直接复用“炸金花的房卡在哪里购买”操作要点

1. 先认版本号，别认截图

教程多半是在某个旧版本录制或截图的，按钮文案、菜单层级、默认选项都会随版本变化。开始跟做前，先去当前界面的设置或关于页读出炸金花的房卡在哪里购买的版本号，拍照记录下来。之后每遇到一个教程里写到的入口，都以屏幕上实际显示的为准，找不到就先停手，而不是怀疑自己漏看。

实用提醒：版本号拍下来再动手，后面核对差异时直接拿来比对

2. 缺失项先补说明，不急着找替代

发现当前版本里没有教程提到的某个选项时，先别急着找相似按钮来代替，很多误操作就是这么冒出来的。先查当前版本的更新说明，确认该选项是合并、改名还是移除。查不到就继续保留原设置，把缺失项写进备注并标注「待确认」，不带着疑问往下点。（对照「炸金花的房卡在哪里购买」自查）

实用提醒：查不到就留空，不要自己脑补一个按钮点下去

3. 逐屏对照，把差异列清楚

把教程页面和当前操作界面并排放着，逐屏核对入口名称、位置、默认值。教程写「保存并继续」而界面只有「下一步」，就说明版本已经变了。炸金花的房卡在哪里购买的入口可能被折叠进高级设置，也可能换了分类。把每一处差异写进备注，后面做决策时按当前界面判断，不按教程原文判断。

实用提醒：差异项一次记一条，别凭记忆在脑中对比

4. 从最近一步可回退的位置继续

版本漂移下最稳妥的推进方式，是每完成一个小步就先确认能撤回。炸金花的房卡在哪里购买的当前界面若支持撤销或恢复默认，就在每次改完一个开关后立刻回查状态是否与预期一致。发现状态不对，先回到上一个确认点，而不是连着点下一步试图把界面拉回来。

实用提醒：每步确认状态后留一张截图，回退时有参照

5. 收尾把版本写进记录

处理完这轮之后，把版本号、遇到的差异项和最终采用的替代做法写在同一条记录里。下次炸金花的房卡在哪里购买再更新，这份记录就是最省事的对照表：哪些入口改过名、哪些旧教程已不适用，一眼就能看出来，不必重新从零摸索一遍。

实用提醒：记录里带上界面语言，不同语言下按钮文案差别很大

补一条消息

“老登”公司做AI原生组织，可能是个伪命题！

2026 年进入倒计时了，但关于 AI，我们仍然有很多的不确定性，"AI+ 组织 " 是其中最重要的一个话题。如果只把 AI 当作个人提效工具，很多公司、很多员工，都已经掌握得非常好了。那些超级个体拥有一套完整的工作系统，可以从前到后干很多活。

但是，越来越多企业已经意识到，个人提效不等于组织提效。他们花钱买模型、搞培训，鼓励员工用 AI，却没有拿到 " 企业整体提速 " 的大结果，也没有看见新的利润增长。问题到底出在哪里？还要继续投入做 "AI 原生组织 &quot; 转型吗？很多已经几十岁的 " 中登、老登公司 &quot;，怎么可能回到 Baby 状态呢？

袁凌梓老师曾经是字节跳动集团 CHRO 首席幕僚官、飞书业务副总裁，拥有 20 多年的组织变革咨询经验，服务过数百家头部企业。在她看来，尽管成熟的大公司可能无法成为真正意义上的 AI 原生组织，但可以变成 "AI 加强公司 &quot;"AI 赋能公司 &quot;，依然能真正做到让 AI 解决生产力痛点，让公司变得更好。

（文末海报扫码，预约在混沌 APP 看课） 企业做 AI 转型 " 半推半就 "，不敢真正往前走 今年是 AI 最热的一年，国内大模型竞争非常激烈。但在应用端，企业究竟走到哪一步了？你真的看清了吗。袁凌梓老师和团队最近调研了大约 40 家 "Top Employer" 企业，摸排的结果是：企业级 Agent 已经进入了组织核心工作流。

比如，人力资源、财务等共享服务中心，在用 Agent 处理标准化的基础业务流程。销售、客服等一线团队被 AI 武装得最厉害，生产力大幅提升。甚至在组织内部，Agent 成了每个人的小助理，他们用 AI 工具读报告、做分析。但是，这些都是这单点的、局部的效率提升，公司并没有因此获得新的市场，也没有研发出创新的产品，成本结构也没有被彻底改变。

企业就像一架马车，你给每个轮子都安装上了 AI 这个动力辅助系统，但它还是一架马车。马车更快到了下一个路口，如何决定接下来往哪里去？动力增强了，但如果负重也增加了，马车又一定能跑得更快吗？更快的马车就一定能够应对市场变化吗？企业的组织形态还应该是一架马车吗？

袁凌梓老师认为，企业的 AI 组织转型现在其实面临着四大困境： 第一，大概 89% 管理者没有看见 AI 对组织生产力的显著影响，但是投入却年均增长 40%。如今很多行业的企业都并不好过，更加重视 ROI。每花一笔钱都要问 " 这钱值不值得投？

"; 但如果要问 " 还要不要继续投 AI？" 很多企业开始心里没底。第二，如果要让组织真正提效，就不能困在旧的工作流程里，但大部分组织很难去真正改流程。比如外企改流程，要从总部一路改到中国区，难度非常大。谁能做这个决定？要不要做这个决定？可能都在一边观望、一边做 " 无用的 " 小尝试。

