主题
AI 工作方法
AI 工具会变化，但一项工作从模糊目标走到可靠结果的结构不会变化。本章只讲这条主线：
- 1问题人负责先写清要改变什么，而不是先决定用哪个工具
- 2拆解人机协作把工作拆成有输入、输出的步骤，标出判断点
- 3上下文人负责备齐任务真正需要的资料、示例和边界
- 4委托 AI人机协作写成背景、目标、约束、验收齐全的工作简报
- 5检查人机协作对照事实、规则和验收清单逐项核对
- 6修改人机协作把人工修改原因写回输入和规则
- 7固化人负责沉淀为模板、SOP 和验收清单
- 8自动化自动触发规则稳定、异常可控后才接入自动执行
1. 先分清“聊天”和“工作”
聊天的目标通常是得到一个回答；工作的目标是产出一个可继续流转、可检查、有人负责的交付物。
| 只是在聊天 | 正在委托工作 |
|---|---|
| “给我一些销售建议” | 明确客户、问题、资料、输出格式和决策人 |
| 一次生成后直接使用 | 先出结构，再生成，再核验，再定稿 |
| 只看文字是否顺畅 | 对照事实、规则和验收清单检查 |
| 每次从零开始 | 保存模板、资料与检查标准 |
2. 一条完整的 AI 工作公式
2.1 问题
先写明要改变什么，而不是先决定使用哪个工具。例如“把周报从 50 分钟缩短到 20 分钟，同时保留数据准确性”。
2.2 拆解
把工作拆成有输入和输出的步骤，标出需要判断、需要外部资料、可能出错的位置。详见《把工作拆成可执行步骤》。
2.3 上下文
提供任务真正需要的背景、原始资料、示例和边界。上下文的目标不是“越多越好”，而是让 AI 有足够证据完成当前步骤。
2.4 委托 AI
把背景、目标、资料、约束、交付物和验收标准写成工作简报。详见《像委托同事一样委托 AI》。
2.5 检查与修改
检查事实、逻辑、格式、风险和可执行性。高风险结论必须独立核验，不能让同一次生成同时充当答案和证明。详见《建立结果验收闭环》。
2.6 固化与自动化
第一次成功只是样本。连续成功后，把方法写成模板和 SOP；只有规则稳定、异常可处理时，才接入自动化或 Agent。详见《从一次使用到稳定系统》。
3. 人与 AI 的责任边界
| 环节 | AI 更擅长 | 人必须负责 |
|---|---|---|
| 目标 | 补充可能目标、发现歧义 | 决定真正要解决的问题 |
| 资料 | 搜索、分类、提取、比较 | 决定可信来源与使用权限 |
| 生成 | 批量起草、改写、转换格式 | 判断观点、取舍与语境 |
| 执行 | 按规则调用工具、完成重复步骤 | 设置权限、预算和中止条件 |
| 验收 | 按清单自检、发现表面冲突 | 独立核验并承担最终责任 |
4. 五项核心能力
- 工作委托：把“帮我做一下”改成完整任务简报。
- 任务拆解：把一个大词拆成可以逐步验收的流水线。
- 优先级判断：先处理高频、耗时、低风险、可验证的工作。
- 结果验收：用来源、规则、样本和人工判断拦住错误。
- 流程固化：把有效做法从对话记录变成团队或个人资产。
5. 一个完整例子：每周销售简报
5.1 原任务
帮我分析本周销售情况，写个周报。
5.2 重设计后的流程
每周销售简报 · 人机分工流程
- 1导出订单数据自动触发固定时间自动导出，保留原始文件
- 2检查字段与异常值AI 执行输出字段字典、缺失、重复与异常清单
- 3计算三个周期AI 执行当前周期、上一周期与目标值，附计算明细
- 4识别变化与待解释问题AI 执行只列事实与差异，不替业务下结论
- 5补充业务原因人负责销售负责人解释活动、渠道与客户变化
- 6生成周报AI 执行按固定结构起草，事实与解释分开呈现
- 7核对数字与结论检查点总数对报表，结论对照事实逐条检查
- 8发布并记录异常人负责发送后把本周异常写回口径说明
AI 没有替代销售负责人的判断，而是接管了整理、比较、起草和格式化。流程的价值来自重新分工，不是某一句“万能提示词”。
6. 阅读顺序
- 像委托同事一样委托 AI
- 把工作拆成可执行步骤
- AI 工作四象限
- 建立结果验收闭环
- 从一次使用到稳定系统
- 分角色落地案例——看看别的岗位如何套用这条主线