即将淘汰80%普通人的7项AI技能：1、提示词工程；2、AI设计；3、AI智能体；4、工作流自动化

最近总有人问我，说现在这AI铺天盖地，到处都是机会，但也到处都是坑。

很多人心里有点发慌，不知道该往哪个方向使劲，生怕一不留神，就被时代甩下列车。

这个感觉，我太懂了。

当年互联网浪潮来的时候，多少人觉得就是个“高级网吧”，

结果呢？错过了就是错过了。今天的AI，能量比当年的互联网有过之而无不及。

它不是要取代你的某个工作环节，它是要重塑整个工作的逻辑。

那么问题来了，在这条新的“起跑线”上，我们到底该武装上哪些“新兵器”，才能不被淘汰，甚至能抓住机遇，换道超车呢？

今天，我就给你盘一盘，我认为未来十年，能让你身价倍增，甚至拉开与普通人差距的7项AI核心技能。

第一项：提示词工程

很多人以为，跟AI聊天，不就是打字说话吗？

哈哈，要是这么想，那可就太小看它了。

提示词工程，就是“驾驭”AI的艺术。你给的指令越精准、越结构化，AI给你的反馈就越接近“完美”。

它不是简单的“你问我答”，而是你作为导演，AI作为演员，你得给它设定角色、提供背景、明确任务、甚至给出示例。

比如，你不能只说“帮我写个广告文案”，而要说：“请你扮演一位有15年经验的营销总监，为一款面向Z世代的植物基酸奶，撰写一篇小红书风格的推广文案，强调其‘0添加、轻负担’的特点，并包含3个吸引人的emoji和2个热门标签。”

你看，差别就出来了。

这考验的，是你的逻辑能力、共情能力和对一个领域知识的深度。

应该讲，未来，人与人之间的差距，很大程度上就是“提示词水平”的差距。你指挥的是一个兵，还是一个军团，全看你的指令。

第二项：AI绘画与设计

不懂设计、不会画画，在过去几乎就和视觉创意行业绝缘了。现在呢？AI直接把这个门槛给铲平了。

Midjourney、Stable Diffusion这些工具，让一个毫无美术功底的人，也能在几分钟内生成一张堪比专业画师的作品。

但这技能的精髓，绝不仅仅是“画得像”。

它的核心在于“审美在线”和“高效迭代”。AI能帮你把脑子里的模糊想法迅速视觉化。

比如，你做产品，想看10种不同风格的包装设计，过去可能要一个设计团队忙活一周；现在，一个懂AI绘画的产品经理，半天就能搞出几十个方案来，直接拿去市场测试。

第三项：利用AI进行数据分析

以前我们提数据分析，脑子里就是Excel里密密麻麻的表格，是SQL、是Python。

没个专业背景，根本玩不转。现在，你可以像跟朋友聊天一样跟数据对话。

把一堆复杂的销售报表扔给AI，然后用大白话问它：“上个季度哪个区域的销售额增长最快？原因可能是什么？帮我做个图表出来。”

AI不仅能帮你跑完数据，还能帮你解读，甚至找出你压根没注意到的关联性。

这项技能解放的不是“做表”的人，而是让每一个业务人员，都有了成为决策者的潜力。

第四项：AI Agent与工作流自动化

聊完了单点技能，咱们得进阶了。如果说前面几项是让你拥有了“精兵”，那这一项，就是让你拥有了“自动化军队”。

什么是AI Agent？

你可以理解为一个“AI智能体”。你给它一个总目标，比如“帮我规划一次为期五天的成都家庭旅行”，它会自动分解任务：查攻略、订机票、选酒店、安排行程、估算预算……然后自己去执行、去协同。

这项技能的重点，在于“设计工作流”。

你得像个项目总监，把一个复杂任务，拆解成一个个可以由AI执行的小步骤，然后把它们串联起来。

比如，每天自动抓取行业新闻，用AI总结要点，再生成一份晨报发到团队群里。整个过程，完全自动化。掌握这个，你就不再是“打工人”，而是“工作流设计师”。

第五项：AI辅助编程（AI-Assisted Coding）

“人人都是程序员”的时代，可能比我们想象的来得更快。

cursor这类工具，已经成为很多程序员离不开的“副驾驶”了。它能帮你补全代码、修复bug、甚至根据你的注释直接生成整个函数。

一个懂业务的市场人员，完全可以借助AI，用简单的自然语言，生成一段Python脚本，去自动处理一些数据；或者搭建一个简单的内部工具。

第六项：垂直领域大模型的微调（Fine-tuning）

通用大模型（比如GPT-4）很强，像个“通才博士”。但很多时候，我们需要的是一个“行业专家”。

模型微调，就是用你所在行业的特定数据，对通用模型进行“再教育”，让它成为你这个领域的专家。

比如，一家律师事务所，可以用自己过去所有的案件资料去微调一个模型，打造一个专属的“AI律师助理”，它对法律术语和案例的理解，会远超通用模型。

这个技能不要求你从零开始造模型，而是要知道如何整理、标注高质量的行业数据，并理解微调的基本原理和流程。拥有一个“定制版”的AI大脑，这在未来的商业竞争中，是绝对的护城河。

第七项：AI驱动的内容创作

这项技能，是把前面提到的写作、设计、数据分析等能力进行综合运用。

比如，你可以用AI分析全网的热点话题和用户情绪，然后让AI生成几百个不同角度的短视频脚本和标题；

接着用AI绘画工具生成视频素材，再用AI剪辑工具配音、配字幕，最后用AI数据分析工具追踪每个视频的转化效果，不断优化。

这已经不是一个个孤立的工具了，而是一套完整的、高效的、数据驱动的“内容工厂”。个人和小团队，第一次有机会在内容生产的效率和规模上媲美过去几十人的大团队。

尾声

一口气说了这么多，这7项“新兵器”，就像一张藏宝图。它们不是孤立的，而是相互关联、层层递进的。

不可否认，AI确实会淘汰掉大量重复性的、流程化的岗位，但这并不意味着普通人就没了出路。

真正的淘汰，从来不是因为新技术的出现，而是因为你拒绝学习和适应。AI不是你的对手，掌握AI的那些人，才是。

最后，留一个问题给大家一起思考：

你认为在这7项技能之外，还有哪些被我们忽视了的、更关键的“隐形技能”？

欢迎在评论区，留下你的思考。