7 天，52 个 AI 员工“上岗”了｜帝王蟹 AI 实战训练营首期收官

什么样的工作，可以开始交给 AI？

有人让 AI分析3 万多笔订单，从数据里寻找新的交叉销售机会；

有人把分散在多个表格里的经营数据交给 AI，让它自动发现异常、生成经营周报；

还有人给自己招了一名“AI 产品经理”，帮忙完成产品调研、信息比较和材料生成。

这些并不是预设好的产品 Demo，而是来自首期「帝王蟹 AI 实战训练营」的真实实践。

7 天时间里，133 位来自技术研发、产品、运营、销售、企业管理等不同岗位的学员，从认识企业 AI 员工、学习 Skill，到选择自己的真实工作场景并动手实践，最终亲手在帝王蟹（ClawHive）上搭建出 52 个 AI 员工。

从“我会用 AI”，到“我开始把一件工作交给 AI”，一场关于企业 AI 落地的实践就这样发生了。

01

不是再学几个 Prompt

而是让 AI 真正干一次活

训练营开始前，我们问学员：工作中，你最希望 AI 帮你解决什么？

68.8% 的人提到了数据处理与分析效率，56.7% 面临知识沉淀难题，42.6% 希望减少重复流程。

这些问题并不陌生。

整理报表、分析数据、查找资料、反复生产相似内容、把散落在不同地方的经验重新梳理一遍……大量工作每天都在发生，却持续消耗着人的时间。

因此，这次训练营没有把目标定在“学会使用一个 AI 工具”。

而是更进一步：找到一件真实工作，把它变成一个可以重复执行的 AI 员工。

围绕这个目标，训练营设置了3 天课程 + 4 天实战：从认识企业 AI 员工，到把工作方法沉淀为 Skill，再到选择真实业务场景、定义岗位并完成上岗测试。

从认识工具，到表达任务，再到建立 AI 员工，三节课最终指向的都是同一件事：把 AI 真正用进工作。

02

52 个 AI 员工

开始进入真实工作现场

最终提交的作品里，有人把 AI 放进数据分析，有人用它处理综合办公任务，也有人尝试让 AI 参与内容营销、产品研究、会议协同和市场分析。

其中 5 份实践作品成为本期训练营优秀案例。

它们来自完全不同的岗位和业务，却有一个共同点：AI 不再只是回答一个问题，而是开始承担一段完整的工作。

让 AI 完成一次“经营体检”

面对购物中心分散在多个 Sheet 中的经营数据，人工分析往往需要先汇总、核对，再从不同指标中寻找异常。

学员陈育智尝试搭建了一名企业经营分析型 AI 员工。

它会按照预设流程完成多 Sheet 数据采集，对关键指标进行异常诊断，最终形成结构化经营周报，并进一步输出管理建议。

从“帮我分析一下这张表”，到“按照固定流程完成一份经营分析”，AI 承担的已经不再是一个临时问题，而是一项可以重复发生的岗位任务。

3 万多笔订单里藏着的增长机会

另一份实践，把 AI 放进了更典型的数据驱动增长场景。

学员史番将 30,685 笔订单数据交给 AI 员工，通过 FP-Growth 购物篮分析寻找商品间的关联关系，再进一步转化成交叉销售建议。

数据输入、关联规则挖掘、运营动作输出，由此形成了一套完整链路。

过去，AI 很容易停留在“帮我看看这些数据”。

而当分析方法、执行步骤和输出目标被沉淀下来后，它开始尝试回答另一个问题：这些数据，下一步可以转化成什么业务动作？

招个 AI 产品经理当搭档

还有学员把自己的日常工作拆给了 AI。

围绕产品调研和营销资料，学员冯晨搭建了一套产品经理 AI 工作流：输入相关资料后，由 AI 完成信息拆解、比较分析和材料生成，再根据人的反馈持续调整。

相比一次性生成一份文档，这类实践更接近真实工作的状态：任务不是做完一次就结束，而是在明确的岗位目标、材料和流程中不断重复发生。

除了这三个案例，本期优秀实践还包括：

• 跨境电商选品研究型 AI 员工：获取海外电商平台 Top100 数据，从多个维度完成分析，形成结构化选品参考；

• 学习全流程辅助型 AI 员工：根据课件进一步生成题库、模拟卷、背诵提纲、错题变式和思维导图。

从零售、电商，到企业经营、产品研发和学习培训，大家选择的场景不同，却都在验证同一个方向：AI 的价值，开始从“生成一个答案”，走向“完成一件工作”。

03

从 52 个实践里

我们看到了 AI“上岗”的关键

这些案例来自不同岗位，但真正跑起来的 AI 员工，都有一些共同点。

首先，不是所有工作都适合一开始就交给 AI。

相比一个庞大而模糊的“万能 Agent”，那些重复发生、规则相对明确、输入输出清楚、结果能够验证的工作，更容易成为第一个落地场景。

找到场景之后，也不能只告诉 AI 一句“帮我做这件事”。

一名真正能够承担工作的 AI 员工，需要知道自己是谁、负责什么、需要哪些材料、按照什么流程完成，以及最终应该交付什么。

训练营里，我们把它概括成一个简单的关系：

模型 + 角色 + Skill=AI 员工。

（培训营分享课件）

模型负责理解和思考，角色定义岗位，Skill 则把一项工作中可以复用的方法沉淀下来。

但“跑通一次”还不算真正上岗。

真实工作中，信息会缺失、要求会变化，也可能遇到超出权限的情况。因此，一名 AI 员工还需要做到：正常任务能稳定完成，信息不足时知道追问，超出权限时知道请求人工确认，多次处理同类任务时还能保持基本一致。

企业真正需要的，不是 AI 偶尔给出一次惊艳的答案，而是它能不能稳定、可控地把一类工作持续做好。

04

让一次实践

变成企业可以复用的 AI 能力

这也是帝王蟹（ClawHive）希望解决的问题。

作为网易智企推出的企业级 AI Agent 平台，帝王蟹（ClawHive）通过多模型接入、系统集成、企业级安全、知识沉淀和技能资产中心等能力，让 AI 不只是个人电脑里的工具，而是能够逐步进入企业的知识、流程和管理体系。

当一个人的工作方法被拆解成岗位、流程和 Skill，它就有机会从个人经验，进一步沉淀为组织可以复用、管理和持续迭代的能力。

7 天训练营结束了，52 个 AI 员工已经迈出了第一步。

而把 AI 真正用进工作的过程，才刚刚开始。

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作为网易旗下一站式企业 AI 应用服务提供商，网易智企倾力打造企业 AI 实战栏目——「AI 实战派」，聚焦 AI 在真实业务中的落地应用，通过实战教学、案例拆解、研讨交流等多元形式，将前沿的 AI 技术转化为真实的业务动能，为企业管理者、业务决策者和一线实践者提供可迁移、可复用的实战方法论与深度洞察。

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