从项目组，到“人 + Agent + 数据底座”
一个高水平研究员配合稳定智能体，可以完成过去小团队的大量前期工作。
01 / Strategic Judgment
超级 OPC 的重点，是把个人探索变成组织能力。
AI 转型不能只看谁买了工具、谁上了培训。真正的分化来自三件事： 业务流程能不能重做，数据资产能不能被 AI 调用，试点经验能不能复制到更多场景。
从通用模型，到 DIKI 数据和业务场景
中心优势不在于会用聊天框，而在于把自己的数据和智库流程接进 AI。
从泛泛培训，到短周期产品化冲刺
首期要小规模、高强度、重产出，先跑通一套可复制方法。
02 / First Cohort Target
首期不追求声势，追求可见成果。
第一阶段的目标是证明“这个机制能跑通”。只要 6-8 周内做出 2-3 个像样成果， 第二期就能自然扩围。
首期验收口径
能不能选出一批 AI 业务连接型人才，改造一批高频工作流， 做出一批能给领导和业务部门演示的 Demo。
人才资产：懂业务、懂数据、会用 AI 做产品原型
流程资产：政策、产业、企业、项目、报告等工作流
产品资产：面向政府、园区、企业可展示的 Demo
6-8核心学员
20+业务选题池
4-6候选 Demo 样机
2+进入真实试用
10-15工作流 / Skill
v1.0工作手册
03 / Operating Model
采用“1+1+N+X”作战机制，轻组织、强授权。
不另设庞大部门，先用训练营主理人机制把目标、资源、学员和支持单元串起来。 项目负责人不是传统管人角色，更像产品教练和组织翻译器。
1领导 Sponsor
1项目负责人
N超级 OPC 学员
X数据 / 业务 / 人力支持
领导 Sponsor
定方向、给授权、协调跨部门资源，关键节点拍板继续、转向或停止。
项目负责人
设计训练营、推进节奏、把控质量、组织路演、沉淀方法论。
OPC 学员
围绕真实课题冲刺，交付 Demo、工作流、数据说明和复盘案例。
支持单元
大数据部、业务部门、人力综合、外部工具服务商共同提供资源。
04 / Four Workstreams
四条任务流，保证训练营不是只听课。
每个题目都必须同时交付可见成果和可复制资产。Demo 是成果，工作流、模板、数据口径和复盘才是组织资产。
重塑高频智库工作流
- 政策速读与对比
- 产业扫描与行业周报
- 企业画像与招商线索
- 重大项目策划评审
孵化外部产品 Demo
- 产业链情报助手
- 企业创新画像助手
- 政策匹配与申报助手
- 项目评审材料助手
推动 DIKI + AI 结合
- 开放成熟数据资源
- 封装 API / MCP / Skill
- 建立数据质量工单
- 支持内外网融合检索
沉淀组织级方法论
- 问题定义卡
- 数据说明卡
- AI 工作流
- Demo 操作手册和复盘记录
05 / Candidate Scenario Backlog
先建候选场景池，再由真实需求筛选。
以下不是拍板清单，只是启动征集时的参考方向。最终选题以业务部门提交痛点、 数据可得性、可演示程度和领导优先级为准。
首期先面向各业务部门征集真实需求，再从候选池里筛出 4-6 个最适合冲刺的题目。
| 候选场景 | 可改造方向 | 候选产出 |
|---|---|---|
| 政策速读与政策对比 | 抽取政策要点、适用对象、支持方向和变化点 | 政策速读 Agent、政策对比模板 |
| 产业扫描与行业周报 | 结合公开信息、DIKI 数据和人工判断生成产业动态 | 产业扫描工作流、周报模板 |
| 企业画像与招商线索 | 基于企业、专利、投融资、产业链关系生成画像 | 企业画像 Demo、招商线索评分表 |
| 重大项目策划评审 | 提取项目材料要点，辅助风险识别和评审问题生成 | 项目评审助手 Demo |
| 会议纪要与任务追踪 | 会议录音、材料、聊天记录自动形成纪要和任务清单 | 会议纪要 Agent、任务看板 |
| 报告初稿与 PPT 框架 | 从资料包生成报告大纲、图表建议和汇报框架 | 报告生成工作流、PPT 大纲模板 |
06 / 6-8 Week Sprint
一周有进展，两周能演示，六周能复盘。
评论里最重要的意见是压缩周期。首期建议 6 周冲刺，必要时用第 7-8 周做路演复盘和第二期筹备。
准备周
征集选题、明确数据资源、开放报名、确定入营名单。
问题定义
明确使用对象、业务痛点、目标效果，形成工作流草图。
数据接入
完成最小数据闭环，明确 API、MCP、Skill 或人工导入方案。
Demo v0.1
用真实材料或样例数据跑通一遍，识别稳定性和质量问题。
业务试用
找真实业务同事试用，记录节省时间、质量差异和不可用原因。
展示包装
完成演示脚本、样例数据、输出样张和风险说明。
路演答辩
组织 Demo Day，评定继续孵化、内部试用、暂停归档三类结果。
复盘扩围
发布工作手册 v1.0，整理第二期选题池和资源需求。
07 / Talent Selection
选“能把 AI 变成业务成果的人”。
