1天做出你的專屬 HR 智能體，8月13日蓋雅學苑的這門公開課值得來上

關于蓋雅的“TOP人效公開課”

今年5月底，我曾經在公眾號上，和大家分享了蓋雅做“TOP人效公開課”的初衷：

蓋雅干了17年人效數字化，我們見了很多多企業在管人效這件事上走的彎路，我們為此過去做了很多公益的白皮書、市場活動去向市場普及人效。但是：

• 相比蓋雅此前做的這些，1~2天的公開課可能是一種更好的形式。

• 這個領域也不能只有蓋雅一家之言，我們需要把更多在這個領域有思考有方法有實踐的專家和講師拉進來。

那既然要干，我們也確定了干成這件事的路徑：確保講師質量和收入回報，確保內容極高價值和干貨，確保學員有極高性價比，并能自發口口相傳的精品老師精品課程體系。

今天給大家重磅推薦的就是蓋雅學苑“TOP人效公開課”中的一門：

，8月13日蘇州開課。

這門課的主講老師是Echo。我們為什么會邀請Echo來合作開設這門課程？

我講三個理由：

• 懂HR：Echo過去17年的履歷，都是和HR相關，甲乙方背景都有，她曾經是

  字節跳動飛書組織效能專家、旭輝集團組織發展總監、Aon Hewitt / Hay Group 咨詢總監。不管是躬身入局、還是陽臺視角，Echo都對于HR的場景非常了解。

• 懂AI：Echo是HR里頭少有的在AI應用上研究落地的非常深入的AI超級個體，大家可以關注她的視頻號“非典型HR echo”，里面分享了很多她自己vibe coding的案例作品。

• 懂人效：企業應用AI的目標，最終是組織提效，而不僅僅是個體賦能。蓋雅幾年前曾邀請過Echo內部培訓過OKR的一些落地，我去年也在“和100位專家談人效”的欄目里，和Echo對談人效。她對于組織、或者說人效的系統設計，都有很深的思考。

如果你作為HR想跟上AI，或者說你作為老板想讓你的HR團隊跟上AI，來這門公開課跟著Echo學，就對了。

這篇文章系統、客觀的介紹了這門課，是我們蓋雅學苑和Echo一起梳理的，也供大家了解和決策。

你是用AI提效，還是給AI當保姆？

周一上午 10 點，你又打開了 AI。

你想讓它幫你寫一份崗位 JD，順便出一套面試題，再把用人經理常問的問題整理成一頁“話術卡”。

結果呢？

• 你先花 15 分鐘給它講公司背景、業務模型、部門職責

• 它寫出來一股“模板味”，你開始改口徑、補細節

• 你把輸出復制到 Word/飛書，格式再整理一遍

• 用人經理說“不夠貼業務”，你又回去重寫 Prompt

• 第三輪才勉強能交付

你以為你在用 AI 提效，現實是你做一堆“AI 保姆活”——喂背景、搬運信息、質檢輸出、迭代提示詞。

這也是Glean Work AI Institute 發布的《Work AI Index 2026》報告中提到的觀點：大家平均每周要花 6.4 小時在“照看 AI”，去為AI補上下文、搬運、復核、迭代 ——看起來是用AI提效，實際上是給AI當保姆了。

如何你也經常身陷這種矛盾的場景，不妨了解一下8月13日、蓋雅學苑即將在蘇州舉辦的這場「AI+HR 提效實戰工作坊」。（文末二維碼可咨詢課綱）

不給AI當保姆，3個底層能力

這門公開課給出的解決方案很明確：做一個專屬你自己的 HR 智能體。

智能體的價值是可以把某一類任務的“上下文、標準、流程”提前梳理清晰、理解透徹。它是陪伴你不斷學習成長的智庫，而不是需要你每次都從零解釋、從零改稿、從零整理。

那么，怎么搭建一個HR場景下的專屬智能體呢？

最重要的永遠是“業務場景”。

你首先得想明白的是：哪些 HR 場景可以做成智能體、做出來會更有價值。

這背后是你關于HR專業和業務場景的深刻思考，但學習標桿落地可以讓你跑的更快。課程現場，老師會重點分享OpenAI、微軟、字節等標桿企業的 HR AI 實踐案例，場景涵蓋招聘、培訓陪練、員工服務到人才洞察。

幫你把“能做什么”，先看清楚。

然后再回到搭建本身：成功搭建智能體的核心不是工具技術，而是這三項底層能力。

1. 標準

把“我覺得好”翻譯成“為什么好”。

課上會用《華為公司人力資源管理綱要》做樣本拆解練習，現場感受定義“好標準”，回去可遷移到 HR 規劃、診斷報告、人才畫像等場景。

2. 記憶

把公司背景、業務階段、組織口徑、老板偏好沉淀成可復用的 Memory（系統級/項目級/任務級），讓 AI 不用每次重新認識你。

你做招聘（JD/面試題/面試反饋）、績效（指標口徑/復盤框架）、組織診斷（訪談提綱/報告口徑）、員工服務（答疑口徑/政策解讀）、領導力陪練（對話腳本/反饋框架）時，才會明顯感受到“越用越懂你”。

