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重构个体:AI时代如何打造个人竞争力电子书

1. 本书聚焦AI时代的核心竞争力,提出“AI时代的个人竞争力 = 人机协作深度 × 系统设计能力”核心公式,搭配MAPS四维罗盘,帮读者摆脱“只会用工具”的局限,构建长期竞争优势。 2. 全程可操作,易上手:本书拒绝枯燥理论与工具说明书,以主人公成长为主线,配套“扫描→设计→对话→部署”四步落地路径,从认知升级到亲手搭建专属“内容引擎”,小白也能轻松跟上。

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作       者:刘勇(Axton)

出  版  社:电子工业出版社

出版时间:2026-04-01

字       数:13.8万

所属分类: 科技 > 计算机/网络 > 多媒体/数据通信

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ChatGPT 发布 60 天用户量即突破 1 亿,DeepSeek-R1 则以源形态将顶尖推理能力转化为公共可用的技术设施——生成式 AI 正以前所未有的速度,从少数人掌握的前沿技术普及为人人可用的基础设施。 当工具不再稀缺时,真正的个人核心竞争力便聚焦于:谁能将 AI 转化为专属的差异化能力。 本书提出核心公式:AI 时代的个人竞争力 = 人机协作深度 × 系统设计能力。围绕这一公式,作者构建了 MAPS 四维罗盘,并配套“扫描→设计→对话→部署”四步跑道,为读者提供从认知升级到系统落地的完整行动路径。 全书以主人公 Axton 的成长历程为主线,引导读者完成从“工具使用者”到“架构师”的身份 转变:学会用 AI 重构学习与研究模式,掌握提示词工程的核心方法论,设计人机协作的自动化工作流,最终借助 Make 等无代码平台,亲手搭建属于自己的“内容引擎”。 本书并非工具说明书,而是一套穿越技术周期的思维罗盘。无论你是知识工作者、内容创作者,还是希望在 AI 浪潮中构建长期个人竞争力的职场人士,MAPS 四维罗盘都将为你提供一份可落地、可迭代的系统设计蓝图。<br/>【推荐语】<br/>1. 本书聚焦AI时代的核心竞争力,提出“AI时代的个人竞争力 = 人机协作深度 × 系统设计能力”核心公式,搭配MAPS四维罗盘,帮读者摆脱“只会用工具”的局限,构建长期竞争优势。 2. 全程可操作,易上手:本书拒绝枯燥理论与工具说明书,以主人公成长为主线,配套“扫描→设计→对话→部署”四步落地路径,从认知升级到亲手搭建专属“内容引擎”,小白也能轻松跟上。 3. 覆盖人群广:包括知识工作者、内容创作者、职场人等多元人群,既适配当下生成式AI普及趋势,又提供穿越技术迭代周期的思维方法,兼顾实用性与前瞻性,助力实现从“工具使用者”到“架构师”的身份跃迁。<br/>【作者】<br/>刘勇(Axton)   AI 系统设计教练,MAPS(Mindset-Architecture-Prompt-System)方法论创始人。毕业于天津大学自动化系,曾任某大数据公司 CTO,拥有超过 20 年的技术架构与系统设计经验。2020 年始行技术内容创作,全网累计近百万关注者。2022 年底全面转向 AI 领域,聚焦于帮助知识工作者建立可迁移的 AI 协作能力。创建了 MAPS四维罗盘框架,主张“先升级思维,再升级工具”,强调系统设计能力才是 AI 时代真正的个人护城河。目前,在 AI 精英学院运营 MAPS AI 系统化训练营和 AI 精英圈 PRO 社群。<br/>
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前折页

内容简介

前言

第1章 开启MAPS四维罗盘

1.1 数字冲击:5天破百万,60天破亿

1.2 MAPS四维罗盘:构建新时代个人竞争力的思维框架

第2章 心智升级:AI时代的新思维

2.1 一名内容创作者的系统性挑战

2.2 四级协作阶梯模型:从旁观者到架构师

2.3 认知革命:知识、技能与流程被重新定义

2.3.1 知识:从“存储检索”到“定义问题”

2.3.2 技能:从“熟练执行”到“人机协作”

2.3.3 流程:从“职能串行”到“并行协作”

