夜雨聆风
1. 开头场景
很多人用 AI 做副业时，最累的不是写一段提示词，而是每天重复盯消息、收资料、催确认、整理表格、发结果。你明明已经会用 ChatGPT、Claude、Kimi、豆包，也知道 Coze、Dify、飞书多维表格、Zapier、Make、n8n 这些工具，但一到真实交付，就又变成手动搬运。
这一课要解决的就是这件事：把几个 AI 工具和自动化工具串成一条线，让流程按你的方法持续运行。你不需要写代码，先学会把“我每天都要做的动作”拆成固定节点，再选择工具承接。
2. 本课要解决的问题
本课要解决的是：如何从单次 AI 对话，升级成可以定时检查、自动整理、异常提醒、固定输出的工作流。
你会判断一个流程里哪些步骤适合 AI 做，哪些步骤必须人工确认。 你会把自动化流程拆成触发、整理、判断、输出 4 个节点。 你会得到一份可直接复用的工具串联规则，能用在飞书多维表格、Coze、Dify、Zapier、Make、n8n 等工具里。
3. 先用人话理解概念
工具串联不是“把很多高级工具接在一起”。普通人真正需要的自动化，通常只有四件事：什么时候开始、拿到什么资料、怎么判断结果、输出到哪里。
比如每天 9 点检查客户表单，这是触发；把新增记录整理成摘要，这是整理；如果客户预算超过 3000 元就提醒你，这是判断；最后生成一条飞书消息或一份日报，这是输出。
4. 本课案例
假设你给一个小红书本地服务商做“线索跟进助手”。客户每天会收到咨询表单、私信截图和报价问题，以前靠人工翻消息，很容易漏掉高意向客户。
你可以设计一条半自动工作流：客户把线索填进飞书多维表格；每天定时触发；AI 根据表单内容判断客户类型、预算、紧急程度；高意向客户自动提醒；普通线索整理成跟进清单；每天晚上输出一份线索日报。
5. 操作步骤
第一步，先画人工流程。不要先打开工具。先写清楚原来人工怎么做：从哪里收信息、看哪些字段、如何判断优先级、最后发给谁。
第二步，固定输入字段。自动化最怕资料格式不稳定。建议至少固定：客户姓名、来源渠道、需求描述、预算区间、期望时间、联系方式、当前状态。
第三步，设置触发方式。常见触发有三种：定时触发，例如每天 9 点；表单触发，例如新增一条记录；消息触发，例如收到指定关键词。
第四步，让 AI 做整理和判断。让 AI 输出结构化结果，而不是一段随意总结。比如必须返回：客户类型、优先级、建议动作、提醒原因、待确认问题。
第五步，设置提醒和归档。高优先级线索发到微信、飞书或 Slack；普通线索写回表格；每日结果自动生成日报，方便客户验收。
第六步，先半自动测试。前 3 天不要追求完全自动。每天抽查 10 条结果，看分类是否准确、提醒是否过多、有没有漏掉关键字段。
6. 可直接复用的 Skill / 自动化规则框架
下面这份框架可以放进 AI 节点，也可以拆到 Coze、Dify、Make、n8n 或飞书自动化里。关键是让每个节点都有明确输入和明确输出。
【工作流名称】
线索定时检查与跟进提醒工作流
【适用场景】
每天有重复新增信息，需要自动整理、判断优先级、提醒负责人、生成汇总报告。
【输入字段】
1. 来源渠道：
2. 客户需求：
3. 预算区间：
4. 期望时间：
5. 联系方式：
6. 当前状态：
7. 补充材料：
【触发规则】
- 定时触发：每天固定时间检查新增记录
- 新增触发：表格或表单新增一条记录时执行
- 异常触发：预算高、时间急、关键词命中时提醒
【AI 处理规则】
请把每条记录整理成以下结构：
1. 客户类型：高意向 / 普通咨询 / 信息不足 / 不适合
2. 优先级：高 / 中 / 低
3. 判断理由：必须引用输入中的具体信息
4. 建议动作：下一步应该问什么或发什么
5. 待确认问题：最多 3 个
6. 是否需要立即提醒：是 / 否
【输出规则】
- 高优先级：立即发送提醒
- 普通线索：写回表格并进入待跟进清单
- 信息不足：生成补充问题
- 每日汇总：输出新增数量、高意向数量、待跟进事项、风险提醒
【人工验收】
每天抽查前 10 条结果，确认分类、提醒、建议动作是否可用。7. 常见错误
错误一：为了自动化而自动化。客户不关心你用了几个工具，只关心有没有少漏单、少重复、少出错。
错误二：没有固定字段。输入不稳定，后面所有 AI 判断都会变形。先把表单和表格字段设计好，比调工具更重要。
错误三：不给失败处理。真实交付里一定会遇到空字段、格式错误、AI 输出不完整、网络失败。至少要设置“失败提醒”和“人工处理清单”。
错误四：一开始就全自动。新流程建议先跑半自动，让人确认关键结果。稳定后再把低风险步骤自动化。
8. 本课交付物
如果你把这类工作流包装成接单服务，不要只交付“我帮你接好了”。真正可验收的交付物应该包括：
一张流程图：说明从触发到输出的完整路径。 一份字段表：说明每个字段从哪里来、做什么判断、写回哪里。 一份 AI 节点规则：包括分类标准、输出格式和异常处理。 一份测试记录：至少列出 10 条样例和处理结果。 一份维护清单：告诉客户以后如何改字段、改提醒人、改日报格式。
9. 课后练习
今天不要急着搭工具，先完成一张“工作流拆解表”。选你自己最常重复的一件事，比如整理客户咨询、更新选题库、检查订单、收集竞品动态。
写出触发条件：什么时候开始？ 写出输入材料：需要哪些字段？ 写出 AI 判断：要分类、摘要、打分，还是生成建议？ 写出输出位置：发消息、写表格、生成文档，还是归档到资料库？ 写出人工确认点：哪些结果必须你看一眼？
练习标准：如果你能把这张表讲给一个完全不懂工具的人听，对方也知道每天怎么跑，这个流程就已经具备自动化基础。
10. 下一课预告
下一课是本系列第 8 课，也是收束课：如何把 AI 工作流包装成接单服务：从工具能力到可卖产品。我们会讲报价、套餐、验收、售后和复购，让你把前面做出来的流程，变成客户愿意买单的服务。
