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AI 应用专家 · 五层上限金字塔 - Coggle Diagram
AI 应用专家 · 五层上限金字塔
已有能力
逻辑推理
长文本理解
自动结构化数据（JSON/卡片/字段）
代码生成
多步推理（Agent）
多模态生成
可切入行业
工程/施工/地产自动化
教培自动备课
中小企业运营自动化
自媒体内容工厂
数据处理行业
你需要具备
自动化工厂（AI→Make→Python→Notion）
50+ 模板资产库
行业解决方案套件（3 套）
Notion 知识库体系
SOP与可交付系统
模板类型
Prompt 模板
Make 模块模板
Python 模块库
Notion 模板
最终能力
自动化系统交付
数据处理系统交付
AI 系统交付
解决方案产品化
你瓶颈
Make：Router、Mapping、Iterator 不熟
Python：API、pandas、清洗流程不熟
Notion：数据库结构不成体系
突破动作
Notion 建立资产库
Make 跑三类流程（结构化/清洗/写入）
Python 做三件事（API/处理/小脚本）
模板价值
可复用
可复制
可出售
突破动作
选择一个行业
深挖痛点
做 3 条流程 → 打包解决方案
限制点
模型能力由算力/数据/参数决定
用户无法控制
你的位置
会让 AI 做结构化
会拆流程但未形成系统
突破动作
嵌入自动化链路（AI→Make→Python→Notion）
让AI从回答者变成执行工人
核心意义
决定真实产能
决定是否能落地系统
你位置
Prompt 体系构建较好
其他模板碎片化
突破动作
Notion 建 Template Hub
模板数量目标：50+
为什么关键
决定是否能变现
技术必须结合行业
你位置
通用学习多
行业深度不足
你优势
已理解 AI→Make→Notion 的必要性
若不上这一层
永远是 AI 使用者
局限
重复造轮子，效率线性
请生成一张结构非常清晰、层级严格规范的思维导图，不要出现长段文字。
每一层只用「短句节点」，绝不换行。
结构如下：
主题：AI 应用专家 · 五层上限金字塔（李总个人诊断图）
第一层（模型层）
第二层（流程层：Make × Python × Notion）
第三层（模板资产层）
第四层（行业场景层）
第五层（系统化资产层）
一句总结
上限来自系统、模板、行业，而不是模型。