关于盖雅的“TOP人效公开课”
今年5月底，我曾经在公众号上，和大家分享了盖雅做“TOP人效公开课”的初衷：
盖雅干了17年人效数字化，我们见了很多多企业在管人效这件事上走的弯路，我们为此过去做了很多公益的白皮书、市场活动去向市场普及人效。但是：
相比盖雅此前做的这些，1~2天的公开课可能是一种更好的形式。
这个领域也不能只有盖雅一家之言，我们需要把更多在这个领域有思考有方法有实践的专家和讲师拉进来。
那既然要干，我们也确定了干成这件事的路径：确保讲师质量和收入回报，确保内容极高价值和干货，确保学员有极高性价比，并能自发口口相传的精品老师精品课程体系。
今天给大家重磅推荐的就是盖雅学苑“TOP人效公开课”中的一门：
，8月13日苏州开课。
这门课的主讲老师是Echo。我们为什么会邀请Echo来合作开设这门课程？
我讲三个理由：
懂HR：Echo过去17年的履历，都是和HR相关，甲乙方背景都有，她曾经是
字节跳动飞书组织效能专家、旭辉集团组织发展总监、Aon Hewitt / Hay Group 咨询总监。不管是躬身入局、还是阳台视角，Echo都对于HR的场景非常了解。
懂AI：Echo是HR里头少有的在AI应用上研究落地的非常深入的AI超级个体，大家可以关注她的视频号“非典型HR echo”，里面分享了很多她自己vibe coding的案例作品。
懂人效：企业应用AI的目标，最终是组织提效，而不仅仅是个体赋能。盖雅几年前曾邀请过Echo内部培训过OKR的一些落地，我去年也在“和100位专家谈人效”的栏目里，和Echo对谈人效。她对于组织、或者说人效的系统设计，都有很深的思考。
如果你作为HR想跟上AI，或者说你作为老板想让你的HR团队跟上AI，来这门公开课跟着Echo学，就对了。
这篇文章系统、客观的介绍了这门课，是我们盖雅学苑和Echo一起梳理的，也供大家了解和决策。
你是用AI提效，还是给AI当保姆？
周一上午 10 点，你又打开了 AI。
你想让它帮你写一份岗位 JD，顺便出一套面试题，再把用人经理常问的问题整理成一页“话术卡”。
结果呢？
你先花 15 分钟给它讲公司背景、业务模型、部门职责
它写出来一股“模板味”，你开始改口径、补细节
你把输出复制到 Word/飞书，格式再整理一遍
用人经理说“不够贴业务”，你又回去重写 Prompt
第三轮才勉强能交付
你以为你在用 AI 提效，现实是你做一堆“AI 保姆活”——喂背景、搬运信息、质检输出、迭代提示词。
这也是Glean Work AI Institute 发布的《Work AI Index 2026》报告中提到的观点：大家平均每周要花 6.4 小时在“照看 AI”，去为AI补上下文、搬运、复核、迭代 ——看起来是用AI提效，实际上是给AI当保姆了。
如何你也经常身陷这种矛盾的场景，不妨了解一下8月13日、盖雅学苑即将在苏州举办的这场「AI+HR 提效实战工作坊」。（文末二维码可咨询课纲）
不给AI当保姆，3个底层能力
这门公开课给出的解决方案很明确：做一个专属你自己的 HR 智能体。
智能体的价值是可以把某一类任务的“上下文、标准、流程”提前梳理清晰、理解透彻。它是陪伴你不断学习成长的智库，而不是需要你每次都从零解释、从零改稿、从零整理。
那么，怎么搭建一个HR场景下的专属智能体呢？
最重要的永远是“业务场景”。
你首先得想明白的是：哪些 HR 场景可以做成智能体、做出来会更有价值。
这背后是你关于HR专业和业务场景的深刻思考，但学习标杆落地可以让你跑的更快。课程现场，老师会重点分享OpenAI、微软、字节等标杆企业的 HR AI 实践案例，场景涵盖招聘、培训陪练、员工服务到人才洞察。
帮你把“能做什么”，先看清楚。
然后再回到搭建本身：成功搭建智能体的核心不是工具技术，而是这三项底层能力。
1. 标准
把“我觉得好”翻译成“为什么好”。
课上会用《华为公司人力资源管理纲要》做样本拆解练习，现场感受定义“好标准”，回去可迁移到 HR 规划、诊断报告、人才画像等场景。
2. 记忆
把公司背景、业务阶段、组织口径、老板偏好沉淀成可复用的 Memory（系统级/项目级/任务级），让 AI 不用每次重新认识你。
你做招聘（JD/面试题/面试反馈）、绩效（指标口径/复盘框架）、组织诊断（访谈提纲/报告口径）、员工服务（答疑口径/政策解读）、领导力陪练（对话脚本/反馈框架）时，才会明显感受到“越用越懂你”。
3. 工作流
把交付路径捋清：先问关键缺口 → 按标准生成 → 自检风险/口径/逻辑 → 输出可交付格式。
