学生学习库/课程资料/人与 AI 协作手册
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AI COLLABORATION · ALL WEEKS

我们与 AI
高度协作

让 AI 深度参与研究、创意、内容、分析和复盘，同时由学生提出问题、进入真实场景、核实信息、作出判断并对结果负责。

协作方式共同研究与迭代
人的责任判断、验证、行动
阶段交付AI 协作记录

01 / PRINCIPLE

AI 不是最后一步，而是进入整个项目过程

高质量协作，不是让 AI 一次生成答案，而是人与 AI 多轮交换信息、质疑假设、比较方案并共同改进结果。

RESEARCH

共同研究

拆解问题、整理资料、发现还缺什么证据。

IDEATION

共同创意

生成不同方向，并比较适用场景与限制。

PRODUCTION

共同制作

形成初稿、优化结构、检查表达与一致性。

REVIEW

共同复盘

分析数据、寻找原因、提出下一轮实验。

02 / WORKFLOW

五步协作工作流

  1. 定义真实任务先说清用户、场景、目标、限制和要交付的成果。
  2. 提供可靠上下文把访谈记录、企业资料、数据和已有方案交给 AI，而不是只给一句模糊指令。
  3. 要求多个方案让 AI 给出不同方向、各自假设、优势与风险，避免把第一个答案当结论。
  4. 回到真实世界验证通过走访、访谈、测试和数据检查 AI 的推测。
  5. 记录选择与修改说明采用了什么、为什么采用、哪些内容被修改或拒绝。

03 / RESPONSIBILITY

人与 AI 怎样分工

工作AI 深度参与学生必须负责
市场研究整理资料、生成访谈假设、归纳模式选择来源、进行真实访谈、核实结论
品牌策略提出定位方向、比较表达、模拟不同视角理解用户、选择方向、承担品牌承诺
内容制作协作选题、结构、文案初稿与优化提供真实素材、完成拍摄、审核事实
数据分析清洗汇总、寻找关联、生成解释假设确认数据质量、判断因果、决定行动
项目复盘归纳问题、比较方案、提出新实验诚实面对结果、确定优先级、执行改进

04 / PROMPT FRAME

一个更有效的协作提问框架

CONTEXT → TASK → EVIDENCE → FORMAT → CHECK
你正在与一个学生商业项目团队协作。

【项目背景】
我们的目标用户、场景和项目目标是：

【现有证据】
以下是访谈、观察或经营数据：

【本次任务】
请帮助我们完成：

【限制条件】
时间、预算、品牌语气、必须保留和不能做的事情：

【输出格式】
请提供 3 个不同方向。每个方向包括：核心思路、依据、适用场景、风险、需要继续验证的假设。

【自我检查】
请标记哪些内容来自我提供的证据，哪些是你的推测；不要编造事实或数据。
协作重点把 AI 的“推测”显性标出来。推测可以帮助团队发现方向，但不能直接当作用户事实。

05 / VERIFY & SAFETY

验证与信息安全

  • 关键事实找到原始来源
  • 数字与日期再次核对
  • AI 推测不当作用户证据
  • 不上传个人敏感信息
  • 不上传未授权商业资料
  • 最终内容由负责人审核

遇到以下情况必须停下来核实

  • AI 给出具体人物、机构、研究、法律或统计数字。
  • 结论与真实访谈或团队经验明显冲突。
  • 建议可能影响客户权益、隐私、安全或品牌声誉。
  • 内容听起来非常确定，却没有说明信息来源。

06 / COLLABORATION LOG

AI 协作记录

HUMAN × AI LOG
项目／任务：
协作日期：
负责人：
使用的 AI 工具：

1. 我们要解决的真实问题：
2. 提供给 AI 的上下文和证据：
3. AI 提出的主要方向：
4. 我们继续追问了什么：
5. 我们通过哪些真实行动进行验证：
6. 最终采用了哪些内容，为什么：
7. 哪些内容被修改或拒绝，为什么：
8. 关键事实的核实来源：
9. 这次协作带来的新判断：
10. 下一步行动：
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