识人 → 育人 → 造物 → 用人 → 进化。主线是人：从看清一个人现在在哪里，到能独立造出智能体、能带团队用起来，能力与资产留在企业。
阅读方法 →企业内部通用的 AI 能力段位标准，可量化、可认证、可与薪酬和岗位挂钩。不需要全员成为 AI 专家——让每个人找到自己在 AI 时代的组织定位。
阅读方法 →场景线是每一步的入口与方向，数据线是每一步的燃料与资产。痛点决定治哪些数据，治好的数据服务于这些痛点。
阅读方法 →一个智能体怎么造：极小切口 → 最简 MVP → 局部灰度 → 数据纠偏 → 扩容全量。与「研·测·学·考·评」培训五环节同属落地实践层。
阅读方法 →主线方法 · FIVE STEPS
主线方法 →能力标准 · SPECTRUM
能力标准 →支撑线 · DUAL TRACKS
支撑线 →落地体系 · SCENARIOS
落地体系 →主线是人。从看清一个人现在在哪里，到这个人能独立造出智能体、能带团队用起来。
盘点人的底、场景的底、数据的底，留下初始基线证据
分层训练，把人练成能自己动手的持证骨干
业务专家带着真实痛点，亲手造出智能体
人和智能体编进真实业务流与岗位规则
机制立起来，顾问退场，能力留在企业
主线是人——从看清一个人现在在哪里，到这个人能独立造出智能体、能带团队用起来。场景线是每一步的入口与方向；数据线是每一步的燃料与资产。
三张底盘点：人的底、场景的底、数据的底
S1-S3 分层训练，数据梳理在培训里真实发生
业务专家亲手造出智能体，敏捷五步推进
人和智能体编进真实业务流与岗位规则
机制立起来，顾问退场，资产归企业
痛点决定治哪些数据，治好的数据服务于这些痛点。
| 在哪一步 | 场景线（入口与方向） | 数据线（燃料与资产） |
|---|---|---|
| 识人 | 业务专家带真实痛点进来，收敛成场景清单 | 盘家底：来源、质量、权属、可用性 |
| 育人 | 场景清单成为实战关卡的选题来源 | 你的人自己整理（S2 实训），产出上下文资产与知识库 |
| 造物 | 过五条判据的选题进入立项队列 | 整理好的数据成为智能体的燃料 |
| 用人 | 跑通的场景决定流程往哪里重排 | 运行数据回流，校准认证判定与人员安排 |
| 进化 | 你自己识别新场景，开下一轮 | 数据资产成为企业自己的护城河 |
企业内部通用的 AI 能力段位标准，可量化、可认证、可与薪酬和岗位挂钩。不需要全员成为 AI 专家——让每个人找到自己在 AI 时代的组织定位。
| 段位 | 名称 | 能力要求 |
|---|---|---|
| S1 | AI 工具熟手 | 全员起点，能用 AI 工具完成日常提效 |
| S2 | 业务流程优化者 | 能识别流程痛点，亲手完成业务数据的清洗与结构化 |
| S3 | 人机效能提升者 | 能搭出人机协作流，做出可量化的效能提升 |
| S4 | 智能体工程师 | 能把业务 Know-how 封装为生产级智能体，持证进编队 |
| S5 | 商业创新合伙人 | 能主导智能体的对外封装与销售 |
S3 以上晋级需实物验证：能演示、真实用户可指认、效果可量化，三条同时满足。
模型和工具的迭代落在最底层的落地实践，上面的核心方法论与哲学观稳定。
| 名称 | 层次 | 内容 |
|---|---|---|
| 转型五步法 | 组织怎么走 | 识人 → 育人 → 造物 → 用人 → 进化 |
| 研·测·学·考·评 | 一次培训怎么跑 | 摸底 → 定级 → 赋能 → 验收 → 量化 |
| 敏捷五步法 | 一个智能体怎么造 | 极小切口 → 最简 MVP → 局部灰度 → 数据纠偏 → 扩容全量 |
| 光谱 S1-S5 | 一个人到哪儿了 | 五级能力认证 |
| 心·脑·手三层 | 方法本身的层次 | 哲学观 / 核心方法论 / 落地实践 |
平台支撑：Deepfuture 承载识人育人用人与智能体研发；A3S 承接业务流与场景重构。数据主权：模型可换、数据不进厂商训练、规则与判断归企业所有。
结项验收标准是你的团队能独立演示自己造出来的东西。
诊断报告、认证分布、学员作业、上线智能体、埋点数据，全部书面留痕。
数据、知识库、组件、提示词、制度文件，产权归企业。
擎略正用同一套方法改造自己的销售、交付与客户成功环节。
带着一个真实业务问题，与擎略一起梳理当前条件和推进方向。
QINGLUE · 1 对 1
初次沟通重点：澄清问题、了解条件、讨论方向。不预先承诺正式诊断产出，也不推销产品。
