我学AI时,有点迷茫,怎么么学?不停看教程、学新工具、新概念?但是这些对我来说大部分是虚无缥缈的,无法落地,所以我决定,干中学
,把日常一团乱麻的工作,用结构化思维彻底拆开、分层、沉淀成可复用模板。
一、我面对的真实混乱工作场景
日常工作的杂乱,从来不是单一问题,而是一堆问题叠在一起:
- 系统页面节点多、分支多、场景多,说不清、讲不明、记不住
- 两套系统对接(内部系统+税局系统)流程复杂,不想重复写零散脚本
- 税局验证码10秒过期,自动化难度高,卡点始终无法解决
- 钉钉知识库内容混杂:表格、图片、链接、旧内容、重复场景堆在一起
- 每日消息爆炸:FAQ、查进度、催办、待办、无效消息混为一谈
- 一边想AI化提效,一边焦虑:工作越来越自动化,我的价值在哪里?
所有表面繁杂的问题,归根到底只有一个核心:
不会把混乱的工作,拆成清晰、分层、可自动化、可沉淀的结构。
二、于是拆解出「永久复用工作结构」
我把所有杂乱场景,通过不断和ai 沟通表达我的目的,它就帮我梳理了,沉淀成框架,以后同类问题直接套用,不再从零思考。
1. 多节点复杂流程拆解表
适用于:页面节点多、场景分支多、不同情况操作不同的复杂流程
结构:节点|情况|识别方式|对应操作|成功校验|异常处理
以前遇到复杂流程,只会凭记忆操作、凭文字描述讲解。
现在:所有分支标准化、场景化,一眼看懂、永久留存、随时自动化。
2. 跨平台自动化适配器结构【待验证】
适用于:两套及以上系统对接、频繁切换操作场景
底层逻辑:统一入口 + 双系统适配层 + 场景表 + 通用动作库
不再为每个场景写零散脚本,而是把平台差异交给适配器、业务差异交给场景表。
同时解决高难度卡点:
验证码、短时效校验这类不稳定环节,不强行全自动,采用「机器预填+人工接管卡点」的最优解,稳定、高效、零报错。
3. 混乱知识库整理表
适用于:杂乱知识库、重复问答、零散资料归档
结构:主题|业务场景|用户提问话术|标准答案|是否查系统|是否人工处理|素材来源|链接图片
整理的核心不是删内容,而是合并同类场景、区分不同情况、统一标准输出。
从此知识库不再是垃圾堆,而是可检索、可复用、可AI调用的资产。
4. 海量消息分流处理表
适用于:每日消息繁杂、分不清优先级、消耗大量精力
结构:消息类型|识别特征|处理动作|回复模板|是否查系统|是否转待办|是否人工判断
把所有消息分成:FAQ秒回、进度查询、催办跟进、执行任务、无效消息、人工判断六大类。
先分类、再处理,彻底治愈消息内耗。
三、收获,学会「问题拆解思维」
今天最大收获,不是得到四张表,而是建立了一套固定思考逻辑:
遇到混乱问题,不再烦躁、不再逃避、不再死磕细节。我会固定反问自己:
- 这件事混了哪几类问题?
- 共同前提是什么?
- 不同场景差异是什么?
- 如何快速识别每种情况?
- 每种情况对应什么动作?
- 如何校验是否成功?
- 哪些环节必须人工、哪些可以交给AI?
- 最后能不能沉淀成模板、规则、资产?
这就是干中学。
不从理论出发,从真实工作痛点出发,拆开、理顺、沉淀、复用。
夜雨聆风