实践正文
不按模型排名，按任务选择 AI 工作方式
先按任务类型分流 AI 工作方式：日常起草、事实查询、材料分析、连续执行、对客交付，再决定要不要上 Agent 或沉淀 Skill。
不按模型排名，按任务选择 AI 工作方式
模型名称变化很快。稳定可复用的，是任务分流，不是排行榜。
这篇内容解决什么问题
团队常见误区是“先选最强模型，再想怎么用”。结果是：简单任务被过度复杂化，对客材料却缺少核验，高频任务也从未沉淀。
适合谁
- 需要在客户现场快速判断“这件事该怎么用 AI”的一线角色
- 负责制定团队 AI 使用规范的主管
不适合：把本页当最新模型能力对照表或价格表。
五层任务分流
| 任务类型 | 典型例子 | 推荐工作方式 | 不要怎么做 |
|---|---|---|---|
| 轻量起草 | 邮件初稿、会议纪要整理 | 标准对话 + 明确输出格式 | 为了写一封邮件上 Agent |
| 事实查询 | 政策、产品规则、市场变化 | 搜索 / 官方来源 + 标注日期 | 让模型凭记忆给确定结论 |
| 材料分析 | PDF、截图、表格、客户资料 | 先摘要/转录，再追问 | 未确认材料范围就给诊断 |
| 连续执行 | 多步研究、批量整理、流程化产出 | Agent 或分步工具链 | 一次 Prompt 要求做完所有事 |
| 对客交付 | 方案、话术、培训材料、复盘 | 人工复核后的受控输出 | 直接把模型原文发给客户 |
对客任务的额外闸门
只要输出会离开团队内部，增加三道闸：
- 敏感信息闸：客户名、金额、合同、账号、未授权截图默认不进公开模型。
- 事实闸：易变事实必须有来源或标待核验。
- 责任闸：对外承诺由业务负责人确认，不由模型定调。
何时才需要 Agent
满足以下多数条件时，再考虑 Agent / 连续执行：
- 任务可拆成明确步骤
- 需要多次调用工具或读取多份材料
- 有稳定验收标准
- 会重复发生，值得沉淀规则
否则，先用“清晰任务说明 + 必要工具 + 人工检查”。
何时沉淀为 Skill / 模板
同一任务在团队内重复 3 次以上，且输出格式固定时：
- 写下目标、输入、步骤、禁用项、输出格式
- 放 1 个好例子和 1 个坏例子
- 注明责任人和更新周期
完成标准
- 能说清当前任务属于哪一层，以及为什么
- 选了工具/Agent 的理由可解释
- 对客输出经过三道闸
- 高频任务有沉淀路径，而不是永久靠临场聊天
风险边界
- 模型能力、价格和界面会变，不要把某次体验固化成永久标准
- 内部助手分工可以存在，但公开实践应聚焦任务本身，不暴露未授权的内部系统细节
内容反馈
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