我是如何把AI洞见变成真正可用的工具

我翻出了5月份的 AI 聊天记录。那时我在做内容策展，AI 推荐了几个专家，我一眼看中了 Justin Welsh——个人品牌商业专家，擅长内容创作。我和AI共创，整理出他的方法论——一份30页的报告。

内容是叹为观止，我大呼相见恨晚，特意保存文档，“想着今后也许会用得上”。然后事情一多，就忘了。

今天回溯这个过程时，我突然意识到：这和企业咨询遇到的问题一模一样。

作为咨询顾问，我最怕方案在企业无法落地。所以我总是把咨询方案和数字化工具结合交付——用飞书多维表或钉钉 AI 表格解决部门协同中的信息流通问题，让方案真正跑起来。

AI 就像一个聪明的咨询顾问，我就像一家公司。AI 给了我很好的解决方案，但在我这里没有落地，本质原因和企业一样：缺一个数字化工具来承载这个方法论。

从方法论到 AI 技能：一次小实验

刚好最近在做自己的数字大脑，我想：能不能把 Justin Welsh 方法论变成一个随时可调用的 AI 技能？

他的方法论很庞大，我一下子消化不了全部，就挑了一个很小的点做尝试——营销内容选题矩阵。

他的内容矩阵很有意思：主题×风格。主题是研究方向，比如我的三个方向是企业管理咨询、企业 AI 数字化、咨询师第二大脑，结合他建议的8种风格，每种风格适合不同平台。

我做好这个 SKILL 后，让它读取我的素材仓库，生成了24个选题，还告诉我这些选题从哪些素材里来的。比如《9小时访谈10个岗位，民营企业上 AI 前最常犯的3个错》，素材来源是我前段时间做的企业诊断报告。

我给这份选题SKILL打60分。及格是因为它终于符合我的个人喜好了，内容也是我的亲身经历。但有些选题还是会胡编乱造，比如《怎么帮你的客户做一份“AI 落地体检表”》——我没干过这件事，它是根据素材库里的“课题管理”和“假设性思考”两个概念，加上我对 AI 落地的一些思考，AI自己拼出来的选题。

不过这也不算坏事。一个 SKILL 从做出来到成熟运用，至少需要打磨一周。“AI 落地体检表”也可以让 AI 协助我，结合自己的经验做出来。

这篇文章是怎么来的

必须说明一点：这篇文章并不出自那24个选题，也不出自我的素材库，而是我今天的工作日志。

傍晚结束工作后，我问了 AI一句话：“今天我们一起协作干了什么事情，我们是如何协作的，你总结一下。”

AI 告诉我，今天我让它干了11件事，我们如何协作的，它做对了什么，做错了什么，沉淀到系统的产物有哪些。

我基于它的回答，纯手写了这篇文章初稿，放入素材仓库。

这种工作方式来自 YouTube 的一期播客。嘉宾 Vin 展示他如何用 Obsidian+Claude Code 构建个人思维操作系统，如何把思考写进 markdown 文件，让 AI 读取和理解。

最让我印象深刻的是：Vin 坚持把 AI 生成的内容手写到 markdown 文件里。

他完全可以让 AI 一键生成，多省事。但他没这么做。他把 AI 生成的内容，用自然语言加上自己的想法，重新手写一遍，放回素材仓库。比如 AI 展示了他学习 Obsidian 的历史过程，他看到后联想到：他和 Obsidian 演变的关系，就像小时候他和电脑演变的关系。他就把这句话写回 Markdown 文件。

这启发了我。所以我在数字大脑的素材库里增加了工作日志，手写记录每天和 AI 的协作方式。上周我试过让 AI 自动整理生成，结果惨不忍睹，就停了下来。直到周末看了 Vin 的播客，今天重启这个做法，效果不错，符合我的做事风格。

让AI 介入业务最快的方式，是先找一些优秀的方法论，尝试把它变成 AI 技能，然后使用并优化它。

一方面，这会让你内化这些方法论，变成你的方法论。另一方面，这会让你对 AI 的边界有清晰的认知。

更重要的是，你终于能把那些“看完很兴奋，然后就忘了”的洞见，变成真正可用的工具。

可私信我，把《Justin Welsh 方法论完全拆解》送给你，尝试把优秀的方法论做成自己的一个SKILL。

你好，我是戴洁，数字化效能教练，企业组织效能咨询导师，政府项目采购顾问，已为40+家企业提供过服务，擅长咨询方法论的落地，并把它转化为系统、数据、仪表盘和AI报告，以此为抓手，陪跑客户，已服务过40多家中小企业。

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