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如果它的使命定义为‘帮销售录入合同’，那它就是个打字机。
如果定义为‘确保销售流程无阻塞，最大化销售签单效率’，它就是个智能管家。
这决定了AI的主动性范围、智能边界。”
模块2：岗位输入（Input输入）——岗位感知的边界
“岗位智能需要‘原材料’。
我们要穷举或规则化一个岗位每天接触到的所有信息源。”
“数据类：CRM里的客户名单、飞书里的报表.......。”
“文档类：招标文件、合同草稿......。”
“人类沟通：微信里的语音、会议上的指令.......。”
“系统信号：服务器的报警、项目进度的红灯.........。”
“我们要告诉AI：你的耳朵和眼睛在哪里。”
模块3：岗位流程（Process过程）——行动的骨架
“这是传统的SOP，但要更细。
我们要把工作拆解成最小颗粒度的原子动作：第一步-＞第二步-＞第三步。”
“关键是：触发条件是什么？动作是什么？产出是什么？”
“比如‘处理客户投诉’。
触发条件，接到投诉电话。
动作：安抚、记录、分类。
产出：投诉工单。”
“这决定了岗位分身的行动力。”
模块4：岗位判断规则（DecisionRules决策规则）——智慧的核心
讲到这里，张伟加重了语气。
“这是最难的，也是人和机器最大的区别——判断。”
“为什么老员工值钱？因为他知道‘这个客户是在假客气’，他知道‘这个风险不用上报，我自己能摆平’。”
“我们要把这些隐性知识显性化。”
“比如：判断客户意向的8个信号；判断需求是否合理的12个标准；什么情况必须升级给老板。”
“我们要把这些首先构建成认知模型，然后写成If...Then...的规则喂给AI。
这决定了分身的岗位逻辑推理能力。”
张伟看着目瞪口呆的大家，顿了顿说“当然，这些都是终极目标，现在有些做不到，有些能做到。
我们在过程中，让岗位智能基于员工的使用情况，逐步进化，员工使用的越多，未来这个岗位智能就越NB。”
模块5：岗位输出（Output）——价值的交付
“最终的结果是什么？”
“一份日报？一个Excel表格？一段代码？还是一个风险提示？”
“这让智能体知道：完成一项任务的终点在哪里。”
模块6：案例库（Knowledge）——经验的传承
“这是公司的无价之宝，也是现在最浪费的东西。”
“我们要收集两类案例：BestPractice（最佳实践）和BadCase（踩坑实录）。
这个其实在我们构建‘生态’时，已经在做了。”
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