超级 OPC 不是选最会写提示词的人。真正需要的是既懂业务、又愿意动手， 能把问题转成流程、工具和 Demo 的连接型人才。
业务理解
熟悉具体业务领域，知道真实痛点在哪里。
AI 实践
已经主动用 AI 解决过实际工作问题。
数据意识
理解数据口径、质量和结论可靠性。
产品意识
能把问题转为工具、流程、Demo 或模板。
自驱能力
愿意自己动手探索，不等任务分配。
分享能力
愿意把过程讲出来、写下来，带动同事。
报名时提交一个真实业务痛点或产品选题。
完成 48 小时 AI 小任务，验证动手能力。
5 分钟短答辩，说明问题、方法、产出和下一步。
08 / Candidate Demo Portfolio
首期 Demo 清单先作为候选参考。
最终做哪些 Demo，要等需求征集、选题答辩和数据可得性评估之后再定。 这里先给领导一个“可能长什么样”的参考框架。
以下 Demo 只是候选样例，不提前锁死题目。真正的首期清单应从征集结果里产生。
参考 P0
产业链情报助手
可服务产业研究、招商研判和政策建议，适合作为数据平台价值样例。
参考 P0
企业创新画像助手
可服务企业筛选、项目评审、招商和科技服务，适合对外展示。
参考 P0
政策匹配与申报助手
高频、刚需、容易试用，可作为企业服务场景候选。
参考 P1
会议纪要与任务追踪 Agent
内部提效明显，容易快速落地，可作为组织协同样板候选。
参考 P1
项目评审材料助手
面向重大项目、专项资金、园区项目评估，需看真实材料和数据条件。
参考 P1
报告与 PPT 初稿工作流
提效明显，但要避免只停留在写材料更快，需同步沉淀审核标准。
09 / Evaluation and Support
资源保障要变成可拍板清单。
首期建议直接申请 8 周试点资源包，按 10 万元封顶控制。核心只保障 Coding Plan、 API Token 池、外部专家资源和少量机动费用。
建议拍板
10 万元封顶
必批版约 4-5 万元；推荐版约 8-10 万元。MacBook 如能内部借调更好，没有也不影响首期启动。
Coding Plan6-8 人每人 Claude Max 5x + ChatGPT Pro 100 美元档，负责人可配高额度席位2.3-2.9 万
API 池2,000 美元项目池，覆盖模型调用、Embedding、RAG、Agent 调试和批量评测约 1.5 万
外部专家2 次专家工作坊，必要时增加 1 次标杆交流或项目陪跑3-4 万
机动费用小额工具试用、通讯协同、材料整理或临时账号开通0.5-1 万
Coding Plan / 高级模型席位
每人 2 个核心席位：Claude Max 5x + ChatGPT Pro 100 美元档，项目负责人或技术负责人可升级到 200 美元高额度档。
项目 API / Token 池
2,000 美元硬上限：用于 API 调用、联网检索、Embedding、RAG 测试、Agent 调试、图片和页面原型生成。
外部专家资源
3-4 万元：安排 2 次专家工作坊，必要时增加标杆交流或项目陪跑，重点看 AI Coding、Agent、RAG 和产品化。
少量机动费用
0.5-1 万元：用于必要的小额工具试用、通讯协同、材料整理或临时账号开通，按实际发生控制。
可选内部设备支持
不单独列预算：如能临时借调 1-2 台 MacBook 给项目负责人或关键成员更好；没有也不影响首期启动。
价格口径参考官方公开页面： Claude Max、 ChatGPT Pro 和 Codex 使用说明； 实际采购以官网、企业合同和财务汇率为准。
100 分评价体系
需要领导拍板的 5 件事
1
同意 超级 OPC 定位为 AI 转型先锋训练营和业务产品实验室。
2
同意首期成员获得 6-8 周时间保护，每周至少 3 天投入。
3
同意大数据部提供数据目录、接口封装和数据问题响应支持。
4
同意优秀 Demo 优先进入内部试用、对外展示或后续专项孵化。
5
同意设立首期 8 周试点资源包，建议 10 万元封顶，重点保障 Coding Plan、API Token 池、外部专家资源和少量机动费用；MacBook 可内部借调。
10 / Risk Control
风险不怕，怕的是一开始就做成大而慢。
首期要用强节奏把风险暴露出来。每两周做一次继续、转向、暂停判断，避免无效探索拖太久。
变成普通培训
所有学员必须带题入营，每两周 Demo Review。
变成个人英雄秀
每个项目必须交工作流、模板和复盘。
数据接口卡住
先用可得数据跑 Demo，再按需封装接口。
选题过大
首期只做最小可演示闭环，不做大而全平台。
部门不放人
领导 Sponsor 明确时间保护机制。
AI 输出不可靠
设置人工审核点、数据来源标注和质量评估。
先跑出第一期，再讨论规模化。
超级 OPC 首期的最好结果，不是口号响，而是让领导看到： 有人能做、有候选 Demo 能评审、有流程能复制、有资源值得继续投。
首期用 6-8 周做小而硬的先锋训练营，选 6-8 个真正能动手的人，
从征集出来的真实需求里，做出 4-6 个可评审、可试用的 Demo 样机。