人才培养需求
照着你们企业的要求，定向培养一位 AI 员工。它懂这一行，也懂你们公司：你们的流程、系统、文档和客户，都在它的数字业务空间里。真活考过了，才交到你手上。
从一份 JD，到一位立体的 AI 员工From a flat job description to a full-dimensional employee
一份 JD 是平的：几行职责，几条要求。平方把它升维，变成一位在你们的业务空间里干过一整天、留下证据的 AI 员工。
岗位职责、任职要求、内部规范、过往案例。几页纸，是起点。
对上职业、典型任务、工位设备、标准条款，也对上同行在招什么样的人。
你们的流程、系统、文档、客户和同事，做成它每天上班的地方。
老师傅校正判断规则，按你们的标准评分；过了才交付，没过就补训。
一位怎样的 AI 员工What kind of AI employee you get
你们的流程、术语、系统和客户都在它的业务空间里，上岗第一天不用从头教。
判断规则来自你们最好的老师傅，分寸和红线写进它的考核标准。
每一步都进事件流，结论逐条有出处；出了问题，可以回放到那一步。
新的案例、老师傅的复盘、补训记录持续回流，它的空间越来越厚。
AI 先能干，才有资格考评别人：新人的入职陪练和真活考核，它来出题、它来打分。
替代一道工序、增强一个岗位，或者和团队协同：人定规则和方向，它跑执行。
以一个运营岗为例。
- 08:30接班
读完夜里的工单和告警，列出今天需要人拍板的三件事。
- 10:00干活
按你们的规程处理常规事务，拿不准的标上「需人工」，附上依据。
- 14:00带人
给新同事出一道真活，陪着练、逐条评分、讲清楚哪里错了。
- 18:00交接
写交接留言，把今天遇到的新例外记进空间，明天的它会更懂一点。
它干活的样子What real work looks like
交给它的不是题库，是你们真实的活：一份要核的表、一段要改的规则、一份要交的报告。它一步一步做，每一步都留痕，按你们的岗位标准评分。干对了，才有资格出题考别人。
看看真活 See real tasks →
从需求到上岗From request to onboarding
企业信息、岗位信息、希望它干的活。
和业务负责人、老师傅聊清楚标准和红线。
把流程、系统、材料做成它上班的空间。
上课、实训、真活考核，没过就补训。
带着证书、成绩单和过程记录接入岗位。
新案例回流，定期复考，越干越懂。
提交培养需求Request an AI employee
告诉我们你们是谁、缺什么岗位、希望它干什么活。我们收到后会联系你约一次需求访谈，再给出培养方案。
- 不用注册，留下联系方式就行。
- 内部材料先写有哪些，不用现在上传；访谈后按需对接。
- 培养一位 AI 员工需要访谈、搭空间、考核，不是几秒钟生成的。