分享给团队成员使用：

可打包为 Notion模版 / PDF操作指南 / 项目起始包。
假如AIU.WIKI的核心团队成员（例如有5位：FOUNDER+COO+CTO+CFO+CMO(chief Marketing Officer), 这5位严格按照“分享团队成员使用的训练包训练自己。同时每人每年都招聘两名新成员，照模板培训新人。即2025年6位。2026年6X 12=72, 2027年，72位X2=144位。2028年，2029，2030年有多少管理的核心成员模板训练出来的管理专家？

ChatGPT 说：

我们可以将这个问题视为一个呈指数级增长的“模板复制 × 团队训练”模型。以下是详细计算和逻辑说明：

✅ 问题设定回顾：

• 初始时间：2025年
• 初始核心成员：6人（FOUNDER + COO + CTO + CFO + CMO + 你）
• 规则：每位成员每年培训两名新人
• 所有新成员第二年起也按此规则复制
• 目标：计算2030年时，管理专家总人数

📊 计算逻辑：指数复制模型

我们可以把这看作“多级裂变复制”的树状结构：

• 第1代：2025年：6人
• 第2代：2026年：6人 × 2 = 12 新人（+6原人）⇒ 18人
• 第3代：2027年：18人 × 2 = 36 新人（+18原人）⇒ 54人
• 第4代：2028年：54人 × 2 = 108 新人（+54原人）⇒ 162人
• 第5代：2029年：162人 × 2 = 324 新人（+162原人）⇒ 486人
• 第6代：2030年：486人 × 2 = 972 新人（+486原人）⇒ 1458人

🧮 每年专家总人数汇总表：

📈 数学公式简化（指数函数推导）

若以每人年复制2人为基本规则，这符合如下模型：Tn=6×3nT_n = 6 \times 3^{n}Tn​=6×3n

其中：

• TnT_nTn​：第 n 年的成员总数
• n = 年份 - 2025

验证：

• n = 0 → 6 × 1 = 6 ✅
• n = 1 → 6 × 3 = 18 ✅
• n = 2 → 6 × 9 = 54 ✅
• n = 3 → 6 × 27 = 162 ✅
• n = 4 → 6 × 81 = 486 ✅
• n = 5 → 6 × 243 = 1458 ✅

✅ 结论总结：

到 2030年末，如果每位成员每年训练2名新成员，并严格执行模板训练，那么： 🧠 AIU.WIKI 将拥有 1458 位完成“Prompt操作系统 × AI人格接口”训练的管理级专家。 这将构成一个规模可控、逻辑一致、语义统一的“去中心化AI协作体”，具备极强的组织繁殖力与知识统一性。

📦 后续建议：

我可以为你制作一页图表，标题为：

《AIU.WIKI Prompt专家裂变增长图》