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商品簡介
作者簡介
名人/編輯推薦
目次
商品簡介
首本教授用AI進行公文寫作的圖書，15類公文場景全覆蓋，5款萬能公式、24種追問指令，3秒生成常用公文。贈送同步視頻課、AI平臺會員權限。
本書是教授如何使用AI技術進行公文寫作的實用指南。全書分為四章。第一章介紹了AI指令提問的原理和技巧，講述AI時代提問的特點，以及如何向AI提出優質指令。第二章總結了多種實戰方法與技巧，通過應用場景與示範案例，教讀者如何針對具體場景向AI提問。第三章聚焦公文寫作，涵蓋常用AI寫作工具和使用技巧介紹，以及如何通過向AI工具提問來指導各類具體公文的寫作。第四章深入探討公文寫作的進階技巧，介紹如何通過AI工具生成公文經典表述和結構化句式，助力讀者高效提升公文寫作水平。本書旨在通過AI賦能公文寫作，提升職場公文寫作的效率與質量，是企事業單位必備工具書。
作者簡介
駱仁童，數字經濟應用實踐專家，泰國易三倉大學創新與科技管理博士、中山大學工商管理碩士，廣東省陝西商會人工智能研究院產研主任，專注于數字經濟、數字化轉型、AI智能化應用等領域的研究與實踐，擅長通過AI應用和創新管理輔導企業轉型。
高軍，新加坡人工智能公司Technology Cloud PTE. LTD.（科技雲）創始人，泰國易三倉大學創新與科技管理博士，荷蘭BSN商學院訪問學者，任廣東省陝西商會執行會長。專注于技術與創新融合，參與並主導了多項創新項目的研發與實施。
高軍，新加坡人工智能公司Technology Cloud PTE. LTD.（科技雲）創始人，泰國易三倉大學創新與科技管理博士，荷蘭BSN商學院訪問學者，任廣東省陝西商會執行會長。專注于技術與創新融合，參與並主導了多項創新項目的研發與實施。
名人/編輯推薦
本書是首本教授用AI進行公文寫作的圖書，包含實戰技巧、經典案例，且公文類型全面，場景化呈現，實用性強。
當 AI讓答案唾手可得，真正有價值的是提出一個好問題!15 類常用公文場景，5 款“萬能提問公式”，24種追問指令會議紀要、工作報告、請示批復……3秒速成!增效 300%！
★與其被 AI替代，不如成為駕馭 Al的文案指揮官
★好問題勝過好答案，會提問，告別無效加班
★解鎖 AI寫作力，8小時公文寫作變8分鐘藝術創作
★隨書贈送6個月全球領先 AI平臺高級會員使用權限
★隨書贈送同步視頻教學課，直觀實用，一看就會
當 AI讓答案唾手可得，真正有價值的是提出一個好問題!15 類常用公文場景，5 款“萬能提問公式”，24種追問指令會議紀要、工作報告、請示批復……3秒速成!增效 300%！
★與其被 AI替代，不如成為駕馭 Al的文案指揮官
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目次
第一章：AI指令提問原理
1.1 AI 指令提問的原理 / 002
1.1.1 指令提示的作用與意義 / 002
1.1.2 AI 指令的底層邏輯 / 004
1.1.3 優質的指令提示是什麼樣的？ / 006
1.2 提問技巧入門 / 007
1.2.1 提問的基礎技巧 / 007
1.2.2 變換提示優化提問 / 008
第二章：提問實戰技巧
2.1 標準化提問與內容生成（STAR 結構） / 012
2.1.1 給定標準，高效提問 / 012
2.1.2 生成多樣化的問題 / 014
2.2 聯繫上下文提問（CARE 結構） / 016
2.2.1 根據上下文信息提問的技巧 / 017
2.2.2 多文檔“投喂”，跨領域學習 / 019
12.3 概括總結與追問（APE 結構） / 026
2.3.1 提取關鍵信息，讓 AI 概括總結 / 027
2.3.2 閱讀和提煉海量信息 / 030
2.4 分步驟提問（SAGE 結構） / 034
2.4.1 聚類提示性追問 / 034
2.4.2 分類提示性追問 / 040
2.4.3 樣本示例與關鍵詞提示性追問 / 043
2.5 角色設定與自洽追問與糾錯（ROSES 結構） / 049
2.5.1 讓 AI 強化學習，獲得精准回答 / 051
2.5.2 自洽式追問，明確糾錯 / 055
第三章：基礎入門案例篇
向AI提問，生成和優化公文文本
3.1 常用的AI寫作工具 / 062
3.1.1 DeepSeek / 062
3.1.2 豆包 / 064
3.1.3 Kimi / 065
3.1.4 文心一言 / 067
3.1.5 科技雲 / 068
3.2 公文寫作入門 / 070
3.2.1 公文的特點 / 070
3.2.2 公文寫作要點 / 070
3.2.3 公文的基本分類 / 071
3.3 用AI寫指令決策類公文 / 075
3.3.1 決議 / 075
3.3.3 命令（令） / 084
3.4 用AI寫信息發佈類公文 / 087
3.4.1公報 / 087
3.4.2 公告 / 089
3.4.3 通告 / 092
