收益：
- 能够设计一个日常工作流程系统，通过映射重复任务并根据收入潜力对它们进行优先级排序来相互支持
- 能够通过根据经过测试的提示构建模板库并在每个例程中嵌入隐私和验证步骤来创建可持续的例程
- 能够通过每周审查来保持系统的活力，并确保决策和批准始终由人员掌握。
到目前为止，我们已经学习了这些内容：电子邮件、日历、笔记、研究、写作、会议、自动化、决策、隐私。最终的单元将这些部分组合成一个生活系统。因为真正的生产力不是来自个人技巧，而是来自创造相互关联的、可重复的日常节奏。我们的目标是每天早上问“我将如何使用人工智能？”不思考；人工智能成为工作流程中自然、自动的一部分。阅读本单元作为安装指南，而不是入门书：您将设计自己的系统。
条款。工作流程系统是一组定义的每日和每周重复任务，与人工智能集成。例行公事是定期重复的一系列行动（早晨例行公事、每周回顾）。模板库是您经常使用的现成提示的集合。审核是定期检查系统是否正常运行。集成是不同工具和步骤的互连。
系统思维：从部分到整体
一一做好是不够的；这些零件必须互相供给。一天的示例：您在早上使用人工智能快速清理电子邮件（第 2 单元），按时间块计划一天（第 3 单元），在会议前做好准备（第 7 单元），进行基于来源的研究（第 5 单元），构建报告（第 6 单元），将重复性工作留给自动化（第 8 单元）——同时保持机密性并验证输出（第 10 单元）。这些不是单独的技能，而是单一流的链接。
构建系统的秘诀是从简单开始。大多数试图立即改变一切的人无法使任何事情永久化。一次添加一个环，让它凝固，然后再添加下一个。
一步一步：构建自己的系统
- 拿出你的地图。列出您典型一周内重复出现的任务。
- 寻找杠杆点。哪些人从人工智能中获益最多？ （频繁+文字较多+低风险）
- 选择一枚戒指。拿一份薪水最高的工作，在其中构建人工智能例程。
- 模板化它。为该作业编写一个现成的提示并将其添加到您的库中。
- 嵌入验证点。将隐私和验证步骤融入到每个日常工作中。
- 修改和扩展。每周检查一次；就座后，添加一个新环。
提示：一个好的系统不是“完美的”而是“可持续的”。一个简单的例程，每天为您节省 20 分钟，并且您每天都会使用；它在理论上很棒，但它比您未实现的复杂系统更有价值。
模板库：创建您自己的提示
您在本模块中已经看到了数十个模板。每次从头开始写这些都是浪费时间。构建您自己的模板库：将您为最常执行的任务设置的经过尝试和测试的提示（笔记应用程序、文档、AI 工具的“已保存提示”功能）收集到一个地方。随着时间的推移，您会根据自己的工作完善这些内容，并开始为每项新任务做好准备。
例行公事
频率
使用单位
收益
早上清理电子邮件
每日
2, 10
~40 分钟/天
每日计划
每日
3、9
重点+优先
会议总结+行动
每次会议
4, 7
无丢失动作
每周回顾
每周
3、9、11
系统仍处于活动状态
报告/文件
如有需要
5、6、10
没有空白页
重复的过程
连续
8
零体力劳动
每周回顾：保持系统活力
安装系统只需一次；保持它的活力是每周一次。每周进行 20-30 分钟的回顾：我完成了什么，我一直在拖延什么，哪些日常工作有效，什么卡住了，下周我应该关注什么？人工智能是这次审查的好伙伴——它给出了上周的注释，“什么重要但不紧急的任务一直被推迟？”你问。这种节奏可以防止系统死亡。
四个可复制的系统模板
帮助我建立我的个人工作流程系统。我典型的一周中的重复工作：“”“[列表]”“”- 将每项工作标记为“AI 增益高/中/低”。- 选择 3 个收入最高的工作，为每个工作建议一个例程。- 我应该先从哪一个开始，为什么？
创建一个模板提示，我将在以下作业中重用该提示：作业：[我经常执行的任务]。 - 使用 [方括号] 改变上下文、约束、格式字段。 - 在末尾添加“验证提醒”行。 - 如果需要保密，请添加匿名注释。
