陪跑 · 按月推进
AI员工
有活要交。把最重复的一件事，交给一个真的在干活的数字员工。你的经验会被蒸馏成 SOP 与 Skills，用 Codex 和 WorkBuddy 部署上岗——验收标准只有一个：真的接管一个环节。
AI 干活，你拿结果
陪跑安排
每周一个可见结果
1
第 1 周选岗与知识蒸馏
从你每周最重复的事里选出第一个岗位；把这件事的专家做法提炼成 SOP、判断规则、提示词、验收清单四件套。
2
第 2 周Codex 与 WorkBuddy 部署
用 Codex 把手工环节代码化，用 WorkBuddy 把流程挂上工作台——AI 员工在你的环境里跑通第一遍完整流程。
3
第 3 周Skills 封装与流程自动化
把稳定下来的环节封装成 Skill 包，接上定时与事件触发：从“人派一次跑一次”到“到点自己干”。
4
第 4 周验收上岗与复盘
7 天运行记录 + 验收报告。输出能不能一眼判断好坏、换人派活稳不稳、出错会不会停下来问——三问都过，正式上岗。
交付物
- 一个真实接管环节的 AI 员工岗位
- 该岗位的 SOP 与知识蒸馏四件套
- 可复用的 Skill 包（换场景可迁移）
- 一份 7 天运行验收报告
适合谁
- 有主业，每天能投入 2 小时
- 手里有一件明确重复、规则清楚的事
- 想要真实交付，不想只囤资料
暂不适合
- 想“全自动躺赚”，不想做任何验收
- 说不清自己每天时间花在哪
系列文案
AI员工 · 连载目录
全部开放阅读，与图文手册配套。
常见问题
关于AI员工
AI 员工适合什么业务场景？＋
有重复环节、规则相对清楚的业务都适合：内容生产、私域客服、数据整理、电商运营。判断标准：能不能写出完成标准和验收清单？
需要会写代码吗？＋
不需要。部署阶段用 Codex 这类编码智能体代替你写——你的任务是描述清楚业务规则并做验收，这也是知识蒸馏训练的核心能力。
为什么第一周不碰 AI？＋
因为 AI 员工的本事来自知识蒸馏：专家做法没提炼清楚，任何工具都只能空转。第一周的产出决定后续成败。
“能担责的智能体”是什么意思？＋
业界有人这样定义 AI 员工。担责的落点是上岗制度：干活有标准、产出有验收、偏差有纠正。这也是本陪跑的验收方式。