把 AI 工作流拆成三个稳定环节

把 AI 工作流拆成三个稳定环节

很多人学习 AI 的方式是不断尝试新工具，但真正能产生复利的是工作流。

1. 输入

先把目标、材料、限制和输出格式写清楚。AI 的表现通常取决于上下文质量，而不是单句命令是否华丽。

2. 协作

把任务拆成研究、起草、修改和检查。每一轮只让模型处理一个明确问题，结果会更稳定。

3. 验证

所有重要输出都需要回到事实、代码、数据或用户反馈中验证。AI 是加速器，不是免检通道。