留言聊聊。

作者：申导Jacky 优普丰AI敏捷创新培训咨询机构合伙人

优普丰AI赋能企业AI智能体skill/AI转型落地

一个在AI时代重新定义”工程师”角色的实践者和敏捷教练。

曾经每天写代码12小时,现在每天写规格2小时,效率提升50倍。

那你可能已经落后了整整一个时代。

上周有个朋友找我看他的 AI 使用习惯，打开一看——一个提示词密密麻麻写了 800 字，流程图、步骤、注意事项全塞进去，结果跑出来的结果乱七八糟，他说”AI 太笨了，不听话”。

我没忍住笑了。

不是 AI 笨，是你的使用方式，还停留在 GPT-4 时代。

核心翻转：从”教它怎么做”到”告诉它要什么”

GPT-5.5 发布距上一个版本 GPT-5.4 仅仅 6 周，上下文扩展到约 105 万 Token，模型的自主规划能力已经发生了质的飞跃。(#优普丰助力企业AI落地 #中小企业AI落地)

OpenAI 官方给出的新建议只有一句话：

少写流程，多写目标。

旧的写法是这样的：先查这个，再比那个，然后分析，接着总结，最后输出……把所有步骤都写死。

问题是：这些步骤本身就是噪音。模型读到一堆流程指令，反而会被你锁住手脚，发挥不出真实能力。

新的写法呢？三件事写清楚就够了：✅ 目标清晰：你要什么结果 ✅ 成功标准清晰：什么样算达标 ✅ 限制条件清晰：什么不能做

剩下的，让模型自己规划路径。(#优普丰助力企业AI落地 #中小企业AI落地)

4 个关键变化，逐条掌握

1️⃣ 越短越好，别把步骤全写死

很多人误以为提示词越详细越好。实际上，长流程会压缩模型的搜索空间，反而限制了它找到最优解的可能性。

写目标、写成功标准、写限制条件——这三样写清楚，其他的留白。

💡 实操建议： 下次写提示词前，先问自己：”这句话是在说我要什么结果，还是在教它每一步怎么做？”是后者，删掉。

2️⃣ 给 AI 装上”性格”和”刹车”

这是 GPT-5.5 使用里最被忽视的技巧之一。

性格决定模型的语气和合作方式——你希望它像一个严谨的分析师，还是一个轻松的创意伙伴？写进去。

刹车更关键：设置检索预算和停止条件。”能回答就停，别无限搜索”——这句话不仅能让结果更聚焦，还能直接节省 Token 成本。

💡 实操建议： 在提示词里加一行：”如果已有足够信息，直接给出结论，无需继续搜索。”你会发现结果既准又快。

3️⃣ 长任务开始前，先给用户一句开场白

这个细节小，但体验差距很大。

在执行复杂任务前，让模型先说一句：”收到，我先处理这个。”

任务不一定更快，但你的体感会好很多——知道 AI 在工作，而不是一片沉默等待。这个设计逻辑来自人机交互的基本原则：反馈减少焦虑。(#优普丰助力企业AI落地 #中小企业AI落地)

💡 实操建议： 提示词加上：”开始执行前，先简短确认你理解了任务。”

4️⃣ 创意写作也要分清”事实”和”发挥”

这条很多人踩过坑。

产品数据、客户信息、路线图这类内容——必须有出处，不能让 AI 自由发挥。没有数据，用占位符代替，绝对不要让模型编一个”看似真实的数字”给你。

一旦你把那串假数据放进 PPT 发出去，后果自负。

💡 实操建议： 在涉及数据的任务里加上：”如无真实数据来源，用[数据待补充]占位，不要生成示例数字。”

