我是怎么把几十万的课程，蒸馏成公司 AI Skill 和内部使用网站

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AI时代的学习新范式：将课程转化为可调用的AI技能，让知识真正沉淀为组织能力。

核心内容：
1. 从传统学习到AI学习的认知升级路径
2. 将课程内容蒸馏为可复用AI技能的具体步骤
3. 构建公司内部知识系统与经营增长体系

杨芳贤

53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

AI 时代的学习，不只是听懂一门课，而是把老师的方法论沉淀成公司可以反复调用的能力。

封面图：把一门课，变成公司可调用的 AI Skill

前段时间，一位老师问我：

为什么总感觉你学东西比别人快？很多新东西，你好像一下就跟进了。

我后来想了想。

其实一个人的认知提升，过去主要靠两种方式。

第一种，是看书，或者参加培训、上课。

看书，本质上是学习别人把一生经验、长期思考和失败教训总结成的文字。上课和培训也是一样，老师把自己多年踩过的坑、做过的判断、总结出来的方法，用更高密度的方式讲给你听。

第二种，是找高人聊天。

很多时候，一本书要讲几万字的东西，一个真正有经验的人，可能一句话就能点破。高手的一两个观点，常常会让你突然意识到：原来问题不是我以为的那个问题。

这是过去很重要的认知提升方式。

但到了 AI 时代，我觉得还要加上第三种方式：

和 AI 深度交流、沟通和学习。

某种程度上，这也是一种新的“找高人聊天”。

只不过这个“高人”不是某一个具体的人，而是一个可以持续陪你读书、拆课、复盘、追问、重组知识的智能伙伴。

以前我们看书、上课、聊天，当然也会进步。

但这种进步很多时候是线性的。

你今天听懂了一个观点，过一段时间可能就忘了。你今天被一句话点醒，三个月以后也可能只剩下一个模糊印象。

而在 AI 时代，这件事开始变得不一样。

你可以把看书得到的认知、参加培训学到的方法、和高人聊天得到的启发，全部蒸馏成 Skill。

这些 Skill 可以放在你的电脑里，放在 Agent 里，放在你的知识库里。

它们不只是笔记。它们会变成一个个可以被再次调用的能力。

当这些 Skill 慢慢连接起来，你的 AI 甚至会反过来引导你：提醒你过去学过什么，帮你把不同知识关联起来，告诉你某个问题应该调用哪套方法。

当你的电脑和 Agent 变得越来越像你，甚至在某些方面比你记得更完整、连接得更快时，你自己的进化速度也会变快。

这篇文章，我就用“如何把老师的课程蒸馏成 Skill”作为一个案例，讲讲我是怎么一步步做的。

但这个方法不只适用于上课。

它同样适用于读书、聊天、培训、经营复盘，甚至适用于你每天和 AI 的对话。

所以，很多人现在都会用 AI 学习。

听完课，把录音丢给 AI，让它总结。  
拿到 PPT，让 AI 提炼重点。  
看到一篇文章，让 AI 帮忙写读书笔记。

这些当然有用。

但我最近做的事情，比“总结课程”多走了几步。

我不是让 AI 告诉我“老师讲了什么”。  
我是把老师讲课的录音、现场照片、逐字稿、PPT、案例、表格、我和 AI 的对话，一步步整理成：

·内训 PPT

·方法论文档

·可复用 Skill

·公司内部网站

·最后再整合成一个经营增长系统

这篇文章，我想把过程写细一点。

因为真正值得分享的，不是“我做出了一个网站”，而是：

一个不懂代码的人，怎么和 Codex 一步步沟通，把老师的课变成公司能力。

更重要的是，我越来越觉得：

AI 时代的学习方式，已经和过去完全不一样了。

过去学习一门课，核心是“我有没有听懂”。  
现在学习一门课，更重要的是：

这门课能不能被公司记住、复用、关联，并进入真实经营决策。

一、为什么 AI 时代要这样学习？

以前我们上课，流程大概是这样的：

自己录音。  
自己拍照。  
自己记笔记。  
