你如果问我们在教什么，我们其实在教的是两个东西：

1. 一套 AI 项目知识框架，目标是所有的 AI 项目类型该如何去做、技术路径、成本乃至难点卡点都会一一涉及；
2. 一套 FDE 实施方法论，这套东西主要是从企业里面实践拿出来的，他的内容就没那么虚了，会着眼企业真的在用 AI 做什么，而不会去跟热点；

只不过上面的东西说起来太大、太虚了，详细点说我们教下面的内容：

一、AI 知识框架

现在大家对 AI 普遍有个十分错误的幻觉：觉得 AI 变化很快，但其实在我们工程视野里面 AI 这三年没有本质性的变化，甚至大家今年在嗨的什么小龙虾、WorkBuddy 在我们看来可能也是稀松平常…

所以我们首先要交给大家的是如何去整理总结看待 AI 的一套知识框架，有了这套框架，后续无论怎么变，所有的 AI 项目都应该尽在掌握：

二、常用 AI 工具

基本框架掌握后，还得了解常用 AI 工具，这里东西其实也不多，要学的就那么几样：

1. AI Coding/Claude Code → CodeX → WorkBuddy；
2. AI 表格；
3. Coze、Dify等；

这里有特别说明一下 Coze、Dify，很多自媒体一直在鼓吹他们已经过时了，但是我们看过的 20 来家企业根本不是那么回事，事实上人家还运行得好好的…

关于这块大家还是要站在企业角度思考问题，去年年底 AI Coding 的能力才真正完全爆发，今年 WorkBuddy 才异军突起，但是人家去年乃至前年，2 年时间已经沉淀的东西不可能说换就换，并且在他们都运行得好好的情况下。

所以，这些东西还是需要学一点的，毕竟人家真的在用…

三、主流项目类型

其次就是企业经常碰到的几种项目类型了，核心包括：

1. 工作流类 AI，这是 AI 原生组织转型时候最容易遇到也最容易做的；
2. AI 客服，这对于提效是最明显的；
3. 数字分身/数字员工/员工蒸馏，这东西比较难，涉及了本体论和知识图谱，一些深水区的企业会用到；
4. Agent 课题，正儿八经聊天，这东西企业用起来的不多，但面试问得太多，不得不学，很多企业都是面试时候造航母，一进去就拧螺丝配置 Coze；

四、FDE/AI 原生组织转型相关

其次，我们会承接 FDE 方法论，分享很多企业 AI 原生组织转型知识：

其次就是一些经典案例的深入性分享了：

五、选修课

选修课这东西那就丰富了，会涉及很多内容，并且都非常独立，包括 AIGC、SDD、深度 AI 案例分享、管理选修课、商业化案例、GEO、个人 IP 等等，可谓期期精彩：

总而言之，你需要的 AI 知识，我们几乎都会有内容，然后是第二个问题：

二、谁在学、学得如何？

关于谁在学这个问题，我们直接先展示之前一个班的信息：

大家可能以为很多同学都是为了找工作而找到我们，但真实情况并不是那么回事，我统计了历史学员，大概分布是这样的：

1. 1/5 的企业高管，其中包含 CEO、CTO、还有四个行业 P9 在里面，他们的诉求很简单，就是为了了解最新的 AI 动态；
2. 1/5 的总监级，这批同学多半是为了长期的成长，或者已经遭遇到了具体的 AI 项目问题，想要在我们这里寻找答案的人群，他们可能只是对我们内容的 1/5 部分有兴趣，但就是为了一点醋包了一顿饺子；
3. 3/5 的 AI 转型诉求，其中有一半暂时不找工作在未雨绸缪、有一半马上就有找工作诉求，而且还挺急的；

以上便是我们真实的用户画像，说实话质量挺高的，我们每到一个地方都会线下聚餐，同学们见面说起自己经历，大家都还是有点吃惊，原来他们那么厉害…

这里简单说下找工作人群的情况：

找工作的怎么样了

这里可以比较自豪的说：

只要是真的想要找工作的，都找到了工作，其中也有那种说要找但就是不去投简历的，这种属于少数我们就没管他们了其次就是涨幅都还不错，最夸张的涨幅有 200%

现在学员找工作待遇最高的有 200 多，突破 100 大关的也有不少；我个人比较高兴的是一个 0 基础学员找到了 1.5 的工作、另外一个专科学历的同学待遇已经破 2 了

以下是一些脱敏的信息，大家可以看看（战绩可查）：

三、一些课程材料

下面是一些课程产出材料，大家可以感受下，也可以给大家说说真正的 AI 项目重点几乎都在 SOP 梳理与数据整理：

四、AI 机会在哪里？

最后，回到开头那个问题：我们到底在教什么？

前面列了很多知识、工具和案例，但我们最希望看到的，是大家遇到一个真实的 AI 需求时，知道该从哪里下手，能判断哪些地方可以做、哪些地方有难度，也能把项目一步步做出来。

这两年，我看到一个挺有意思的现象：求职者觉得 AI 太难，新概念追都追不完；企业却觉得 AI 很简单，看完几个 Demo，就准备拿来改造业务。等真正开始做，双方才发现，最缺的还是能把事情做成的人。

这也是我觉得，现在进入 AI 行业依然有机会的原因。

大家过去积累的经验，在这里是有用的。做过客服，知道客户会怎么问；做过销售，知道转化卡在哪里；做过研发，知道系统上线后会遇到什么问题。补上 AI 工具和项目实践，这些经验就有了新的用处。

当然，前面那些找到工作、拿到涨薪的同学，也都经历了自己动手、反复修改、投简历和面试的过程。我们可以提供路线、案例和指导，但该自己做的那部分，谁也替不了。

所以，大家看完这篇文章，除了看看学什么、别人涨了多少，也可以想想：自己手里有没有一个问题，值得用 AI 认真解决一次？

我们整理知识框架、打磨 FDE 方法论，最后想帮大家走到的，也是这一步：

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