AI工作流模板:7条可以反复使用的流程

快速解答

AI 工作流模板本页就能拿到,这里汇集了七套开箱即用的工作流,以及 Whizi 可直接复制的模板包。每套模板都写明了输入、带限制条件的提示词、输出格式和一项质检步骤。这七套覆盖会议纪要、邮件分拣、竞品扫描、PDF 信息抽取、代码审阅、每日计划和内容二次利用。

工作流一:会议纪要变成行动计划

这条工作流适合用在电话会议、销售沟通和规划会之后。目标不只是一份摘要,而是一份能直接拍板的行动计划,写明负责人、日期、待定问题和后续动作。

Seven templates, 31 named outputs: 7 for repurposing, one table for code review
1. Meeting notesdecisions, actions, follow-up5 parts2. Email triagepriority table, action, reply3 parts3. Competitor scantable, patterns, gaps, risks5 parts4. PDF summarysummary, facts, caveats, checks5 parts5. Code reviewone findings table1 part6. Daily planningschedule, outcomes, defer list5 parts7. Content repurposingposts, email, newsletter, QA7 partseach square is one named part of the output

输入 -> 提示词 -> 输出 -> 质检。这份指南里的每一套流程都用这同样的四个阶段。如果不确定的正是提示词这一步,写给新手的提示词工程框架讲了怎么写出下面每套模板都假定你已经会写的指令、背景、约束和格式。

阶段你要提供什么为什么重要
输入真实材料:一份记录、一个收件箱、源页面、一份diff、一张任务清单,或一份草稿含糊的请求会让模型自己去猜负责人、日期和你从没给过的说法
提示词角色、背景、约束,以及确切的输出格式约束正是防止模型碰到隐私数据和需要人来判断的决定的东西
输出一个有名字的结构:行动表、优先级队列、提取表、发现清单、日程表,或内容包一个有名字的格式,比一段段散文好检查得多
质检在你行动之前,把每一项都回溯到源头的核对名字、日期、数字和承诺,仍然需要人来批准

开箱即用的模板包。 下面这七套流程是通用形状。这两个包是已经填好的版本,一条提示词一条提示词都写好了。

模板它做什么最适合谁
创始人研究套件九条可直接复制的提示词,覆盖市场地图、竞品拆解、定价结构、定位,以及客户语言挖掘,最后落到一份落地页草稿需要决定瞄准哪里、收多少钱的创始人、顾问和运营负责人
Claude编程提示词包十二条可直接复制的提示词,覆盖调试、代码审查、重构、架构评审和测试设计,并带着能防止小修改变成整体重写的约束想要一份可审查的diff、而不是一个被重写过的文件的开发者

输入:会议记录、随手写的笔记、参会人名单、开会目的、已知的截止日期,以及你已经确认的结论。如果记录很长,先按话题或时间戳给内容分好段再提问。

提示词:“把这份会议记录整理成行动计划。背景:这次会议的目的是[目的],参会人是[姓名]。记录/纪要:[粘贴]。要求:不要编造负责人或日期。不清楚的条目标注为待确认。把决定和讨论分开。格式:概要、已定事项、行动项表格、风险、后续跟进邮件。”

输出:一份五段式简报,包含一段简短的总览、已确认的决定、带有负责人和日期与状态的行动表、尚未解决的问题,以及一封可以直接发出的跟进邮件。

质检:拿每一条行动项去和原始记录核对。删掉AI推断得过头的内容。发出之前先确认日期和负责人。如果输出太宽泛,就加一条约束再跑一遍:“只保留有人明确答应要做的事。”

工作流二:邮件分拣变成待回复队列

这条工作流帮你处理塞满的收件箱,同时不让AI在没人过目的情况下替你说话。有用的产物是一个优先级队列,而不是一批机器味十足的回信。

输入 -> 提示词 -> 输出 -> 质检

输入:发件人、主题、正文、你和对方的关系、紧急程度,以及你偏好的回复风格。涉及敏感内容的邮件,先把私人信息去掉再粘贴,并且只让模型起草,不要让它发送。

提示词:“帮我给今天的邮件分拣。背景:我的角色是[角色],我的优先事项是[优先事项],语气应该是[语气]。邮件:[粘贴]。要求:需要私人账户数据才能回答的问题不要作答。需要人来判断的都标出来。格式:优先级表格、建议动作,以及每封可以安全回复的邮件的回信草稿。”

