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PPT-抓住 AI 红利-2026 年优先深耕的 12 项 AI 技能
上周由广东技术师范大学邀请去韶关给企业家讲课（详细内容请看公众号文章），课间被问得最多的一句不是「哪个工具最好用」，而是：
「老师，我该从哪一步开始？」
我把答案做成了一份 7 页的 PPT。核心只有一句：
12 项技能不是平铺的清单，是一条从「会问」到「会造」的能力阶梯。顺序，比项目重要。
下面是韶关讲课现场用的原版 7 页，我把每一页的原话 + 我的拆解，一页一页拆给你。
第 1 页 ｜ 封面 · 抓住 AI 红利
2026 年度能力清单
抓住 AI 红利
2026 年优先深耕的 12 项 AI 技能
这 12 项不是平铺的清单，是一条从「会问」到「会造」的能力阶梯：先学会把话说清楚，再让机器替你跑，最后把需求做成自己的产品。
第一层 · 用好模型 01 02 03
第二层 · 喂准数据 04 05 06
第三层 · 产出内容 07 08 09
第四层 · 造产品 · 管成本 10 11 12
抓住的不是风口，是别人还没形成的能力结构。
💡 这一页，真正要记住的是
✅ 清单人人能抄，顺序才值钱。同样这 12 项，从 01 开始学和从 12 开始学，一年后是两种人。
✅ 「会问 → 会串 → 会造」，是三级台阶，不是三选一。底下那级没踩稳，上面那级等于白学。
✅ 别再问「哪个 AI 工具最强」，要问「我现在站在第几层」。工具每半年换一轮，层级不换。
✅ 抓 AI 红利，抢的不是工具，是长出一个别人还没形成的能力结构。
✅ 所谓红利窗口，说白了就是这段「大家都在挑工具、还没人开始搭系统」的时间差。
第 2 页 ｜ 全景 · 12 项，四个层次
📄 原页内容（杨威课件逐字保留）
12 项技能，四个层次
横向看是 12 项，纵向看只有 4 层。层次之间是递进，不是并列。
第一层 · 用好模型
01 提示词工程 —— 把话说明白
02 AI 工作流 —— 把动作串起来
03 AI 智能体 —— 把流程交出去
第二层 · 喂准数据
04 检索增强生成 —— 让答案有出处
05 多模态 AI —— 一次读懂四种
06 微调与 AI 助手 —— 训出自己人
第三层 · 产出内容
07 语音 AI 与虚拟形象 —— 让它开口说话
08 AI 工具组合 —— 重排你的工作台
09 AI 视频内容生成 —— 脚本直出成片
第四层 · 造产品 · 管成本
10 SaaS 开发 —— 把需求做成产品
11 大语言模型管理 —— 算得清成本
12 持续跟进更新 —— 每月扫一次
横向会 12 项的人不多，按这四层排过序的人更少。
💡 这一页，真正要记住的是
✅ 横着读是清单，竖着读才是地图。这张图的正确打开方式：横向 12 项并列，纵向只有 4 层递进。
✅ 每一层解决一个具体问题：第一层是你会不会说话，第二层是机器懂不懂你的生意，第三层是内容还贵不贵，第四层是你能不能拿去卖。
✅ 台上大家比的是「我在第几层」，实际拉开差距的是「有没有排过序」。
✅ 抄工具清单没用，抄层次才有——这份 PPT 一半的价值在图，一半在顺序。
✅ 记住原页那句收尾：横向会 12 项的人不多，按这四层排过序的人更少。
第 3 页 ｜ 第一层 · 用好模型
（杨威课件逐字保留）
从「会问」到「会干」：把单点能力串成一条自动跑起来的线。
第一层 · 用好模型 ｜ 先学会把话说清楚，再把动作串起来，最后把整条流程交出去。这是同一件事的三级台阶，不是三个并列选项。
01 提示词工程
学习编写清晰、针对特定任务的提示词，帮助 ChatGPT、Claude 和 Gemini 等 AI 模型生成准确且实用的结果。
🔧 ChatGPT · Claude · Gemini
02 AI 工作流
使用 Zapier、Make 和 n8n 等工具连接各类应用程序，并设置省时的自动化流程；无需编写代码。
🔧 Zapier · Make · n8n
03 AI 智能体
利用 LangGraph、AutoGen 和 CrewAI 等平台构建多智能体系统，以完成需要推理、协作和记忆的任务。
