搭建AI工作台，我先从一个文件夹开始

最近，我开始尝试搭建一个自己的AI工作台。

我希望能够将现在复杂的电脑面板、工作板块，涵盖：微信、企业微信、飞书、钉钉、邮箱、各种AI工具、需要负责的各个板块，未来有一天能够通过一个工作台有序的梳理起来，将每个板块都安装到对应的模板，通过搭建不同模板的规则，能够根据重要程度，每日、每周、每年定期根据我的工作习惯，以及行业常见节奏来给我一些建议。

如果能够将我想象中的这个工作台搭建好，个人感觉能够比之前更高效。上次在Anna的AI活动中，分享嘉宾Sunny老师分享了她在亚马逊项目管理的工作台，基本上亚马逊这一个项目，就可以自动化流转。理论上，如果能够花时间和AI对话，陆续这些功能，我想我自己这边也能自动化实现。

比如我自己，对于Skill和专家的摸索，公众号排版、选题这一块从工作完成度上，已经通过实测，基本上选题确定以后，排版就完全可以通过排版技能一键完成，最起码比我之前手搓的效果好很多。

不过AI写的文章，是无法保证阅读量结果的。所有有人说，你现在的公众号阅读量很低，是什么动力，让你还能继续这么写？这么坚持？

对我来说，这就是我自己摸索测试的地方，我能够知道工作台这个词，也源于我之前的持续学习习惯，如果没有这样一直在路上，也没法知道这个世界变化。（顺便想说明下，以上这些字，都是完全手写的）

同样，工作台的搭建，我选的第一个场景，也还是是公众号内容撰写与排版。因为已经通过之前的ChatGPTYI以及Workbuddy的技能测试，了解需要哪些步骤。公众号内容撰写与排版这件事情，我已经做了10年，我也足够熟悉每个环节和步骤。

这件事做得频繁，环节也足够具体：收集素材、确定选题、写文章、改稿、配图、排版，最后保存和发布。

这次，我先在电脑里建了一个结构化文件夹，把这个场景需要的资料放到一起。

这个动作看起来很普通，却让我开始重新考虑一个问题：每次用AI做完一件事，除了当次的结果，我还能留下什么，供下一次继续使用？

用AI写内容，很容易出现这样的情况：对话框里已经有了初稿，但后面还要复制到文档、下载图片、保存排版文件，再把它们归到对应的位置。

过几天想接着修改，又得找上次的对话，确认哪个版本经过审核，翻出那张已经选好的封面。

如果再开一个新对话，还可能需要重新交代一遍：公众号写给谁看、喜欢什么语气、哪些表达不要用、封面是什么风格。

AI帮忙加快了起草，但查找、解释、搬运和核对版本，仍然会占用时间。

这也是我这次想解决的问题。

我希望一次写作留下的素材、规则和修改意见，能够成为下一次工作的起点。

单看一篇文章，归档似乎只是收尾。按每周发布5篇的节奏来安排，资料放在哪里、文章进行到哪一步，就会直接影响后面的执行。

我的公众号工作台，先围绕几类东西来整理。

账号定位和写作规则，说明写给谁看、哪些栏目要更新，以及哪些内容需要核实。代表文章，用来提供具体的风格参考。

新收集的资料，先进入素材收件箱。正在写的放文章草稿，经过审核、准备发布的放待发布，发布完成后再归档。

再用一份内容台账，记录每篇文章的栏目、状态、素材位置和下一步动作。

这样安排，是为了让下次开始工作时，能直接找到对应的资料，也能看清眼下最该推进哪一篇。

但我也需要提醒自己：建好文件夹，只完成了资料整理的第一步。

AI还需要具备读取这些文件的能力，并且知道本次该读哪些规则、采用哪个版本。写完以后，也要有明确的保存位置和状态记录。

Anthropic关于上下文工程的文章，讨论了通过文件等外部资料按需获取信息的做法。放到我的场景里，我的理解是：把规则保存下来，再让AI在具体任务中读取，比反复凭记忆交代更容易检查。