输出:一张包含优先级、判断理由、下一步动作、建议回复和风险标记的表格。涉及账单、账号权限和对外承诺的,都应该标出来交给人工复核。

质检:先看判断理由。如果模型说不清一封邮件为什么紧急,就把它降级。人名、日期、承诺、价格和附件全部核对一遍。给自己定一条规矩:AI可以起草回信,但承诺由人来批准。

工作流三:竞品扫描变成调研简报

当你需要快速看清一个市场、又不想淹没在几十个标签页里时,把它当作调研用的AI工作流。

输入 -> 提示词 -> 输出 -> 质检

输入:竞品名称、官网笔记、价格片段、产品页面、评价摘录、目标客户,以及你正要做的那个决定。如果你想要一份更完整的模板,也可以从Whizi的创始人调研工具包开始。

提示词:“为[市场]做一份竞品扫描。背景:我正在决定[决定]。竞品和笔记:[粘贴]。要求:只使用我提供的笔记。把事实和推断分开。不要编造价格、客户或功能。格式:对比表、定位规律、空白机会、风险,以及下一步要查的问题。”

输出:一张对比表,列出竞品、受众、承诺、功能、价格备注、佐证、弱点和推断出的定位。更好的版本还会加一列“接下来需要核实什么”,这样这份调研就不会假装自己已经定稿。

质检:把每一条说法都追溯回某条笔记或原文摘录。把没有依据的推断标出来。遇到重要决定时,用另一个模型跑同一条提示词,比较哪份输出把证据和观点分得更干净。

工作流四:PDF摘要变成可核实的信息提取

泛泛的PDF摘要是有风险的,因为它可能漏掉限定条件,或者把结论说得过满。这条工作流要的是提取和核实,而不只是一段读起来舒服的摘要。

输入 -> 提示词 -> 输出 -> 质检

输入:PDF正文或上传的文档、文档类型、你的目的、最关键的章节,以及你需要的确切产出。如果文档很长,先要章节级的摘要,再要整体归纳。

提示词:“为[目的]分析这份文档。背景:文档类型是[类型],我最关心的是[主题]。要求:尽可能引用原文或注明章节名。不确定的地方标出来。看不到的章节不要总结。格式:一页摘要、关键事实表、风险和注意事项、提取出的日期与数字与人名,以及一份核实清单。”

输出:一段紧凑的摘要,加上一张结构化的提取表。研究论文的表可能包含结论、证据、方法、局限和把握程度。合同的表可能包含义务、责任方、期限、条款位置和风险。

质检:拿每一个数字、期限、人名机构名和引语回原PDF里搜一遍。再追问一轮:“列出这份摘要可能产生误导的五种情况。”如果结论会影响法律、医疗、财务或雇佣方面的决定,就把AI的输出当作辅助阅读,而不是建议。

工作流五:代码审查变成更稳妥的改动清单

当你手上有一段diff、一个合并请求或一个想让人看看的文件时,这条编程用的AI工作流就派得上用场。重点是降低风险,而不是把判断外包出去。

输入 -> 提示词 -> 输出 -> 质检

输入:代码diff、它所在的函数或模块、预期行为、测试输出、报错信息、限制条件,以及哪些地方不应该改动。绝不要粘贴密钥、生产环境凭据或客户的私人数据。

提示词:“像一位资深工程师那样审查这段代码。背景:预期行为是[行为]。这次改动的目标是[目标]。代码/diff:[粘贴]。要求:优先关注缺陷、回归、安全问题、边界情况和缺失的测试。除非某个写法掩盖了缺陷,否则不要只谈代码风格。格式:一张问题表,列出严重程度、文件或函数、问题、为什么重要、建议的修复方式,以及应该补的测试。”

