# 全员数字员工培养提案

**汇报人**：霍海明　**汇报对象**：老板　**日期**：2026-07-29（周三）
**衡量主线**：① 交付效率　② 人力成本　③ 产品力

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## 第一页 · 结论与承诺

### 一句话

用四周试点验证「AI 数字员工进交付链」的真实收益。**一次投入，两个方向的回报**：对内是不增员条件下的交付吞吐提升，对外是智能体工厂与 DTMP 的产品力验证与素材沉淀。

### 三组指标

| 方向 | 指标 | 定义 | 基线 | 四周后目标 |
|---|---|---|---|---|
| 交付效率 | 同类事项交付周期 | 单事项从接需求到可用的日历天 | 【待测·第1周】 | 下降【待填】% |
| 人力成本 | 单位功能点人工时 | 单事项投入总人工时 | 【待测·第1周】 | 下降【待填】% |
| **产品力** | **非技术角色独立完成率** | 产品/设计/测试/实施角色在无研发协助下完成事项配置的比例 | 【待测·第1周】 | 提升至【待填】% |
| 产品力 | 可复用资产数 | 内部验证过、可直接复制运行的 skill / 模板 | 0 | 【待填】个 |
| 产品力 | 产品缺陷清单 | 智能体工厂真实可用性问题（含流失点） | — | 提交清单并修复【待填】项 |

> 数字第一周测完基线再填。现在不填，是因为没有基线的百分比无法验证。

### 主动划掉的一件事

**本提案不承诺减员。**

产研当前状态是人手不够、被项目节奏拖着走。任何减员承诺四周内都交不出来。本提案承诺的是**同等人力下的交付吞吐提升**，并给出可核查的度量口径。

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## 第二页 · 交付成本花在哪（AI 只对其中一部分有效）

一个典型高校项目的人力消耗拆解：

| 环节 | 是否重复劳动 | AI 是否有效 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 需求澄清 / 客户沟通 | 否 | **无效** | 依赖人的现场判断与关系 |
| 方案与架构决策 | 否 | **无效** | 责任必须在人 |
| 原型 / 界面设计 | 部分 | 有效 | 同类页面反复画 |
| 表单与流程配置 | **高度重复** | **显著有效** | 同类事项跨项目反复配 |
| 编码 | 部分 | 有效 | 样板代码、接口对接 |
| 测试用例编写 | **高度重复** | **显著有效** | 同类业务用例反复写 |
| 现场实施配置 | **高度重复** | **显著有效** | 换个学校再配一遍 |
| 交付文档 / 培训材料 | **高度重复** | **显著有效** | 结构固定，内容换名 |
| 变更响应 | 部分 | 有效 | 影响面分析 |

**结论**：AI 的作用域是「高度重复 + 强结构化」的四段——表单流程配置、测试用例、现场实施、交付文档。这四段是本提案的全部战场，其余环节不做承诺。

> 提案只声称对约三分之一的环节有效，这是为了让结论可信、可验证。

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## 第三页 · 产品力：这件事对产品的价值不是副产品

### 逻辑链

智能体工厂中的 skill 与 MCP **全部基于 DTMP 封装**。因此内部实践不是脱离产品的培训活动，而是直接作用在产品上：

```
员工在智能体工厂搭 skill（封装 DTMP 能力）
  → skill 本身即交付现场可用之物
    → 实施带 skill 进项目，配置速度与一次通过率提升
      → 交付效率↑（对内）
    → 同一批 skill 沉淀为行业场景模板
      → 产品可演示、可交付、可售卖（对外）
```