第三，知识与数据的基础建设还没有准备好。AI 之前，很多企业谈的是 " 数字化转型 &quot;，把以往需要人用纸张流转的资料、数据、环节放进数字系统里。但很多企业 " 数字化 " 这一步都没补完，Agent 就来了。而 Agent 不仅需要企业 &quot; 投喂 " 大量的基础数据，还需要人先把这些东西萃取出来，训练 Agent 的 know-how，并在训练过程中不断调优。

这一整套最基础也最重要的工作谁能承担？很多企业至今没有答案。第四，数据隐私、算法偏见、责任归属等 AI 治理与伦理风险还是悬而未决。如果这个 AI 底座问题没有被解决，企业做 AI 转型就像是 "; 半推半就 ";。虽然相信最终的大方向正确，但现在还是会被大量未知卡住，所以不敢真正往前走。

员工陷入焦虑和迷茫，企业更难长出 AI 形态 现在不少公司已经做了两三年的 AI 转型尝试，这个过程中又出现了一个很有意思的现象：大量员工已经在用 AI 给自己打工、干活，但只有少数人会告诉老板这是用 AI 做的。为什么？因为他们会觉得，如果老板知道这些活都是 AI 干的，是不是就不会要那么多员工了？

甚至，老板自己也在用 AI" 监工 ";，员工交上来的工作结果，他直接给自己的 AI 去审核。最后的结果就变成了 AI 给 AI 派活、AI 给 AI 汇报。袁凌梓老师把这个现象叫做 " 影子员工 "。不止企业存在 AI 困境，在员工个人视角来看，焦虑感和迷茫感更加真实。

首先是生产力悖论。员工使用 AI 工具大幅提升工作效率后，人应该更轻松才对。但事实是，AI 用得越好的员工反而越累，甚至工作时长不降反升。或者，员工利用 AI 快速做了基础的执行工作后，被迫面对了更加耗费心力、超出认知水平的判断类工作。然后是信任危机。

员工会担心自己被 AI 替代，担心不再被需要。这让他们甚至不敢拥抱 AI，不愿意把自己的知识和经验萃取到公司的 Agent 工作流。以及，AI 让人产生的工具依赖和能力退化。AI 能够很快地给出 80 分的东西，还能够提供情绪价值、24 小时在线。

很多人用久 AI，往往会感觉自己的脑子越来越转不动了。当 AI 产生幻觉时，人也容易被误导。这就是现状。如果不解决真正的问题，现状就会一直持续下去。那么企业究竟需要解决什么？员工应该如何准备应对？袁凌梓老师给出的判断是：组织如果不改分工、不改工作设计、不改回报机制，换不来员工的安全感和创造力，也就换不来企业的 AI 形态。

所以应该怎么改？袁凌梓老师会在课程中详细展开。AI 原生组织的灵活，源于从业务倒推工作流 困境和问题都说清楚了，方法也在寻找了，那理想中的 AI 组织到底是什么样子呢？有没有已经做到的组织呢？有。袁凌梓老师今年 8 月专门去了一趟硅谷，看到了一些最热门的 AI 创业公司，一些优秀的 AI 原生组织。

她在课程中给出了三个案例： 有一家做餐饮垂直 AI 的公司叫 Palona，2024 年成立，一共 20 个人。他们的产品就是两个 Agent，一个客户经营 Agent 管前台，一个门店运营 Agent 管后厨，把餐馆从接单、下单、支付、生产到清洁安排全串起来。

20 个人分为两组，一组销售和获客，一组技术和交付，每个人都按经营结果分股权。一个销售带着一个技术，就能完成从见客户、理解需求，到写代码做产品原型的全过程，中间没有产品经理、没有售前、没有开发的层层流转。还有一家给律所做 AI 的公司叫 Harvey，四年做到现在 1500 人。

这家公司先是找了一组律所大合伙人，再让一组工程师跟这些精英律师合作，把专业判断工业化，开发出法律 AI 平台，最后让一组销售获客。很多律所用了 Harvey 产品让初级律师从重复性标准化的文书工作里解放出来，并且没有大规模裁员。最有意思的是一家叫 Mercor 的公司。

表面上看，它做的是 " 猎头 " 生意，为前沿 AI 实验室寻找行业专家，但实际上是用 Agent 去管理专家。筛人、雇人、留痕、评估、推荐、淘汰，用 Agent 把所有评估结果沉淀下来，系统就能自动把最合适的专家推荐给下一个客户，成为企业外部人才库的 " 外挂 "。

这三个案例，代表了 AI 原生公司的不同形态，但它们的共同点是：一切围绕 &quot; 业务结果 " 展开。传统公司 &quot; 向内看 ";，看岗位、看流程、看汇报关系。AI 原生公司 " 向外看 ";，最大目标就是实现业务结果。所有的资源配置都是倒推的，我要产生什么样的结果，就组什么样的团队，用什么样的人或 Agent。

袁凌梓老师做了 20 多年组织咨询，从 ERP 咨询做到 HR 组织咨询，2020 年进字节做 HR 首席幕僚官（梁汝波的幕僚），后来又亲身下场做飞书的业务 VP。她不是从外面看字节，是在字节内部推过组织变革的人；她也不是只看硅谷案例，现在正带着中国企业做 AI 组织转型。

所以这门课不是只呈现 &quot; 对面有多美好 ";。她要回答的是：大部分公司变不成 AI 原生组织，那可以怎么变成一个 "AI 加强公司 ";？从 " 现状的此岸 &quot; 走到 " 对面的彼岸 ";，二者之间的桥梁可以怎么搭？扫码预约看课，看穿 AI 转型的本质 本文为混沌在线周六课程的预告。

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