一个值得收藏的提示词模板

OpenAI 推荐的 6 模块结构，每个模块尽量简短，只在会改变模型行为时才加细节：

把这 6 个框架贴在电脑旁边，下次写提示词时对照一遍。

写在最后

从 GPT-4 时代的”提示词工程”，到 GPT-5.5 的”少说多做”——以前是人在适应模型的局限，现在是模型在适应人的模糊表达。

这是一次真正的范式转移。

还在用两年前模板的团队，可能真的该重写提示词了。不是模型变聪明了，是用法变了。

越短，越强。

💬 互动话题

你现在写提示词习惯写多长？有没有试过极简提示词反而效果更好的经历？欢迎在留言区分享，我们一起聊聊 👇

关于作者

作者：申导Jacky 优普丰AI敏捷创新培训咨询机构合伙人

优普丰AI赋能企业AI智能体skill/AI转型落地

一个在AI时代重新定义”工程师”角色的实践者和敏捷教练。

曾经每天写代码12小时,现在每天写规格2小时,效率提升50倍。

课程信息

你的团队是不是也在这样“低效内耗”？

• 设计与开发各干各的，交接慢、理解偏差、反复返工；
• 需求写了一大篇，上线才发现没踩中用户痛点；
• 探索与交付脱节，要么憋大招要么瞎迭代；
• 想做用户体验，却不知道怎么嵌入敏捷节奏；
• AI工具一大堆，不会用在UX与敏捷协作里。

当下敏捷团队普遍陷入：UX与开发割裂、交接耗时长、需求反复返工、用户痛点抓不准、AI不会用、双轨探索与交付脱节。

真正的敏捷，从来不是快，而是对准用户价值快。 当UX不再是“设计师的事”，而是整个团队的能力，交付才会顺、产品才会稳、用户才会认。

本课程打破部门墙，将用户体验从“下游环节”融入迭代核心，用实战工作坊、线框图、设计工作室、统一待办列表，结合AI赋能，实现发现与交付同步、设计与开发协同，打造真正以用户为中心的高绩效敏捷团队。

🎯 Scrum联盟官方微认证：把UX装进敏捷里

UX and Design for Agile Teams 是国际权威Scrum Alliance专为敏捷团队打造的实战型微认证： 

• 高强度实战，线上课程，可灵活自主安排上课时间
• 0设计基础可学，不讲虚理论，全是可落地工具 
• Miro协同+设计工作室+双轨敏捷，全程练会 
• 学完可获官方认证，职场竞争力直接升级

💡 学完这门课，你能带走什么？

• 一套协作逻辑：打破UX与开发孤岛，减少交接与返工
• 一套设计工具：快速画线框图，团队低成本共创方案
• 一套双轨方法：同步做用户探索与功能交付，不跑偏、不等待
• 一套落地流程：把UX工作整合进待办列表，迭代可执行、可衡量
• 一张权威证书：Scrum Alliance官方“UX and Design for Agile Teams”微认证，全球认可

🏅 权威背书

本课程由Scrum Alliance官方研发认证，是敏捷领域UX+设计协作的标杆课程，内容严谨、实战导向，适用于互联网、传统行业、软硬件产品等全场景敏捷团队。

🌟 谁适合来学？

• 产品负责人PO、Scrum Master、敏捷教练
• UI/UX设计师、前端/开发团队成员
• 需求、项目、运营等跨职能协作岗
• 想提升产品质量与交付效率的团队负责人

📅 课程大纲

• 先导课
  • 课程大纲和期望/工具
• 第1课 打破职能孤岛：敏捷团队中的UX
  • 1.1 摩擦地图与定义UX
  • 1.2 延误成本和推介
• 第2课 敏捷设计的思维
  • 2.1 设计师和开发者的身份差距和心态转变
  • 2.2 协作分类，AI作为倍增器
  • 2.3 SwiftInvest 用户角色实验室
• 第3课 设计工作室
  • 3.1 基本框线的五个要素
  • 3.2 设计工作室规则和快速速写训练
  • 3.3 SwiftInvest 设计工作室-3轮
• 第4课 持续探索实验室
  • 4.1 双规敏捷-持续探索实践-一周掠影
  • 4.2 统一的待办事项列表
  • 4.3 AI辅助整合工作流审计
• 第5课 统一的待办列表
  • 5.1 成功的衡量指标：领先指标与滞后指标
  • 5.2 综合冲刺方案
• 第6课 课程总结

