真实课堂
真实课堂：不是 Demo，是把工作真正跑起来
教普通人如何把 AI 变成一个真正替你工作的智能体。
不只是 ChatGPT 问答：现场学习 Codex、WorkBuddy、Skill、知识库与 AI Workflow，
让 AI 从“回答问题”升级到“完成工作”。
老板、会计、地产、销售、投资、内容、行政、学生——只要你已经知道事情应该怎么做，就可以把方法交给 AI。
发票、工资、邮件、日程——把重复的行政工作全部外包给 AI，你只管做决策。
自动追踪挂牌房源、整理买家资料、监控同行价格变动、每天早上推送跟进清单。
对接 IBKR，一句话查实时股价、技术分析、执行下单。不用盯盘，AI 替你盯。
自动整理灵感、生成初稿、定时发布。你负责有想法，AI 负责把想法变成内容。
家庭日程、孩子学校通知、账单提醒、购物清单——把家里的琐事也交给 AI 管。
整理学习资料、自动做笔记摘要、帮你写邮件、管理求职进度——提前建立竞争优势。
处理海量报告、整理客户档案、自动发提醒、跨平台信息汇总——减少人工出错。
供应商跟进、库存提醒、员工排班、订单处理——把每天重复的运营工作系统化。
文件整理、合同归档、邮件分级、报告生成——减少低价值行政时间，专注高价值专业工作。
从“我问，AI 回答”，到“我给目标，AI 自己完成多个步骤”，中间差的不是一个更好的 Prompt，而是一套工作方法。
澳洲最低时薪超过 $24，一个全职助理一年 $60,000+。AI 员工一次性投入，24小时工作，永不请病假。
早上看邮件、整理日程、查数据、发通知——同样的动作，每天重复，毫无价值感。
客户发消息、邮件等回复、账单待处理——你去接孩子、出去旅行，没人管就是没人管。
花三个月培训出来的员工，可能下个月就走了。AI 不辞职、不谈条件、不需要重新培训。
截图在哪儿？那个链接存哪了？上次那个数据在哪个表？——信息散落各处，效率归零。
听说 ChatGPT 很厉害，自己试了几次没什么用，感觉 AI 跟自己的业务没什么关系。
这门课的目标，不是让你更会“问 AI”，而是让 AI 更会“替你做事”。
我问，AI 回答：写作、总结、分析和建议。
我给目标，AI 自己完成多个步骤并交付结果。
把你的经验、标准和方法教给 AI，让能力可以重复使用。
让 AI 使用你的文件、资料、SOP 和公司知识。
把一套做事方法变成以后都能重复执行的流程。
不绑定一个工具，学习 Agent、Skill、知识库与 Workflow 的底层方法，并把它应用到自己的真实问题。
读取文件、整理资料、做研究、分析数据，生成 Word、Excel、PPT 等可交付成果。
不是程序员，也能让 Codex 帮你处理文件夹、PDF、Excel 和项目，把多个步骤变成结果。
把你的判断标准、步骤和输出格式封装起来。Prompt 用一次，Skill 可以一直重复使用。
把产品资料、SOP、历史文件和专业知识交给 AI，回答不再只依赖互联网的通用知识。
客户需求 → 读取资料 → 调用 Skill → 分析计算 → 生成 PDF/Excel → 人工确认。
报价、发票、工资、邮件、研究、投资分析——保留过去课程跑通的场景，换成可迁移的方法。
从 AI Agent 的认知，到 Skill、知识库和 Workflow 的现场实践；环境准备有支持，课堂时间用来做真正有价值的事。
把 AI 底层逻辑讲成人话。复杂的东西到他手里，小白也能听懂。十多年学术研究，接地气表达。
每个功能都对应真实业务场景。发票、工资、邮件——讲的全是你明天就能用的，不讲理论。
"我这个72岁的老太太，也去参加了一堂'养龙虾'的培训课。宋教授把复杂的知识讲得通俗易懂，Ivan 老师的实操非常实际、实用，王曦博士手把手教我们安装操作。
结果——我不仅听懂了，还真的把'龙虾'装进了电脑。更让我惊讶的是，儿子给龙虾一个指令，让 AI 在合屏状态下开车路上继续工作，10分钟做一次搜索资料小结。它还非常暖心地告诉我，太晚了，休息吧，他会按照新指令继续工作，明天早上做汇报。"
保留真实现场和群聊截图：过去我们跑通了发票、工资、知识库和研究等业务场景；现在课程继续升级。
一整天现场实操，带着自己的真实问题来，做出第一个可重复使用的 AI Workflow。