以后再写组织诊断报告，不会停在“沟通不畅、流程繁琐”这种平均答案，而是按你的证据链和颗粒度输出。
4次实战，掌握3个底层能力
1天的课程里，老师的分享讲解过程中，会穿插4次关键的实战练习。
这4次练习是层层递进：提炼好标准 → 写出好的 Prompt → 搭出智能体 → 做成产品原型。前三次是热身与部件，第四次把它们组装成你的毕业作品。
在4次自己去上手实操练习的过程中，你能够更加直观地感受、理解和掌握上文提到的3个底层能力。
实战1：用《华为公司人力资源管理纲要》拆出“好标准”
《华为公司人力资源管理纲要》是一份在HR圈流传多年的文件，这个环节直接用它来练习。
一来是因为，这份材料本身质量非常高，逻辑严密、责任清晰、落地性强，是公认的HR规划样本；二来，HR规划又恰好是很多HR最想做好、却最感觉无从下手的话题。
你在练AI，同时也在和一份高水准的HR规划面对面。
那么，在AI时代，这份经典的材料还能为你产生什么新的价值？
你会得到一份高质量的“好标准清单”，以后写 HR 规划、组织诊断、人才画像，都能够去自动对齐”好标准”。
以下是此前课程中，我们输出的《优秀HR报告的特点分析》，感受一下
实战2：拿你真实的一次“翻车对话”做 Prompt 重写诊断
你可以带来一段你自己真实用过、但不满意的对话：比如写 JD 写得太空、组织诊断报告太模板、绩效指标口径对不齐、员工沟通话术太“AI味”。
老师会带你现场把它改到能交付：任务写清“什么叫赢”，成功标准写到“谁来验收”，约束写成“护栏”，输出格式写成“交付模板”。
你会带走两样东西：
一条“改造前 vs 改造后”对比非常明显的高质量 Prompt
一份可复用的自检清单：以后你自己也能快速定位是“上下文缺了”，还是“标准不清”，还是“格式没选对”
实战3：把标准 + Prompt 固化成一个可调用的 HR 智能体
这一步解决的是“每次用AI都像重新带新人”：把你前两步沉淀下来的标准、记忆、工作流，直接固化成一个能反复调用的 HR 智能体。
你会看到“重活怎么做轻”：比如把岗位绩效指标库、人才洞察、组织诊断提纲这类过去很重的工作，做成随时可调用、可迭代的 Agent/Skill。
你会带走一个可直接投入使用的简易智能体原型，回去就能让它在你的工作流里跑起来。
实战4：Vibe Coding 毕业作品（不懂代码也能做）
这一步是把前三次的部件装起来，做出你的毕业作品（可运行原型）。
你可以三选一：
互动陪练类：面试/领导力陪练
方案输出类：绩效指标库/诊断报告/简历分析
信息获取类：市场情报搜集器。
到了这里，你的获得感会更强，因为你不是“学会了”，你是“做出来了”。
⬆️ 公开课讲师华毅的Vibe Coding作品展示
最后总结一下，你会带走什么？
一套 HR 场景下高质量 Prompt 的底层方法（五要素 + 三条心法）
一套「采购还是自建」的 AI 场景决策框架
一套设计 HR AI 智能体的七要素模型
十余个 HR AI 最前沿智能体真实案例与参考 Prompt 结构
一个自己亲手做出的 HR AI 智能体毕业作品
一种把个人经验、企业知识、业务判断沉淀成数字资产的全新工作方式
⬆️ 全天课程知识图谱
讲师华毅：懂 HR 、懂组织、懂AI
《HR+AI》其实不好讲。要讲得落地，讲师得同时具备三个视角：
懂HR：深深理解真实场景和专业模块。
懂AI：自己就是AI超级个体，有深度的研究和应用。
最好还能懂组织：视角才不会局限于HR的事务性场景。
而这门课的讲师华毅，就同时具备这三点。
17 年+ 咨询 / HR / 创业中，具备甲乙方的深度实践经验，曾经担任过：字节跳动飞书组织效能专家、旭辉集团组织发展总监、Aon Hewitt / Hay Group 咨询总监
同时，也服务过很多头部标杆企业，比如：华为、字节跳动、滴滴出行、复星集团、宝武集团、安踏集团、联合利华、顺丰速运、广汽集团等 500 强企业
她自己长期做智能体，把“标准→Prompt→固化→产品化”的路径跑通，比如：把自己多年的文章/内容喂给智能体做“人才洞察”，一轮轮把空话剔掉、把判断沉淀成标准，再用 Vibe Coding 做成一个别人也能直接用的网页原型。
另外，她也在组织层面的 AI 提效落地方向，有过深入的研究，比如绩效怎么动、指标怎么避免“好看但没用”、怎么用质量约束数量。
如果你对这门公开课感兴趣
欢迎咨询课程、索取详细课纲
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