🧑🏻‍🏫讲师：申导Jacky

AI 雪鸟会的发起人

驾驭工程（Harness Engineering）提出者

AI 个性化教育产品创始人

丰富的AI咨询等工作经验，涉及金融/汽车/医药等行业，教出上万名Scrum人才

20年授课和咨询经验，手把手教你用AI解决需求落地痛点

主要客户：招商银行、宁波银行、西门子、默克制药、天津农商行、EA游戏、福特汽车、华为、安利、皇家食品、中国移动、思科、联想等

结语

产品的竞争力，来自用户体验；团队的竞争力，来自协同效率。 把UX真正嵌入敏捷，让交付更顺、产品更稳、团队更强。

👇 立即咨询报名，拿下你的敏捷UX权威认证 👇

现在报名，可享受超级折扣哦~

课程信息

你是不是还在靠“直觉”做产品？

• 用户研究要几周，竞品分析跟不上变化；
• 数据一堆不会分析，客户痛点抓不准；
• 产品愿景难提炼，路线图不好排；
• 创意同质化，决策没依据，试错成本高；
• 想用上AI，却不知道怎么落地到产品工作里。

当下产品负责人普遍面临：用户研究耗时长、竞品分析滞后、数据处理繁琐、战略决策靠经验、客户洞察不深入、创意枯竭等痛点。

优秀的产品负责人，早已把AI变成核心竞争力。不是取代人，而是用AI把重复工作自动化、把复杂数据清晰化、把战略决策科学化。

🎯 Scrum联盟官方微认证：AI赋能产品全流程

AI for Product Discovery and Strategy，是Scrum Alliance专为产品负责人打造的AI实战认证课程： 

• 高密度实战，不讲空话，全是可直接复用的提示模板 
• 覆盖市场分析→客户洞察→战略规划→数据建模→流失预警全链路 
• Miro协同+LLM实操，随学随练，当场出成果 
• 学完可获官方微证书，职业含金量直接拉满

💡 学完这门课，你能带走什么？

• 一套AI产品工作流：从发现到战略，AI全程赋能
• 一套可复用提示模板：市场、竞品、愿景、规划、分析直接套用
• 一套数据洞察能力：AI自动清洗数据、识别模式、预测趋势
• 一套客户洞察方法：快速分析访谈、预测流失、精准抓住用户痛点
• 一张权威国际证书：Scrum Alliance官方认证，产品岗硬核加分

🏅 权威背书

本课程由Scrum Alliance官方认证，是全球敏捷产品领域AI+产品管理的标杆课程，贴合真实工作场景，学完就能落地、能用、管用。

🌟 谁适合来学？

• 产品负责人PO、产品经理、产品团队成员
• 有基础Scrum知识与产品管理经验的从业者
• 希望用AI提升效率、降低试错成本的产品人
• 需要做市场研究、用户洞察、战略规划的产品相关岗位
• 想系统化学习AI产品发现与战略方法的职场人

📅 课程安排

课程名称：AI for Product Discovery and Strategy 产品AI战略微认证 

形式：线上课程 + Miro+LLM实操）

✍🏻课程大纲

• 第1课 AI for Product Strategy（AI赋能产品策略）
  • Activity 1：AI产品发现与策略导入
  • Activity 2：客户细分
  • Activity 3-4：AI与市场调研支持、竞争分析
  • Activity 5-6：用AI辅助开发产品愿景
  • Activity 7-9：用AI做战略规划
• 第2课：AI-Powered Product Planning（AI驱动的产品规划）
  • Activity 10：产品规划匹配练习
  • Activity 11-12：用AI精炼创意、头脑风暴
  • Activity 13-14：用AI做战略决策的场景建模
  • Activity 15：从数据到决策
• 第3课：Customer Insights with AI（AI驱动的客户洞察）
  • Activity 16：客户洞察讨论
  • Activity 17：访谈分析
  • Activity 18-19：客户流失实战练习
• 第4课：课程总结和下一步行动

