AI 自动化工作流：把重复任务做成可验收服务

先理解这件事

自动化最适合输入和结果相对明确的重复任务，例如整理表格、分类材料或生成待审核草稿。先画出人工流程，分清哪些步骤只是搬运数据，哪些需要判断。把所有环节都交给模型，反而可能增加不可预测的错误与维护成本。

适合谁

理解业务流程，愿意处理数据格式、权限和异常情况的人。

开始前准备

• 现有人工流程、样本输入与合格输出。
• 允许使用的数据范围和最小账号权限。
• 失败时的人工接管方式、费用与运行频率上限。

执行步骤

1. 1. 选一个边界清晰的任务

   确定触发条件、输入格式和输出位置，列出空值、重复数据和格式错误等情况。先自动化一个环节，不急于串联整个业务。

2. 2. 加入校验与人工确认

   对模型输出做字段、格式和事实检查。涉及发信、发布、支付或修改重要数据的步骤设置人工确认，不把草稿生成直接等同于对外执行。

3. 3. 测试失败和恢复

   用超时、接口失败和重复触发等场景测试，确认不会重复执行或悄悄丢失数据。记录必要日志，并为客户提供停用、重试和维护说明。

怎样复盘

比较自动化前后的总耗时、人工纠错和维护成本。记录成功率与异常类型，以完整任务的完成情况衡量价值。

常见问题

演示成功一次就能直接交付吗？

还需要测试常见异常、权限限制和恢复过程，明确需要人工确认的步骤与后续维护责任。