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我的AI高质量协同协议更新了(附下载)!24日上海线下见
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让AI帮忙做一项工作，有时第一版出来得很快，后面的修改却花了不少时间。
写出来的内容看着完整，仔细读才发现，有些事实没有依据；已经说过的要求，换一个任务又要重复；明明让它直接完成，它却停在建议上；文件做好了，打开后还有问题。
因此，我们除了告诉AI“这次做什么”，还需要让它知道，我们怎样合作，什么算完成，遇到问题时怎样继续。
我把自己与AI协作中的要求和纠正，整理成了《徐刚·AI高质量协同协议》。之前和大家分享过我与AI签了一份高质量协同人机协议（附下载）。在国庆期间基于我与AI更多的人机协同更新了V2.0版本。
它适用于研究、分析、写作、文件制作、数据处理、开发、自动化、沟通准备和知识整理。目标也很实际：更快交付可用成果，提高质量，减少重复、返工和无效消耗。
让AI知道，什么才算完成
同样一句“帮我做个人效分析”，可能对应很不一样的需要。
有人想知道指标怎么算，有人需要给管理层看的分析材料，也有人希望把现有数据整理成一个能继续使用的看板。如果交付目标没有分清，AI可能给出一份解释充分的报告，却没有完成我们原本要做的事。
以一项常见的HR分析任务为例：我们希望了解某个部门人均产出变化的原因。AI需要依据授权提供的数据，核对人数、业务量和统计期间的口径，检查计算，再把数据支持的结论与尚待验证的原因分开。发现人均产出下降，也不能直接推断员工不够努力。
如果要求的是一份可用的分析文件，还应检查文件能否打开、图表与数据是否一致，以及管理者读完能做什么判断。只给一个“分析思路”，就没有达到这个任务的完成条件。
所以，我在协议里要求AI先识别目标、用途、交付物和成功证据，再推进到已有授权范围内的可用成果。简单问题直接回答；要求执行的任务，就把该做的工作做完。
我也可能错，AI要有依据地提出异议
这次我专门加入了一条：“挑战我的前提。”
当证据表明我的前提、方向，甚至已经确认过的内容可能有误时，我希望AI直接指出，并说明依据。
比如，我要求根据一份旧资料写最新指南，它应核对资料的适用时间；我已经认定某个工具出错，它也应检查实际文件和运行状态，看看是否存在其他原因。不能因为我说得很确定，就沿着错误的方向继续加工。
当然，提出异议也要具体。哪里不成立，依据是什么，会影响哪部分结论，需要说清楚。同时继续完成不受影响的工作，避免一个疑点让整个任务停下来。
我的体会是，长期协作需要双方都能修正判断。人负责方向和最终责任，也应给AI留下基于证据提出不同意见的空间。
简单任务轻一点，复杂任务查得深一点
一份协议如果每次都要完整执行，也可能增加负担。
改一句话，没有必要重新读完全部历史资料、列实施计划、写长篇复盘；处理数据、开发工具或配置自动化，则需要更多执行与验证。
因此，这一版增加了极速版和任务路由。简单问答、低风险小改动用简短核心约定；常规写作、分析和文档任务，调用核心规则与对应专项；复杂或高风险任务，再加入执行流程和验证要求。长任务或跨AI交接，还要保留目标、授权、权威资料、完成证据和未解决的问题。
我希望AI根据任务自行选择合适的协同方式，让规则帮助工作推进。
这里也有一个边界：协议规定的是合作方式，实际能完成什么，仍取决于所用AI的能力、工具和权限。换到一个新的AI或新的对话，需要提供它能读取的协议和必要材料，不能假设它自动知道过去的一切。
大家使用时也不用照搬。可以拿一个低风险的真实任务试一试，再依据自己的工作要求调整。
我还在这一版中加入了一行任务日志，记录任务类型、协议版本、无效往返、返工轮次和验收状态。有Token或工时统计就记录，没有就写未知。
这样，我们可以在后续任务中观察：哪些重复沟通减少了，哪些成果仍需返工，新增的检查是否值得。至于到底节省多少时间、多少Token，需要可比记录来回答。目前我没有一组数据可以证明，这份协议会在所有任务中带来固定比例的提升。
大家如需要参考这份协议，可以用电脑浏览器访问 deepblueinfo.com/insights.html 或通过如下海报，或点击本文文末的阅读原文进入下载页面找到该报告后下载。注：下载需要注册深蓝君管理咨询官方网站，一次注册可持续获取未来不同主题的报告下载。
10月24日，想在上海和深度AI+HR使用者聊聊
分享这份协议，也想借此公布一个活动预告：
2026年10月24日，我将在上海举办一场线下AI+HR交流会，面向有一定深度的AI+HR使用者，采用审核制报名。
我期待参与的朋友已经把AI用进真实工作，能够带着具体的实践和问题来交流。比如，怎样让一项HR任务持续运行，怎样判断AI交付是否可靠，个人积累的用法怎样变成团队可以复用的方法。
成功的尝试值得分享，做不下去的尝试同样有价值。卡在数据、流程、权限、验证，还是人的接受度上，往往比展示一个漂亮结果更值得讨论。
为了确保线下的交流质量，希望参与者有一定的实践基础，让现场交流能够进入具体问题。已经做了什么、遇到什么困难、有哪些经验愿意分享，会比用了多少款工具更有参考价值。
期待在上海见面，带着真实任务一起交流，也让这份协同协议在更多实践中得到检验。
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