🧑🏻‍🏫讲师：申导Jacky

AI 雪鸟会的发起人

驾驭工程（Harness Engineering）提出者

AI 个性化教育产品创始人

丰富的AI咨询等工作经验，涉及金融/汽车/医药等行业，教出上万名Scrum人才

20年授课和咨询经验，手把手教你用AI解决需求落地痛点

主要客户：招商银行、宁波银行、西门子、默克制药、天津农商行、EA游戏、福特汽车、华为、安利、皇家食品、中国移动、思科、联想等

📢结语

产品竞争的下半场，比的是速度、洞察、决策力。本课程帮助AI成为你的产品副驾驶，做更精准、更高效、更有竞争力的产品负责人。

👇 立即报名 👇 可享受超级折扣哦~

课程信息

你是不是在敏捷转型中越做越累？

• 管得太细，团队不成长；放得太松，进度没把握；
• 和Scrum Master、产品负责人职责打架，越帮越忙；
• 前期计划做得完美，一变更崩；
• 一边要守流程，一边要快响应，左右为难；
• 想转型敏捷，却找不到自己的正确位置。

传统项目经理转型敏捷常陷入：管控思维失效、角色边界模糊、与Scrum Master/PO职责重叠、瀑布与Scrum冲突、计划赶不上变化、 stakeholder预期难管理等。

“项目经理不是监工，而是价值赋能者。”

真正厉害的项目经理，不是把项目管死，而是把团队激活。 在Scrum团队里，你的价值不是盯进度、填报表，而是扫清障碍、对齐价值、赋能协作。

本课程专为项目经理打造，用模拟实战+角色定位+混合方法，教你在Scrum中找准定位、做服务型领导、用适应性规划落地，实现从“管控进度”到“赋能价值”的升级。

🎯 Scrum联盟官方微认证：半天课程，找准PM在Scrum里的位置

Scrum for Project Managers 是Scrum Alliance专为项目经理设计的官方微认证： 

• 线上课程，沉浸式学习，可集中/拆分学习 
• 不讲空理论，全程模拟+案例+工具落地 
• 精准解决PM转型敏捷最痛的角色、定位、方法问题 
• 学完可获得国际认证，简历直接加分

💡 学完这门课，你能带走什么？

• 清晰定位：知道PM在Scrum里该做什么、不做什么
• 领导升级：从命令管控转向仆人式领导
• 规划能力：用适应性计划应对变化，不僵化、不躺平
• 混合思维：在预测与敏捷之间找到平衡，适配组织现状
• 实战工具：启动、协同、跟踪、沟通一整套方法
• 权威证书：Scrum官方微认证，职业竞争力拉满

🏅 权威背书

本课程由Scrum Alliance官方认证，是全球项目经理转型敏捷的标杆课程，内容贴合真实工作场景，学完就能用、能用、管用。

🌟 谁适合来学？

• 传统项目经理、项目负责人
• 正在带Scrum团队的PM/管理者
• 准备转型敏捷、希望提升职业宽度的项目人
• 需平衡瀑布与敏捷、做混合模式落地的负责人

📅 课程安排

课程名称：Scrum for Project Managers微认证（项目经理的Scrum转型课）

形式：线上课程 + Miro协同，随到随学

🧑🏻‍🏫课程大纲

0 先导课

01 课程大纲和期望

第1课 scrum的商业价值

1.1 项目经理的职责有哪些？为什么选择scrum？

1.2 Scrum与瀑布的差异和混合模式

第2课 通过模拟应用scrum

2.1 通过模拟应用scrum

第3课 scrum角色

3.1 scrum团队角色的核心职责

3.2 项目经理在 Scrum 团队里的常见位置

第4课 项目启动

4.1 打好基础，清晰启动：更早开始

4.2 scrum为利益相关者构建透明度的工具

第5课 自适应计划

5.1 五个层级的计划和从预测转向适应（5.1-5.4）

5.2 工件：产品待办列表和估算 （5.5-5.7）

5.3 工件：速度和基于速度的自适应预测（5.8-5.13）

5.4 从BRD到backlog，跟踪进度（5.14-5.19）

第6课 项目收获和回顾实践

第7课 课程总结

🧑🏻‍🏫讲师：申导Jacky

AI 雪鸟会的发起人

驾驭工程（Harness Engineering）提出者

AI 个性化教育产品创始人

丰富的AI咨询等工作经验，涉及金融/汽车/医药等行业，教出上万名Scrum人才

20年授课和咨询经验，手把手教你用AI解决需求落地痛点

主要客户：招商银行、宁波银行、西门子、默克制药、天津农商行、EA游戏、福特汽车、华为、安利、皇家食品、中国移动、思科、联想等

📢结语

敏捷不是抛弃项目管理，而是升级项目管理。 本课程帮助你在Scrum团队里找准位置、发挥价值、轻松转型。

👇 立即报名，拿下你的项目经理专属Scrum认证 👇 

现在报名，可享受超级折扣哦~

收藏夹越来越厚，脑子越来越空。

论文、文章、代码仓库，一篇一篇存进去，下次翻出来已经不知道在说什么了。知识管理工具用了一个又一个，Notion、Obsidian、Roam，每一个都让你有种”这次终于要改变了”的错觉，然后慢慢又沦为电子垃圾桶。

