构建高效AI工作流：告别零散提问，实现自动化编程与评审

无论你是自媒体创作者、程序员，还是其他领域的从业者，只要你正在使用 AI 工具，这篇文章或许能帮你打开新思路。

请先审视一下你现在的做法，看看是否和下面描述的场景类似。如果是，那么是时候做出改变了。

一个扎心的现实是：大多数人使用 AI 的方式，本质上是在反复“从零开始”。

典型的流程往往是：遇到需求 → 向 AI 提问 → 复制答案 → 任务结束。等到下一次遇到相似问题，一切又重头再来。这并非 AI 能力不足，而是我们每次都把它当作临时的“散工”来使唤。

我后来意识到，真正拉开使用效率差距的，往往不是模型本身有多强大，而在于你是否拥有一套系统化运用 AI 的方法。

那么，这套系统是什么样的？我现在的做法可以概括为 “正规军”模式：有明确分工、有标准化流程、有质量检查。完成任务后还会进行复盘并优化“装备”。其核心目标是，将 AI 训练成一支能够自动编排、并会自我进化的高效队伍。

核心思路其实很简单：不要每次都让 AI 现场思考如何解决问题，而是把你已经验证过的、高效的做法，提前“教”给它。

什么是 Skill？（最重要的概念）

你可以把 Skill 理解为提前编写好的“标准操作手册”。

举个例子：

• 当你需要「编写一个登录功能」时
• 当你面对「重构一段混乱的代码」时
• 当你打算「系统学习一项新技术」时

你的脑海中其实都有一套“大致怎么做更靠谱”的流程，对吧？我所做的，就是把这些经过实践检验的经验，总结成清晰的 .md 文档并存储起来。

这样，下次再遇到同类问题，AI 就无需现场发挥，直接按照你预设的最佳路径执行即可。

这些 Skill 文件通常被我存放在电脑的特定目录中，例如：

.claude/skills/

如果目录不存在，新建一个即可。

工作流又扮演什么角色？

有些任务无法一步到位。例如编写代码，一个完整的流程应该包括：编码 → 编写测试 → 代码审查。但很多人在使用 AI 时，往往只完成了第一步。

工作流 的作用就在于：它能将多个 Skill 像流水线一样串联起来，让 AI 自动按顺序执行。

你只需要下达一个指令，比如：“帮我实现一个登录功能。” 剩下的步骤，系统会自动完成。

那么，AI 如何知道该启动哪一条工作流呢？这就需要一个 「总指挥」。

你可以将它理解为一个专门负责“任务研判与调度”的大脑。它主要做两件事：判断任务类型，并评估其复杂程度。

例如：

• 简单任务 → 直接调用单个 Skill 执行。
• 中等复杂度任务 → 启动标准化的多步骤工作流。
• 高度复杂任务 → 协调多个 AI 智能体协作完成。
• 超出当前能力范围的任务 → 尝试现场创建新工具或组合现有能力。

系统的三层架构

别被名词吓到，整个系统其实就三层结构：

1. 决策层（想清楚怎么做）
   👉 判断任务类型、复杂度，并规划执行路径。

2. 编排层（安排执行顺序）
   👉 调度各个“单位”（Skill）谁先谁后，例如决定由谁写代码、谁写测试、谁做审查。

3. 执行层（具体干活）
   👉 真正负责落地执行的各个 Skill。

你可以将其类比为：指挥官 → 调度员 → 士兵。

一次完整的任务执行流程

当我发出指令：“帮我做个登录功能。”

系统会自动研判：这是一个中等复杂度的代码开发任务。于是，它会启动预设的“代码开发工作流”：

编写代码
  ↓
编写单元测试
  ↓
进行代码审查
  ↓
审查未通过？ → 返回修改
审查通过？ → 交付成果

在这个过程中，我不需要逐句交互和监控，系统会自动推进。

防止 AI“拍脑袋”：引入评审机制

有些问题本就不应该追求“直接给出唯一答案”。比如：“这个项目该用 React 还是 Vue？”

针对这类决策型或创意型任务，系统会切换到 「评审模式」：

• 多个 AI 角色同时提供方案。
• 方案之间相互辩驳，挑出漏洞。
• 甚至设立专门的“魔鬼代言人”角色，负责寻找方案的致命缺陷。
• 最终在辩论中形成共识或最优解。

这样做的唯一目的，就是尽可能避免 AI 陷入“一本正经地胡说八道”。

系统化地学习新知识

当我需要学习一项新技术时，我从不直接让 AI 泛泛而谈。而是要求它遵循一个四步学习法：

1. 消化：用通俗易懂的语言解释核心概念。
2. 结构化：梳理知识脉络，画出结构图。
3. 内化：通过自我提问和解释，检验理解深度。
4. 应用：通过编写代码或完成练习来实践。

你可以根据需要只运行前两步快速了解，也可以走完全部四步直到真正掌握。这种结构化的学习方式，尤其适合在 技术文档 的辅助下进行深度研究。

Skill 的生命周期管理

这是让我非常满意的设计之一。在这套系统中，Skill 并非一成不变，它们拥有完整的“生老病死”周期：

• 高频使用且效果卓著 → 升级优化。
• 效果一般 → 保留在技能库中作为备选。
• 长期闲置 → 归档处理。
• 表现不佳或出错率高 → 降级甚至暂时冻结。

系统会自动记录每个 Skill 的使用数据和效果，使得整个“军团”的战斗力能够持续进化。

AI 的“受控进化”能力

当现有 Skill 库无法完美处理某个新任务时，系统可以在安全限制下尝试“进化”：

• 创造全新的 Skill。
• 在现有 Skill 基础上进行微调。
• 将多个 Skill 融合成一个更强大的复合技能。
• 将一个复杂的 Skill 拆解为多个更专精的子技能。

当然，这一切进化都在安全规则下进行：改动幅度受到限制、连续失败会触发保护机制、核心能力的变更需要人工审核。这不是盲目进化，而是 “受控进化”。

如何开始搭建？建议从最小系统起步

如果你想尝试搭建自己的系统，我的首要建议是：别一开始就追求大而全。

几个真心实意的建议：

1. 先构建最小可行系统：从 3–5 个最常用、最确定的 Skill 开始就足够了。
2. 明确定义“契约”：每个 Skill 的输入是什么？输出标准是什么？在什么场景下调用？把这些规则写清楚。
3. 必须包含质量检查环节：特别是编码类任务，没有审查就等于埋下隐患。
4. 从第一天起就记录数据：不记录效果和过程，系统就无法实现持续优化和进化。

最后

人工智能 真正的威力，并不局限于它回答问题的能力，更在于它能稳定、可靠地帮你执行一整套你认同且优化过的方法论。当你将优秀的工作方法固化下来，AI 才会从一个聪明的工具，转变为一个可以持续输出高质量成果的生产力系统。

如果你已经开始感到“我不想每次都从头开始了”，那么你已经是这套系统理念的目标用户了。多思考，不断优化你“军团”中每个“职位”上的“人选”与“作战手册”。

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