3. 工作流

把交付路徑捋清：先問關鍵缺口 → 按標準生成 → 自檢風險/口徑/邏輯 → 輸出可交付格式。

以后再寫組織診斷報告，不會停在“溝通不暢、流程繁瑣”這種平均答案，而是按你的證據鏈和顆粒度輸出。

4次實戰，掌握3個底層能力

1天的課程里，老師的分享講解過程中，會穿插4次關鍵的實戰練習。

這4次練習是層層遞進：提煉好標準 → 寫出好的 Prompt → 搭出智能體 → 做成產品原型。前三次是熱身與部件，第四次把它們組裝成你的畢業作品。

在4次自己去上手實操練習的過程中，你能夠更加直觀地感受、理解和掌握上文提到的3個底層能力。

實戰1：用《華為公司人力資源管理綱要》拆出“好標準”

《華為公司人力資源管理綱要》是一份在HR圈流傳多年的文件，這個環節直接用它來練習。

一來是因為，這份材料本身質量非常高，邏輯嚴密、責任清晰、落地性強，是公認的HR規劃樣本；二來，HR規劃又恰好是很多HR最想做好、卻最感覺無從下手的話題。

你在練AI，同時也在和一份高水準的HR規劃面對面。

那么，在AI時代，這份經典的材料還能為你產生什么新的價值？

你會得到一份高質量的“好標準清單”，以后寫 HR 規劃、組織診斷、人才畫像，都能夠去自動對齊”好標準”。

以下是此前課程中，我們輸出的《優秀HR報告的特點分析》，感受一下

實戰2：拿你真實的一次“翻車對話”做 Prompt 重寫診斷

你可以帶來一段你自己真實用過、但不滿意的對話：比如寫 JD 寫得太空、組織診斷報告太模板、績效指標口徑對不齊、員工溝通話術太“AI味”。

老師會帶你現場把它改到能交付：任務寫清“什么叫贏”，成功標準寫到“誰來驗收”，約束寫成“護欄”，輸出格式寫成“交付模板”。

你會帶走兩樣東西：

• 一條“改造前 vs 改造后”對比非常明顯的高質量 Prompt

• 一份可復用的自檢清單：以后你自己也能快速定位是“上下文缺了”，還是“標準不清”，還是“格式沒選對”

實戰3：把標準 + Prompt 固化成一個可調用的 HR 智能體

這一步解決的是“每次用AI都像重新帶新人”：把你前兩步沉淀下來的標準、記憶、工作流，直接固化成一個能反復調用的 HR 智能體。

你會看到“重活怎么做輕”：比如把崗位績效指標庫、人才洞察、組織診斷提綱這類過去很重的工作，做成隨時可調用、可迭代的 Agent/Skill。

你會帶走一個可直接投入使用的簡易智能體原型，回去就能讓它在你的工作流里跑起來。

實戰4：Vibe Coding 畢業作品（不懂代碼也能做）

這一步是把前三次的部件裝起來，做出你的畢業作品（可運行原型）。

你可以三選一：

• 互動陪練類：面試/領導力陪練

• 方案輸出類：績效指標庫/診斷報告/簡歷分析

• 信息獲取類：市場情報搜集器。

到了這里，你的獲得感會更強，因為你不是“學會了”，你是“做出來了”。

?? 公開課講師華毅的Vibe Coding作品展示

最后總結一下，你會帶走什么？

• 一套 HR 場景下高質量 Prompt 的底層方法（五要素 + 三條心法）

• 一套「采購還是自建」的 AI 場景決策框架

• 一套設計 HR AI 智能體的七要素模型

• 十余個 HR AI 最前沿智能體真實案例與參考 Prompt 結構

• 一個自己親手做出的 HR AI 智能體畢業作品

• 一種把個人經驗、企業知識、業務判斷沉淀成數字資產的全新工作方式

?? 全天課程知識圖譜

講師華毅：懂 HR 、懂組織、懂AI

《HR+AI》其實不好講。要講得落地，講師得同時具備三個視角：

• 懂HR：深深理解真實場景和專業模塊。

• 懂AI：自己就是AI超級個體，有深度的研究和應用。

• 最好還能懂組織：視角才不會局限于HR的事務性場景。

而這門課的講師華毅，就同時具備這三點。

• 17 年+ 咨詢 / HR / 創業中，具備甲乙方的深度實踐經驗，曾經擔任過：字節跳動飛書組織效能專家、旭輝集團組織發展總監、Aon Hewitt / Hay Group 咨詢總監

• 同時，也服務過很多頭部標桿企業，比如：華為、字節跳動、滴滴出行、復星集團、寶武集團、安踏集團、聯合利華、順豐速運、廣汽集團等 500 強企業

• 她自己長期做智能體，把“標準→Prompt→固化→產品化”的路徑跑通，比如：把自己多年的文章/內容喂給智能體做“人才洞察”，一輪輪把空話剔掉、把判斷沉淀成標準，再用 Vibe Coding 做成一個別人也能直接用的網頁原型。

另外，她也在組織層面的 AI 提效落地方向，有過深入的研究，比如績效怎么動、指標怎么避免“好看但沒用”、怎么用質量約束數量。

如果你對這門公開課感興趣

歡迎咨詢課程、索取詳細課綱