问题不是工具不够好。

问题是，整理知识本身就是一件很累的事。

直到我看到 Andrej Karpathy 在 4 月 2 日发的那条推文——这位前 Tesla AI 总监、OpenAI 联合创始人，分享了他最近摸索出的一套用 LLM 构建个人知识库的工作流。#优普丰AI智能体实践

读完之后我愣了好几秒。

不是因为技术有多复杂，而是因为它太简单了，简单到让人觉得自己白白浪费了好几年时间。

一切的出发点：把整理知识的活，交给 LLM 来做

Karpathy 说，他最近花在 LLM 上的 token，已经不主要用在写代码上了，而是用在处理知识——以 Markdown 文件和图片的形式存储的知识。

这句话值得停下来想一想。

我们大多数人用 LLM 的方式，是”问它问题，得到答案，关掉对话”。每次从零开始，什么都留不下来。

Karpathy 的思路刚好相反：让 LLM 成为你知识库的维护者，而不只是问答机。

具体怎么做？分成五个环节。

第一步：原始数据进 raw/ 目录，LLM 来”编译”成 Wiki

这是整套系统的地基。

他会把所有感兴趣的材料——文章、论文、代码仓库、数据集、图片——统统放进一个 raw/ 目录。然后让 LLM 逐步把这些原始数据”编译”成一个结构化的 Wiki，本质上就是一堆按目录组织的 .md 文件。

Wiki 里会有什么？所有文档的摘要、反向链接，以及按概念归类的条目——每个概念有独立的文章，互相交叉链接。 #优普丰赋能企业AI落地

网页文章怎么收录？他用的是 Obsidian Web Clipper 插件，一键把网页转成 Markdown 文件；图片也会用快捷键批量下载到本地，方便 LLM 直接引用。

关键逻辑： Wiki 里所有内容，基本都由 LLM 来写和维护，Karpathy 几乎不手动编辑。人负责收集，LLM 负责整理。

第二步：用 Obsidian 当”前端”，只负责查看

Karpathy 用 Obsidian 作为整套系统的阅读界面。

他在里面看三类内容：原始数据（raw/）、LLM 编译出来的 Wiki、以及各种可视化输出。他也试过一些 Obsidian 插件，比如用 Marp 把 Wiki 内容渲染成幻灯片。

但有一点他特别强调：Obsidian 只是查看器，写入者是 LLM。

这个分工很关键。当你不再需要亲自整理知识，”维护知识库”这件事的心理负担会瞬间消失。

第三步：Wiki 够大之后，开始真正的”知识问答”

这是整套工作流最让人兴奋的部分。

当他某个研究主题的 Wiki 积累到大约 100 篇文章、40 万词的规模之后，他就可以向 LLM Agent 提出各种复杂的跨文档问题，让它自主展开研究、整理答案。

他原以为这种规模下必须上复杂的 RAG（检索增强生成）管道。但实际情况是：只要 LLM 自动维护了索引文件和每个文档的简短摘要，在这个”小规模”下，它已经能相当准确地读取出关键相关信息了。 #优普丰赋能企业AI落地

不需要花里胡哨的向量数据库，朴素的索引 + 摘要，够用。

可行性提示： 40 万词听起来很多，但对于专注在某一个研究方向的人来说，100 篇深度文章其实并不难积累。关键是聚焦，而不是大而全。

第四步：输出不停留在终端里，直接生成可视化文件

Karpathy 不喜欢让答案只活在对话框里。

他更倾向于让 LLM 直接为他生成 Markdown 文件、Marp 格式的幻灯片，或者 matplotlib 图表，然后回到 Obsidian 里查看这些输出。