指导我完成每周回顾。本周笔记：“”“[本周的简短细分]”“”- 我完成了什么，什么被推迟了？- 哪些“重要但不紧急”的工作不断下滑？- 下周的 3 个最高价值焦点应该是什么？
评估我已经设置的AI工作流程： 我的例程：“”“[现有例程]”“” - 哪个例程缺少验证步骤？ - 哪个例程不必要地复杂并且可以简化？ - 哪个重复性任务尚未进入系统？
弱提示/强提示
弱：“为我建立一个高效的工作流程。” （人工智能在不了解你的业务、你的节奏、你的工具的情况下给出了一个一般性的建议列表——无法执行。）
Strong：“我给了你这些每周重复的任务。用人工智能的收入潜力来标记每一项，选择收入最高的 3 个，并为每项建议一个例程 + 预设提示。告诉我你建议我从哪一个开始，并进行推理。每个例程中都有隐私和验证步骤。”强大的版本根据您的实际业务返回优先级高、可行的系统大纲。
三个迷你箱子
案例 1——从简单开始。一位经理试图在一周内将他的整个工作流程转移到人工智能，但在两周后不知所措并放弃了一切。第二次尝试时，他简单地建立了“早上清理电子邮件”例程；当他坐下来时，他添加了“会议摘要”。 2 个月内将 5 个例行程序永久化。教训：一次响一响；可持续性胜过完美。
案例 2 — 模板库的强大功能。一位自由职业者在文档中整理了他为 8 个最常执行的作业设置的提示。他没有为每个新项目从头开始编写提示，而是从库中提取并在 30 秒内进行了调整。他每月节省约 6 个小时，并且输出质量始终如一 - 因为他使用的是经过测试的提示。
案例 3 — 查看已保存的系统。一位团队领导在每周回顾中注意到，他安装的一个人工智能例程（自动报告）已经连续三周默默地产生错误数据。如果验证步骤已嵌入到例程中，则可以更早地捕获它；不过，审查很早就阻止了这个大错误。教训：如果系统不保持活力，它就会悄然崩溃。
常见错误
- 立刻改变一切：你被淹死了；一次添加一个环。
- 不保存模板：一遍又一遍地输入相同的提示是浪费时间。
- 不要将验证埋藏在系统中：每个例程都应该有隐私+验证步骤。
- 跳过审查：如果系统不保持活力，它就会悄然崩溃。
- 逃避复杂性：可持续的简单优于不切实际的复杂。
- 剔除人类：人工智能加速流程；决定和批准应始终由个人决定。
注意：即使是最先进的人工智能工作流程也会带来风险倍增——在没有验证和隐私约束的情况下，可能会出现缩放错误和泄漏。无论您的系统有多自动化，都永远不要删除“人工批准”和“事实验证”环。效率不能替代安全；与它一起安装。
综上所述
- 真正的生产力不是一招一式的，而是一招一式的。正是这些片段转变为相互补充的日常节奏。
- 从简单开始：一次添加一个环，让它固定，然后扩展——可维护性胜过完美。
- 建立自己的模板库；收集经过验证的提示并为每项任务做好准备。
- 在每个例程中嵌入隐私和身份验证步骤；这些是基本环，不是后来添加的。
- 通过每周回顾来保持系统的活力；一个无法保持活力的系统将会悄然恶化，而决策权始终掌握在人们手中。
应用任务
列出您典型一周中的所有重复工作，并让人工智能使用第一个模板通过收入潜力来标记它们。选择收入最高的工作，使用第二个模板为其创建现成的提示，然后启动模板库。遵循这个习惯一周；在周末，使用第三个模板进行第一次每周回顾，并记下哪些内容有效以及您要添加哪些内容。
清单
- [ ] 我列出了我的经常性工作，并根据收入潜力对它们进行了标记。
- [ ] 我开始时一次只做一个例程，而不是一次全部改变。
- [ ] 我在模板库中收集了经过测试的提示。
- [ ] 我已将我的隐私和验证步骤嵌入到每个例程中。
- [ ] 我建立了每周复习的节奏。
- [ ] 我确保决策权和批准权仍掌握在该人手中。
模块考试
1、以下哪项对人工智能对个人生产力的定位最准确？
- A) AI是起草和编辑助手；决策、验证和责任仍由人承担 ✔
- B）由于人工智能知道它提供的每一个事实，因此它的输出可以直接信任。