2.4 竞争力分水岭:从“DeepSeek时刻”到新竞争力公式

第3章 知识重构:AI赋能学习与研究

3.1 AI陪伴式深度学习

3.2 案例:AI辅助精读专业技术论文

3.2.1 设问与对话:建立整体认知

3.2.2 对话与反思:核对、验证与整合

3.2.3 输出:形成结构化成果

3.2.4 核心思维与小结

3.3 信息链与个人知识库

3.3.1 DIKW模型:认知升级的阶梯

3.3.2 为什么需要建立信息链

3.3.3 信息链五环模型:从捕获到分享的闭环

3.3.4 信息链五环模型的AI提示词实践

3.3.5 三步打造轻量级私有知识库

3.3.6 实践者的常见误区与修正策略

3.3.7 行动清单:七天启动你的知识引擎

3.3.8 信息链的价值归宿

第4章 架构重塑:解构旧流程,构建新系统

4.1 架构思维:从想法到可执行的蓝图

4.1.1 一名内容创作者的真实痛点

4.1.2 从想法到方案实现:Axton的解题之旅

4.1.3 解构案例:架构师的三层思考

4.1.4 从案例到方法:架构思维的完整工具箱

4.2 架构设计的核心原则:资产化思维

4.2.1 什么是资产化

4.2.2 资产化的评估标准

4.3 案例分析:解构Axton的手动工作流

4.3.1 旧流程:“手工作坊”式的线性生产

4.3.2 诊断框架:三类可复用资产

4.3.3 诊断过程:用资产化思维审视每个环节

4.3.4 架构缺陷定位:从“现象”到“归因”

4.3.5 设计输入清单:为“内容引擎1.0”明确需求

4.4 蓝图设计:构建“内容引擎1.0”

4.4.1 设计哲学:规模化生产与人文审美的平衡

4.4.2 “内容引擎1.0”架构蓝图

第5章 提示词工程:人机对话艺术

5.1 提示词基石:写得“对”

5.1.1 从ICE到RICE:提示词的基本框架

5.1.2 主流设计模式

5.1.3 RCARE:一个全面的提示词“脚手架”

5.1.4 融会贯通:从要素到框架

5.2 质量与可信:写得“准”

5.2.1 幻觉的深层机理

5.2.2 “降幻三板斧”:三大核心原则

5.2.3 “降幻三板斧”:整合落地手册

5.3 成本与稳定:写得“稳”

5.3.1 Token与成本真相

5.3.2 Token成本优化:三个关键策略

5.3.3 提升输出稳定性:三个核心技巧

5.3.4 构建可持续AI协作基石

5.4 多模态交互:写得“活”

5.4.1 视觉理解:让AI读懂图像信息

5.4.2 视觉分析:让AI看懂图像背后的价值

5.4.3 视觉的经济账:多模态输入的成本考量

5.4.4 掌握文本生图的控制艺术

5.4.5 让AI分步走:复杂任务拆解

5.4.6 驾驭多模态AI的底层逻辑

5.4.7 即刻体验多模态AI

第6章 系统实战:自动化流程的构建

6.1 从“对话”到“调用”:API的价值

6.2 Make平台入门

6.2.1 实战准备:账户注册与凭证获取

6.2.2 我的第一个自动化工作流:“每日AI鼓励师”

6.2.3 参数化:让工作流动态可复用

6.2.4 安全意识:Make的“连接”机制

6.2.5 构建智能决策系统:路由器与过滤器

6.2.6 监控与错误处理

6.3 综合案例:“内容引擎2.0”的诞生

6.3.1 系统设计:从蓝图到实现路径

6.3.2 构建信息获取层:Exa搜索与数据聚合

6.3.3 构建内容生成层:AI创作与智能审核

6.3.4 完成发布链路:微信公众号集成

6.3.5 复盘与提升:MAPS四维罗盘的完整实践

第7章 未来展望:你的2030时间胶囊

7.1 核心不变:穿越技术周期的思维模型

7.2 “黑天鹅”与新常态:用MAPS审视未来

7.2.1 流行判断一:AI将造成永久性的大规模失业

7.2.2 流行判断二:单一科技巨头将垄断大语言模型市场

7.2.3 流行判断三:超越人类的AGI将在2030年前问世

7.3 价值放大:职业迁移与影响半径

7.3.1 职业迁移:识别高价值任务

7.3.2 影响半径:构建你的价值放大引擎

7.3.3 实操练习:30分钟启动你的第一个微循环

7.4 致2030年的我

7.5 余响

第8章 MAPS跨平台灵感画廊

8.1 音视频内容的资产化

8.2 反思式长文翻译

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