全部场景
24 套把多条 AI 提示词串起来的工作流，按顺序做就能完成一件事。
24AI 工作场景
- AI 写周报怎么不返工？从群聊记录到一页纸的流程周报被打回，通常不是文笔问题，而是上级看不到结果、风险和要他决策的事。这套流程从群聊和会议记录里捞出事实，按「做成了什么、卡在哪、要什么」成稿，再把需要拍板的部分单独升级，最后清掉模板腔并核对数字。
- 开完会怎么把讨论变成能落地的行动清单？会议最常见的结局是「聊得挺好，散会就没了」。这套流程先把发言整理成可引用的书面结论，再压成只有决策、责任人、时间点的纪要，拆成能打勾的清单，最后把没人认领的事和跨部门的部分单独发出去。
- 一堆素材怎么写成一篇结构完整的文章？素材多不等于文章好，多数长文是败在结构而不是句子上。这套流程先把碎片压成一条能辩的提纲，写完让读者视角指出被放弃的位置，回头改结构，再统一语言、补小标题，最后核对事实与数字。
- 自己的旧文 AI 味太重，怎么改回人写的？AI 味不是错别字，是句式、节奏和断言方式。这套流程先删模板腔，再改顺句子，然后逐句核对断言强度与证据、查事实矛盾，最后用读者视角验收。顺序不能反：先润色会把该删的句子改得更像人写的。
- 两小时怎么入门一个完全陌生的领域？陌生领域最大的陷阱是一头扎进细节。这套流程先用知识地图看清有几块、谁依赖谁，再把术语翻成人话，砍出一条最小路径，用费曼讲解逼出空洞，最后让它专挑你理解错的地方。
- 怎么读懂一篇论文，并判断它可不可信？论文难读，通常是因为你先读方法、后读结论。这套流程先问它到底证明了什么，再把论证结构画出来，然后查每个断言背后的数据、统计口径和因果推断，最后判断这个结论能推到多远。
- 技术面试怎么准备，才不会被追问打穿？背题只能应付第一层。这套流程先按 JD 生成会被问到的题，再用系统拆解准备设计题，对每个技术决定连问五层为什么，然后自己讲一遍让它挑错，最后用真实的追问节奏模拟一次。
- 跳槽时怎么把经历讲成一个有说服力的故事？讲经历讲的不是履历，是你为什么这么选、付出什么代价、结果如何。这套流程先把散落的事实排成一条线，再分清事实与推断，给每个断言补证据，按听众改写，最后用怀疑的读者视角压一遍。
- 一个需求从想法做到上线，中间该做哪几步把一句模糊需求做成能上线的功能：先用「把需求转成数据模型」定实体和状态机，再拆并行任务、补测试、圈改动影响面、审上线配置。每一步的产出都是下一步的输入，最后留下可回滚的上线清单。
- 线上出问题了，怎么按流程定位原因线上报错时，不要从第一条 ERROR 开始猜。这套流程先把日志排成时间线、分清证据和推测，再写最小复现、评估修复的影响面，最后留下能被验收的复盘。
- 接手没人维护的老项目，应该从哪看起接手老项目最怕一上来就改。先用提示词把陌生代码和系统边界读清楚，再定位危险代码、补齐测试缺口、评估依赖升级，最后才动手改第一行。
- 从零设计一个 API，要先想清楚哪些事接口一旦有调用方，改起来就不是改代码，而是协调。先用提示词把需求落成数据模型，再挑设计漏洞、补错误处理和测试，契约定稿后才拆并行实现。
- 怎么让 code review 真的有用，而不是挑格式review 最容易变成风格争论。这套流程让作者先自审、用测试补证据，reviewer 再按影响面深查错误处理和并发，把意见落到可验证的改动上。
- 数据库迁移怎么做才不出事迁移的风险集中在锁表、回滚和漏改的查询。先用提示词圈出影响面、否掉站不住的方案，再写可回滚脚本、核对索引，最后用真实查询验证。
- 选技术方案时，怎么才能不拍脑袋技术选型最容易在一开始就锁死。这套流程先在同一组维度上比方案，找出不可逆的部分，再用事前验尸和成本核查逼出真实代价，最后预设退出条件。
- 技术文档怎么写，别人才愿意看完技术文档没人看，通常不是写得不够全，而是没回答读者的问题。这套流程先搭结构、用标题显重点，再核对断言和证据，最后按读者身份改写。
- 准备一次设计方案评审：从一页需求到能拍板的方案把一页需求和一版稿子变成有结论的评审：先写清目标与边界，自己挑一遍毛病，再带着最可能被问倒的问题进场，最后把通过的结论交给开发。
- 把一句想法调成能出图的提示词从一句模糊的想法开始，按主体、构图、光线、材质逐步固定变量，借参考图补词汇，单独定一次配色，最后把可复用的规则写下来，让同一组图看起来是一套。
- 写界面文案：按钮、空状态和错误提示先把界面里所有会说话的地方列出来，再逐类写：按钮说清动作，空状态说清下一步，错误提示说清谁的问题、能不能重试。最后统一语气，并按新老用户各改一遍。
- 在两个方案之间做一次可复盘的决定把两个方案放进同一张对照表，拆开各自的隐含假设，做一次结构化比较，再专门攻击你更偏好的那个。最后写下退出条件和三个月后要回看的东西，让决定能被检验。
- 给一个计划做压力测试：假设它已经失败先写下计划里所有含糊的地方，再从「已经失败」往回推原因，逐项检查成本估算，找出最便宜的证伪路径，最后落成带触发信号的风险表和退出条件。
- 判断 AI 给的东西能不能用先分清事实、推断和偏好，再逐条核对前后矛盾与来源，检查证据够不够，最后让反对者攻击一遍并删掉不承载信息的词，再决定删、改还是留。
- 建立自己的提示词模板库从最近两周的真实任务里攒素材，归出反复出现的几类，把每类写成带空位的模板，用换读者和换语气测试空位是否真的有用，删掉空话后存成有版本的模板。
- 把技术问题讲给不懂技术的人先自己讲一遍，讲到卡住的地方就是没想清楚的地方；再把黑话换成动作和后果，用带边界的类比锁定理解，写成三句话版本，最后按结论先行的顺序汇报。