更妙的是：很多时候，他会把这些输出再”归档”回 Wiki 里，成为知识库的一部分，供未来的查询继续调用。

也就是说，你每一次提问和探索，都在为知识库增砖加瓦。这个库会随着你的使用而越来越聪明、越来越完整。

第五步：让 LLM 定期做”健康检查”，主动发现问题

这是很多人没想到的一步。

Karpathy 会定期让 LLM 对整个 Wiki 做一轮扫描，专门去找：

• 数据前后不一致的地方
• 信息缺失、可以补充的地方（通过网络搜索来填坑）
• 有意思的概念关联，生成新的候选条目

LLM 不只是存储知识的容器，它还会主动建议下一步值得探索的方向——就像一个懂你研究领域的助手，而不只是一个数据库。

这套工作流的底层逻辑：让知识库成为 LLM 的主场

Karpathy 在帖子最后说了一句话，我觉得是整篇内容的灵魂：

我认为这里完全有机会长出一个很强的新产品，而不只是一个由各种脚本勉强拼起来的 hack。

是的，他现在用的还是一堆 CLI 工具、自己 vibe code 出来的搜索引擎、几个 Obsidian 插件，加上大量的 prompt 工程。它能用，但配置门槛很高。

但这套思路背后的逻辑，已经相当清晰：

传统知识管理工具的假设是”人来整理，人来维护”。Karpathy 的做法颠覆了这个假设——整理和维护交给 LLM，人只需要负责收集和查询。 #优普丰赋能企业AI落地

这不是效率优化，是范式替换。

你现在能做什么？

不需要完全复制 Karpathy 的配置，但可以从最小可行版本开始：

第一步： 选一个你正在研究或感兴趣的领域，开始用 Obsidian Web Clipper 把好文章转成 Markdown 保存下来。

第二步： 当你积累了 20-30 篇之后，扔给任意一个主流 LLM，让它帮你生成这些文章的摘要索引，并按概念分类。

第三步： 遇到复杂问题时，把索引文件 + 相关文档一起丢给 LLM，让它帮你做跨文档的综合分析。

就这三步，已经能让你感受到这套工作流的力量。

知识不应该只是被收藏的，它应该是活的、会生长的。

而现在，LLM 可以帮你让它真正活起来。

互动话题：你现在用什么工具来管理你的知识和资料？有没有遇到过”收藏越来越多、用到越来越少”的困境？欢迎在评论区分享你的方法，或者聊聊你打算怎么试试这套工作流。 #优普丰赋能企业AI落地

原始出处：Andrej Karpathy 于 2025 年 4 月 2 日发布于 X（推特），帖子链接：x.com/karpathy/status/2039805659525644595

作者：申导Jacky 优普丰AI敏捷创新培训咨询机构合伙人

优普丰AI赋能企业AI智能体skill/AI转型落地

一个在AI时代重新定义”工程师”角色的实践者和敏捷教练。

曾经每天写代码12小时,现在每天写规格2小时,效率提升50倍。

课程优势

• 国内最强敏捷管理讲师亲自讲授；
• 讲师具备Scrum联盟认证培训师CST资格(Certified Scrum Trainer)；
• 打开敏捷思路，启发性强；
• 精辟比较敏捷和传统项目管理；
• 项目实用效果驱动；
• 多元培训方式和丰富手段，生动有趣；
• 互动性高，中西文化结合；
• 项目实战演练＋多个动手游戏练习；
• 有问必答

