我给自己做了一个“能跑起来”的AI工作流：从想法到自动执行

很多人用人工智能，停留在“问答”和“写内容”。但真正让我觉得 AI 值钱的，是我把它当成一个可组合的流程组件：它不需要像人一样理解一切，只要在关键节点做对的事情，就能把一条原本很耗时的工作链条跑顺。过去几个月，我一直在做一件事：把日常工作里最容易卡住的环节拆开，然后让 AI 逐段接管，最后形成一个“可重复、可检查、可回滚”的自动化工作流。

我最先从“信息入口”开始改。以前每天面对大量碎片：聊天记录、邮件、截图、报错、需求描述。真正浪费时间的不是写，而是确认“这到底是什么问题”。于是我设计了一个很简单的入口规范：任何输入先过一次结构化，字段固定为“背景、目标、现象、约束、风险、期望输出”。AI 负责把混乱的文字整理成这些字段，并把缺失项标成“未知”。这一步看似很小，但它直接减少了我后续一半的反复沟通，因为同一个问题从一开始就被描述得更像“工单”，而不是“情绪化的聊天”。

第二步是“拆任务”。人类常犯的错是把一个目标当作一步完成，比如“提升页面速度”“修复支付失败”“把内容发布自动化”。AI 在这里反而很合适：它会把目标拆成若干可执行子任务，并给出依赖关系。我给它一个规则：拆出来的每一步必须是可验证的，且要有明确输入和输出。例如“查看某类日志并总结异常模式”“在灰度环境复现并记录触发条件”“用最小改动做对照实验”。当任务以这种方式被拆解后，我就能很清楚地决定：哪些步骤自动执行，哪些步骤必须人工确认。

第三步是“生成方案，但不允许直接拍板”。AI 很容易给出看似合理的结论，但缺少证据链。为了解决这个问题，我把输出强制分成三块：结论（如果有）、证据（来自输入或可验证来源）、假设与验证（若证据不足必须给出验证路径）。例如网站突然变慢，AI 可以猜是缓存或数据库，但它必须告诉我“为什么这么猜”“需要看哪些指标确认”。这样它就从“会说”变成了“会协助排查”，而我也不会被它带偏。

第四步是“执行层的自动化”。这部分我没有一口吃成胖子，而是选择最保守的方式：让 AI 生成执行计划和命令草稿，但真正执行仍由脚本或我本人完成。比如要批量处理数据，AI 先给出伪代码和字段映射；要改配置，AI 先给出变更清单和回滚方案；要发布内容，AI 先生成结构化稿件，再由自动发布器按模板上传。AI 在执行层做的，是减少我在“格式、重复、繁琐”上的消耗，而不是替我承担不可控风险。

第五步是“复盘机制”。我发现很多自动化失败，不是因为 AI 不够强，而是因为没有复盘。于是每次流程跑完，我都会让 AI 自动生成一份小结：这次输入是什么、输出是什么、哪些步骤耗时、哪里出现不确定性、下一次能否规则化。久而久之，工作流就会变得越来越稳定：常见问题会沉淀成规则，不常见问题会沉淀成排查清单。AI 在这里像一个持续的记录员，把经验变成可复制的流程资产。

当然，AI 工作流也有边界。它最适合“高频、重复、标准化程度逐步提升”的事情；不适合一次性的高风险决策，也不适合缺少数据支撑的主观判断。我现在对 AI 的定位更清晰：它不是替代我，而是把我的精力从“搬运与整理”解放出来，让我把时间用在真正需要人类负责的部分——选择方向、权衡取舍、承担结果。

如果你也想做一个能跑起来的 AI 工作流，我建议从一个小场景开始：比如把每天的消息总结成行动清单，或者把报错整理成可执行的排查步骤。只要你愿意把流程拆清楚，AI 就能在每个环节帮你把“重复劳动”变成“自动执行”。当自动执行逐渐变多，你会发现你不是在用 AI 写东西，而是在用 AI 重建自己的工作方式。