让陪伴更长久
用AI更懂宠物与宠主
豆柴创始人 AI 动员会
把 AI 变成豆柴的组织能力
先让关键岗位成为先锋，再让学习发生在组织里
豆柴创始人 AI 动员会
把 AI 变成豆柴的组织能力
先让关键岗位成为先锋，再让学习发生在组织里
AI
你选择豆柴不只是选择一份工作
更是选择持续学习成长，成为更好的自己。
AI 应该长在豆柴文化里
走向全球
用世界级标准要求自己
快速学习
每天比昨天更好
创造结果
让努力产生真实价值
精进创新的下一步
拥抱新技术，保持学习状态。变化不会等我们准备好。
市场更快
用户和渠道持续变化
信息更多
靠个人经验难以处理
协作更复杂
等待和重复正在消耗效率
AI 已可用
普通人也能放大专业能力
代表工具 · 各组从强到弱
常见 AI 工具分别能做什么
模型像大脑，工具像入口。不用先懂参数，先看它能帮你做什么。
通用对话与思考
ChatGPT · Claude · Gemini · DeepSeek
提问、写作、总结、分析与推理中文搜索与资料
Kimi · 豆包 · 腾讯元宝
查资料、读长文、整理文件与日常问答图片与视频创作
图片：Midjourney · Nano Banana · 即梦视频：Veo · 可灵 · Runway
生成图片、视频和创意素材工作执行与协作
Claude Code · Codex · Cursor · GitHub Copilot · Workbuddy
读文件、做分析、搭网页与推进任务各组按当前综合能力由强到弱排列，具体任务仍要实测。
AI 不是新增工作，而是重新设计工作
把低价值重复交给AI，把判断、创造和责任留给人。
找重复
每天反复做什么
找等待
哪里总在卡住
找判断
什么最依赖经验
交给AI
让它整理和起草
人来验收
核对事实与边界
沉淀复用
变成团队方法
关于被替代
AI不会简单替代一个人，但会持续改变岗位的价值标准。
不会简单替代
真正懂业务、能判断、能负责的人
一定会被重塑
重复低效、只靠旧经验的工作方式
属于主动学习者
愿意试验，并持续创造价值的人
豆柴的组织选择
精进创新 × 学习敏捷
心法不变，技法常变。发现、试验、复盘、复制。
我们真正担心的不是暂时不会用 AI
不会可以学，真正的风险是失去学习和判断的意愿。
未接 API = 原型拒绝改变
用过去否定新的可能
不做复盘
重复踩同样的坑
敷衍马虎
生成以后不检查
牺牲品质
为了快而放弃底线
五条价值观如何指导AI
真诚热爱
解决真实问题，不做表面文章
客户第一
以对客户最有利为判断标准
精进创新
低成本试验，用结果验证
协同共赢
打破部门墙，沉淀共享方法
追求卓越
不止完成，每一版都更好
第一阶段策略
关键岗先行跑通以后再扩散
先保护学习氛围，再用真实成果赢得组织认同。
先学一步更要带动一程
主动报名、管理者推荐、项目评估；愿意学习，有真实问题，能够带教。
带着问题来
选择一个值得改造的真实任务
带着成果走
完成一个可以继续使用的作品
带着同事跑
公开复盘并帮助团队复用
从真实场景开始
经营分析会
整理数据、发现问题、形成行动
行业情报站
跟踪趋势、竞品和渠道动态
预测推演
基于数据推演不同经营情景
风险预警
更早看见经营异常
内容创作
选题、脚本、素材和达人分析
知识沉淀
把个人经验变成团队资产
先锋优势
要求大家改变，公司也要为改变创造条件。
工具与时间
提供Codex、Workbuddy和必要的学习投入
场景与导师
开放真实问题，由业务负责人陪跑验收
试错与认可
包容经过验证的失败，奖励可复制的成果；第三阶段成果验收会从三个方向筛选第一名成果并给予激励
谁进入首期 AI 先锋营
学习意愿
业务影响
问题清晰
执行投入
分享意愿
21 天做出第一个成果
不用额外制造作业，直接把一项日常工作重新做一遍。
天
确定真实问题
天
明确数据与验收
天
完成可用初版
天
公开成果复盘
在豆柴，让 AI 成为你们的助力
发利他之心，行专业之事，得长远之果。