**同一份投入，产出同时落在成本表和产品线上。**

### 三项产品力产出

**一、对「人人都会用」的第一次内部实测**

白皮书对高校承诺「人人都会用，院校用得起」。这句话目前没有任何内部数据支撑。

本次试点中，**非技术角色（产品/设计/测试/实施）在无研发协助下的独立完成率**，就是这句承诺的第一个真实数字。

- 若数字好 → 这是对外最有说服力的证明，可直接进方案与投标材料
- 若数字差 → 提前暴露产品可用性缺陷，比在高校现场暴露代价低得多

> 这一条是本提案中我认为最值钱的部分：它把一句营销话术转化为可验证的产品指标。

**二、智能体工厂真实可用性缺陷清单**

内部 50 余人是最近、最坦诚、最不受项目节奏牵制的用户群。要重点记录：

- 非技术角色卡在哪一步
- 流失点在哪（多少人在第几步放弃）
- 哪些 DTMP 能力封装得不够，无法被 skill 直接调用

这类反馈从高校客户处很难拿到——客户只会说「不好用」，不会说「卡在第三步」。

**三、可打包进产品的真实场景模板库**

来自内部真实使用的模板，与设想出来的模板有本质差别：前者经过了真实工时和真实返工的检验。

四周后应形成一批带「解决什么场景 / 省多少时间」标注的模板，直接可用于产品演示与交付预置。

### 已具备的产品力基础（可在汇报中陈述）

- **amis 组件引擎自研成分较多，已达自主可控层级** —— 不受上游开源项目路线牵制，具备长期演进与安全合规解释能力
- 前端主力为 Vue 3，Vue 2 仅平台上一个很小模块在用，无重大技术债包袱
- 流程引擎、表单引擎、消息待办中台、数据中台等底座能力已成型，是 AI 能「真办事」的前提

> 补充判断：当前多数 AI 应用团队缺的正是这层业务底座。对话能力已趋于廉价，「AI 能否真办成事」取决于事项元数据与流程可编排程度——这是华腾已有而竞品需从零补的部分。

### 但有一个前提必须先解决

amis 为自研改造，公开 amis 文档无法直接喂给 AI。要让「事项规范 → schema」这类能力成立，**必须先有一份完整的自研组件 schema 文档**。

- 若已有 → 阶段二可直接起跑
- 若没有 → **整理这份文档就是第一个题目**，且它是后续所有自动化的地基

当前状态：【待确认】

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## 第四页 · 四阶段 + 双轨设计

### 双轨：全员适配 + 重点人员攻坚

| | 全员轨 | 重点人员轨 |
|---|---|---|
| 范围 | 全公司 50+ 人 | 【待填】人（五角色各 1–2 人） |
| 目标 | 会用，且各自找到 1 个真实省时场景 | 产出可复用资产、成为角色内的传导点 |
| 投入 | 2h/周 × 4 周 | 4–6h/周 × 4 周 |
| 交付物 | 个人场景记录 | 可复制的 skill / 工作流 / 模板 + 失败清单 |
| 挂载 | 日常工作 | **挂在真实项目上**（载体项目：【待填】） |

重点人员选择标准（建议）：本角色内工作量大、愿意试错、能把方法讲给别人。**不按职级选，按传导能力选。**

### 四阶段

**阶段一 · 认知拉起（第 1 周，1 小时内）**

- 讲 AI 能干什么、**更重要的是不能干什么**：幻觉、责任边界、数据红线
- 不做工具大杂烧式介绍
- **现场演示优先于讲义**：建议直接演示对公司自有文档的分析（例：DTMP 白皮书 V2.0 的结构性问题——四套互不对应的架构分层、九处无口径的量化承诺、两处跨章节复制粘贴错误）。用团队自己写的、且自己没发现问题的文档做 demo，冲击力最强。

**阶段二 · 上手实践（第 1–2 周）**

关键不是发工具，是**发场景清单**。按角色直接指定题目，避免自行摸索造成的流失。

按角色分层配工具：

| 角色 | 工具类型 | 理由 |
|---|---|---|
| 研发 | 命令行类编码 agent | 已有终端习惯 |
| 产品 / 设计 / 测试 / 实施 | 开箱即用的对话与工作流类 | **不给需要改配置、装环境的重型工具** |
| 重点人员 | 智能体工厂 + DTMP 封装能力 | 产出可复用资产 |

> 全员推重型工具是本计划最大的失败风险：一次装不上的挫败足以让一个人半年不再碰。阶段一辛苦拉起的兴趣会在这里流失。

**阶段三 · 分享交换（第 3 周）**

硬规则：**必须报告失败案例与真实耗时**。否则分享会退化为成果表演，坑无人知晓，后来者继续踩。建议设「翻车分享」正向激励。

**阶段四 · 资产沉淀（第 2 周即开始，非最后自然形成）**

资产形态定死：**可直接复制运行的件**（skill / MCP 配置 / prompt / 工作流），附一句话说明「解决什么场景、省多少时间」。**心得体会类文档不计入资产。**

