使用场景

七种工作形态

不是七个行业——而是七种形态。大多数企业能同时在其中三四种里看到自己的影子，这正是关键所在：同一台引擎，既处理发票，也发新闻通讯，既跑每夜的导出，也发那条必须在早上六点前送达三百人的警报。

从订单到发票再到发货通知。被放弃的购物篮被找回。货架清空之前发出库存预警。退货自动启动。还有那个没人愿意在每月一号手工做的对账。

一份简报变成文案，文案配上已获授权的图片，帖子按计划发布，数据回传，月度报告直接由这些数据自动生成，而不是靠某个人的记忆。

每夜的对账。必须送达四个系统的文档。从周二起就压在某人手里的审批。每一项目前仍由一个人、一张表格和一个提醒组成的任务。

三千四百万行公开参考数据作为一个步骤：校验地址，把地点解析为坐标和时区，在货币数据进入你的财务软件之前先做检查。

因为世界上发生了某件事，而不是你的数据库里发生了什么，从而启动一个工作流。恶劣天气预警。节日公布。供应商故障。地震。

来自十一家供应商的免版税摄影、视频和音频素材，导入时附带许可证和署名信息，直接投入工作流正在产出的任何内容中。

一个工作流，只搭建一次，为三十个客户运行，使用三十套各自的凭证——而且每个客户都能拿到一份无需打电话解释就能看懂的月度报告。

那就直接去读引擎本身。上面的形态是我们经常见到的模式，而不是一份许可清单；这个产品就是一串步骤，而这些步骤并不在乎你身处哪个行业。

它们的共同点

每一项都是某人目前正在手工完成的任务，按固定时间表进行，方式完全机械，却又没有机械到足以被写成软件。发票总是来自订单，但形状并不总是一样。警报总是发给班组负责人，但并不总是同一批班组负责人。

这个空档——机械，但中间夹着一个判断——恰恰是带几个 AI 步骤的工作流同时胜过人工和脚本的地方。人很贵，而且凌晨四点在睡觉。脚本读不懂一封非结构化的供应商邮件。而工作流免费完成机械部分，只为那两个需要思考的步骤花掉几分钱。

形态，通用地七种中的任意一种

同一个引擎，七种形态大多数人只用其中四种

别从最大的事开始。从你每周都要做、让你心烦、而且就算凌晨四点做而不是九点做也没人会发现的那件事开始。用一句话描述它，花二十分钟搭好工作流，模拟运行两次，然后启用。

第二个只要十分钟，因为那时你已经知道一个步骤长什么样了。到第四个的时候，人们通常会意识到，自己已经不再把它当成一个工具，而是把它当成工作发生的地方。

一个值得读的提醒：不要自动化一个你还没想清楚的过程。工作流会让糟糕的过程变得更快、更一致，而一致性恰恰是糟糕的过程最不需要的。如果办公室里两个人做同一件事的方式不同，而且都确信自己是对的，那这是你在动手搭建之前该先聊清楚的事。