具体任务怎么变成 AI 工作流？这篇讲清楚

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7月21日修改

原创艾笑 teacherAi 艾笑 teacherAi 艾笑AI2026年7月21日 12:07 美国

面对一批历史资料，真正的起点不是选工具，而是让一个真实任务先长出最小、可验证的工作流程。​

昨天社群里问了一个很典型的问题。

手里有一批历史资料：既有公司的正式业务文档，也有自己零散记录的思考。希望借助 AI，把这些资料加工成两类成果——​

一类用于面试，把过去做过的项目、解决的问题和形成的能力，整理成能讲清楚的表达；另一类用于公众号，从同一批资料里提炼选题、观点和文章。​

在社群里做了概要的回答，比较琐碎，并且篇幅有限。因为这个案例比较典型，所以单独写篇文章，来说明一下这个工作的流程和思路。​

这个需求听起来像“让 AI 批量总结文档”。但如果真的开始做，很快就会遇到一串问题：资料应该怎么分类？面试和写文章需要的是同一种摘要吗？文档太多，上下文放不下怎么办？以后还有新资料进来，难道每次都重跑一遍？什么时候应该写 Skill？​

很多人会立刻开始选工具：导出到本地、放进 Obsidian、搭知识库、做 RAG，或者直接让多个 Agent 并行读取。​

这些都可能用到，但都不是第一步。

AI Native 的开工方式，是先把模糊需求变成可执行、可验证、可扩展的工作过程。​

这篇文章不讨论某一个工具谁更强。我会把这个真实需求完整拆开，展示它怎样从一个小 Skill 起步，经过小样 MVP 验证，再扩展到历史资料批处理、未来资料增量处理，最后形成一组能重复使用的 Agent 工作流。​

先别看工具：把需求画成“一份素材，两个输出”

拿到需求后，我不会先问“资料放在哪里”，而会先问两个问题：原始素材是什么，最终要交付什么。​

在这个案例里，任务的最小模型是：

代码块

一批历史资料​
　　↓​
结构化的事实与证据​
　　├── 面试材料​
　　└── 公众号内容​

这里最重要的不是“两个输出”，而是中间那层“结构化的事实与证据”。​

如果让 Agent 直接从原始资料生成面试回答，它容易把项目事实改写得过度漂亮；如果直接生成公众号文章，又容易混淆公司事实、个人观点和可公开内容。​

因此，两个输出不能各自重新读取全部原文。它们应该共享一层经过加工的中间资产，我把它叫作“证据卡片”。​

具体任务怎么变成 AI 工作流？这篇讲清楚​