授课顾问

Jacky Shen 申健（申导）

Scrum联盟CST-认证Scrum培训师、Scrum联盟CTC-认证敏捷教练及评审委员会成员，全球首位双料认证Scrum导师。专业教练CPCP，认证LeSS大规模敏捷专家，CSD认证课程授权讲师，管理3.0认证讲师。他在跨国企业（包括诺基亚西门子通信和渣打银行等）从事10多年研发和管理工作，涉及电信、金融、互联网等领域，擅长移动产品整体解决方案，面向服务架构分析和嵌入式系统开发等。2007年开始实战敏捷开发，历任过工程师、研发经理、敏捷教练等职务。对大型组织(500人以上)的大规模敏捷转型，以及各种工程实践的落地运用具有丰富的经验。他感兴趣于结合教练技术等软技能来帮助组织提升领导力和导入工程实践，从而提升产品开发的效果与质量。他常年担任全国敏捷社区组织者、评委和嘉宾。 培训和咨询辅导过的客户包括：浙江移动、平安保险、招商银行、思科、oTMS致新物流、凡普金科、CVT视源科技、唯品会VIP、IGT国际游戏技术、晨星MorningStar、埃森哲Accenture、惠普HP、赛门铁克Symantec、南大通用数据观、果壳网Guoker、趣加游戏FunPlus等

课程大纲

VUCA时代已经进化为AI时代，响应变化的能力成为任何有远见的个人和组织的竞争利器。敏捷是目前最有效的解决复杂项目中面对的挑战的新思维与方法，以及快速学习的利器。这些挑战包括需求的不确定性和渐进性、市场的时刻变化、技术的快速更新、计划赶不上变化、团队过度劳累及缺乏动力与激情、沟通的失效、质量问题及技术债务的累积、项目严重超时超支、无法交付用户及客户真正需要的产品等等。

这是一个2天的敏捷项目管理强化集训课程，详细阐述Scrum框架的所有元素，以及Scrum Master／敏捷项目教练，项目团队及利益相关人如何运用轻巧的Scrum敏捷框架及相关的敏捷实践在频繁及限时的迭代中快速地交付及持续验证潜在的可交运产品或项目成果。结合最新AIGC提示词工程技巧，从团队管理和个人能力两个方面提高组织的响应力和一致性。

随着AI和机器学习技术的飞速发展，Scrum团队将获得更先进、精准的洞察力。

1. 提升自动化水平：通过自动化日常任务和决策流程，Scrum团队能够将更多时间用于战略性和创造性的工作。分析历史数据以确定影响力高的事项，洞察分析团队绩效能力，识别模式和趋势以改进未来的Sprint，根据团队能力和依赖关系建议优先级调整
2. 增强沟通与协作：AI驱动的聊天机器人和虚拟助手将大大改善团队成员与利益相关者之间的沟通与协作。识别依赖关系和潜在风险，为用户故事和验收标准提出改进建议，创建“完成定义”和验收测试
3. 推动创新：持续的研究和实验将带来更多创新和高效的方法，头脑风暴进行创意生成，从原始想法自动起草用户故事，模拟Persona，识别定义不清或模糊的用户故事，促进持续的待办事项管理以保持关注和目标一致等

行业专家预测，通过这些AI驱动的提升，Scrum团队的生产力到2030年将提高10到100倍，实现事半功倍的效果。

课程收益

• 身心松弛
• 敏捷思维即学习力
• 让AI成为团队伙伴，打造一只铁军
• 提高组织灵活度和一致性，让业务敏捷起来
• 考取国际证书，更好找工作

关键学习目标

• 什么是敏捷；
• 敏捷究竟想应对什么问题和机会；
• 产品价值思维对比项目管理思维；
• 敏捷思维与具体落地实践Scrum之间的关系；
• Scrum组织框架的亮点及框架要素；
• 迭代化增量式的价值创造及交付；
• Scrum中的角色、责任、流程划分；
• 可视化看板追踪进展和暴露障碍；
• 共创式的团队融合与加速成长对于业务增长的作用；
• AIGC大模型最新发展概述
• AIGC提示词工程和写作初体验
• 用AI辅助工具提升“非技术团队“的战斗力
• 用一手咨询案例分析实施敏捷转型的经验教训；
• 对敏捷需求/用户故事和内建质量的探讨；
• Scrum Master角色作为教练式领导者；

目标受众

• （任何规模的）团队管理者
•  敏捷从业者，包括敏捷教练及Scrum团队成员
•  创新创业领导者

证书及其他

课程结束后完成注册手续时，每位学员获得Scrum Alliance颁发的Certified Scrum Master证书及2年的联盟会员资格，同时获得PMI的PDU学分及ACP Contact Hours。课程结束后学员将获得课程电子版材料。

报名咨询及获取详细课程大纲：

Tel: 021-34753688

Email: Service@UPerform.CN