每天学 30 分钟，7 天搭出第一个 AI 工作流：我把 OpenAI 的新课程重新

每天学 30 分钟，7 天搭出第一个 AI 工作流：我把 OpenAI 的新课程重新整理了一遍 12 15 56 1.1万 103 📚 采集 打开中... 用了几个月 AI，很多人的日常可能还是这样：打开聊天框，重新交代背景，等它生成一版；结果不合适，再补两句。下次遇到相似任务，又从头解释一遍。 会用 AI，和把 AI 放进自己的工作里，中间还差着一段距离。 OpenAI 在 6 月 12 日发布了 3 门新课程，内容从基础使用讲到工作流和 Agent。我按这个方向重新整理了一份 7 天练习计划，每天大约 30 分钟，最后做出一个自己可以重复使用的 AI 工作流。 3 门课程来自 OpenAI 官方；7 天计划和每日练习时长是我根据课程内容重新设计的，并非官方课时。 OpenAI 新出的 3 门课，刚好对应 3 个使用阶段 第一门是 AI Foundations，主要讲日常工作中如何使用 AI，包括怎么描述任务、补充背景、检查结果，以及如何处理数据和安全问题。 第二门是 Applied AI Foundations，开始把 AI 放进真实工作。课程会涉及研究、分析和多步骤任务，也会讲怎样把一次有效使用整理成可以重复执行的方法。 第三门是 Agents and Workflows。到了这一层，重点已经从单次回答转向任务执行：AI 需要知道目标、可用工具和行动边界，人负责决定哪些步骤可以交出去，以及在哪里停下来检查。 我会把这三个阶段记成一条很简单的路径： 把一次任务做对 → 把有效方法保存下来 → 让 AI 连续完成其中几步 很多人卡在第一步，原因通常也不复杂。今天换一个提示词，明天试一个新工具，确实能让某次结果变好，但这些经验没有被留下来，下一次还是得重新来过。 第 1-2 天：先把一个重复任务说清楚 第一天先选任务，工具可以放到后面。这个任务最好来自你的真实工作，每周至少出现一次，过去需要花 30 分钟以上。 可以从这些任务里选一个：整理会议记录、跟踪竞品、归类客户反馈