云港 AI 员工
效率提升方案
从 多人协作 到 一人调度，打造懂流程、守边界、可复用的 AI 员工。
不是再买一个工具，而是配置一个懂流程、守边界、能交付的 AI 员工
我们根据用户需求预先训练工作习惯：懂业务口径、懂交付模板、懂安全边界。AI 负责重复执行，人负责调配、判断和最终责任。
过去：多人接力
- 一个任务在资料、初稿、设计、修改、审定之间反复流转
- 每次交接都要重新解释背景、口径和标准
- 经验留在个人手里，下一次还要重新组织
现在：1 个负责人 + AI
- 负责人只需要调配任务、校准口径、审定结果
- AI 员工按已训练好的习惯执行生成、改写、设计、测试等工作
- 提示词、模板、素材、流程沉淀为可复用资产
围绕高频任务，交付可落地、可调配、可复用的 AI 员工
先聚焦投入产出最明显的工作方向。每类 AI 员工都不是裸模型，而是带着任务习惯、交付模板、安全边界和复用流程一起交付。
01 文案类 AI 员工
数据不出域，只在本地或专属环境处理，优先调用豆包、DeepSeek、通义千问等国内主力模型。
02 设计 / 视频 AI 员工
设计可接入 Gemini 图像模型 Nano Banana 等前沿能力，视频生成与剪辑可接入即梦 / Dreamina、Seedance 等能力，负责人做创意把关。
03 开发类 AI 员工
在已审批的数据与网络边界内，通过合规授权的安全访问通道调用 Codex、Claude 等开发模型。
AI 员工总架构：按任务分流模型，按数据等级控制边界
统一调度
这不是让负责人包办所有专业工作，而是保留调配与审定角色，由系统按任务类型进入相应工作流。
本地优先
本地知识库 + 国内主力 AI 模型，适合内部资料整理、初稿生成、润色和审稿。
设计视频
Nano Banana 等图像模型负责主视觉与图像编辑，即梦 / Dreamina、Seedance 等负责视频生成、镜头扩展和剪辑素材。
审批通道
供创未来具备数据审批权限，在合规授权下通过安全访问通道调用 Codex、Claude，做到访问可控、调用可追溯。
安全审计
所有任务保留输入、模型、提示词、过程、结果和人工审定记录，便于复盘和审计。
不出域
优先
专用
审批调用
审计
文案类 AI 员工：数据不出域，国内模型完成内容生产
适合报告、方案、制度、通知、宣传文案、会议材料、投标材料等文字类工作。核心原则：内部数据只在本地或专属环境处理。
资料归集
从本地知识库、历史文档、会议纪要中抽取可引用素材，自动形成材料包。
初稿生成
根据目标、受众、格式和语气生成初稿，支持多版本对比和快速改写。
审稿润色
检查逻辑、格式、错别字、风险表达和敏感内容，辅助负责人最终定稿。
文案类效率模型：从多人流水线，变成 1 个负责人调配 AI 员工
原工作方式：多人流水线
- 信息来源分散：历史材料、业务口径、数据依据需要分别核对
- 环节拆分明显：资料整理、框架起草、表达润色、格式校验反复流转
- 责任链条较长：多人交接导致口径不一致、修改周期被拉长
新工作方式：1 个负责人 + AI 员工
- AI 员工负责资料归集、框架生成、初稿、润色
- 负责人负责目标定义、口径判断、最终审定
- 提示词、模板、素材库沉淀后可反复复用
设计类 AI 员工：接入 Nano Banana 等前沿图像模型，快速生成可选视觉方案
设计类任务重点是“多方案、快迭代、低成本试错”。AI 先产出视觉方向，人负责审美判断、品牌一致性和最终交付。
前沿图像模型
用于活动海报、宣传图、PPT 视觉、产品图、品牌风格探索，先快速跑出多套方案。
1输入需求
- 明确主题、受众、风格、尺寸
- 上传品牌色、参考图、产品资料
- 确定禁止项和必须出现的元素
2AI 出方案
- 一次生成多版视觉方向
- 按风格、构图、色彩快速变体
- 保留可复用提示词和参考样式
3人工定稿
- 设计负责人筛选和精修