回来以后再慢慢整理。  
有时间就做个 PPT。  
没时间就先放着。

然后很快，材料就散了。

录音在手机里。  
照片在相册里。  
笔记在微信里。  
PPT 在电脑文件夹里。  
老师讲过的很多判断，当时觉得很震撼，过一段时间就模糊了。

更真实的情况是：

三个月以后，90% 的内容可能已经还给老师了。

这不是因为人不努力。

而是因为传统学习方式本来就很难对抗遗忘和碎片化。

课程现场的信息密度太高。  
老师讲课不是按书本目录走的。  
现场有案例、有问答、有白板、有临时发挥。  
回来以后，靠一个人手动整理，很慢，也很累。

但 AI 出现以后，这件事变了。

现在我们可以把录音、照片、逐字稿、PPT、表格、案例全部交给 AI，让它帮我们做第一轮整理。

它不会嫌资料乱。  
不会忘记某张照片。  
不会因为过了三个月就想不起来。  
也不会只保存“我当时记住的那一点”。

它可以把原本散落在不同地方的学习资料，重新组织起来。

这解决的是第一个问题：

碎片化和遗忘。

过去上完课，知识在人的脑子里，时间一长就会衰减。

现在上完课，知识可以沉淀到公司的资料库、PPT、Skill 和网站里，变成可以被反复调用的资产

另：以下之前写的两篇文章可以对于你学习这篇文章更有帮助：

不懂代码的人，五一这天干了很多人一直想干的事，你也可以 

Codex+Kimi WebBridge+CLI+Hermes 等，让公司变成了一套可以用微信调用的 AI 系统

图 1：传统学习方式 vs AI Native 学习方式

二、第二个变化：知识开始互相连接

过去我们学 A 课、B 课、C 课，通常是分开的。

这门课讲品牌。  
那门课讲电商。  
另一门课讲独立站。  
还有一门课讲经营复盘。

每一门课单独看都有价值，但它们之间很难自然连接。

因为连接这件事，过去主要靠人。

老板要自己想：这门课和公司现在的问题有什么关系？  
运营要自己想：这个方法能不能用到某个产品？  
市场要自己想：老师讲的案例能不能变成我们的内容打法？  
管理层要自己想：这套方法能不能进入月度经营会？

但 AI 介入以后，每上一门新课，它都可以帮你自动问几个问题：

这门课和公司现有项目有什么关系？  
它能补充哪个部门的能力？  
它能和之前学过的哪门课连接？  
它应该变成 PPT、SOP、Skill，还是网站？  
它能不能马上用在某个真实产品或经营问题上？

这就产生了第二个变化：

知识开始结构化关联。

A 课不再只是 A 课。  
B 课不再只是 B 课。  
C 课不再只是 C 课。

它们会被 AI 放到同一棵树上。

比如一门课解决“品牌定位”。  
另一门课解决“用户买点”。  
另一门课解决“渠道成交”。  
另一门课解决“经营复盘”。

单独看，是几门课。  
连起来，就是一条公司经营链路：

定位 → 人群 → 买点 → 渠道 → 转化 → 复盘。

这就是 AI Native 组织里的学习方式。

知识不是一堆文件。

知识开始像树一样生长。

三、第三个变化：学习开始进入经营实践

以前学习，经常停在“听懂”和“感动”。

一堂课听完，当时觉得很有启发。  
回到公司以后，真正改变的东西却不多。

为什么？

因为知识没有进入流程。

老师讲的是方法论。  
但公司每天面对的是产品、销售、研发、市场、投放、客服、组织、会议、复盘。

如果方法论不能进入这些环节，它就只能停留在认知层面。

所以我现在越来越觉得，学习的核心不是“听懂知识点”。

而是：

把老师的方法论，变成公司经营决策、研发判断、市场动作和复盘机制的一部分。

比如公司要做一个新产品，不应该只是问：

这个产品卖点是什么？

而应该问：

它承接了公司什么长期优势？  
它对应哪类用户、哪种场景、哪种痛点？  
它在电商平台应该先测哪个切口？  
它的详情页应该怎么组织？  
它的内容应该怎么讲？  
它这个月应该进入哪个经营复盘指标？

