#提示词编写
【赛博咒术师：Prompting（AI指令级逻辑微操架构）与大语言模型的降维打击武装】：为苦逼搬砖的HSE神职人员植入超体AI机械神经元外骨骼。冷血释放ChatGPT或Claude等重装算力巨兽，无情碾压并降维斩碎一切官僚主义下极其粘稠、折磨人的日常公文枯燥绞肉机。深度炫技如何像魔法师般精准吟唱完美无缺的AI指令咒语，在毫秒级瞬发内凭空具象化出滴水不漏的安保圣经草案、极限破译晦涩变异的天书级新法案狂潮，并暴力铸造出锐利如刀的暗星十字军式（深度巡检）审核核对清单堡垒。
人工智能作为调查组助手：从云端智能体到离线事件调查
我们如何从最初的云端试验，走到“脱敏工具 → 人工智能智能体 → 还原”这一实用工作流程，随后打造了一套测试版离线调查系统，并正在为下一步——安全的企业级人工智能环境 Fire——做准备。
没有A、B、C选项：AI口试考官
我们如何从NotebookLM + Gemini组合及自建随机题目生成器，一步步走到可移植的浏览器端考官——它能听取口头作答并评估真实理解程度。54名员工参与试点，以RSS代码替代姓名，九条现成提示词助你快速复现。
远程作业点及轮班制下的人员培训新范式
针对远程及轮班作业点，在人力短缺和人口结构变化的背景下，对企业培训体系进行转型。引入了在抵达现场前即开始远程学习的预入职培训流程，以及精准的混合教育解决方案。为安全练习技能，采用了带有错误分析功能的VR模拟器；为现场自主学习，引入了基于人工智能的提示词库及360度评估系统。
AI提示词工程：未来HSE专家的核心技能
通过掌握提示词工程技能和使用no-code平台，将人工智能整合到HSE专家的日常任务中。实践包括自动化日常流程、将分析任务委托给AI助手，以及向Prompt First范式过渡，以提高管理体系的效率。
“数字神谕”的错觉：为什么HSE领域的AI仍是计算器而非专家
在职业健康与安全领域应用人工智能会造成一种能够自动消除生产风险的危险幻觉，尽管从技术上讲，AI 仍然只是一个无法理解真实语境的概率计算器。作者基于自 2024 年以来使用神经网络的实际工作经验，详细剖析了数字化转型的陷阱：从隐性财务成本和“指标盲区”，到算法幻觉的风险。本文阐明了为什么 AI 应当增强而非取代专家，并提出了责任制技术应用四大核心原则，旨在构建高效的人机共生关系。
深入了解AI：新手打造个人助手的简明指南
本文是一份逐步指南，旨在帮助读者掌握通用文本人工智能模型，以打造个人助手。文章展示了如何从最初的日常对话逐步过渡到解决专业任务（特别是在职业健康与安全领域），并建立个人高效提示词库。逐渐增加请求的复杂程度，有助于使人工智能适应自身的业务流程，从而将信息系统化，并腾出时间进行风险分析和与人沟通的工作。
我是如何创建AI助手来编写HSE操作规程的
作者描述了创建用于自动开发职业健康与安全指导书的 AI 助手的亲身经验。文章探讨了各种神经网络的测试结果、将指导书划分为不变部分和可变部分的做法，以及构建知识库和详细提示词的算法。该文章解释了如何配置模型以符合商务风格和第 772n 号劳工部令的要求，且不出现“幻想”和未经授权的缩写。
6个简单问题，让AI从“空想家”变成你的得力助手
本文介绍了如何通过改变任务设定方法，从模糊的 AI 回复过渡到准确且可预测的结果。作者分享了一份包含六个要点的清单，有助于正确设定目标、角色、风格、格式、限制条件和受众。使用该模板可以为神经网络制定明确的指令，并获得真正需要的结果。
从数字素养到AI素养：HSE专家的新核心能力
本文介绍了职业健康与安全领域从数字素养向人工智能（AI）素养的转变，这一转变将专家的角色从现成系统的操作员重塑为流程的架构师。通过训练神经网络处理文档并设计其交互逻辑，专家得以释放时间用于战略任务、深入的风险分析以及与人的沟通协作。文章揭示了掌握提示词工程（prompting）和领域专业知识如何将AI从普通的工具转变为构建安全文化的盟友。
关于人工智能的三个误区
本文分析了在将人工智能引入工作流程时成为主要障碍的常见误区。作者解释说，如果能够正确表述任务、根据自身需求配置工具并具备深入的专业知识，神经网络就不会取代人类，而是会增强专业人员的能力。剖析这些误区有助于形成对人工智能的理性预期，并学会将日常例行任务委托给算法。