新手程序员必看！5步打造你的AI小工作流，效率倍增，收藏起来反复用！
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
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- 为什么要做 RAG
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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。
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