这时候，老师的方法论就不是课程内容了。

它变成了经营工具。

这也是为什么我会把课程继续往后做：

录音和照片，只是原始素材。  
PPT，是给人看的内训材料。  
Skill，是给 AI 调用的方法。  
网站，是给团队使用的入口。  
经营复盘，是让方法真正进入公司决策。

这才是 AI Native 组织里学习的意义。

学习不是为了收藏知识，而是为了让公司变得更会判断。

四、第一步不是总结，而是把素材喂完整

每次听完课，我做的第一件事，不是马上让 AI 写总结。

而是先把素材尽可能完整地给它。

比如某次课程结束后，我给 Codex 的不是一份简单笔记，而是一整包材料：

·课程录音转写

·上课现场照片

·老师课件 PDF

·课堂文字记录

·表格模板

·现场案例

·我自己的补充说明

另一门课的素材更碎：

·一百多张课堂照片

·两份文字记录

·配套 Excel 模板

·老师现场讲到的投放、人群、价格带、竞争格局内容

这一步很重要。

因为如果你只给 AI 一个录音，它只能总结“老师说了什么”。

但如果你同时给它：

录音、照片、逐字稿、PPT、表格、课堂截图、现场白板、老师讲到的案例，

AI 才能开始还原一堂课的真实结构。

我给 Codex 的指令也不是：

“帮我总结一下。”

而是更像：

你先不要写结论。你先帮我看这些资料里分别是什么：哪些是老师的主线，哪些是案例，哪些是现场板书，哪些是图片证据，哪些可以做 PPT，哪些可以变成 Skill。

这一步，本质上是让 AI 先做“资料清点”。

图 2：第一步先清点完整素材

五、第二步：把录音和照片一一对应起来

很多课程最难处理的地方，不是没有文字，而是文字和图片是分开的。

录音转写里有老师讲的话。  
照片里有白板、PPT、现场案例。  
但它们之间没有自动对应关系。

所以我会让 Codex 做一件事：

把老师讲到的内容，和现场照片、PPT 页面、PDF 截图尽量对应起来。

比如它会帮我判断：

老师先讲什么？  
中间切到哪个案例？  
哪张照片对应哪一段？  
哪个 PDF 页面是老师当时讲的证据？  
哪些内容属于品牌？哪些属于用户？哪些属于渠道？哪些属于复盘？