🔧 LangGraph · AutoGen · CrewAI
💡 这一页，真正要记住的是
✅ 01 是唯一零成本、当天见效的一项。不会写代码没关系，先把话说清楚，这是最便宜的生产力。
✅ 02 是无代码的那把钥匙。Zapier / Make / n8n，不用写一行代码，把每天重复的搬运动作丢给机器跑。
✅ 03 不是 02 的升级版。要推理、要协作、要记忆的任务，才配用智能体；能用固定流程解决的，别上智能体烧钱。
✅ 判断标准一句记住：画得出固定流程图 → 用 02 就够；画不出 → 才轮到 03。
✅ 大多数人卡在 01。不是工具不行，是需求说不清——AI 是一面放大镜，你的模糊会被放大十倍。
第 4 页 ｜ 第二层 · 喂准数据
原文内容（杨威课件逐字保留）
模型不懂你的生意，得把你的事实喂进去。
第二层 · 喂准数据 ｜ 公开数据训练出来的是通识，不是你的库存、你的报价、你的工艺。第二层的全部意义，是让答案落到你自己的事实上。
04 检索增强生成
通过不同框架将 AI 模型与自有数据连接，生成更准确、有来源依据的答案。
🔧 自有数据 · 来源可溯 · 检索框架
05 多模态 AI
运用 ChatGPT、Claude、Gemini 和 Grok 等先进模型，在单次对话中同时理解文本、图像、代码和音频。
🔧 ChatGPT · Claude · Gemini · Grok
06 微调与 AI 助手
借助 OpenAI GPT Builder、Hugging Face 和 Cohere 等平台，创建特定领域的 AI 助手并微调模型。
🔧 OpenAI GPT Builder · Hugging Face · Cohere
💡 这一页，真正要记住的是
✅ 通用大模型懂全世界，唯独不懂你的报价单、你的库存、你的工艺窍门。这一层，就是补上这块。
✅ 04（RAG）是性价比之王：便宜、可解释、当天就能验证——先把自己的资料接上去，答案立刻有出处。
✅ 06（微调）放最后：贵、吃数据量，别一上来就训模型，那是第四层才做的事。
✅ 05（多模态）最被低估：一张图、一段录音、一页 PDF、一段代码，一次全喂进去——这才是真实工作场景。
✅ 顺序记死：先 RAG，再微调。反着来，钱花了，答案还是不可控。
第 5 页 ｜ 第三层 · 产出内容
📄 原页内容（杨威课件逐字保留）
声音、形象、片子：内容生产的成本正在塌陷。
第三层 · 产出内容 ｜ 过去请人拍、请人剪、请人配，现在是一条流水线。第三层最容易被低估，也最快看到现金流。
07 语音 AI 与虚拟形象
使用 ElevenLabs、HeyGen 和 Synthesia 等工具，为视频或培训生成逼真的语音和会说话的虚拟形象。
🔧 ElevenLabs · HeyGen · Synthesia
08 AI 工具组合
整合 Notion、ClickUp、Zapier 和 Asana 等平台，为各类任务和自动化流程构建自定义 AI 工作流。
🔧 Notion · ClickUp · Zapier · Asana
09 AI 视频内容生成
借助 Runway、VEED 和 Opus 等工具，将文本或脚本转化为视频。添加语音、编辑场景，更快地创作内容。
🔧 Runway · VEED · Opus
💡 这一页，真正要记住的是
✅ 过去一条片子要导演、摄影、剪辑、配音四个人，现在是一条流水线。
✅ 07 先把「嘴」解决：配音 + 数字人，培训、客服、短视频这三块最先吃到红利。
✅ 09 是脚本直接变片子：Runway / VEED / Opus，从此素材量就是你新的护城河。
✅ 08 最容易被忽略：它不直接产出内容，它把你的工作台重排一遍——所有内容产能的底座。
✅ 这一层最被低估，也最快见到现金流：内容成本塌陷的那部分，就是你的毛利。
第 6 页 ｜ 第四层 · 造产品 · 管成本
📄 原页内容（杨威课件逐字保留）
从用工具的人，变成造工具的人。
第四层 · 造产品 · 管成本 ｜ 前三层是消费，第四层是生产。谁先把需求做成产品、把成本算清楚，谁就从使用者变成供给者。
10 SaaS 开发
使用 Bubble、Cursor 和 Lovable 等无代码构建器，开发具备 AI 功能和真实用户工作流的轻量级 SaaS 应用。