3.5 用AI寫工作溝通類公文 / 093
3.5.1 意見 / 093
3.5.2通知 / 095
3.5.3 通報 / 096
3.6 用AI寫上下行文類公文 / 098
3.6.1 報告 / 098
3.6.2 請示 / 099
3.6.3 批復 / 100
3.7 用AI寫機關往來類公文 / 101
3.7.1 議案 / 101
3.7.2 函 / 102
3.7.3 紀要 / 104
第四章：進階提升案例篇
優化AI指令，提升公文寫作質量
4.1 指令決策類公文經典表述及強化句式 / 108
4.1.1 決議 / 108
4.1.2決定 / 111
4.1.3 命令（令） / 115
4.2 信息發佈類公文經典表述及強化句式 / 118
4.2.1 公報 / 118
4.2.2 公告 / 123
4.2.3 通告 / 125
34.3 工作溝通類公文經典表述及強化句式 / 127
4.3.1 意見 / 127
4.3.2 通知 / 130
4.3.3 通報 / 133
4.4 上下行文類公文經典表述及強化句式 / 137
4.4.1 報告 / 137
4.4.2 請示 / 139
4.4.3 批復 / 140
4.５ 機關往來類公文經典表述及強化句式 / 142
4.5.1 議案 / 142
4.5.2 函 / 144
4.5.3 紀要 / 147
1.1 AI 指令提問的原理 / 002
1.1.1 指令提示的作用與意義 / 002
1.1.2 AI 指令的底層邏輯 / 004
1.1.3 優質的指令提示是什麼樣的？ / 006
1.2 提問技巧入門 / 007
1.2.1 提問的基礎技巧 / 007
1.2.2 變換提示優化提問 / 008
第二章：提問實戰技巧
2.1 標準化提問與內容生成（STAR 結構） / 012
2.1.1 給定標準，高效提問 / 012
2.1.2 生成多樣化的問題 / 014
2.2 聯繫上下文提問（CARE 結構） / 016
2.2.1 根據上下文信息提問的技巧 / 017
2.2.2 多文檔“投喂”，跨領域學習 / 019
12.3 概括總結與追問（APE 結構） / 026
2.3.1 提取關鍵信息，讓 AI 概括總結 / 027
2.3.2 閱讀和提煉海量信息 / 030
2.4 分步驟提問（SAGE 結構） / 034
2.4.1 聚類提示性追問 / 034
2.4.2 分類提示性追問 / 040
2.4.3 樣本示例與關鍵詞提示性追問 / 043
2.5 角色設定與自洽追問與糾錯（ROSES 結構） / 049
2.5.1 讓 AI 強化學習，獲得精准回答 / 051
2.5.2 自洽式追問，明確糾錯 / 055
第三章：基礎入門案例篇
向AI提問，生成和優化公文文本
3.1 常用的AI寫作工具 / 062
3.1.1 DeepSeek / 062
3.1.2 豆包 / 064
3.1.3 Kimi / 065
3.1.4 文心一言 / 067
3.1.5 科技雲 / 068
3.2 公文寫作入門 / 070
3.2.1 公文的特點 / 070
3.2.2 公文寫作要點 / 070
3.2.3 公文的基本分類 / 071
3.3 用AI寫指令決策類公文 / 075
3.3.1 決議 / 075
3.3.3 命令（令） / 084
3.4 用AI寫信息發佈類公文 / 087
3.4.1公報 / 087
3.4.2 公告 / 089
3.4.3 通告 / 092
3.5 用AI寫工作溝通類公文 / 093
3.5.1 意見 / 093
3.5.2通知 / 095
3.5.3 通報 / 096
3.6 用AI寫上下行文類公文 / 098
3.6.1 報告 / 098
3.6.2 請示 / 099
3.6.3 批復 / 100
3.7 用AI寫機關往來類公文 / 101
3.7.1 議案 / 101
3.7.2 函 / 102
3.7.3 紀要 / 104
第四章：進階提升案例篇
優化AI指令，提升公文寫作質量
4.1 指令決策類公文經典表述及強化句式 / 108
4.1.1 決議 / 108
4.1.2決定 / 111
4.1.3 命令（令） / 115
4.2 信息發佈類公文經典表述及強化句式 / 118
4.2.1 公報 / 118
4.2.2 公告 / 123
4.2.3 通告 / 125
34.3 工作溝通類公文經典表述及強化句式 / 127
4.3.1 意見 / 127
4.3.2 通知 / 130
4.3.3 通報 / 133
4.4 上下行文類公文經典表述及強化句式 / 137
4.4.1 報告 / 137
4.4.2 請示 / 139
4.4.3 批復 / 140
4.５ 機關往來類公文經典表述及強化句式 / 142
4.5.1 議案 / 142
4.5.2 函 / 144
4.5.3 紀要 / 147
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