本文介绍了如何将重复任务整理成可复用的AI工作流提升效率。核心内容包括定义小工作流即固定输入固定步骤检查点可复用输出通过公众号文章、会议纪要、客户跟进等实例详细解析如何搭建工作流提供可复制模板指导读者根据自身需求设计工作流。读者需完成作业选择一个日常重复任务拆解成具体步骤实现AI辅助自动化处理。前 4 天我们已经练了四个能力。第 1 天把需求说清楚。第 2 天把资料总结成结论、影响和行动。第 3 天写作前先判断选题而不是直接让 AI 代写。第 4 天把混乱信息整理成表格和清单。今天进入第 5 天做一个小工作流。这一步很关键。因为很多人用 AI只停留在“问一次答一次”。比如帮我写一段文案帮我总结一篇文章帮我整理一份表格帮我想几个标题。这些当然有用。但如果每次都从零开始问每次都重新解释背景每次都重新调格式你会发现效率提升没有想象中那么大。真正更省力的方式是把一个重复任务整理成一套可以反复使用的 AI 工作流。今天我们不做复杂自动化不讲代码不讲平台。先做一个普通人能马上上手的小工作流。一、什么是小工作流很多人一听“工作流”会以为很复杂。好像要会编程、会自动化工具、会 API、会搭系统。其实不用。对普通人来说一个小工作流可以很简单每次遇到同类任务都按固定步骤让 AI 帮你处理。比如你每天都要写公众号。以前你可能是这样看到一个新闻直接问 AI帮我写一篇文章。这样很容易写出一篇普通稿。但如果变成工作流就可以拆成先让 AI 判断选题值不值得写 2. 再让 AI 总结资料里的事实、判断和行动 3. 再让 AI 搭结构 4. 再让 AI 写初稿 5. 最后让 AI 检查空话、事实和标题。这就是工作流。它不是一次提问而是一串稳定步骤。二、第 5 天核心小工作流四件套今天记住一个公式小工作流 固定输入 固定步骤 检查点 可复用输出1. 固定输入固定输入就是每次开始任务时你都要给 AI 的材料。比如做公众号文章固定输入可以是今天的新闻素材目标读者账号定位文章风格希望输出的字数不想出现的空话。如果你做会议纪要固定输入可以是会议记录参会人员项目背景需要整理的表头需要突出的问题。输入固定下来AI 才不会每次都猜。2. 固定步骤固定步骤就是每次都按同样顺序处理。比如公众号文章工作流判断选题 2. 提取事实 3. 搭建结构 4. 写初稿 5. 检查修改 6. 生成标题和摘要。再比如客户跟进工作流整理客户原话 2. 提取需求点 3. 判断紧急程度 4. 列出待确认问题 5. 生成下一次沟通话术。步骤固定下来事情就不会每次乱跑。3. 检查点检查点是整个工作流里最容易被忽略的一步。很多人让 AI 一口气做完所有事。但更稳的方式是关键节点停一下让人确认。比如选题判断后人来决定写不写资料总结后人来确认事实有没有问题大纲生成后人来调整重点初稿写完后人来检查观点分寸发布前人来确认标题、图片和敏感信息。AI 可以加速流程但不能替你承担判断责任。4. 可复用输出可复用输出就是你最后得到的东西不只是一次性答案而是下次还能继续用。比如一套提示词模板一张表格格式一份检查清单一个文章结构一个客户跟进话术框架一个每周复盘模板。这一步很重要。因为真正的效率提升不是今天快了一次。而是明天、后天、下周遇到同类任务时你不用重新想。三、示例 1公众号文章小工作流我们先用自己最熟悉的公众号来举例。假设你今天看到一条 AI 新闻想判断能不能写成文章。不要直接问帮我写一篇公众号文章。可以改成一个小工作流。第一步判断选题请先不要写正文。 请判断下面这个选题值不值得写。 请回答 1. 目标读者是谁 2. 读者为什么会点开 3. 读者看完能带走什么 4. 这个选题有没有太远、太空、太技术 5. 如果要写最适合的切入角度是什么 素材 【粘贴新闻素材】这一步对应第 3 天的能力。先判断再写。第二步整理资料请把上面的素材按三层总结法整理 1. 事实层原文明确说了什么 2. 判断层这件事可能意味着什么 3. 行动层普通人看完可以做什么。 要求 如果原文没有提到请写“资料未说明”。这一步对应第 2 天的能力。先分清事实和判断避免写得太飘。第三步搭文章结构请基于上面的选题判断和资料整理给我一个公众号文章大纲。 要求 1. 开头要有新闻钩子 2. 中间用普通人能懂的话解释 3. 至少给 3 条可执行建议 4. 结尾要能接回“普通人学 AI”的账号定位 5. 不要写得像新闻通稿。这一步对应第 1 天和第 3 天。把目标、限制、格式说清楚。第四步写初稿请根据上面大纲写一篇公众号初稿。 要求 1. 语气像一个有经验的朋友在解释 2. 少用术语多用例子 3. 每一节不要太长 4. 避免“随着科技发展”这类套话 5. 结尾给一个普通人今天能做的小动作。第五步检查初稿请检查这篇初稿。 请指出 1. 哪些地方太空 2. 哪些地方缺例子 3. 哪些地方可能事实不够稳 4. 哪些段落可以删短 5. 标题还能不能更有点击理由。 