- C) 人工智能只适用于文本工作，与规划和自动化无关
- D）由于人工智能比人类是中立的，所以重要的决定应该留给它来做。
描述：人工智能；它是制作草稿、总结、组织和加速重复性任务的助手。但信息、决定、验证和最终责任仍然由人类承担。大型语言模型是一个文本生成器，可生成“下一个最可能的单词”；其未经验证的输出可能会导致错误的决定。
2.人工智能工具中的“幻觉”是什么意思？
- A）人工智能响应速度非常慢
- B) 人工智能自信地捏造不存在的事实或来源 ✔
- C）人工智能不理解用户的问题
- D）人工智能无法连接到互联网
解释：幻觉是指人工智能自信地捏造一个不存在的事实、来源或数字，就好像它是真实的一样。这不是故障，而是语言模型的本质：它产生“似乎可能的东西”，而不是“真实的东西”。因此，每个事实项目都必须经过独立验证。
3. 以下哪项数据在粘贴到通用人工智能工具中时风险最高？
- A) 已发表博客文章的草稿
- B) 没有联系人姓名的通用流程说明
- C) 未签署的客户合同和密码 ✔
- D) 公开新闻文本的摘要
评论：密码、API 密钥、未签署的合同和健康/财务记录等关键数据绝不应输入公共工具中；该数据被输出到服务器并且无法检索。草案文本不包含已发表的一般信息或个人元素，可以自由使用。
4. 使用人工智能准备回复电子邮件时的最佳方法是什么？
- A）我将决定和答案都留给人工智能并直接发送输出
- B）我用同样的“礼貌”语气发送每封电子邮件，我不关心上下文
- C) 我发送具体日期和价格承诺但未核实
- D) 我自己决定主要决定和信息，人工智能只是写文字 ✔
解释：人类总是决定主要决定（是/否/推迟）和响应消息；人工智能仅将单词翻译成字符串。 “我应该接受这个提议吗？”正确的用法是“写一封回复，礼貌地拒绝此提议”，而不是询问。此外，每项具体承诺都应在发送前进行验证。
5. 关于人工智能在调度中的时间估计，最重要的警告是什么？
- A) 乐观地估计时间；您必须用自己的数据添加乘数并留出缓冲区✔
- B) 你总是估计时间过长，你需要缩短它们
- C) 持续时间估计是完美的，应按原样应用。
- D）无法估计时间，永远不要尝试这项工作
解释：人工智能倾向于乐观地估计时间（短），并且不知道你隐藏的限制（精力节奏、固定会议）。因此，有必要用自己的历史数据为你的预测添加一个乘数，在每个区块中留出一个缓冲区，而不是把这一天塞满。
6. 根据紧急/重要矩阵，哪一类最常被大多数人忽视，需要保护？
- A）紧急且重要——危机
- B) 重要但不紧急——战略和发展工作 ✔
- C) 既不紧急也不重要——干扰
- D) 紧急但不重要——大多数干扰
解释：大多数人总是生活在“紧急”框架中，并不断推迟“重要但不紧急”的任务（战略、计划、开发），因为它们不会产生压力。然而，真正的价值就在这里；有必要在日历中为这些作品打开一个受保护的块。
7. 使用人工智能构建原始会议记录时，哪个约束最关键？
- A）要求他尽可能延长说明内容
- B) 要求学生通过添加自己的常识来丰富笔记。
- C) '只使用纸条上写的内容；如果不清楚，请说明，设置“化妆”约束✔
- D) 要求学生将模糊的句子转化为清晰的决定。
解释：人工智能可以将模糊的陈述转换为精确的陈述（例如“待讨论”转换为“已批准”）并弥补不存在的作业。 “只使用纸条上的内容； “如果不明确，请指定，不要弥补”约束可以防止这种情况发生。而且，每一个决定和任命都必须经过人类记忆的确认。
8. 个人信息管理中做阅读笔记时，“我的结论”部分应该由谁来写？
- A）人工智能；因为它可以做出更客观的推论
- B）没有人；推理部分是不必要的
- C）人工智能；只需要确认一下
- D）人本身；当您自己处理信息时，就会发生学习✔
