第0章
先搭好公司的 AI 工作台
解决什么：6 份部门周报格式不一、指标口径打架，管理者看不清目标、风险、阻塞与待决策事项。
怎么解决：资料按规范归位，先生成可追溯的数据底表，再统一口径，产出管理者工作台、部门汇总与管理简报，最后人工核对并保留版本。
你会带走：从「翻不完的周报」到「几分钟看清全局」的管理工作台。
全书章节
六章 · 六个真实业务战场
每章交付一个能验收的成果（第0~5章）
第1章
别让 AI 更快地跑错方向
解决什么：跟风热点、沉迷参数、拍脑袋立项：任务范围过大、结果无法验收，试点迅速烂尾。
怎么解决：从最近 4 周的真实业务资料里建立高频任务池，用四维机会评分与风险红线层层收敛，锁定第一个试点，再用 30 天作战计划跑稳。
你会带走：第一个试点的四条硬标准：真实发生、范围够小、结果可验收、出错可回退。
第2章
从老板的一句话到 AI 能执行的成果
解决什么：要求模糊、输入失控、验收不一：AI 容易把建议写成决定、把缺失信息补成事实。
怎么解决：用 7 要素任务说明书说清要求，按统一目录受控执行，过事实、逻辑、交付、业务四层验收，并把同类错误沉淀为规则。
你会带走：从「跟 AI 聊天」到「给 AI 下工作单」。
第3章
把专家知识变成多平台获客素材
解决什么：专家的实战判断散落在聊天、直播与咨询记录里，运营写出的内容空洞，各平台对外口径打架。
怎么解决：用决策场景还原法萃取隐性经验，搭建企业知识库；以一线真实问题选高转化选题，一套「真实资料」底料适配多平台内容，线索反馈回流选题。
你会带走：内容的平庸源于知识底座的贫血——先萃取，再表达。
第4章
电商经营分析数字员工
解决什么：经营数据散在多部门多张表，口径打架、隐性成本算不清，分析靠人工拼表。
怎么解决：在安全隔离的数据沙箱里完成多源清洗、交叉透视、图表生成、投产拆解、库存预警与差评聚类；同一底表派生周报、看板与行动清单，并配置为每周自动运行。
你会带走：一个年营收超亿元品牌的脱敏实战：让「这个数字怎么算的」当场有答案。
第5章
7 天完成新业务验证原型包
解决什么：新业务孵化跨部门拉锯、决策周期长、试错成本高，经验无法沉淀为组织资产。
怎么解决：调度需求验证、数据洞察、视觉原型、多维协同、合同风控与技能封装，7 天交付可用于真实商业测试的验证原型包。
你会带走：真跑通的五条铁标准：需求验证、报价测试、首单试交付、经济性穿透、复购与风控跟踪。
各章案例均基于真实业务脱敏或模拟改编，仅用于演示方法，不构成真实经营结论；目录以出版社最终出版版本为准。