这样处理以后，课程不再是一坨文字。

它开始变成一个可以被重建的结构：

这一步非常关键。

因为老师上课时的逻辑，经常不是像书一样整齐的。

老师可能先讲一个案例，又跳到一个方法，再回头补一个背景，现场又有人提问，老师又展开一段经验。

如果直接总结，很容易丢掉老师真实的判断顺序。

但如果先做“图文对应”，就能尽量还原老师当时是怎么一步步带人理解的。

图 3：把录音、照片和课件页面对应起来

六、第三步：先做还原版 PPT，再做逻辑版 PPT

我后来发现，课程蒸馏最好不要一步到位。

不要一开始就让 AI 直接写“高级内训课件”。

更好的流程是分四层。

第一层：还原版 PPT。

先按老师讲课顺序，把内容还原出来。

这一版不追求美，不追求短，不追求结构完美。  
它的任务是：不要漏。

第二层：逻辑版 PPT。

等还原版出来以后，再让 Codex 重新整理：

哪些内容重复？  
哪些案例其实在讲同一个方法？  
哪些地方应该合并？  
哪些概念应该前置？  
哪些内容更适合放到附录？

第三层：团队内训版 PPT。

这一版开始站在公司内部使用的角度来改。

不是老师原封不动怎么讲，而是：

这门课对公司有什么用？  
新同事看得懂吗？  
运营能拿去执行吗？  
老板能拿去开会吗？  
团队能根据它形成 SOP 吗？

第四层：最终内训版。

这时候，它已经不是一份“课程总结”了。

它变成了公司内部可以复用的培训材料。

图 4：从课程资料到公司能力的完整路径

七、第四步：PPT 做完以后，才开始蒸馏 Skill

很多人可能会问：

既然已经有 PPT 了，为什么还要做 Skill？

PPT 解决的是“人看懂”。Skill 解决的是“AI 下次会做”。

PPT 适合培训。Skill 适合执行。

比如一门课讲“用户是故事主角”。

PPT 里可以把这句话讲清楚。  
但 Skill 里要写清楚：

当用户输入一个产品时，AI 应该怎么判断这个产品的用户是谁？  
应该问哪些问题？  
应该输出什么格式？  
如何把用户、场景、痛点和结果放进一句话？  
如果资料不完整，应该追问什么？

这就是从“知识”到“能力”的变化。

八、第五步：不同老师，要蒸馏成不同类型的 Skill

我现在回头看，不同老师其实不是同一种 Skill。

所以不能用一种模板硬套。

有的老师，最值得蒸馏的是**提问方式**。

这类老师的价值不只是答案，而是他如何设定标准、如何纠偏、如何一步步逼近问题本质。

这种课，适合蒸馏成：

追问型 Skill。

有的老师，最值得蒸馏的是**经营动作**。

比如怎么判断类目机会，怎么分析竞争格局，怎么做价格带决策，怎么把卖点转成用户买点。

这种课，适合蒸馏成：

增长 SOP 型 Skill。

有的老师，最值得蒸馏的是**成交资产**。

比如怎么写首页，怎么排详情页，怎么拆关键词，怎么规划图片，怎么设计邮件流。

这种课，适合蒸馏成：

资产生成型 Skill。

有的老师，最值得蒸馏的是**复盘机制**。

比如怎么开经营会，怎么找 GAP，怎么定关键战役，怎么让组织围绕指标行动。

这种课，适合蒸馏成：

经营复盘型 Skill。

蒸馏老师，不是把所有老师都变成同一种 AI 助手，而是先理解每位老师真正擅长的判断动作。

图 5：不同老师，蒸馏成不同类型的 Skill

九、第六步：每个 Skill 跑通后，再做网站

Skill 做完以后，我又继续往前推了一步：

把它做成网站。

为什么要做网站？

Skill 对 AI 友好，但对普通人不一定友好。

公司同事不一定知道怎么调用 Skill。  
运营不一定知道应该问哪句话。  
新人更不可能记住背后复杂的方法论。

所以网站的作用，是把 Skill 包装成一个可操作入口。

比如某个业务网站可以让用户输入：

·公司资料

·产品资料

·竞品资料

·图片和评价

·当前渠道

·目标问题

然后直接生成：

·启动方案包

·详情页首屏

·关键词地图

·图片素材方案

·品牌故事

·邮件流

·网站诊断

·30 天 SOP

这时候，老师的课就从“学习资料”变成了“业务工具”。

十、第七步：再把多个老师整合成一个系统

当单个老师的 Skill 和网站都跑过以后，我又往前走了一步。

我开始问 Codex：

这些老师之间有没有联系？  
能不能产生化学反应？  
能不能变成一个总 Skill？  
能不能变成一个公司的经营增长工作台？

最后我们发现，几门课刚好能拼成一条公司经营闭环：

定位 → 人群 → 买点 → 渠道 → 转化 → 复盘。

一门课解决“你是谁”。  
一门课解决“在哪里增长”。  
一门课解决“用户为什么买”。  
一门课解决“怎么在线上成交”。  
一门课解决“怎么复盘和打关键战役”。