🔧 Bubble · Cursor · Lovable
11 大语言模型管理
通过 PromptLayer、Helicone 和 TruLens 等平台，追踪模型的准确性、延迟和成本，从而优化 AI 性能。
🔧 PromptLayer · Helicone · TruLens
12 持续跟进更新
关注 TechCrunch、The Verge 和 MIT Tech Review 等顶尖科技网站，及时掌握行业新闻、工具更新和技术突破。
🔧 TechCrunch · The Verge · MIT Tech Review
💡 这一页，真正要记住的是
✅ 前三层是花钱消费 AI，第四层是收钱供给 AI。身份在这一层切换。
✅ 10 SaaS 开发：Bubble / Cursor / Lovable，无代码把你已经跑通的需求做成一个能卖的产品。
✅ 顺带说一句数据：世界经济论坛报告点名的新岗位里有个名字叫「前沿部署工程师」——不是写算法的，是把别人的需求做成产品的。第四层，就是给这种人准备的。
✅ 11 是「算账的能力」：准确性、延迟、成本三条曲线，不看就翻车 —— 多少人产品做出来了，是被账单拖死的。
✅ 12 最容易也最容易被忽略：每月扫一次 TechCrunch / The Verge / MIT Tech Review，别让认知落后半年。
第 7 页 ｜ 收口 · 三步走
📄 原页内容（杨威课件逐字保留）
12 项怎么排？按这三步走
不是全会，是按顺序会。顺序错了，学得越多越乱。
第一步 · 立刻见效
01 提示词工程 ＋ 04 检索增强生成
今天就能用，产出质量立刻抬一档。先把手上这份活干漂亮。
第二步 · 解放重复
02 AI 工作流 ＋ 08 AI 工具组合
把每天重复的搬运动作交给机器跑。省下来的时间才是本金。
第三步 · 建立壁垒
03 AI 智能体 ＋ 10 SaaS 开发
把跑通的流程做成自己的产品。别人抄走的只是壳。
其余六项：05 / 06 / 07 / 09 按业务需要选一两项；11 在用量起来之后再补；12 保持每月扫一次即可。
一句话收口
‹技能本身会过时，把技能串成系统的能力不会。›
12 项里真正稀缺的，不是会用哪个工具，而是知道下一步该接哪一个。
本周就能做：挑一件正在重复的活，先用 01 把话说清楚，再用 02 让它自己跑一遍。
2026 年真正的红利，是别人还在挑工具，你已经在搭系统。
💡 这一页，真正要记住的是
✅ 12 项不用全会，按「01+04 → 02+08 → 03+10」的顺序会就够了。
✅ 第一步的组合最反直觉：先学会问 + 接上自有数据，今天产出质量就抬一档，一分钱不用花。
✅ 第二步省下来的时间才是本金；第三步把跑通的流程做成产品——别人抄走的只是壳。
✅ 剩下六项别急着全学：05 / 06 / 07 / 09 按业务选一两项，11 等用量起来再补，12 每月扫一次。
✅ 金句再念一遍：技能会过时，把技能串成系统的能力不会。
写在最后 · 这其实不是一份技能清单
回头再看这四层台阶，它讲的其实从来不是工具。
第一层，你学会表达；第二层，你把自己的事实喂进去；第三层，你的内容不再依赖预算；第四层，你不再买工具，开始造工具。
每一步做的都是同一件事：把「别人的能力」，变成「自己的结构」。
工具会换代，模型会涨价，清单会过期。唯一不会贬值的，是你把一堆零散技能，串成一条能自动跑起来的线的那个能力。
2026 年真正的红利，是别人还在挑工具，你已经在搭系统。
🙋 留一道选择题给你
这 12 项里，你现在卡在第几层？
① 还在把话说清楚（01）
② 已经能串起流程（02 / 08）
③ 手上数据还没喂进去（04）
④ 想做产品但算不清成本（10 / 11）
评论区打一个 ①②③④。留言最多的那一层，下一篇我单独拆。
另外——
这份韶关讲课现场用的原版 7 页 PPT，已经整理好了。想要的：
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（含封面、全景图、四层详解、三步走完整版，可直接拿去做内部培训）
杨威 · Harry ｜ AI 智造未来
华南跨境电子商务研究院