说明：人工智能可以进行蒸馏（提取主要论点和支持点），但人类必须写出“我的结论”部分。当你用自己的语言处理信息并将其与你自己的背景联系起来时，学习就会发生；将其写入人工智能会降低持久性。
9. 研究中“源源模式”和“记忆模式”的区别和正确选择是什么？
- A) 基于源的模式基于您提供的文本，并且应该是案例的首选模式 ✔
- B) 内存模式始终更新且可靠
- C) 两种模式都是一样的，没关系
- D) 基于源的模式对案例有害，基于内存的模式是安全的
描述：在基于源的模式下，AI依赖于您提供的文本；风险很低，因为您可以将输出与源进行比较。在记忆模式下，它不能引用来源，它可以弥补日期/数字。对于事实研究，应首选基于源的模式，而记忆模式应仅用于想法/启动。
10.当您遇到人工智能提供的学术引文或统计数据时，您应该怎么做？
- A）我信任并直接使用它，因为它提供了人工智能。
- B) 我自己打开源代码并验证信息是否真实存在 ✔
- C) 仅当印记看起来真实时我才会接受。
- D) 如果他说“我研究过”，则无需进一步检查。
描述：人工智能可以创建看起来逼真但实际上并不存在的印记、链接和数字。有必要打开每个参考和统计数据的原始来源，并验证信息是否确实存在。即使说“我在互联网上研究过”也不意味着该信息是正确的。
11. 撰写报告或文档时，人工智能最正确的工作流程顺序是什么？
- A）直接说“写整个报告”并稍微编辑输出并发送
- B）让数字适应人工智能并随后纠正语言
- C) 首先是框架（由人类确定），然后逐节草稿，然后修订✔
- D）在单个提示中请求整个文档并且根本不设置框架
说明：说“写报告”会直接生成无消息、通用且通常带有虚构数字的文本。正确的顺序是：先由人确定骨架，然后用自己的数据逐段起草，最后修改。主要信息和数字来自于人；人工智能只编织句子流。
12. 在建立无代码自动化时，“自动化也可以调整错误”原则的实际后果是什么？
- A）一旦安装，我就不需要再检查它了。
- B）所有步骤完全自动化是最有效的
- C) 我应该直接大规模上线而不进行测试
- D) 我应该将其构建得较小，并使用真实数据对其进行测试，对关键步骤进行人工批准并对其进行监控 ✔
解释：设置不当的自动化会导致快速且重复地犯错误（例如，向 600 人发送带有错误日期的消息）。这就是为什么您需要将其设置得较小，用真实数据对其进行测试，对关键步骤进行人工批准，并在第一周内监控输出。
13.人工智能在困难决策中最有价值的作用是什么？
- A) 批评该决定（魔鬼代言人）——指出风险和盲点 ✔
- B) 代表个人做出决定并承担责任
- C）始终确认该人已做好的决定
- D）确定人们的价值观并将其强加于他们
解释：对于人工智能来说，批评（魔鬼代言人）决策比确认决策更有价值：它指出了被忽视的风险、偏见和盲点。然而，决定权和责任仍由本人承担； “人工智能说”不是借口，人工智能不知道你的价值观。
14. 为什么删除AI聊天后说“现在数据安全了”是错误的？
- A) 删除始终会从所有服务器中完全删除数据
- B) 删除不会撤销服务器上的记录； ✔ 粘贴前开始保护
- C) 删除的数据会自动匿名
- D）删除聊天记录是保护隐私所需的唯一步骤
说明：删除只是删除界面上的信息；它不会检索服务器上的记录或训练模型所涉及的数据。保护在粘合之前开始。因此，机密和关键数据首先不应输入公共工具，必要时应进行匿名处理。
15. 构建可持续的个人人工智能工作流程系统的最佳方式是什么？
- A）一周内将整个工作流程同时转移到人工智能
- B) 建立尽可能最复杂和最全面的系统
- C) 一次从一个例程开始，并随着您的建立而扩展，在每个例程中嵌入验证 ✔
- D) 系统安装一次，不再审查
说明：大多数试图立即改变一切的人都会不知所措并放弃。正确的方法是从简单开始：一次添加一个例程，让它固定，然后扩展。将隐私和身份验证步骤嵌入到每个例程中，并通过每周审查来保持系统的活力。可持续性胜过完美。