请先给修改建议不要直接重写全文。到这里你会发现同样是写文章小工作流比“一句话代写”稳定得多。四、示例 2会议纪要小工作流如果你不做自媒体也可以从会议纪要开始。这个场景更适合职场人。以前开完会你可能会把一大段记录丢给 AI帮我总结会议纪要。更好的做法是第一步整理事实请根据下面会议记录只提取原文明确出现的信息。 不要补充、不要推测。 请按这 4 类整理 1. 已确定事项 2. 待确认问题 3. 涉及人员 4. 明确时间点 会议记录 【粘贴会议记录】第二步生成待办表请把上面的会议内容整理成待办表格。 表头包括 事项、负责人、截止时间、当前状态、下一步动作、待确认问题。 如果没有提到请写“待补充”。第三步生成跟进话术请根据待办表帮我生成一段可以发到工作群的跟进消息。 要求 1. 语气礼貌、简洁 2. 不要指责任何人 3. 明确提醒负责人和截止时间 4. 最后列出需要大家确认的问题。这就是一个很实用的小工作流。它把第 2 天的总结、第 4 天的表格整理和第 1 天的清晰表达串起来了。五、示例 3客户跟进小工作流如果你做销售、运营、产品、客服也可以做客户跟进工作流。比如客户说了一堆需求导出太慢月底报表麻烦希望按地区筛选还想做权限分级预算暂时没定。你可以按这几步来第一步整理需求表请把下面客户反馈整理成需求表。 表头包括 需求点、客户原话或依据、痛点类型、紧急程度、可能解决方案、待确认问题。 要求 不确定的地方写“需确认”。 客户反馈 【粘贴客户反馈】第二步生成追问清单请根据需求表列出下一次沟通必须问客户的 5 个问题。 要求 1. 问题要具体 2. 能帮助判断预算、优先级和真实需求 3. 不要问太泛的问题。第三步生成跟进消息请帮我生成一段发给客户的跟进消息。 要求 1. 先复述我理解到的需求 2. 再列出需要客户确认的问题 3. 语气专业、简洁 4. 不要承诺无法确定的功能和时间。这个工作流的价值是让你每次跟进客户时不再靠临场发挥。你会更清楚客户要什么也更知道下一步该问什么。六、今天可复制模板搭一个自己的小工作流下面这段可以直接保存。你可以用它来设计自己的第一个 AI 小工作流。我想把一个重复任务整理成 AI 小工作流。 任务名称 【比如写公众号文章 / 整理会议纪要 / 跟进客户需求 / 写周报】 我的目标 【说明这个工作流最终要帮我产出什么】 我每次能提供的输入 【列出你能给 AI 的材料比如原始记录、素材、客户反馈、数据、风格要求】 我希望固定的步骤 【先写你能想到的 3-6 步如果不确定请让 AI 帮你补全】 必须人工确认的检查点 【比如事实、金额、隐私、发布时间、客户承诺、最终发送】 最终输出格式 【比如表格、清单、文章大纲、邮件草稿、周报、行动计划】 请帮我把它整理成一个可复用的 AI 工作流模板。 要求 1. 每一步都给出具体提示词 2. 标出哪些步骤需要人工确认 3. 最后给出一份检查清单 4. 不要设计得太复杂适合普通人每天使用。这个模板的重点不是让 AI 一口气帮你干完所有事。而是先把你的重复任务拆清楚。拆清楚以后你才知道哪些环节适合交给 AI哪些环节必须自己把关。七、今天作业今天的作业不是学一个新工具。而是选一个你最近经常重复做的小任务。比如写周报整理会议纪要做公众号选题整理客户需求写朋友圈文案做学习笔记生成短视频脚本。然后按今天的四件套拆一下固定输入是什么 2. 固定步骤是什么 3. 哪些地方必须人工检查 4. 最后输出什么格式。完成标准下次遇到同类任务时你不用重新想怎么问 AI只要按这套流程走一遍。这就是你自己的第一个 AI 小工作流。最后如果说程序员已经是高薪职业那么干AI的程序员就是高薪中的高薪。现在的市场已经用数据给程序员指明了方向学AI大模型就是冲刺高薪的最优解看着身边越来越多的同行转型大模型、拿到高薪offer很多人心里都动了心但真正的难题来了零基础小白不知道从哪入门有基础的程序员找不到系统学习路径实战项目练手无门面试不知道考什么别慌今天就给大家整理了一份【2026年最新版】AI大模型免费学习资源包覆盖从入门到实战、从理论到面试、从基础到进阶的全流程所有资料均已整理归档无冗余、无套路免费分享给每一位想抓住AI风口的程序员和小白扫码免费领取全部内容1、大模型系统化学习路线2、大模型学习书籍文档3、AI大模型最新行业报告4、大模型项目实战配套源码5、大模型大厂面试真题四阶段精细化学习规划附时间节点可直接照做结合上述资源给大家整理了一份可直接落地的四阶段学习规划总时长约2个月小白可循序渐进程序员可根据自身基础调整节奏高效掌握大模型核心能力快速实现从“入门”到“能落地、能面试”的跨越。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…扫码免费领取全部内容6、这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】