以下是针对非技术研发岗位应届生在DeepSeek等大模型广泛应用背景下需具备的AI能力体系，结合行业趋势与岗位需求综合分析：

一、AI工具操作与流程优化能力

1. 办公场景智能化应用

   • 掌握DeepSeek等工具在文档处理（自动生成报告、PPT智能排版）、数据分析（Excel公式生成、数据可视化）等场景的实操能力。例如，通过自然语言指令快速生成会议纪要框架，或利用AI自动整理销售数据并生成可视化图表。
   • 案例：某市场专员使用DeepSeek的“一键文档格式整理”功能，将客户调研数据转化为标准化报告，效率提升60%。

2. 业务流程AI化改造

   • 能够识别可被AI替代的重复性工作环节（如邮件分类、基础客服回复），并通过工具配置实现自动化。例如，利用DeepSeek构建智能问答库，辅助处理客户高频咨询。

二、AI提示词设计与需求解析能力

1. 精准提问与指令设计

   • 掌握“角色+任务+输出约束”的提示词框架。例如，针对营销文案生成任务，输入：“作为资深广告策划师，为新能源汽车品牌设计5条社交媒体文案，突出环保与科技感，每句不超过20字”。
   • 避免模糊指令（如“帮我写个方案”），需拆解为“生成市场分析、竞品对比、执行计划三部分，每部分包含3个关键指标”。

2. 需求转化与边界控制

   • 能将业务需求转化为AI可执行任务。例如，将“分析用户流失原因”拆解为“提取近3个月用户行为数据，识别活跃度下降节点，输出归因模型建议”。

三、跨领域协同与AI价值洞察能力

1. 行业场景理解与AI适配

   • 了解AI在垂直领域的应用逻辑。例如，美业从业者通过DeepSeek解读客户气质检测报告，提供个性化美容方案；教育行业利用AI生成个性化学习计划。
   • 需掌握基础术语（如NLP、多模态）以与技术团队高效沟通。

2. AI驱动创新思维

   • 能发现传统工作流中的AI赋能机会。例如，HR岗位通过AI筛选简历时，需设计“技能匹配度+文化适应性”双维度评估模型，而非简单关键词匹配。

四、数据分析与AI决策支持能力

1. 数据解读与可视化表达

   • 使用AI工具快速生成数据分析结论，如通过DeepSeek自动提取销售数据趋势，并转化为直方图+趋势线组合图表。
   • 案例：某运营岗应届生借助AI完成用户画像聚类分析，辅助制定精准营销策略。

2. AI辅助决策验证

   • 能够批判性评估AI输出结果。例如，对市场预测报告需人工校验数据源可靠性，结合行业经验修正模型偏差。

五、伦理合规与持续学习能力

1. AI伦理风险识别

   • 了解数据隐私保护（如GDPR）、算法公平性等基础规范，避免使用涉及用户敏感信息的AI功能。
   • 案例：客服岗位需确保AI回复不包含歧视性内容，并对机器生成内容进行人工审核。

2. 敏捷学习与技术跟进

   • 定期参与AI工具培训（如峨眉DeepSeek实战课程中提示词设计模块），关注行业动态（如大厂AI应用场景迭代）。
   • 建立“工具库+案例集”个人知识体系，例如整理高频使用场景的提示词模板。

能力培养路径建议

总结

非技术岗位的AI能力核心在于**“工具驾驭力+场景洞察力+决策判断力”三重维度。应届生需跳出“被动使用者”角色，转变为“AI协同创新者”**——既能利用工具提效，又能通过需求解析与价值判断，推动AI与业务深度结合。正如美业通过DeepSeek实现“数智化服务升级”，未来所有行业都将经历类似变革，掌握这些能力者将成为企业数字化转型的核心竞争力载体。