AI赋能智慧办公 ——人工智能实操应用与机关办公效能提升专题讲座

讲师：张云海

Who am I

教育背景

  • 悉尼大学：统计与信息工程
  • 美国金融学硕士

职业经历

  • 波士顿科技（Boston Technologies）
  • 两家创新医疗器械公司联合创始人

2025年 ALL IN AI

  • 美股 PaaS 云平台：海外及华东负责人
  • 操盘 30+ 企业级 AI 项目
  • AI 爱折腾学院联合创始人
  • 服务 1000+ 学员

我喜欢的自我介绍

🎮
资深 AI 玩家
对 AI 充满热爱，持续折腾新技术
📚
优质公开分享
在社区和互联网大量输出
🎯
通俗易懂
擅长把复杂知识讲得简单有趣

2025-2026，AI 发生了什么？

2025.01
DeepSeek
AI 普及化
让所有人用得起 AI
→
2025.05
Claude Code
编程智能化
让开发者效率翻倍
→
2025.11
OpenClaw
执行自动化
让 AI 真正动手做
→
2026.04
GPT-5.5
专业办公自动化
直接交付文档、表格等成果

关键数据：OpenClaw GitHub 27万⭐，史上增长最快开源项目

4个月达成，React 花了13年

提示词工程：万能公式

角色 + 任务 + 背景 + 要求
"设定角色 = 激活特定的专业知识分布"
— Andrej Karpathy

示例：

“你是一名机关公文写作顾问。我是妇女联合会干事，请根据本年度妇女儿童关爱活动材料，起草一份项目总结，突出工作成效、典型做法和下一步计划，语言正式、结构清晰，控制在 1200 字以内。”

让两个模型互相复核

一个大模型不够好？
↓
换一个模型 + 换个视角
↓
两个模型互相补充/辩论
↓
得到更好的结果

机关办公场景：Deepseek起草妇女儿童关爱项目总结 → 豆包 从公文规范、材料完整性和逻辑结构三个角度复核

本质：不同模型擅长不同领域，互相博弈 = 集百家之长

为什么豆包看起来很聪明，
我们的很多工作却做不好呢？
很会聊天 工作 断层 真实办公交付

Web AI 的瓶颈

局限一：上下文窗口限制

  • 4K-200K token 的"记忆牢笼"
  • 超出后早期信息被丢弃
  • "Lost in the Middle" 中间信息被忽略

解决方案：主动总结、分段输入

局限二：手脚受限

  • 只能输出文字/代码
  • 无法操作系统、浏览器、文件、邮件
  • 无法持续运行、主动执行

解决方案：桌面级工具 + Agent

桌面级 AI - 给 AI 装上"手脚"

代表工具：

Claude Code Trae（字节） Wordbuddy（腾讯） Codex

核心优势

  • 能读取、理解整个项目代码库
  • 能生成、修改、执行代码
  • 能调用终端、浏览器等系统工具
  • 24/7 持续运行，不用每次重新对话
直接解决
↑
告诉你怎么解决

这就是目前 AI 办公能力最关键的变化

从“回答问题”到“完成专业工作”

GPT-5.5 办公能力说明截图
像一个
合格的专业人士

不只给出答案，还能处理材料、调用工具、检查结果，并形成稳定交付。

真实案例：审核 7 万多页税务文件

24,771 份 K-1 税表
71,637 页文件

OpenAI 财务团队：自动提取和核对数据，整体流程比上一年度提前两周完成。

这类长流程、重复性、高精度任务，考验的是持续校验、格式一致性和长时间不漂移。

来源：OpenAI《Introducing GPT-5.5》

OpenClaw - AI 员工

🦞 小龙虾

"给 AI 装上手和脚，让它从'给建议'变成'动手做'"
ChatGPT OpenClaw
方式 单次对话 24/7 后台
范围 聊天框 打通全系统
执行 只能给建议 直接操作