合起来，它就不再是一堆课程。

它开始变成一个公司经营系统。

于是我们又做了一个总 Skill 和一个总网站。

输入一个产品，它会依次经过：

品牌定位、电商增长、用户买点、成交资产、经营复盘。

最后输出：

·品牌定位一句话

·目标用户画像

·场景买点矩阵

·内容 Brief

·成交资产

·月度关键战役

这就是从单个老师，到公司经营系统的变化。

图 6：多门课最终长成一套公司经营系统

十一、我和 Codex 的沟通，不是一次 Prompt，而是一串项目管理

很多人问我怎么跟 Codex 沟通。

我觉得最重要的不是写一个很神的 Prompt。

而是把它当成一个项目搭档，一步步推进。

我当时的沟通大概是这样的。

第一轮：

我把这次课程的录音转写、照片、PDF、PPT、表格都放进来了。你先不要写文章，先帮我清点资料。

第二轮：

你帮我判断这些资料分别属于哪几类：老师主线、案例、图片证据、方法论、可以做 PPT 的内容、可以做 Skill 的内容。

第三轮：

先按老师讲课顺序，做一个还原版 PPT，不要急着优化。

第四轮：

现在再做逻辑版，把重复内容合并，把主线提出来。

第五轮：

把它改成公司内部能用的内训版，站在真实业务场景来讲。

第六轮：

这门课能拆成哪些 Skill？每个 Skill 的输入、判断步骤和输出是什么？

第七轮：

把这些 Skill 做成网站，让普通同事可以输入资料，直接生成方案。

第八轮：

现在把整个过程写成公众号文章，告诉别人我是怎么一步步做的。

这里面没有一句万能 Prompt。它更像一个项目流程。

十二、这套流程最重要的不是技术，而是顺序

如果顺序错了，结果会很差。

如果一上来就让 AI 写文章，文章会空。  
如果一上来就让 AI 做网站，网站会虚。  
如果一上来就让 AI 总结课程，老师的判断方式会丢。

正确顺序应该是：

先保真，再重构。  
先 PPT，再 Skill。  
先 Skill，再网站。  
先落地，再写文章。

也就是说：

第一步，尽量完整地保留老师讲课现场。  
第二步，把老师的逻辑整理成内训材料。  
第三步，把老师的判断方式拆成 Skill。  
第四步，把 Skill 包装成网站。  
第五步，用真实业务跑一遍。  
第六步，再写成文章。

十三、这件事真正让我兴奋的地方

过去学习一位老师，最好的结果是：

我听懂了。

后来更进一步，是：

我能给团队讲一遍。

再后来，是：

我能做成 PPT。

但现在，我觉得还可以继续往前走。

一位老师真正进入公司，不应该只停在老板脑子里，也不应该只停在一个文件夹里。

它应该变成：

·新人能看的 PPT

·AI 能调用的 Skill

·同事能操作的网站

·业务能复用的 SOP

·经营会能追踪的动作

这才叫真正把老师的方法论沉淀进公司。

不是把老师变成 AI。  
也不是让 AI 替代老师。

而是把老师教给我们的方法，经过消化、拆解、重构，变成组织可以反复调用的能力。

而且这套方法不只适用于老师课程。

书本知识、高手聊天、AI 对话、公司复盘，最后都可以被蒸馏成一个个可调用的能力节点。

这些节点多了以后，就不会只是零散笔记，而会慢慢长成一棵更完整的逻辑树。

十四、长远来看，它会长成一棵自生长的逻辑树

现在这套系统还只是早期形态。

它可能只有几门课、几个 Skill、几个网站。

但如果把时间拉长，我觉得它会变成非常体系化的东西。

今天是 5 门课。  
以后可能是 10 门课、20 门课、30 门课。  
再往后，还会加上我读过的书、微信读书里的划线和笔记、公司会议纪要、用户反馈、经营日报、产品 Brief、复盘报告。