输出:一份按重要性排序的审查清单、建议补的测试,以及一个改动最小的方案。如果是重构,就要求在保持行为不变的前提下给出最小的可读性改进,再列出能证明它没坏的测试。

质检:能复现的缺陷,先复现再修。别在没读懂的情况下就接受一段建议补丁。本地把测试、lint和类型检查都跑一遍。如果两个模型意见不一致,就把这个分歧当成审查清单,而不是投票。

工作流六:每日规划变成能专注的日程

一套每天都用的AI流程,应该帮你决定哪些事不做。这条工作流把一份杂乱的清单变成有节奏的计划,配上现实的时间块、取舍说明和一个收工检查点。

输入 -> 提示词 -> 输出 -> 质检

输入:任务清单、日程上的限制、截止日期、你的精力状态、会议安排、必须做的事、可选的事,以及一个战略性目标。输入越诚实,计划就越靠谱。

提示词:“围绕成果而不是忙碌程度来安排我的一天。背景:今天可用的工作时间块是[时间块]。必须做的是[必做事项]。可选任务是[可选事项]。精力状态是[精力]。战略目标是[目标]。要求:保护深度工作时间,留出缓冲,不要排得太满,并说明其中的取舍。格式:日程安排、三项核心成果、延后清单、风险清单、收工检查清单。”

输出:一份按时间块排布的日程、三项成果、一份延后清单,以及最后十分钟的收工流程。延后清单很重要,因为它能防止AI把一个根本做不完的日子包装得很整齐。

质检:看看这份计划是否真的塞得进你的日历。如果感觉太满,就砍掉20%。如果某个任务没有明确的完成标准,先让模型定义什么叫“做完了”,再开始动手。

工作流七:内容二次分发变成一套发布素材

这条写作用的AI工作流,把一份有价值的原始内容变成多个可发布的成品,同时又不会让所有稿子听起来一个味。

输入 -> 提示词 -> 输出 -> 质检

输入:原始内容、受众、渠道清单、品牌语气样例、必须保持准确的说法、需要避免的说法,以及你想要的格式。如果想让输出别那么套路,就把你已有的最好的内容也当作范例附上。

提示词:“把这份原始内容改写成一套发布素材。背景:受众是[受众]。渠道是[渠道]。语气样例:[粘贴]。原始内容:[粘贴]。要求:保持事实准确,不要吹,不要添加没有依据的数据,每个渠道的稿子都要符合该渠道的表达习惯。格式:核心信息、5个选题角度、一封邮件草稿、几条短社交帖、一条长社交帖、一段新闻通讯内容,以及一张质检表。”

输出:一套内容素材包,含可复用的切入角度、按渠道定制的草稿,以及一张质检表,列出原文说法、改写后的说法、出处位置和风险。

质检:把每一份草稿和原文对照。删掉为了效果而加进去的说法。检查邮件、社交帖和文章开头是不是各自承担了不同的任务,而不是把同一句话重复三遍。只有在真实内容上跑通了,才把这条提示词存成可复用的模板。

操作清单
  • 每条AI工作流都从真实输入开始,而不是一个含糊的请求。
  • 跑提示词之前先定好产出形式:表格、清单、备忘录、草稿、计划还是信息提取。
  • 在提示词里写清关于证据、隐私、语气、篇幅和不确定性的要求。
  • 把质检环节写进输出里,而不是事后再补。
  • 按工作流保存可复用的提示词,而不是按模型来存:一个Whizi项目最多能放10个置顶文件和32000个字符的常驻指令。
  • 重要的工作流在多个模型上跑一遍,比较准确度、结构和事后修改所花的时间。
  • 每次在真实任务上用过之后,都回头更新这份模板。

常见问题

什么是AI工作流模板?

AI工作流模板是一套可以反复使用的流程,它为某个具体任务定义好输入、提示词、期望的输出和质量检查,比如总结PDF、审查代码或分拣邮件。

怎么为自己的工作搭一条AI工作流?

先挑一件反复出现的任务,列出它需要的输入,写一条带有约束和输出格式的提示词,再加上一份质检清单,用来核对事实、决定、人名、数字和下一步动作。

所有工作流都该用同一个AI模型吗?

不该。不同模型在不同任务上的表现不一样。重要的工作流可以用同一条提示词跑多个模型,留下那个输出最准确、最好用的版本。

还有问题吗?

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