工作坊 01：个人 AI 工作流

项目定位

这是课程的入门工作坊，也是第一个可以当天完成的项目。

目标不是做工具，而是把前面学到的 Prompt 与协作方法，变成一套属于你自己的、可复用的 AI 工作流：哪些任务交给 AI、怎么交接、怎么检查、怎么复盘。做完之后，你会得到一份能直接放进日常工作的流程文档。

适合人群

• 已学完模块 3（提示词基础、高质量模式、与 LLM 协作的方法）的学习者。
• 非技术学习者：本工作坊不需要写代码。
• 想减少重复劳动、把 AI 用进日常工作的产品、运营、内容、研发、管理者。

项目目标

完成一份"个人 AI 工作流"方案，包含：

• 盘点你日常工作中 5 个可以交给 AI 的任务。
• 为其中 2 个任务写出可复用的交接 Prompt（含听众、目标、边界、格式）。
• 为每个任务定义"交付物检查清单"（AI 输出要过什么关才敢用）。
• 记录 1 次真实使用后的失败与改进。

做完后你应该能回答：我的哪些工作适合交给 AI，哪些必须自己来。

项目范围

第一版只处理

• 文本类任务（写作、总结、翻译、改写、整理、提问）。
• 单人使用场景。
• 提示词 + 人工检查的简单流程。

第一版不处理

• 自动执行类任务（自动发消息、自动发布）。
• 多角色多系统协作。
• 涉及敏感数据的任务（除非先做脱敏）。
• 需要代码或 API 的自动化。

先把"人和模型怎么分工"想清楚，再谈自动化。

项目流程

Step 1：任务盘点

列出你一周里重复出现、且主要是文本处理的任务。

建议用这张表：

任务	频率	现在耗时	是否适合 AI	为什么
例会纪要整理	每周 2 次	40 分钟	适合	模板化、文本化
周报撰写	每周 1 次	30 分钟	部分适合	需要真实数据
邮件回复	每天	20 分钟	部分适合	需要判断语气

筛选标准：

• 任务输入输出都是文本。
• 有可复用的模板或模式。
• 出错后果可控（不涉及重大决策）。
• 你愿意花时间把交接方式固定下来。

Step 2：挑选两个任务

从"适合"的任务里挑 2 个，一个选"模板化程度高"的（容易出效果），一个选"稍有判断要求"的（练习协作技巧）。

Step 3：写交接 Prompt

用模块 3.4 的四要素模板，为每个任务写交接 Prompt：

任务：【你要 AI 做什么】
听众/使用场景：【这个输出给谁用、用在什么场景】
目标：【AI 输出后，你要直接能用还是需要再改】
输入材料：【把原始材料放进来，或说明材料格式】
边界：【不要做什么，比如不要编数据、不要写结论】
输出格式：【段落/列表/表格/语气要求】

写作要点：

• 把"你怎么做这个任务"的判断，写进 Prompt。
• 不要追求一次写完美，先写第一版，用完再改。

Step 4：定义检查清单

每个任务定义一个"交付物检查清单"。

示例（会议纪要整理）：

• 事实没有遗漏关键决定。
• 待办事项的负责人和截止时间准确。
• 没有把讨论中的猜测写成结论。
• 语气中性，没有 AI 腔。

检查清单的作用：让"AI 输出能不能用"变成一个可勾选的动作，而不是凭感觉。

Step 5：真实使用与复盘

用这两条工作流真实完成至少 3 次任务，记录：

• 哪一次效果好，为什么。
• 哪一次效果差，卡在哪个环节（Prompt、材料、检查、模型）。
• 你做了哪些修改（Prompt 改了什么，检查清单加了什么）。

Step 6：形成工作流文档

把最终版写进 my-ai-workflow.md：

# 我的 AI 工作流

## 任务 1：会议纪要整理
- 交接 Prompt：{{全文}}
- 输入材料格式：{{说明}}
- 检查清单：{{列表}}
- 已知失败模式：{{记录}}
- 最近修改：{{日期 + 改动}}

## 任务 2：{{名称}}
...

这份文档以后会随使用持续更新，它就是你的"个人 AI 使用手册"。

交付物

• task-inventory.md：任务盘点表（至少 5 个任务）。
• prompts.md：2 个任务的交接 Prompt 最终版。
• checklists.md：2 份交付物检查清单。
• reflection.md：3 次真实使用的复盘记录。
• my-ai-workflow.md：个人 AI 工作流文档（可长期更新）。

评分 Rubric

维度	优秀	合格	需改进
任务盘点	5+ 个任务，筛选理由清楚	3-4 个任务	任务列表随意
交接 Prompt	四要素完整、有边界、可复用	要素基本齐全	要素缺失或模糊
检查清单	可勾选、覆盖事实/判断/语气	有基本检查项	没有或笼统
复盘	有失败记录与具体修改	有使用记录	只有结论没有过程
文档	结构清晰、可长期更新	结构可用	只是草稿

与课程的关系

• 前置：模块 3（尤其是 3.3 与 LLM 协作的方法、3.4 教学与表达场景）。
• 关联：模块 10（如何用 AI 写作、学习、编程）会继续深化这些能力。
• 升级路径：如果后续想自动化，可以把工作流里"稳定可靠"的任务，升级到模块 5 的 Agent 与工具调用。