这些内容不会只是堆在一起。

如果都沉淀在 Obsidian 里，并且持续被 AI 结构化，它们会和公司内部的业务内容互相对齐。

一门课可能补充品牌判断。  
一本书可能补充组织管理。  
一次经营会可能补充复盘机制。  
一份用户反馈可能补充产品研发。  
一次投放复盘可能补充市场动作。

它们会慢慢长成一棵逻辑树。

不是资料树，而是能力树。

这棵树会有根、有枝干、有叶子。

根部，是公司的长期问题和核心优势。  
枝干，是品牌、产品、市场、渠道、组织、经营这些能力域。  
叶子，是每次课程、每条笔记、每个案例、每份复盘。

图 7：课程、读书和公司文档，最终汇聚成知识生长树

当 AI 能持续帮我做关联，这棵树就会越来越像一个有生命的系统。

它有大脑：能判断问题属于哪个领域。  
它有骨骼：有稳定的方法论结构。  
它有血肉：有真实业务案例、数据、产品和用户反馈。  
它还会进化：每一次新学习、新项目、新复盘，都会长出新的节点。

这也是我为什么越来越重视 Obsidian。

对我来说，Obsidian 不只是一个笔记软件。

它更像一个公司知识底座。

课程资料、老师方法论、PPT、Skill、网站、经营复盘、读书笔记，都可以在这里被沉淀、链接、检索。

当然，这里我说的 Obsidian，更多是个人知识库搭建。

如果上升到公司层面，要搭建真正的 RAG 或公司知识系统，就会是另一种搭法。

我现在越来越觉得，公司级知识系统不应该只是传统的“向量库 + 切片 + 检索”。

那种方式当然能用，但很多时候太像把文件切碎以后再找回来，不够 AI Native。

更有潜力的方向，是类似 LLM Wiki 的方式：先让知识被结构化、被命名、被链接、被解释，再让 AI 在这个结构里检索、推理和生成。

也就是说，未来的公司知识库，不只是一个搜索框。

它更应该像一个会生长的知识网络：每个概念有位置，每个方法有来源，每个业务问题能关联到课程、书籍、复盘和真实案例。

这个话题其实可以单独再写一篇。

这篇文章先讲个人如何用 Obsidian 把课程和读书内容沉淀下来；下一篇，或许可以专门聊公司级 RAG 和 LLM Wiki 应该怎么搭。

以后当我问 AI 一个问题时，它不应该只靠大模型自己的记忆回答。

它应该能快速回到我的资料库里，找到相关课程、相关书籍、相关业务案例、相关历史复盘，再给出结合我公司真实情况的判断。

这才是我想要的学习系统。

不是把所有知识都背下来。

而是让所有学过的东西，在需要的时候都能被找回、被关联、被调用。

结尾：AI 时代，学习的终点不是笔记

以前，学习的成果是笔记。

后来，学习的成果是 PPT。

现在，学习的成果可以是 Skill、网站和经营流程。

这就是我觉得最值得兴奋的地方。

AI 不是帮我们记住更多内容而已。  
AI 更大的价值，是帮我们把学过的东西，变成公司日常可以调用的能力。

一门课，如果只是被听完，很快就会被遗忘。  
一门课，如果被整理成 PPT，至少可以被团队复习。  
一门课，如果被蒸馏成 Skill，它就开始能参与公司的判断。  
一门课，如果被做成网站，它就可以被更多同事低门槛调用。  
一门课，如果进入经营复盘，它就真正变成了组织能力。

所以我现在越来越相信：

AI 时代的学习能力，不只是看一个人听了多少课，而是看这些课，有多少真正进入了公司的流程、工具和决策里。

以前，知识在人的脑子里。  
后来，知识在 PPT 里。  
现在，知识可以进入 Skill、网站、Obsidian 和经营动作里。

这才是我理解的 AI Native 学习方式。