OpenClaw - 一只懂你的工作虾

📡
远程操控
你在哪都能指挥
👥
人格化（AI员工）
不是工具是同事
🚀
进化
越用越懂你

最佳场景：飞书 / 钉钉

把虾装进飞书后，获得：企业知识 + 协作关系 + 生产工具

未来 - 多 Agent 协作

未来的工作方式，是人与多个 AI Agent 协同完成任务

工作/项目汇报实战案例

从材料到正式报告

WorkBuddy / Trae 使用技巧

报告写作的三个核心

📁
材料
会议纪要、方案、进度
🧱
结构
情况、进展、问题、计划
📏
标准
格式、口径、责任边界

技巧一：先整理材料，不急着写

推荐：

  • 创建一个新的专用文件夹
  • 每个文件的有清晰的标题和日期
  • 如果需要：创建一个文档为每份文件写上注释
先整理事实，再组织语言。

技巧二：像定 OKR 一样下指令

核心：说清目标和交付标准，但不限制实现方式

你负责讲清楚

  • 我要什么结果
  • 做到什么标准
  • 什么时候交付

AI 负责去完成

  • 读材料
  • 拆步骤
  • 生成结果
把“问 AI 怎么解决”换成“让 AI 直接去解决”

你只需要讲清需求和预期效果；至于 AI 怎么执行，不用过度干预。

技巧三：把固定套路讲清楚

要告诉 AI

  • 参考哪份模板
  • 使用什么标题层级
  • 哪些数据不能改

否则容易出现

  • 格式不一致
  • 跳过必要栏目
  • 写出低级错误

技巧四：最后一定要验收

人工验收三件事：

  • 事实是否准确
  • 口径是否合适
  • 格式是否能提交
AI 负责先干一版，人负责最后判断。

实战案例 2：用 AI 生成会议纪要

1

音频转文字稿

先完整转写，不急着总结

→
2

明确发言人

区分人员、议题与发言内容

→
3

提炼会议纪要

按需要提取结论、任务和重点

最终交付：会议结论 + 待办事项 + 责任人 + 时间节点

给 AI 的信息，先做到两件事

观点一

处理后，信息越完整越好

不是简单压缩，而是尽量保留人物、事实、数字、时间、来源和上下文，让 AI 有足够依据进行判断。

观点二

Markdown 是最 AI-friendly 的格式

标题表达层级，列表拆分要点，表格呈现关系；纯文本噪声少，便于 AI 读取、修改、引用和持续复用。

完整的信息 + 清晰的结构 = 更稳定的 AI 输出

附加题实操案例 3：工作台的重要性

不要让 AI 每次都从零开始

一个项目文件夹，就是一个工作台。

资料、规则、任务、交接都放在一起，AI 才能持续接力。

工作台里要有什么？

📘
Agent.md
入口说明书，先读它
✅
任务看板
谁负责什么产物
🧾
交接记录
改了什么，为什么

核心作用：先给 AI 入口说明，再给它项目上下文。

附加题：让 AI 先读工作台

推荐指令：

请先阅读 Agent.md，再阅读当前状态、任务看板、协作规则和交接记录，然后再开始修改文件。

先读

  • Agent.md
  • 当前状态
  • 交接记录

再做

  • 明确范围
  • 执行修改
  • 写回交接

案例：四年级孩子用 AI 做游戏

儿童 AI 创作案例

AI 不只是办公工具，也能成为孩子表达想法、完成创作的伙伴。

  • 孩子提出游戏想法
  • AI 辅助生成和修改
  • 最终形成可玩的作品

这个案例适合引出：儿童不是只“使用 AI”，也可以借助 AI 完成真实创作。

▶ 点击观看孩子做的游戏

开源能力

高考志愿 AI Agent 工作流

逆向拆解张雪峰老师的方法论，让多个 AI 模型协同完成志愿分析。

分数与位次
解读
→
院校 / 专业 / 城市
并行调研
→
家庭条件与就业
多维评分
→
输出完整
志愿清单

实测场景：河南 500 分、普通工薪家庭，几分钟生成完整分析报告。

冲 / 稳 / 保 录取概率 就业路径 学费测算

▶ 点击观看开源 Agent 演示

试他，玩他，了解他

保持折腾，持续进化