- 存放位置：【待填】
- 归档责任人：【待填】
- 评审与维护：【待填】

> 「私域」= 使用体验个性化；「资产」= 可复用件必须交回公司。两者边界必须在提案中写明，否则易被理解为「用公司资源培养个人能力」。

### 时间与投入

```
试点（重点人员 6 人）  6人 × 2h/周 × 4周 = 48 人时 ≈ 6 人日
全员轨（50 人）        50人 × 2h/周 × 4周 = 400 人时 ≈ 50 人日 ≈ 2.3 人月
```

建议第一个月**只批试点的 6 人日**，全员轨在阶段一（1 小时）之后按试点结果分批推进。

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## 第五页 · 度量口径（本提案唯一会被真正检验的部分）

每个指标必须写清：定义、基线、样本、记录人。

| 指标 | 定义 | 基线测法 | 样本量 | 记录人 |
|---|---|---|---|---|
| 同类事项配置工时 | 单个业务表单+流程从接需求到可用的人工时 | 第 1 周记录 5 个未用 AI 的事项 | ≥5 | 【待填】 |
| 测试用例编写工时 | 单个模块用例集编写人工时 | 同上 | ≥5 | 【待填】 |
| 现场实施配置工时 | 单校单模块配置人工时 | 取最近一次同类项目记录 | ≥3 | 【待填】 |
| 交付文档工时 | 单份文档从空白到可交付人工时 | 第 1 周记录 3 份 | ≥3 | 【待填】 |
| 一次通过率 | 配置后无需返工的比例 | 第 1 周统计 | — | 【待填】 |
| **非技术角色独立完成率** | 无研发协助完成配置的事项占比 | 第 1 周统计现状 | ≥10 | 【待填】 |

**记录方式**：试点期内所有相关任务登记「是否使用 AI / 实际工时 / 是否需研发协助」三个字段，第 4 周出对比。

> 白皮书 V2.0 中九处量化承诺均无口径、基线、样本、来源。本提案的数字若同样处理，将不具备验证价值。这一页的存在就是为了避免重复该问题。

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## 第六页 · 资源与红线

### 需要什么

1. 工具预算：【待填】/月
2. 工时授权：试点 6 人日 / 首月；全员阶段一 1 小时
3. **一个正在进行的真实项目作为试点载体**：【待填】
   - 无真实载体则无法取得工时数据，度量将退化为自述

### 数据红线（必须先立，再推工具）

| 级别 | 内容 | 可用工具范围 |
|---|---|---|
| L0 公开 | 已公开的产品介绍、通用技术资料 | 全部工具 |
| L1 内部 | 内部文档、非客户相关设计稿 | 全部工具 |
| L2 客户相关 | 项目方案、投标文件、客户需求文档 | **仅本地 / 私有化部署工具** |
| L3 敏感 | 高校真实业务数据、源码仓库、账号凭据 | **禁止进入任何外部 AI 工具** |

违规处理流程：【待填】

> 公司对外承诺等保三级与全链路安全管控。全员推 AI 工具而无数据分级，实质风险为：真实高校数据、项目源码、投标文件被贴入第三方模型。任一发生即为合同与合规事故，且足以使整个试点中止。
> 这一页同时是提案的防护栏——四周试点期内出一次数据事故，后续推广难度将大幅上升。

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## 待填清单（周三前需确认）

**影响材料完整度（优先）**
- [ ] 自研 amis 组件的 schema 文档是否已有（决定阶段二起点，也决定第三页那个前提是否成立）
- [ ] 试点载体项目（无载体则所有数字失去可信度）
- [ ] 智能体工厂当前使用人数与已封装 skill 数量（决定叙事是「从零培养」还是「扩大已验证做法」，后者更好卖）

**基础信息**
- [ ] 五个角色准确人数（当前口径「各 10–20 人」与总数 50 余人不符，五角色合计将达 75–100，汇报时会被追问）
- [ ] 重点人员名单与人数
- [ ] 工具预算
- [ ] 三组指标的目标值（第 1 周基线测完后填）
- [ ] 资产存放位置、归档责任人、评审机制
- [ ] 各指标记录人
- [ ] 数据违规处理流程