- 确认品牌一致性和业务准确性
- 输出最终物料与源文件规范
视频 / 剪辑类 AI 员工：接入即梦 / Dreamina、Seedance 等视频能力
视频类任务从“脚本、分镜、素材、剪辑、字幕”拆成标准流程，AI 负责生成素材和初剪，人负责节奏、审美和最终把关。
开发类 AI 员工：经审批通道调用 Codex 和 Claude
开发类任务在完成数据分级、审批授权与访问审计后，通过安全访问通道调用 Codex、Claude 等国外开发模型，用于代码生成、重构、测试和技术方案。
可做什么
- 需求拆解、接口设计、代码生成
- 单元测试、Bug 定位、重构建议
- 代码审查、文档生成、部署脚本
调用什么
- Codex：适合工程实现、代码修改和自动化执行
- Claude：适合复杂需求理解、架构分析和长文档处理
- 国内模型：适合本地材料、制度和业务知识解释
边界是什么
- 只通过审批授权后的安全访问通道
- 敏感数据先脱敏、分级、最小化
- 调用过程留日志，结果由程序员审定
需求分析
- 把业务语言转成开发任务
- 形成接口、数据、验收清单
代码生成
- 生成函数、组件、脚本
- 按项目规范补全实现
测试验证
- 补单测、构造边界用例
- 分析报错和日志
代码审查
- 检查安全、性能、可维护性
- 输出修改建议
技术文档
- 接口文档、部署说明
- 变更记录、交付说明
部署脚本
- 自动化脚本和配置生成
- 环境检查与回滚提示
知识沉淀
- 形成项目问答库
- 沉淀最佳实践
人工把关
- 程序员保留最终合并权
- 关键代码必须审查
不是一个人包办所有事，而是把多人协作链条压缩为 1 个负责人 + AI
过去：多人接力，反复沟通
多人协作链
- 资料、创意、执行、校对、修改分散在不同人手里
- 每次交接都要重新解释背景、口径、风格和边界
- 经验难沉淀，换一个任务又从头协调
现在：1 个负责人调配 AI 员工
1 人 + AI
- AI 员工承担资料归集、初稿生成、设计出图、视频初剪、代码辅助
- 负责人只做目标设定、口径校准、风险判断和最终审定
- SOP、提示词、模板、素材和代码片段持续沉淀复用
AI 员工的工作方式：人定目标，AI 执行，人做最终判断
负责人
负责目标、标准、风险判断和最终签字，不再陷入低价值重复操作。
AI 员工
带着预设好的工作习惯执行资料归集、生成、改写、设计、剪辑、编码、测试等任务。
组织资产
把 SOP、提示词、模板、素材、代码片段和工作流沉淀成可复用资产。
不同任务走不同安全边界：该本地的本地，该审批的审批
文案类：不出域
内部文档、制度、经营材料默认在本地或专属环境处理，优先使用豆包、DeepSeek、通义千问等国内主力 AI。
设计视频：控素材
视觉内容可使用外部生成工具，但内部敏感素材需脱敏或使用授权版本。
开发类：审批通道
通过数据审批、授权访问和日志审计后，调用 Codex、Claude 等开发模型。
AI 员工技术底座：本地沙箱 + 模型路由 + 审批网关
任务描述
材料上传
结果审定
文案 / 设计视频 / 开发
安全沙箱
本地处理 · 权限隔离 · 审计留痕
国内 / 视觉 / 国际开发
授权访问 / 审计留痕
模型与工具
落地路径：先跑通高频样板，再沉淀为组织能力
第 1 阶段：样板任务
选择真实高频任务作为样板，验证效率提升、安全边界和流程沉淀效果。
第 2 阶段：习惯训练
把用户的口径、模板、风格、审批规则和模型路由策略训练成 AI 员工的默认工作习惯。
第 3 阶段：流程复用
把“1 个负责人 + AI 员工”的协作模式复制到更多任务、岗位和项目。
AI 员工的价值：提效、安全、标准流程可复用沉淀
AI 员工不是单点工具，而是一套会继承组织工作习惯、可审计、可复制、可持续进化的生产力系统。
最终形成可扩展的 AI 员工矩阵
谢谢聆听
让每个岗位都拥有一个能交付结果的 AI 员工