优秀学员学习心得：破茧成蝶智笔生花

AI不是吞噬灵感的黑洞，而是照亮写作深海的探照灯。当首次用“解构城乡居民养老保险政策落地难点”指令拆解文件时，AI将20份红头文件分解为“制度设计—执行梗阻—群众感知”三维图谱。那一刻，我仿佛在迷雾中触摸到了政策落地的筋骨。

一、远离粗放喂养，AI需要的是精准配餐

去年起草《农民工欠薪治理专项行动方案》时，我像原始人钻木取火般笨拙——熬夜翻阅15个部门台账，整理出78页案例，成稿却被批评“案例堆砌如乱麻”。课程中“投喂决定产出”的理念让我醍醐灌顶。今年处理类似任务时，我启动“三步喂养法”：先用“提取近三年全省农民工欠薪案件高频关键词”指令锁定“工程转包”“工资保证金”等核心痛点；再输入“筛选建筑领域典型案例，需包含行政调解+司法追偿双路径”细化素材维度；最后投喂本地劳动监察大队的调解录音文字稿。当AI在23秒内输出“政策—案例—实操”精准结构框架时，分管领导惊喜批注：“这才是接地气的解决方案！”

最深刻的一幕来自失业金申领指南修订。起初简单输入“更新2024年失业金政策”，AI生成的文本将“非因本人意愿中断就业”机械翻译为“企业单方面解除劳动关系”，险些遗漏个体户停业等情形。这让我懂得：喂养需要像中医配伍般讲究君臣佐使。重新调整指令：根据人社部〔2023〕89号文，列举六类适用人群，每类需包含政策依据、申领材料、常见误区，并附上政务大厅收集的23个咨询高频问题。升级后的《指南》新增“外卖骑手等新业态群体参保指引”，被省厅作为创新案例推广。

二、丢掉模糊设问，AI亟需的是庖丁解牛

过去总认为AI是阿拉丁神灯，随口许愿就能得到完美答案。直到某次被紧急要求“写份技能培训工作总结”，输入笼统指令后，AI输出的“三提高两优化”框架空洞得令人汗颜。课程中“追问决定深度”的告诫如晨钟暮鼓。如今形成独特追问心法：筹备乡村振兴人才培训方案时，先问“提取2019-2023年新型职业农民培训数据，按产业类型分类统计结业率”；再追问“对比茶产业与电商培训