至于资料存本地还是云端，可以根据工具能力和协作需要来选择。我更在意的是位置稳定、版本清楚，需要时能找到。

整理公众号资料时，我也想到另一类经常接触的素材：微信对话、会议速记和客户拜访记录。

这些资料里有真实的问题，也有寒暄、重复表达和没有说完整的判断。有的还涉及客户姓名、报价或经营情况。

原始记录值得留存，但要拿来反复调用，还需要处理。

我的初步想法，是把原始资料与整理后的知识卡片分开。

原始记录保留在限制访问的位置，方便日后核对。进入可复用资料区的内容，则先处理敏感信息，再围绕一个问题提取。

例如，一次客户拜访可能同时谈到进口单据、税务申报和供应商回复时效。以后整理时，可以分别形成材料清单、待确认问题和服务要求，避免把整段会议实录当成一个知识点。

每张卡片尽量写清楚：

它回答什么问题，适用于什么场景。

已确认的内容是什么，还有什么没有确认。

下一步可以做什么，原始依据在哪里。

资料日期、审核状态和可使用范围。

这里的“脱敏”，也不能只理解成把公司名字替换为“某公司”。产品、地区、金额等细节组合起来，仍可能暴露身份。准备用于公开文章的素材，需要再检查一次。

微软的RAG文档也把文本清洗、补充标签和保留来源列为资料处理环节。^[2] 对我来说，可以先把卡片做成普通文档或Markdown文件，等数量多了，再考虑增加固定的标签字段。

一张能说明适用条件、又能追溯依据的卡片，比一段脱离背景的漂亮总结更有用。

尤其是税务和平台规则，过往沟通记录只能帮助发现问题。写进新文章之前，仍要核对当时有效的官方来源。

资料有了位置之后，还要解决一个问题：它们如何进入下一步？

以公众号为例，我希望逐渐明确这样的顺序：素材进入收件箱，筛选成选题，写成草稿，经过审核，再进入排版和发布。

每一步都应该留下可检查的结果。

比如，草稿要能找到引用依据。待发布文章要能确认审核状态。发布完成后，台账里要补上链接，后续修改也能找到原稿。

如果把工作台拆开来看，我会用三个问题帮助自己梳理：

资料放在哪里？谁负责处理？做到什么程度才能往下走？

它们分别对应资料管理、任务执行和流程安排。至于要不要配置多个Agent，可以等实际任务需要时再判断。

Anthropic在《Building effective agents》中区分了预设步骤的工作流和由模型动态决定步骤的Agent，并建议从简单方案开始。^[3] 我的公众号流程已有明确阶段，适合先把步骤和检查条件写清楚。

以后，如果客户拜访中整理出一条有价值的共性问题，我希望它能进入公众号候选选题，同时保留“来自单次沟通、需要核实”的标记。

这目前还是我想继续验证的方向。跨项目自动调用，需要额外的连接、权限和规则，不能因为文件放在同一台电脑里，就默认已经实现。

我准备先围绕公众号工作台使用一个月，再决定要不要扩展到客户跟进、行业研究和方案整理。

这段时间，我想重点观察几件事：找资料有没有更方便，重新解释要求的次数有没有减少，审核后的稿件能不能被正确找到，以及写完的内容是否按约定归档。

也要看看，整理规则和维护台账本身，会不会增加太多工作。

如果每天都花很多时间整理目录，却没有减少下一次写作的准备工作，就需要把结构再简化。

对同样想尝试AI工作台的跨境团队，我的建议是：先选一件每周都会重复、交付结果又清楚的工作。给它固定的素材入口、参考规则和输出位置，做完后再留下状态记录。

文件夹可以先少一点，规则也可以先短一点。用过几次之后，再根据实际问题补充。

现在，我还不能回答这套工作台到底能节省多少时间，也没有完成多个业务板块的自动协同。

但我已经有了一个具体的尝试方向：让今天整理过的资料、确认过的规则和改过的稿件，下次能够接着用。

等这个公众号工作台用满一个月，我再来记录，它减少了哪些重复动作，又多出了哪些维护工作。

Sunny随手记：

搭建AI工作台的第一步，先扎实做好本地化。

只要日常把零散资料归入对应文件夹，借助WorkBuddy梳理结构，后续所有调整只需在对话框里发指令，本地文件就会全自动归类排列。对话即归档，彻底告别手动整理的繁琐。

AI时代的很多概念，自己亲自走一遍，陆续去搭建，才能更容易总结相关经验。